Публикации автора

В статье исследуются теоретико-методические основы управления инновационным развитием организаций жилищного строительства в условиях цифровой трансформации и перехода отрасли на механизмы проектного финансирования. На основе применения методов семантического анализа, а также кросс-платформенного аудита (Data Verification) финансовых и кадровых показателей строительных компаний доказано наличие институционального разрыва между нормативно-правовым регулированием и реальным технологическим развитием девелопмента. Эмпирическое исследование выявило критическую межуровневую дифференциацию в накоплении интеллектуального капитала между федеральными и региональными застройщиками. Установлено, что значительная часть региональных компаний (24% из исследуемой выборки) подвержена феномену «фасадного BIM», имитируя внедрение технологий информационного моделирования при фактическом отсутствии капитализированных нематериальных активов и профильного ИТ-персонала. Для преодоления выявленного барьера капитальных затрат и институционального тупика обоснована необходимость перехода к модели коллективного управления искусственным интеллектом посредством формирования Региональной интеллектуальной системы управления девелопментом (РИСУД). Практическая значимость работы заключается в формировании инструментария для объективной оценки цифровой зрелости строительных организаций с целью повышения экономической эффективности и устойчивости инвестиционных проектов.

В статье рассматривается проблема низкой эффективности традиционных методов менеджмента в сфере жилищного строительства и обосновывается необходимость перехода к дата-центричному управлению.

Целью исследования является разработка концептуального подхода к интеграции технологий искусственного интеллекта (ИИ) в систему принятия управленческих решений девелоперских компаний. В работе использованы методы системного анализа, моделирования бизнес-процессов и экспертной оценки. Автором проанализирован мировой и отечественный опыт применения нейросетевых алгоритмов и машинного обучения на различных этапах жизненного цикла инвестиционно-строительного проекта.

Основным результатом исследования стала классификация управленческих функций, подлежащих автоматизации посредством ИИ, а также выявление барьеров внедрения. Научная новизна заключается в предложении модели «гибридного интеллекта» в строительном менеджменте, где рутинные и прогнозноаналитические задачи делегируются алгоритмам, а стратегические и этические аспекты остаются прерогативой человека.

Сделан вывод о том, что внедрение ИИ позволяет перейти от реактивного типа управления к предиктивному, снижая риски срыва сроков и перерасхода бюджета.