ИИ для стройки: четыре нейросотрудника от заявки до учёта на ИЖС CAMP

Почему ИИ для стройки пока редко приносит деньги

Доклад начался с опроса зала: кто пользуется ИИ и у кого ИИ уже приносит деньги. Затем Максим привёл исследование MIT NANDA «The GenAI Divide: State of AI in Business 2025», опубликованное в августе 2025 года. Авторы изучили более 300 публичных внедрений: компании вложили в ИИ $30–40 млрд, и 95% из них не получают измеримой отдачи.

Максим назвал три причины. ИИ живёт в отдельном окне, не помнит контекст компании, и у него нет задачи и метрики. Работает другой подход, который Максим называет нейросотрудником: одна задача, встроенность в процесс и результат, который считают в рублях.

Максим внедряет нейросети в бизнес с 2021 года и руководит учебным центром ООО «Альма Матер». Дальше он показал четырёх нейросотрудников на реальных строительных процессах.

Нейропродавец: заявка в пятницу вечером получает ответ сразу

Первая история про СК «Правильный дом», которая строит дома из клеёного бруса с производством в Марий Эл. Заявка, пришедшая в пятницу в 20:09, раньше ждала менеджера до понедельника 09:00, то есть 61 час. Из практики Максима: без быстрого ответа теряется 60% клиентов, а вернуть потерянного клиента в три раза дороже.

ИИ-продавец отвечает клиенту по имени, уточняет площадь дома, число спален, способ оплаты и сроки, предлагает мастер-спальню, узнаёт регион и записывает на звонок с менеджером. В примере из доклада заявка пришла в 20:09, и уже в 20:13 клиент был записан. Агент работает в виджете сайта, Telegram, MAX и на Авито, все диалоги попадают в CRM. Для старой базы Максим показал сценарий голосового робота, который обзванивает клиентов.

Иллюстративный расчёт на 1000 заявок показывает масштаб. Было 200 целевых обращений и 10 проданных домов, стало 242 целевых и 12 домов. При чеке 8 млн ₽ это 16 млн ₽ дополнительной выручки. Результаты «Правильного дома»:

• +21% к конверсии заявок;
• 80% разговоров ИИ ведёт сам;
• 100% заявок обрабатываются без ожидания понедельника;
• голосовой робот ведёт 19 из 20 звонков;
• нагрузка на менеджеров снизилась на 60%, ответ клиенту приходит за 5 секунд.

Сметы и контроль звонков: дни работы превращаются в часы

Вторая история про сметы. Сметчик снимает объёмы с проекта дома на 67 листов за 3–5 дней. Ошибка в 3% в смете материалов на 6,8 млн ₽ стоит 205 тыс. ₽ с одного дома.

Сервис Smetus связывает смету, расходы, план-факт, учёт и аналитику. На реальном проекте одноэтажного кирпичного дома площадью 121,5 м² в Подмосковье он разобрал PDF на 67 листов за 15 секунд и выдал 194 позиции со ссылкой на лист. Сразу в смету ушли 152 позиции, это 78%. Спорные позиции Smetus отложил для сметчика, на проверку ушёл час.

При сверке с ручной сметой бетона вышло 53 м³ против 57 м³ у сметчика, и разница совпала с его запасом в 7%. Окна, перемычки и колодцы сошлись штука в штуку. По кирпичу нашлось расхождение, и решение по нему принимает человек. В демо план-факта ИИ показал, что кровля обошлась дороже на 12%, и объяснил причину.

Третья история про контроль звонков. Руководитель отдела продаж обычно слушает 3–5% звонков, а на прослушивание 100 звонков уходит 17–25 часов. ИИ проверяет 100% звонков по единому чек-листу. В условном примере менеджер Ольга сдалась на возражении «дорого», ИИ поставил ей 30 баллов из 100 по скрипту и дал рекомендации. Ошибки видны в тот же день, у руководителя появляется рейтинг менеджеров.

Первичка в 1С и три шага к первому нейросотруднику

Четвёртая история про агента Codenik. Бухгалтерия вручную вносит около 300 УПД в месяц, по 5 минут на документ, это 25 часов в месяц. С агентом бухгалтер отправляет фото УПД в чат. Агент находит поставщика и договор, сопоставляет номенклатуру, уточняет спорное у бухгалтера и создаёт документ в 1С. Проводит документ человек.

Владелец может спросить словами «сколько нам должны» и получить ответ за минуту. Агент начинает работу с правом только на чтение, база 1С не выходит в интернет. По оценке без замера, вместо 25 часов ручного ввода остаётся 3–5 часов проверки.

В финале Максим дал строительным компаниям план из трёх шагов:

• выбрать один процесс, где компания теряет деньги;
• посчитать, как этот процесс работает сейчас;
• запустить одного агента на 2–4 недели и сравнить результат с исходными цифрами.