Новостной контент
Генеральный директор Академии BIM Александр Осипов Осипов пригласил на встречу генерального директора компании Витро Софт Олега Кукушкина, и у них состоялся очень интересный разговор.
Сегодня искусственный интеллект плотно вошел в нашу жизнь, и многие уверены, что им очень просто пользоваться. Но в этот раз речь шла не о бытовом, а о профессиональном применении ИИ, в частности, о том, какие возможности этого инструмента могут пригодиться для проектирования и строительства.
Александр Осипов: Олег Владимирович, поделитесь, как ваша компания пришла к искусственному интеллекту, и что вам удалось реализовать в своих продуктах?
Олег Кукушкин: Как и многие разработчики, мы с большим интересом изучали эту тему. Пару лет назад увлеклись no-code системами, в качестве эксперимента попробовали платформу с открытым исходным кодом для визуальной автоматизации рабочих процессов n8n. Мы предположили, что нашим заказчикам может быть интересен подобный продукт, но столкнулись с определенными проблемами. В частности, в этой платформе отсутствовала возможность настроить ролевую модель прав доступа. Кроме того, в текущей ситуации полагаться на зарубежные облака — это риск.
Все это привело к выводу, что нужно создавать собственную, независимую no-code платформу искусственного интеллекта.
Наш основной продукт, который мы совершенствуем уже 15 лет, это Среда общих данных (СОД) Vitro-CAD. Сейчас к нему добавили платформу искусственного интеллекта Vitro AIR. Изначально платформа предназначалась для внутреннего пользования, затем мы открыли ее для внешнего тестирования, а в декабре 2025 года добавили в состав нашего облачного СОД Vitro-CAD online. Сейчас все пользователи Vitro-CAD online имеют доступ к платформе Vitro AIR. В апреле 2026 года стал доступен модуль для развертывания на серверах клиента (on-premise).
Платформа Vitro AIR
Александр Осипов: Как шел процесс разработки?
Олег Кукушкин: Первым делом мы интегрировали на наш сайт ИИ-ассистента «Василису» — персонального консультанта по продукту Vitro-CAD, готового помочь в любой момент. Наши заказчики могут делать на платформе Vitro AIR своих собственных консультантов. Далее мы перешли к прикладным задачам, в частности, у нас был проект BIM-чат, позволяющий общаться в контексте модели. Мы настраивали агентов проверки документации, чтобы ИИ ее посмотрел и нашел ошибки оформления. Цель – сократить путь документации на стройку.
Александр Осипов: Как это работало?
Олег Кукушкин: Как работает агент искусственного интеллекта? Ему нужен какой-то триггер, чтобы он проснулся, нужны инструменты, чтобы он мог работать. Мы сделали триггеры с Vitro-CAD и другими системами, сделали инструменты. Наша разработка была основана именно на этой логике.
Пример работы технической поддержки Vitro-CAD на платформе Vitro AIR
Александр Осипов: Многие проектировщики слышали о Vitro-CAD, кто-то даже применяет в его своей практике. Расскажите, а что умеет агент проверки документации Vitro-CAD.
Олег Кукушкин: У меня было целое выступление на эту тему в декабре 2025 года на BIM-форуме, где я подробно об этом рассказывал. Но позже у нас поменялся взгляд на то, как должно быть. Сейчас мы пришли к тому, что назвали СОД 2.0 – это совершенно новая концепция. Кратко расскажу ее суть.
Сейчас практически все сотрудники знакомы с нейросетями, но на уровне различных ИИ чатов, где они задают вопросы и получают ответы. Поэтому совершенно логично не перетаскивать данные из СОД в какой-то сторонний чат, а сделать чат прямо в СОД. Мы просто встраиваем ИИ чат в СОД и там задаем вопросы, это удобно, потому что понятен контекст.
Если специалист выбрал папку с РД, очевидно, что он будет спрашивать про РД, а не про ПД или исполнительную документацию. Если выбрал какую-то модель, ясно, что он планирует общаться именно в контексте этой модели. Так возникла идея встроить искусственный интеллект в среду общих данных, и она нам очень понравилась. Но, как всегда, обнаружились некоторые проблемы: не все документы можно подать сразу в искусственный интеллект.
