Искусственный интеллект в управлении домами: 6 реальных идей и практик

Для сферы ЖКХ поиск специалиста, особенно узкого, может стать вызовом для руководства управляющей компании.

В этих условиях прибегнуть к помощи искусственного интеллекта может стать отличным решением. Пока нейросети не готовы полностью заменить работников, но им можно доверить задачи узких специалистов.

Пример — УК «Дружба» из Уфы, которая создает для себя помощников по финансам, юриспруденции, маркетингу. По словам руководства, самое сложное — найти «технарей», то есть инженеров и энергетиков, которые смогут помочь узнать дом изнутри и исправить то, что не сделал застройщик. Сейчас управляющая компания обучает искусственный интеллект и создает технических AI-помощников: загружает данные по дому, нормативам, законам и пишем промты — специальные запросы для нейросети.

Качество внешних и внутренних коммуникаций — то, что нельзя упускать из виду. Если не информировать жителей вовремя, затягивать с ответами или разговаривать грубо, можно получить штраф или довести ситуацию до открытого конфликта.

При этом нейросети помогут в разработке базы основных коммуникаций. Например, одна из лучших, по версии Urban Awards и Green Property Awards, управляющих компаний страны — «Зеленый бульвар» из Владивостока — подключает искусственный интеллект к написанию текстов постов в общедомовых каналах. Предварительно ChatGPT «накормили» текстами управляющей компании, и теперь нейросеть помогает, когда нужно сформулировать мысль.

Вот несколько примеров текстов, проработку которых точно можно доверить нейросетям:

1. Объявления об отключениях, общих собраниях, сезонной уборке, ремонте и др.
2. Рассылки: о сдаче показаний счетчиков, задолженностях и др.
3. Тексты новостей УК: нейросеть поможет улучшить текст, проработать стилистику и исключить ошибки.
4. Скрипты ответов специалистов по типовым вопросам: работа с заявками, платные услуги и др.
5. Типовые тексты: запрос обратной связи у жителей, информирование сотрудников о сроках выполнения задач.
6. Голосовые боты: информирование жителей и снижение стоимости обращений.

Исследование Doma.ai показало, что в 2024 году 59% УК использовали нейросети для автоматизации обработки заявок. Искусственный интеллект помогает распределять их между специалистами и предлагать стандартизированные решения. Годом ранее этот показатель составлял 50%.

Другие области применения нейросетей:

• Оптимизация работы персонала (33%) — составление графиков дежурств, расчет нагрузки и др.;
• Мониторинг потребления ресурсов (8%) — анализ показаний счетчиков для выявления утечек и прогнозирования расходов.

Использование искусственного интеллекта в работе управляющих компаний до сих пор находилось на стадии экспериментов. Ситуация меняется медленно, рынок находится в поисках рабочих кейсов, которые могут дать сильный экономический эффект. Благодаря популярным генеративным ИИ-моделям интерес к ИИ резко возрос, и теперь все больше компаний пытаются внедрить его в свои бизнес-процессы.

Выше мы уже говорили о том, что УК используют искусственным интеллектом для поддержания инженерных систем в рабочем состоянии. AI-решения помогают анализировать и прогнозировать потребление, и на основе цифр указывать руководству на проблемы.

Умные устройства, которые принято объединять понятием «Умный дом», так или иначе связаны с искусственным интеллектом. Их используют не только в инженерных системах, но и для других задач УК: например, для автоматизации работы приборов учета и контроля доступа на придомовую территорию. Но мы сосредоточимся на инженерных системах. Вот несколько задач, с которыми может помочь искусственных интеллект:

Подобные решения внедряют как на уже введенные в эксплуатацию дома, так и на этапе проекта МКД. Это означает, что умные устройства можно использовать и на старом фонде.

ИИ-ассистенту с легкостью можно доверить составления повесток общего собрания собственников. Для этого можно донастроить бесплатную версию Chat GPT: создать свой GPTS — решение, которое позволяет создавать чат-ботов.

Вы задаете описание ассистента и ограничения. Например: «Ты — помощник для подготовки повесток общих собраний собственников многоквартирного дома. Ты работаешь в сфере ЖКХ, опираясь на законодательство РФ». Помощник всегда будет пользоваться указанными инструкциями.

Второй шаг — «накормить» помощника документами УК. Это может быть ваша база знаний, повестки предыдущих собраний, внутренние документы и законодательство. Чем больше информации, тем более точными и глубокими будут ответы нейросети. И еще совет: отдельно загрузите в нейронку документ с расшифровкой аббревиатур управляющей компании.

После этого можно отдавать ассистенту рядовые задачки: составит повестку, выбрать председателя и секретаря, сформулировать вопросы, посчитать число голосов и др.

Составление документов и актов по следам выполненных работ, в том числе платных заявок — еще одна задачка для искусственного интеллекта. Вероятно, для этого вам даже не потребуется создавать ассистента: достаточно грамотно прописать ограничения для нейросети и сформулировать промт — текстовый запрос пользователя.

AI-помощник пригодится: если вам нужно зафиксировать в документе этапы работ: например, алгоритм благоустройства придомовой территории или утвердить новый график уборки подъездов. Всё это сэкономит ваше время, снизит нагрузку на сотрудников и поможет сфокусироваться на по-настоящему важных бизнес-задачах.