Большие языковые модели (Large Language Models, LLM) за последние три-четыре года претерпели экспоненциальный рост и открыли новые горизонты для применения в самых разных сферах. По сути, мы стали свидетелями новой технологической революции. Эти модели стремительно интегрируются в повседневную жизнь и в рабочие процессы миллионов людей по всему миру.
Именно поэтому всё больше внимания внутри нашего BIM-отдела мы уделяем мониторингу тенденций в развитии нейросетей. Как технологически передовой отдел, мы стремимся оперативно реагировать на появление новых возможностей, тестировать их и как можно скорее делиться опытом с коллегами.
Перед подготовкой одного из последних семинаров мы провели внутренний опрос: «Насколько активно сотрудники используют инструменты на базе LLM в своей работе?» Результаты оказались показательными: лишь 20% применяют такие сервисы регулярно, 40% — время от времени, а оставшиеся 40% практически не используют их вовсе.
При этом интерес к нейросетям остаётся очень высоким: более 90% коллег выразили готовность использовать их в своей профессиональной деятельности. Вместе с тем специалисты сталкиваются с рядом барьеров, которые затрудняют первый шаг. Многие не знают, с чего начать, испытывают неопределённость в выборе подходящих инструментов и сомневаются в точности и надёжности технологий.
Мы поставили перед собой амбициозную цель: добиться, чтобы свыше 90% сотрудников регулярно применяли LLM-инструменты в своей работе. Для этого мы проводим мастер-классы, демонстрируем реальные кейсы и обучаем работе с сервисами, способными значительно упростить повседневные задачи.
Кроме того, мы убедились в том, что даже базовые сценарии применения ИИ могут быть чрезвычайно полезны как для проектировщиков, ещё не раскрывших весь потенциал новых технологий, так и для BIM/ИТ-специалистов, стремящихся внедрять LLM в процессы компании.
Именно поэтому я решил поделиться подборкой эффективных и доступных примеров применения LLM по ключевым направлениям проектной деятельности. Эти инструменты доступны каждому абсолютно бесплатно или с минимальными вложениями и готовы к использованию уже сегодня.
В этой статье я расскажу о том, как большие языковые модели находят применение в ключевых аспектах проектной деятельности: работе с проектной и договорной документацией, поиске и анализе нормативных требований, коммуникации с заказчиками и подрядчиками, автоматизации BIM-моделирования, а также в организации технической поддержки и работе с внутренними стандартами компании. В завершение — краткие выводы и практические рекомендации по внедрению ИИ в повседневную работу.
Коммуникация с клиентами
Это один из самых простых и очевидных сценариев применения больших языковых моделей в проектной деятельности. Анализ входящих писем, грамотная формулировка обоснований принятых решений или ответов на замечания в деловой стилистике, проверка орфографии, а также трудоёмкое протоколирование сеансов видеоконференций — всё это важная и объёмная часть работы специалистов по проектированию.
Пожалуй, каждый из нас мечтает о помощнике, который возьмёт на себя рутинную долю этих задач. Современные LLM с этим справляются весьма успешно. Если говорить о конкретных инструментах, то подойдут практически любые актуальные сервисы (ChatGPT, DeepSeek, Perplexity и др.). Особенно хочется выделить решения «Яндекса»:
1. «Яндекс. Браузер» с интегрированной LLM («Яндекс Нейро») — предоставляет удобные инструменты для работы с текстом прямо на веб-странице, без необходимости копировать содержимое в отдельный сервис. Например, можно быстро сформулировать ответ в нужной стилистике, не покидая интерфейс почтовой платформы.
2. «Яндекс. Почта» с «умным нейрофильтром» — помогает выделять ключевые письма и формирует краткие аннотации по каждому.
3. «Яндекс. Телемост» с функцией расшифровки и протоколирования встреч — позволяет автоматически получать краткий ИИ-конспект с ключевыми тезисами. Даже если итоговый результат конспектирования окажется неудовлетворительным (что пока действительно встречается), всегда можно воспользоваться полной расшифровкой и обработать её в более продвинутом LLM-сервисе.
Работа с документами
Ещё более ресурсоёмкая часть работы проектировщиков — это взаимодействие с документацией: тома пояснительных записок, задания на проектирование, договоры и прочее. Специалистам приходится тратить значительное время на анализ входящих документов, структурирование и формулирование собственных, что может занимать до 50% времени от всего цикла работы с текстовой составляющей проекта.
Для больших языковых моделей подобные задачи — то, для чего они создавались и с чем справляются практически в совершенстве. Поэтому подойдут все актуальные сервисы (ChatGPT, DeepSeek, Qwen, Grok, Cloude и др.). С широким распространением LLM сервисов, сегодня у каждого под рукой может быть как минимум один ассистент, который значительно повышает продуктивность в работе с текстовой информацией.
Основные направления применения LLM в работе с документацией можно свести к следующим пунктам:
1. Разработка новых документов: помощь в концепции, проработка базовой структуры, формирование конечного текста по указанному правилу из «сырых» данных.
2. Корректировка грамматики, редактура и стилизация: рутинные операции, которые занимают массу ресурсов инженера и с которыми мгновенно и достаточно качественно справится любая современная языковая модель.
3. Преобразование текста в таблицы и логические блоки: так, например, можно в пару кликов превратить хаотичный текст в удобную логическую структуру.
4. Сравнение документов по сути: LLM могут анализировать отличия между версиями текстов, игнорируя незначительные перефразирования и акцентируясь на содержательных изменениях. Это особенно полезно, когда множество документов проходят через этап «редактуры» нейросетями для улучшения формулировок и стилизации без изменения сути заключённой в них информации.