Например, IFC-модель — это, по сути, текстовый файл. Но попробуйте подать модель в чат. Если она объемная, то модель захлебнется, и мы мало что получим. Нужна предварительная обработка, и мы занялись такой предобработкой. Начали с самых сложных форматов для ИИ — с моделей и PDF документации. Есть PDF документация с листами больших форматов А0, А1, А2, которые не поддаются стандартным средствам обработки, в них нужно найти основную надпись, разобрать ее содержимое, проверить данные, а также учесть титульные листы, подписи и другие детали.
Александр Осипов: И как вы преодолели эти проектные особенности? Учили агента ИИ распознавать необходимые характеристики?
Олег Кукушкин: Нет, наш подход несколько иной. На наш взгляд, заниматься обучением моделей не стоит, прежде всего, потому что это решение очень ресурсоемкое. Если разворачивать ИИ у себя в инфраструктуре, может не хватить мощностей. Самыми дефицитными будут токены, да и видеокарты очень дорогие. Не у всех есть средства для покупки карт на 10 миллионов, поставить по 4 штуки в узел и сделать кластер.
Оставим это большим специализированным компаниям, которые обладают необходимыми ресурсами для этого, благодаря чему наблюдается быстрый прогресс в области обучения моделей. У нас другая ниша: мы берем стандартные модели, которые можно скачать и использовать, тем более, что их очень много в открытом доступ.
Ведь и человек, даже опытный, ошибается. Искусственный интеллект так же, как естественный, может совершить ошибку. Компьютерная программа не может ошибиться, а любая нейронка ошибается, к сожалению. Иногда это называют галлюцинациями. Короче, есть некоторая недетерминированность и если мы будем в лоб это решать, то получим массу ошибок, а нам это не нужно. Очень важно сначала правильно подготовить данные перед подачей их в ИИ.
Вторая проблема – человеческий фактор, даже опытный специалист, ошибается. А вот нейронка, искусственный интеллект, может совершить ошибку ровно так же, как естественный.
Александр Осипов: Я правильно понимаю, что задачи, которые вы ставите перед нейросетями, в основном, направлены на проверку? Или есть задачи по созданию чего-либо?
Олег Кукушкин: Начинать нужно с проверок. Если мы не научимся хорошо проверять, то не сможем отловить ошибки, которые периодически будем получать от ИИ. Каждому агенту по созданию надо сразу добавлять агента по проверке.
С нашей точки зрения, правильнее начинать даже не с агентов, а с чатов, тем более, все уже умеют в них работать. Раньше от сотрудников требовалась компьютерная грамотность, а теперь умение правильно задавать вопросы в ИИ чатах. Надо начинать с чатов, потом переходить к автономным агентам, которые берут на себя часть неизбежной рутины. Дальше двигаемся к аватарам, к более продвинутым ассистентам, которые работают с несколькими системами и в состоянии помогать нам с более серьезными задачами. Нам кажется, что у нас есть понимание, куда двигаться.
Таким образом, если мы начинаем предобработку, то делаем ее детерминировано, программой, без использования ИИ. Например, программа берет IFC файл и начинает его обрабатывать. В результате чего создается проектный контекстный слой для искусственного интеллекта, который не содержит ошибок.
Наша главная задача – перейти от СОД как хранилища файлов и разных событий (задач, замечаний, процессов) к контексту проекта. Нужно извлечь из всего содержимого СОД смысловой контекст проекта и передать его, прежде всего, искусственному интеллекту, поскольку он теперь становится пользовательским интерфейсом с системой. Как раньше браузер был инструментом контакта пользователя с интернетом, так сейчас ИИ становится инструментом контакта с любой информацией, с любой базой знаний.
Прежде всего, это чаты по контексту проекта, поскольку чатами уже умеют пользоваться все. Следующим шагом станет переход к автономным агентам и агентским процессам (agentic workflow), когда ИИ сможет самостоятельно выполнять поставленные задачи. И далее надо уходить в сторону более сложных мультиагентных систем и аватаров. Все эти инструменты будут работать с тем же самым заранее подготовленным проектным контекстом.
