Зона особого внимания

🏗 ИИ не построить на плохих данных За­мес­ти­тель гла­вы Минс­троя РФ Кон­стан­тин Ми­хай­лик заявил о необ­хо­димых сро­ках го­тов­нос­ти трех ти­повых от­рас­ле­вых решений (ТОР) к ап­ре­лю 2027 года — по уп­рав­ле­нию строительством, ЖКХ и «Ум­ный го­род». Также в планах определено, что до 2030 года 50% биз­нес-про­цес­сов в строй­ке и ЖКХ дол­жны ос­но­вывать­ся на ИИ-инс­тру­мен­тах. Но при этом Константин Михайлик отметил, что ИИ упирается в необходимость качественных данных: Если ИИ будет нырять в различные источники данных, которые ему непонятны, мы будем получать галлюцинации. Он будет додумывать. Работать ИИ должен на качественных, структурированных системных данных. Как нужно делать, чтобы все работало, обсудила с Алексеем Миколенко из ComNews. 📞 Как там с данными? Государство уже давно работает над качеством данных, например, в рамках межведомственного взаимодействия. Чтобы алгоритмы автоматизации работали качественно, необходимо, чтобы информация не просто передавалась между системами, но и автоматически связывалась, сопоставлялась и анализировалась. Для этого используются единые справочники и классификаторы, благодаря которым государственные данные приводятся к общему формату и их качество повышается. 🏢 В строительстве и ЖКХ эта задача особенно сложная Похожий по сути путь предстоит пройти и при внедрении ИИ в процессы госуправления: сначала накопить и структурировать данные, обеспечить их качество, а затем обучить алгоритмы. Сложность в работе с данными в сфере строительства и ЖКХ дополнительно обусловлена большим количеством данных на разных уровнях власти: их зачастую не так просто связать и структурировать, есть сложная отраслевая специфика. Работа с качеством информации одновременно снижает риск галлюцинаций и повышает надежность результатов. ⏺«Богатырева о цифре» в Максе