Как девелоперы внедрили ИИ в бизнес-процессы. Исследование | РБК Недвижимость
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.
Методология исследования
Аналитический отчет составлен по итогам интервью с руководителями коммерческого блока, маркетинга и цифровой трансформации (24 компании). В выборку вошли девелоперы всех основных классов жилой недвижимости в разных регионах России. Задача — ответить на прагматичные вопросы рынка: какие ИИ-инструменты действительно окупаются, почему одни компании кратно повышают конверсию, а другие разочаровываются и сворачивают пилоты.
Фото: Andrey_Popov Andrey_Popov / Shutterstock / FOTODOM
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: