В Главгосэкспертизе начали использовать генеративные ИИ-инструменты
Генеративный ИИ входит в специализированные государственные процессы с использованием отраслевых данных, нормативной документации и локально развернутых моделей.
Главгосэкспертиза России начала использовать в реальной работе экспертов комплекс инструментов генеративного искусственного интеллекта – локальные большие языковые модели (LLM), RAG-систему (Retrieval-Augmented Generation) для поиска и анализа информации в корпоративных документах, сервис транскрибации и ИИ-инструмент анализа технических актов. К августу текущего года сервисами уже пользуются 366 сотрудников из 43 подразделений. Из 6 тысяч общего числа запросов на RAG приходится 61%, а 39% – на локальные LLM. Это немаловажно: RAG-система сначала ищет релевантные сведения в корпоративных базах и документах Главгосэкспертизы, а затем передает найденный контекст языковой модели. Отдельная LLM уже применяется для анализа технических актов и поиска признаков реконструкции объектов.
Сегодня Главгосэкспертиза выступает в качестве площадки, на которой отрабатываются ИИ-решения. Самые удачные из них затем могут быть распространены и на другие организации строительной отрасли.
ИИ будет проверять документы
Сегодня уже можно говорить и о нескольких перспективных направлениях дальнейшего внедрения ИИ-инструментов. Это интеллектуальный поиск по нормативно-технической и проектной документации, автоматическая первичная проверка документов и выявление потенциальных несоответствий до основной экспертной оценки, анализ технических актов, заключений, пояснительных записок и другой неструктурированной информации, подготовка проектов экспертных замечаний и поиск аналогичных случаев в накопленной базе знаний. Кроме того, генеративный ИИ можно будет соединить с Единой цифровой платформой экспертизы, ГИС ЕГРЗ, ТИМ/BIM-моделями и машиночитаемой проектной документацией. Для этого уже формируется подходящая база данных.
Российские разработчики имеют все перспективы занять рынок специализированных моделей для промышленности и государственного сектора. А методология и программная архитектура могут стать привлекательным предложением и для других государств, которым нужны локально развертываемые ИИ-системы без передачи технической документации во внешние облачные сервисы.
От экспериментов – к Центру инженерии
Сегодняшнее внедрение ИИ-инструментов в деятельность Главгосэкспертизы – результат давнего развития технологий и экспериментальной работы. Еще в 2021 году в образовательном проекте «Экспертиза будущего 4.0» рассматривались системы поддержки принятия решений при экспертизе проектной документации и информационных моделей с использованием ИИ. В 2023 году Главгосэкспертиза запустила полуавтоматическую работу с Базой типовых замечаний: уже в первом квартале с ее применением формировалось почти 20% локальных экспертных заключений. К концу года было заявлено о запуске модуля ИИ в промышленную эксплуатацию. Он предназначался, прежде всего, для автоматизации рутинных проверок.
В 2025 году появилась пилотная экспертиза документации трех объектов с применением ИИ-инструментов. По мнению специалистов, нейросети показали хороший результат в ускорении работы с документами и поиске информации. В апреле 2026 года было объявлено о создании Центра инженерии данных и технологий искусственного интеллекта. Он открылся 1 июня, а к августу RAG и локальные LLM уже использовали сотни сотрудников Главгосэкспертизы.
Эксперты все еще нужны
RAG и локальные LLM – архитектура, которая хорошо подходит госучреждениям и крупным предприятиям: чувствительная информация остается внутри контролируемого контура, а модель получает доступ к специализированным и актуальным корпоративным данным. Поэтому кейс можно рассматривать как пример применения генеративного ИИ в российских организациях, работающих с большими массивами технической, нормативной и закрытой документации.
При этом нужно отметить, что ИИ все еще не заменяет самого эксперта. Главгосэкспертиза последовательно подчеркивает, что окончательное профессиональное решение и проверка результата алгоритма должны оставаться за человеком. Но автоматизация помогает специалисту делать его работу быстрее, точнее и удобнее.
