Липецкая область сократит строительный цикл до 1 тыс. дней за счет ИИ

В январе 2025 года заместитель председателя правительства РФ Марат Хуснуллин сообщал, что для опережающего развития стройотрасли продолжается работа по сокращению инвестиционно-строительного цикла. За счет исключения устаревших согласований и избыточных процедур продолжительность инвестиционно-строительного цикла была сокращена до 1,3 тыс. дней. К 2030 году он поставил задачу сократить срок до 1 тыс. дней.

"Мы в каждом докладе это слышим: инвестиционно-строительный цикл. К сожалению, Липецкая область здесь не лидеры, поэтому коллеги [из структур власти региона] взяли на себя дополнительно обязательство, что мы не в 2030 году, а в 2027 с использованием цифры, с использование искусственного интеллекта должны выйти на 1 тыс. дней. <…> Сделаем все, чтобы решить эту задачу", - сказал Артамонов на совместном заседании коллегии Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ и комиссии Госсовета России по направлению "Инфраструктура для жизни".

Как следует из презентации Артамонова, срок инвестиционно-строительного цикла в Липецкой области составляет 1 363 дня, средний срок по России - 1 195 дней. Для его сокращения планируется внедрение сервисов с нейросетями, сопровождение застройщиков в специальных чатах, а также внедрение корпоративной ИИ-культуры.

Он уточнил, что сейчас ИИ плотно внедряется в структуры власти области - ответственные за его применение назначены во всех министерствах региона, созданы Совет по искусственному интеллекту и собственный центр по разработке и внедрению решений с нейросетями в работу органов власти, ими разработано уже 50 решений. Также на базе одной из школ региона идет обучение специалистов по работе с ИИ.

Кроме того, в Липецкой области ИИ внедряется для работы с жителями, в частности, в сфере ЖКХ. Так, был запущен в работу специальный бот в Max, он анализирует сообщения в 3 600 чатах, где находятся 100 тыс. жителей области, а также рассылает предупреждения о коммунальных авариях, предупреждает о ракетной опасности. В дальнейшем, как отметил Артамонов, нейросеть сможет на основе анализа полученных данных составлять прогнозы аварий на сетях.