Отраслевой дайджест Альянса в сфере ИИ: тенденции применения ИИ и генеративного ИИ в отдельных отраслях

С начала 2025 года искусственный интеллект продолжает стремительно трансформировать ключевые отрасли, делая акцент на автономности, персонализации и устойчивом развитии.

2025 год подтверждает, что ИИ становится не просто вспомогательным инструментом, а неотъемлемой частью производственных и социальных процессов, смещая фокус на автоматизацию, экологию и персонализацию.

Например, в медицине главный тренд — сверхточная диагностика и индивидуальные методы лечения. В строительстве – автономность процессов и экологичность. Сельское хозяйство переживает ИИ-революцию благодаря роботизации и точному земледелию.

На основе событий и запусков проектов в компаниях-участницах отраслевых клубов Альянса в сфере ИИ в сельском хозяйстве, строительстве и здравоохранении, а также мировой практики подготовлен анализ трендов и тенденций применения искусственного интеллекта в отдельных отраслях.

Строительство: автоматизация проектирования и оптимизация решений

С начала 2025 года продолжилось активное внедрение искусственного интеллекта в проектирование, управление строительным циклом и BIM-моделирования. Отрасль делает ставку на снижение сроков и стоимости проектов за счет внедрения технологий ИИ.

·      Генерация планировок квартир

Компания ИНПАД представила систему на основе ИИ, которая генерирует типовые планировки квартир с учетом параметров участка, нормативов и рыночного спроса, автоматически создавая оптимальные планировки. Это ускоряет предпроектную подготовку и снижает затраты девелоперов. Это первый шаг к созданию полностью автоматизированной цепочки проектирования — от мастер-плана до детализации квартир.

·      ИИ для контроля закупок

Группа «Самолет» внедрила нейросети для контроля закупок. Нейросеть с помощью технологий искусственного интеллекта проводит быстрый аудит сделки по более чем двадцати критериям и по результатам анализа выдает рекомендации, по каким параметрам нужно доработать закупку, а также акцентирует внимание на неоднозначных показателях. Такой подход дает возможность вовремя отфильтровать неоптимальные цены и ненадежных поставщиков.

Параллельно компания отмечает, что прорывом для отрасли станет соединение LLM с технологиями RAG (Retrieval Augmented Generation), которые помогут адаптировать языковые модели под специфику строительной отрасли.

В компании ИНСПАТ исследуются возможности ИИ для автоматизации создания BIM-моделей (Building Information Modeling). Это направление может революционизировать строительство, сократив ошибки проектирования и ускорив согласование документации.

Что происходит в мире:

-Активное развитие мультимодальных моделей (например, GPT-4 Turbo и аналогов), способных обрабатывать изображения, чертежи и текст одновременно. Такие модели открывают путь к более точной и полной генерации архитектурных решений и концепций на основе минимального входа от пользователя.

-Китайская компания China State Construction внедрила искуственный интеллект для автоматического отслеживания соответствия строительных проектов заданным спецификациям. С помощью AI-камер и сенсоров система в реальном времени выявляла отклонения от стандартов, что позволило снизить объем переделок на 18% и повысить общее качество строительства.

Мировой рынок ИИ в строительстве растет на 25% в год (исследование McKinsey, 2024). В ближайшие годы ключевыми трендами станут:

-Генеративное проектирование;

-Автоматизированный контроль качества с помощью компьютерного зрения;

-Автоматизированное создание документации с помощью ИИ.

ИИ в строительстве движется в сторону полного цикла автоматизации – от генерации концепций до контроля исполнения. Однако остаются барьеры: недоверие регуляторов к полностью автономным решениям и необходимость интеграции с BIM-системами.

Сельское хозяйство: точное земледелие и автономная техника

В российском агропромышленном комплексе продолжилось активное внедрение искусственного интеллекта для повышения эффективности земледелия, мониторинга экологии и снижения затрат.

Примеры внедрений:

Аналитический центр лесного и сельского хозяйства (ITFB Group) реализовал два проекта:

1. «Аргонавт» – система автономной обработки полей агродронами с ИИ-алгоритмами:

-Точечное внесение средств защиты растений (экономия 30–40% химикатов);

-Повышение точности агроопераций до 95%;

-Инвентаризация земель и мониторинг вегетации культур.

2. Система мониторинга мазутных разливов в Черном море на основе спутниковых данных, машинного обучения и ГИС-технологиях пространственного анализа позволила точно выявлять границы загрязнений у берегов Анапы и проводить ретроспективный анализ экологической обстановки в целях оперативной передачи службам реагирования.

В мире:

-Компания John Deere анонсировала новую версию автономного трактора, оснащенного искусственным интеллектом. Эта инновационная разработка способна в реальном времени адаптироваться к изменяющимся погодным условиям, анализировать состояние почвы и автоматически оптимизировать маршруты вспашки для достижения максимальной эффективности. Этот прорыв представляет собой важный шаг на пути к массовой автономизации сельскохозяйственной техники, что может кардинально изменить подходы к ведению агробизнеса в ближайшие годы.

