Как девелоперы внедрили ИИ в бизнес-процессы. Исследование

2026 год стал временем «взросления» ИИ в девелопменте. Технология перестала быть экзотикой и превратилась в рабочий инструмент, от которого зависят экономика проектов и скорость сделок

Для сферы недвижимости 2026-й стал годом «окончательного взросления» ИИ. Технология перестала быть для девелоперов просто «фишкой» и превратилась в рабочий инструмент, влияющий на экономику объектов и скорость сделок. Однако проблема масштабирования остается острой: согласно исследованиям MIT, лишь 5% компаний переходят от этапа тестирования к полноценному достижению результатов.

Ажиотажный интерес к ИИ в российском девелопменте пока не перерос в устойчивый бизнес-результат. Исследование агентства AGM выявило парадоксальную ситуацию: при охвате 88% застройщиков лишь 5% внедрений доходят до ожидаемых показателей. Большинство инициатив не выходит за рамки экспериментов. По мнению исполнительного директора AGM Максима Макарова, именно в преодолении этого разрыва между «пилотом» и масштабированием кроется основной потенциал развития рынка.

Согласно исследованию, наибольшая концентрация успешных ИИ-кейсов наблюдается в маркетинге и продажах— направлениях, где накоплен наибольший объем структурированных данных и где эффект от автоматизации измеряется непосредственно в деньгах и конверсии. Проектирование и строительство, несмотря на высокий потенциальный эффект, остаются «зоной пилотов» из-за сложности интеграции и высокой стоимости ошибки.

Основной барьер— не технологии

Ключевая проблема внедрения ИИ связана не с качеством самих решений, а с состоянием внутренних процессов. Согласно исследованию агентства AGM, в большинстве случаев компании сталкиваются с:

• низким качеством данных,
• отсутствием формализованных бизнес-процессов,
• нехваткой компетенций внутри команд.

По оценкам участников рынка, до 80% неудачных кейсов обусловлены именно этими факторами. Попытка внедрить ИИ в неструктурированную систему лишь усиливает существующие проблемы, отмечается в исследовании.

В результате рынок девелопмента переходит от экспериментального внедрения ИИ к более прагматичному подходу. На текущем этапе технология не является универсальным решением. Ее эффективность напрямую зависит от зрелости процессов внутри компании. Фактически конкуренция смещается с использования ИИ на способность его внедрять и масштабировать.

По мнению директора по маркетингу Touch Анны Казановой, ключевая сложность— это поиск работающих в текущих условиях маркетинговых стратегий. Дело даже не в конкретном инструментарии или каналах, а именно в стратегии, которая приведет к нужному результату, считает эксперт.

Где ИИ уже приносит эффект

Наиболее заметные результаты зафиксированы в маркетинге и продажах— направлениях с высокой долей рутинных операций и доступом к большим массивам данных— речевая аналитика стала базовым инструментом.

Одним из наиболее распространенных решений стала речевая аналитика:

• около 80% компаний уже используют или внедряют такие системы,
• анализируется до 100% коммуникаций с клиентами,
• конверсия на этапе «встреча → бронь» растет в среднем на 20–25%.

Инструмент позволяет стандартизировать работу менеджеров и снизить влияние человеческого фактора. В результате контроль смещается с отдельных сотрудников на весь процесс продаж. Следующим этапом участники рынка называют анализ очных встреч с клиентами.

Например, в «Петербургской недвижимости» (входит в Setl Group) аналитика звонков через ИИ трансформировалась в «контент-завод», где генерация материалов происходит «на основе реальных болей клиентов». В «РКС Девелопмент» речевая аналитика стала неотъемлемой частью системы мотивации, привязанной к KPI.

ИИ сократил издержки девелоперов на контент

Согласно опросу участников рынка, практически все девелоперы (более 90%) используют генеративные модели для создания маркетинговых материалов.

Основные эффекты:

• сокращение затрат на производство контента— до 70–95%,
• ускорение подготовки материалов— в 10–20 раз.

