ниша | архитекторы и нейросети

Что, если архитектор начнет использовать ИИ не как готовый сервис, а как инструмент для создания собственного софта? Где AI-разработка реально помогает проверять гипотезы, и где заканчивается вайбкодинг и начинаются вопросы безопасности, качества кода и ответственности за результат.

📍 что за программа
Интеллектуальные технологии проектирования и эксплуатации объектов капитального строительства — магистратура НЕЙМАРКа вместе с ННГАСУ. Два года и два диплома. Обучат ТИМ, цифровым двойникам и работой с данными.

На конференции часто говорили о том, что инструментов много, а людей, готовых быть миксом архитектора и программиста, пока маловато. Программу собрали ровно под этот дефицит.

Вот несколько:

⭐️ Ladybug Tools
Мостафа Садегипур Рудари начал в 2012 просто от раздражения: повторяющиеся и разорванные процессы, которыми приходилось пользоваться каждый день.
⭐️ Speckle
Димитрие Штефанеску, архитектор из TU Delft. Придумал, когда работал над мастерпланом под Брюсселем: экономист считал деньги рядом с проектом, ему нужны были площади, а отдать их можно было только вручную, экспортом и с ошибками.
⭐️ Applied R+D в Foster + Partners
Команда, где архитекторы и инженеры сами пишут код для проектов бюро. Один из их инструментов, Cyclops, показывает виды, свет и тени сразу. Вскоре бюро отдало его бесплатно всем.
⭐️ Spellshape
Алина Черейская и Степан Кухарский делают инструмент, где параметрическая модель собирается из текстового описания: пишешь, что нужно, получаешь модель с ползунками, которую можно крутить.
⭐️ OMRT
Максим Малкин работает над платформой, которая генерирует тысячи вариантов застройки участка и сразу оценивает их по местным нормам и экономике.
⭐️ Urban 3D Analysis
Мы про него уже рассказывали. Альбер Сумина сделал инструмент, с помощью которого можно удобно вытаскивать геометрию застройки с рельефом, считать доступность сервисов и ветровой комфорт.
⭐️ NoiseMap от Артема Светозарова
Шумовой режим территории для первого решения по площадке: задаешь радиус и шаг сетки, получаешь тепловую карту в децибелах и экспорт в PNG, GeoJSON или PDF.
⭐️ nisha.app
Мы тоже начинали с собственной боли. А теперь это сервис, где эскиз превращается в атмосферную картинку, inpaint, видео, апскейлом и авторским режимом по законам архитектурной фотографии.

🔵 Профессия визуализатора под вопросом, но не потому, что нейросеть освоила 3ds Max. Ценность визуализатора в понимании сцены, света и композиции. Получит этот опыт архитектор и визуализатором станет каждый. А вот массинг и пластика остаются за человеком.

🔵 В айти до конца никто не знает, стало ли лучше. Есть исследование, где команда на сложном проекте работала на 20% медленнее, так как результат надо проверять глазами, плюс токены.

🔵 Вайб-проектирование все равно придет ко всем: Rhino, Revit и Archicad и так живут на скриптах, а программируют нейросети отлично. Но не скоро. Цена ошибки другая, быстрой обратной связи нет, и никуда не деваются ГОСТы, экспертиза и ответственность.

За секцию благодарим Антона Романова, операционного директора визионерского архбюро Megabudka.

Не работает. Как только проект задают в цифре, студент уже их применяет. С обязательной маркировкой та же история: правило прописано, а не подписывает никто.

Отличить легко, но занизить нечем: такого пункта в критериях просто нет. Иначе, как заметил модератор, мы начнем оценивать качество промпта.

Слабые студенты от ИИ выигрывают. А сильным стало тяжелее: у них есть свое видение, и теперь с ним конкурирует еще и предложение нейросети.

За дискуссию благодарим:
🔵 модератора Никиту Токарева, сооснователя МАРШ, декана факультета архитектуры и урбанистики Universal University
🔵 Александра Худина, члена-корреспондента РААСН, профессора ННГАСУ, главного архитектора НПП «Архитектоника»
🔵 Юлию Каптур, куратора модуля «Цифровая культура» в МАРШе, куратора направления «Архитектура» в Школе дизайна НИУ ВШЭ
🔵 Геннадия Дружинина, сооснователя verlab, преподавателя Британской высшей школы дизайна

так Стивен называет приложения с готовыми стилями. Закинул скриншот модели, выбрал «курорт» или «коммерция» — картинка готова. Быстро, дешево, сердито.

Забираем термин себе, в копилку к остальным!

Теперь в BIAD стандартный конкурсный альбом доходит до 600 страниц, против стандартных 100 еще год назад, а клиент просит 80 визуализаций на проект, вместо привычных 20-30. Иллюстрация парадокса Джевонса!

Раньше визуализации отдавали на аутсорс: передать модель, объяснить, получить, сформулировать правки, объяснить — и так несколько итераций.

Теперь архитектор может позволить себе самостоятельно делать изображения и, по наблюдению Стивена, именно снижение коммуникационных издержек принесло наибольшую пользу его команде

Собрали, что есть:

➡️ XKool — облако, где ИИ раскладывает застройку на участке и сразу считает индексы, инсоляцию и соответствие нормам, а потом отдает файлы в CAD, SketchUp и Rhino.
➡️ Hunyuan3D — открытая модель, из картинки в 3D-меш с PBR-материалами и кодом обучения. Этот не новичок для нас, о нем мы уже как-то рассказывали тут.
➡️ Tripo и Rodin — команды с китайскими корнями, тот же image-to-3D, но с ретопологией и экспортом в OBJ, FBX, STL.
➡️ Seedream и Qwen-Image — генерация и правка изображений, аккуратно держат надписи в кадре.

«Контекст проекта — актив компании» VS «умение писать промпты — ключевая компетенция каждого». Зал поддержал контекст, но тут появился вопрос, который поставил в тупик: а чей это актив, если вы загружаете его в чужие облачные модели.

«Хорошая идея умирает между вкладками, нужна единая среда» VS «ИИ живет в личных подписках, и это личное дело каждого». С одной стороны, ИИ еще недостаточно зрел, командам нужно место, чтобы найти процессы, которых мы пока не видим. Контраргумент трехшаговая модель: сначала удочка каждому, потом один хороший промпт под одну задачу, потом связка агентов. И правило поверх всего: не масштабируем хаос, в разработку идет только то, что уже работает.

«ИИ деградирует незаметно, решения принимаются на сломанном контексте» VS «это управляемый риск, профессионал понимает ограничения модели». Модель это Т9 на максималках, она соберет франкенштейна из того мусора, который в нее накидали. И риск cognitive offloading, когда человек начинает доверять выдаче и перестает думать сам.

«Креативные услуги будут дорожать» VS «будут дешеветь, и клиент вправе требовать скидку». Зал разделился почти пополам. Рынок все равно продавит удешевление, как бы нам ни хотелось обратного. Еще джуны не исчезнут, но от них будут ждать экспертизы уровня мидл плюс навык работы с ИИ.

«Знание в головах отдельных людей» VS «оцифрованная и переиспользуемая память компании». Оцифровка планерок, где на выходе четыре документа: резюме команде, резюме руководителям, свои задачи и ИИ-коуч по собственному управленческому поведению. «Был сотрудник, которого я хотел уже уволить. Потом увидел, что это была моя ошибка как управленца».

За панель благодарим:
📍 модератора Михаила Новосёлова, генерального директора Futurello
📍 Екатерину Панову, основателя консалтингового агентства для креативных индустрий Plan the Best, автора канала «поТрендим с Катей Пановой»
📍 Андрея Улитина, архитектора AI-систем для бизнеса, руководителя маркетинга и пиара светотехнического бюро ЛЮМОС — свет на конференции тоже их работа, спасибо
📍 Даниила Переяславцева, руководителя центра городских данных КБ Стрелка