Александр Осипов: Давайте поговорим про такой аспект, как безопасность. Когда у пользователей подключены китайские, американские или какие-то другие чаты с ИИ, мы понимаем, что данные уходят на их сервера и там обрабатываются, что может привести к самым негативным последствиям.
Какую концепцию безопасности разработали вы, как организовали, чтобы данные не утекали? Расскажите немного про ваше on-premise решение.
Олег Кукушкин: Сейчас доверия к зарубежным системам стало меньше. Данных для обучения нейронки очень мало, ее даже искусственно генерируют – одни нейронные сети создают массивы для обучения других. В условиях такого информационного дефицита наша проектная информация крайне ценна, и ее постараются использовать, как минимум, для обучения, а, не исключено, и в других целях, что может привести к уязвимостей наших объектов.
Мы не можем допустить утечки нашей интеллектуальной собственности и конфиденциальной информации. Более того, мы убеждены, что требования к обеспечению сохранности данных в нашей отрасли будут только ужесточаться, и мы должны быть к этому готовы.
Как обезопасить проектную информацию? Мы организуем два контура безопасности: облачное решение и решение в контуре предприятия.
Первый сценарий реализуем на базе облачной платформы Cloud.ru (прежний SberCloud). Это облако предлагает достаточный объем серверных мощностей и хранилищ, а также доступ к целой фабрике готовых моделей искусственного интеллекта. Это замкнутый контур, информация за пределы Cloud.ru никуда не утекает. Многих такой подход вполне устраивает.
Для компаний с самыми строгими требованиями к безопасности мы предлагаем второй вариант — полностью изолированное решение, когда платформа развертывается на серверах внутри закрытого контура заказчика. В этом случае заказчик сам подключает модели ИИ.
Сейчас есть такая возможность, можно подключить различные open-source модели, и даже коммерческие версии от российских производителей, которые можно локально развернуть. Мы предоставляем саму платформу для ИИ, а заказчик получает полный контроль над тем, какие именно модели к ней подключать и какие данные обрабатывать. Вся работа происходит внутри, и данные гарантированно не покидают периметр компании.
Александр Осипов: Как вы думаете, что происходит в этой сфере с точки зрения законодательства, ожидать ли ограничений, куда мы вообще движемся?
Олег Кукушкин: Надеюсь, серьезных ограничений удастся избежать. Как известно, недавно такая попытка уже предпринималась в Китае, и, судя по всему, ее инициировали западные компании, чтобы замедлить развитие ИИ в стране. Чрезмерное регулирование обычно тормозит любую сферу, и Китай потерял бы темп и позволил бы себя обойти. Однако он от этой идеи отказался.
В России, тоже были попытки принять законы для регулирования ИИ. Я думаю, что у наших регуляторов хватит благоразумия не устанавливать чрезмерно жесткие рамки. Хочется верить, что у нас развитие ИИ будет проходить открыто, хоть и с какими-то оговорками. Например, если ИИ используется для анализа исторических данных, то важно, где обучен этот ИИ.
К счастью, нас это не затрагивает. Мы – разработчики, и у нас нет идеологических препон. Наше дело – стройка, а тут не так много отличий, независимо от того, где строить – за рубежом или в России.
Александр Осипов: В какой стадии готовности ваш продукт?
Олег Кукушкин: Компания «Витрософт» подготовила систему Vitro AIR, в бета-версии уже появилась база знаний. Здесь можно подключить различные системы. Если вы настраиваете в своем пространстве ассистента ИИ, то появляется специальный виджет, типа чата, просто открывайте и задавайте вопросы, ИИ-помощник уже имеет доступ к тому контексту, который вы выбрали в данный момент.
Александр Осипов: Как можно протестировать on-line и on‑premise? Ведь, как вы знаете, возможность «пощупать» продукт всегда повышает доверие пользователей.
Олег Кукушкин: Мы открыты и заинтересованы в обратной связи. Чтобы оценить возможности системы в своих задачах, вы можете заказать демонстрацию и тестирование. Мы окажем максимальную поддержку и поделимся нашими наработками. Ваши замечания и идеи помогут улучшить продукт и сделать его максимально полезным для рынка.