При этом компании не рассматривают ИИ как полноценную замену специалистов. Как правило, нейросети используются для подготовки черновых версий, которые затем дорабатываются вручную. Исследование выявило отдельный тренд— использование данных из звонков и обращений клиентов для создания более точного маркетингового контента.

Все респонденты сходятся во мнении, что полученный текст— лишь полуфабрикат, требующий обязательной редактуры и проверки фактов человеком. Этот процесс эволюционирует в создание корпоративных «банков промптов», позволяющих получать контент сразу в нужном стиле и минимизировать «галлюцинации» нейросетей.

CRM и персонализация: потенциал есть, масштабирования нет

ИИ постепенно внедряется в CRM-системы (системы управления взаимоотношениями с клиентами). Согласно опросу девелоперов, это позволяет автоматически сегментировать клиентов, давать им персонализированные предложения, а также ускорять подготовку коммерческих предложений.

Однако массового эффекта пока не наблюдается, отмечается в исследовании AGM. Основные ограничения— качество данных и сложность интеграции решений в существующую IT-инфраструктуру.

Милена Далецкая, руководитель интернет‑маркетинга в ГК «КОРТРОС», подчеркивает, что ИИ— это «просто инструмент, а не волшебная таблетка». «Если ты не можешь создать понятный промт, если у тебя хаос в CRM и ты не умеешь собирать аналитику руками, ничего не получится»,— отмечает эксперт.

Аналитика: рост без качественного скачка

Девелоперы также активно внедряют ИИ для:

• формирования отчетности,
• поиска аномалий,
• поддержки BI-систем (программные решения для сбора, обработки, анализа и визуализации данных из различных источников).

Тем не менее ключевая проблема— определение вклада маркетинговых каналов— остается нерешенной, пришли к выводу специалисты AGM.

Где внедрение практически остановилось

Наименее развитые направления в плане внедрения ИИ в работу девелоперских компаний— это персонализация сайтов и лендингов, а также прогнозные модели и машинное обучение. Согласно опросу застройщиков, в этих сегментах компании ограничиваются отдельными экспериментами, которые редко выходят за рамки пилотов.

Рынок разделился по сегментам

Согласно исследованию, использование ИИ существенно отличается в зависимости от класса жилья.

Массовый сегмент:

• активное внедрение,
• ориентация на снижение затрат,
• высокий экономический эффект.

Бизнес-класс:

• комбинированный подход,
• ИИ используется как вспомогательный инструмент.

Премиум:

• ограниченное применение,
• приоритет— персональный сервис.

В премиальном сегменте технологии практически не используются в коммуникации с клиентами, так как могут снижать ценность продукта.

Типовые ошибки девелоперов

Исследование выделяет несколько повторяющихся проблем:

• ожидание быстрых результатов от «коробочных решений»,
• попытка автоматизировать неформализованные процессы,
• ставка на замену сотрудников вместо их усиления,
• завышенные ожидания от технологий,
• недооценка юридических рисков.

В результате значительная часть проектов не доходит до стадии масштабирования.

Экономический эффект: потенциал есть, но считать сложно

Компании фиксируют следующие показатели в результате внедрения ИИ в бизнес-процессы:

• снижение стоимости лида— на 15–30%,
• рост конверсии— на 20–33%,
• ускорение процессов— в 5–20 раз,
• рост ROMI (показатель эффективности маркетинга)— до 25–50 п.п.

При этом точная оценка возврата инвестиций затруднена из-за большого числа внешних факторов.

Что будет дальше

Участники рынка ожидают, что в ближайшие два года:

• речевая аналитика станет стандартом отрасли,
• появятся решения для анализа офлайн-коммуникаций,
• усилится конкуренция за присутствие в ответах ИИ (GEO вместо SEO),
• возрастет роль персонализированного маркетинга.

При этом разрыв между сегментами будет увеличиваться: массовый рынок продолжит автоматизацию, тогда как премиум-сегмент сохранит фокус на человеческом взаимодействии.