Цифра в стройке. К платформе данных отрасли подключились новые участники
К платформе данных строительной отрасли, оператором которой выступает «ДОМ.РФ Технологии», присоединились новые участники — девелоперы «Setl Group» и ГК «А101», а «ФСК Регион» планирует подключение в ближайшее время.
Компании намерены предоставлять свои данные и использовать датасеты платформы. Подключение новых участников создаёт условия для формирования отраслевого «цифрового следа», необходимого для внедрения систем искусственного интеллекта в строительстве. Проект является частью единого цифрового пространства для развития ИИ в строительной отрасли, разрабатываемого в рамках национального проекта «Инфраструктура для жизни».
Об этом было объявлено на сессии «Новая экономика данных – основа внедрения инноваций в отрасли» на форуме «Движение» в Сочи. Среди ключевых тем обсуждения — переход от формального использования данных к реальному управлению на их основе, влияние качества информации на инвестиционные решения и потенциал платформы для среднего и малого девелоперского бизнеса.
История проекта и технические возможности
Платформа данных строительной отрасли была запущена в ноябре 2025 года. На данный момент на ней размещены наборы данных, связанные с многоквартирным строительством и частным домостроением. В феврале 2026 года для участников рынка открылся сервис загрузки датасетов — компании в авторизованной зоне получили возможность не только пользоваться готовой аналитикой, но и делиться собственными отраслевыми данными, формируя единую базу машиночитаемых сведений. Платформа поддерживает работу через графический (UI) и программный (API) интерфейсы, что позволяет использовать её и для задач быстрой (ad-hoc) аналитики, и для полноценной интеграции датасетов в автоматизированные системы.
«Цифровизация строительной отрасли — важный приоритет федерального проекта "Новый ритм строительства" нацпроекта "Инфраструктура для жизни". Подключение новых крупных девелоперов к платформе данных ДОМ.РФ — это конкретный шаг к формированию единого отраслевого "цифрового следа". Сегодня мы закладываем фундамент для повсеместного внедрения технологий искусственного интеллекта, которые позволят не только ускорить инвестиционно-строительный цикл, но и кардинально повысить качество управления на всех этапах — от площадки до ввода объекта», — сообщил замминистра строительства и ЖКХ РФ Константин Михайлик.
Мнения участников рынка и эффективность бизнеса
В свою очередь, девелоперы, подключившиеся к платформе, видят в ней, прежде всего, практический инструмент для повышения эффективности бизнеса.
«Формирование рынка данных в строительной отрасли позволит увеличить скорость принятия бизнес-решений и повысить рентабельность инвестиционно-строительного цикла», — подчеркнул директор по развитию цифровых технологий «Setl Group» Михаил Малыхин.
«Как застройщики мы видим в платформе данных большой потенциал — рынок данных в стройотрасли движется от разрозненных файлов к единой машиночитаемой среде», — отметила директор внедрения цифровых сервисов ГК «А101» Татьяна Файнблит.
«Участие в формировании отраслевых практик работы с данными — это вклад в развитие всей цифровой вертикали: чем больше качественных данных будет на рынке, тем быстрее развиваются технологии искусственного интеллекта, которые в перспективе помогут всей отрасли снизить издержки и повысить прозрачность процессов», — добавил управляющий партнёр ГК ФСК (направление «Регионы»), генеральный директор «ФСК Регион» Алексей Алмазов.
Подводя итог, генеральный директор «ДОМ.РФ Технологии» Александр Лукьянов обратил внимание на уникальность строительной отрасли как источника данных для искусственного интеллекта. «Строительство даёт ИИ самое ценное — точные трёхмерные модели зданий, координаты инженерных систем, геометрию объектов, их расположение в реальной среде. Без этих данных ИИ никогда не научится по-настоящему понимать физический мир. Наша платформа — это первый шаг к тому, чтобы данные начали работать на всю отрасль. Без доступа к качественным структурированным данным невозможно эффективное применение ИИ, который мог бы использоваться для прогнозирования спроса, оптимизации логистики, контроля качества работ и управления рисками», — резюмировал Александр Лукьянов.