-ИИ для селекции растений – стартап Heritable Agriculture, созданный в рамках инновационного подразделения Google X, представил революционную технологию использования искусственного интеллекта для ускоренной селекции сельскохозяйственных культур. Система позволяет создавать сорта растений, обладающих повышенной устойчивостью к засухе, болезням и другим стрессовым факторам.

Тренды:

-Агродроны с ИИ становятся стандартом в крупных агрохолдингах (по данным AgriTech Analytics, к 2026 году их доля вырастет до 40% рынка).

-Агросектор активно внедряет ИИ для точного земледелия и экоконтроля. ИИ становится ключевым инструментом для устойчивого сельского хозяйства, особенно в условиях климатических рисков.

-По мнению АО «Холдинговая компания Ак Барс» приоритетным направлением в растениеводстве могут стать технологии искусственного интеллекта, которые объединят скаутинг полей, выдачу и списание ТМЦ, автоматические задания для механизаторов от агрономов (через распознавания речи).

-По мнению Аналитического центра лесного и сельского хозяйства перспективным направлением является применение ИИ-технологий в сочетании с дистанционным зондированием Земли для анализа состава почв. Технологии гиперспектрального анализа в сочетании с ИИ-обработкой демонстрируют высокую точность в определении ключевых почвенных показателей. Эти решения могут значительно повысить эффективность мониторинга земель сельхозназначения и оптимизировать агрохимические мероприятия.

-Также Аналитический центр лесного и сельского хозяйства, считает, что применение ИИ для анализа спутниковых снимков и данных с дронов становится ключевым инструментом в управлении сельхозугодьями. Такие алгоритмы не только актуализируют карты полей с точностью до 98%, но и позволяют в реальном времени отслеживать состояние посевов, фиксировать признаки деградации почв и выявлять заброшенные участки. ИИ-решения особенно эффективны в связке с ГИС-системами, но требуют качественных исходных данных.

Здравоохранение: персонализированная медицина и диагностика

ИИ продолжил проникать в диагностику и управление больницами, демонстрировать высокую эффективность.

Примеры внедрений:

-Компания ТехЛАБ представила промежуточные результаты работы сервиса Galenos.AI, который диагностирует 16 видов онкопатологий на основе анализа комбинаций из 80+ предикторов. Точность работы модели составляет до 98% в отдельных регионах. За 1 квартал сервисом воспользовались 6000+ пациентов, преимущественно женщины 25–55 лет.

Также в компании разработаны два новых решения для комплексной работы с медицинскими документами: Galenos.NLP и Galenos.LLM – основанные на технологиях обработки естественного языка и больших языковых моделях.

-Компания Webiomed (ООО К-Скай) запустила Webiomed.Anonymizer – сервис для деидентификации медицинских данных пациентов, что критически важно для защиты персональной информации.

Webiomed также выпустил статьи:

«Разработка и валидация моделей машинного обучения, прогнозирующих госпитализации пациентов с артериальной гипертензией в течение 12 месяцев» в журнале «Кардиоваскулярная терапия и профилактика» — в результате исследования разработана новая высокоточная модель прогнозирования госпитализации пациентов с АГ по данным реальной клинической практики.

«Перспективы искусственного интеллекта в доклинических и клинических исследованиях» — описание использования цифровых инструментов в доклинических и клинических исследованиях с целью оптимизации процессов открытия и разработки лекарственных препаратов.

-В Институте репродуктивной медицины НМИЦ АГП им. В. И. Кулакова Минздрава Россииразработали инновационное программное обеспечение для прогнозирования эффективности ЭКО. Использование машинного обучения и искусственного интеллекта для анализа большого массива данных выявило скрытые закономерности и, в том числе, показало реальный вклад классических маркеров, например, АМГ, в итоговый прогноз лечения бесплодия.

Тренды:

-Заполнение и анализ медицинской документации, медицинская диагностика и визуализация, автоматизация рутинных задач, исследования в области разработки лекарственных средств, роботизированная хирургия;

-Перспективным направлением является создание автономных ИИ-агентов, наделенных правом не только самостоятельного анализа медицинских данных, но и в каких-то нерискованных сценариях применения вынесением решений относительно здоровья пациента.

В качестве вывода

С начала 2025 года ИИ в строительстве ускорил проектирование, в медицине – улучшена диагностика и прогнозирование, а в агропромышленном комплексе за счет ИИ повышается эффективность и экологичность.

Основные драйверы: автоматизация рутинных процессов, обработка больших данных и предиктивная аналитика. В 2025 году продолжится конвергенция технологий: мультимодальные ИИ-модели будут применяться во всех трех отраслях, а генеративный ИИ упростит создание проектов, диагнозов и агрорешений.

Реальность демонстрирует: ИИ перестал быть «технологией будущего» – он уже меняет настоящее.