5. Проверка достоверности информации: на соответствие описанных решений в одном документе требованиям другого, в том числе. Наверное, это один из самых сложных сценариев, в котором пока нельзя гарантировать 100% точность, поскольку всё сильно зависит от объёма, сложности и неоднозначных формулировок.
Важно отметить, что у некоторых сервисов, например ChatGPT и «Яндекс. Нейро», есть режим «холста» — текстовый редактор, позволяющий работать с документом напрямую: выделять фрагменты, задавать вопросы и получать корректировки прямо в контексте.
Поиск и анализ информации
Сегодня практически каждый LLM-сервис обладает возможностью обращаться к актуальным источникам в интернете, превращаясь в продвинутый поисковый инструмент. В отличие от классических поисковых систем («Яндекс», Google), нейросети анализируют информацию из нескольких источников и сразу формируют сводный, осмысленный ответ на понятном нам, естественном языке.
Так, проектировщик, оценивая проектные решения, может быстро получить ссылки на конкретные нормативные документы с цитатами требований и это происходит без необходимости вручную просматривать десятки страниц. Другой сценарий: LLM становится персональным ассистентом по предзагруженным документам, отвечая на вопросы и приводя точные фрагменты из источников.
Таким образом, языковая модель становится ценным помощником на различных этапах проектной работы. Она эффективно помогает находить нужную информацию в интернете, ориентироваться в сложных нормативных и проектных документах, быстро выделять суть из объёмных текстов, составляя краткие и точные резюме. Кроме того, модель способна выявлять перекрёстные ссылки и устанавливать взаимосвязи между различными разделами документов — всё это с помощью простых запросов на естественном языке, без необходимости погружаться в технические детали или использовать специализированные команды.
Однако при работе с языковыми моделями важно помнить: за их кажущейся простотой и высокой эффективностью скрываются серьёзные ограничения. Эти системы основаны на статистических предсказаниях, а их качество напрямую зависит от данных, на которых они обучались. Это означает, что ошибки неизбежны — особенно в условиях недостаточного или неоднозначного контекста.
Одна из наиболее критичных особенностей LLM — склонность к так называемым «галлюцинациям»: модели могут с уверенностью генерировать информацию, которой в реальности не существует, выдавая вымышленные факты, ссылки или нормы за достоверные.
Особую опасность представляет убедительность таких ответов: даже при наличии ошибки модель подаёт результат с высокой степенью уверенности, что затрудняет распознавание неточностей. Именно поэтому критически важно не принимать выводы нейросети на веру, особенно в вопросах, связанных с нормативными требованиями, расчётами, безопасностью или другими аспектами, где ответственность за решение остаётся за человеком.
Лучшая практика — всегда проверять главную информацию. Если тема вам незнакома или речь идёт о высоконадёжных данных, обязательно сверяйтесь с авторитетными источниками. Полезно также использовать несколько языковых моделей для перекрёстной проверки: если их ответы сильно расходятся, это сигнал к необходимости ручного анализа.
Наконец, не стоит недооценивать важность формулировки запроса. От того, насколько точно и контекстно насыщенно вы сформулируете вопрос, напрямую зависит качество и достоверность ответа. В этом смысле умение задавать правильные вопросы — уже половина успеха при работе с ИИ.
Уже существует профессия промпт-инженер: специалист по формулированию запросов к LLM. В интернете доступны десятки гайдлайнов, которые помогут начать эффективно формулировать обращения к искусственному интеллекту.
Обзор актуальных LLM
Чтобы помочь коллегам проще ориентироваться в многообразии доступных решений, мы провели анализ наиболее популярных и доступных на сегодняшний день LLM-сервисов — по состоянию на июнь 2025 года. Основная цель — помочь выбрать инструмент, максимально соответствующий конкретным рабочим задачам.
Оценка проводилась по двум ключевым критериям: функциональные возможности и практическая применимость. В рамках первого критерия — возможностей — мы рассматривали три важных аспекта.
Прежде всего — способность модели к поиску информации в интернете. Это особенно важно, когда требуется актуальная, оперативная выдержка из свежих источников: нормативных обновлений, технических новинок или рыночных трендов.
Второй аспект — работа с документами. Мы учитывали, насколько удобно загружать внутренние файлы (например, проектную документацию, стандарты или отчёты) в контекстное окно модели и получать по ним точные, обоснованные ответы. Это критично для специалистов, которым нужно быстро анализировать большие объёмы текста без ручного перелопачивания.
Третий и наиболее продвинутый уровень — глубокое обучение на документах. Здесь речь идёт о создании выделенных рабочих пространств, в которых модель предварительно «доучивается» на загруженных источниках, усваивает внутренние правила формирования ответов и даже сохраняет контекст предыдущих взаимодействий в рамках этого пространства. Такие системы действуют как персональные эксперты, «заточенные» под конкретную компанию или проект.
Помимо функциональных возможностей, мы также оценивали ключевые ограничения, с которыми сталкиваются пользователи при внедрении этих решений в повседневную работу.
Одним из наиболее существенных барьеров для специалистов в России остаётся необходимость использовать сторонние средства для обхода географических блокировок, чтобы получить доступ к некоторым ведущим платформам. Это не только усложняет подключение, но и может вызывать вопросы с точки зрения информационной безопасности и внутренней политики компании.
Даже при успешном доступе к сервису, его функционал зачастую оказывается ограниченным. Многие модели работают с небольшим контекстным окном, что затрудняет анализ объёмных документов или одновременную обработку нескольких файлов. Дополнительно действуют лимиты — как на количество и размер загружаемых материалов, так и на частоту запросов, что делает использование сервиса в интенсивных рабочих процессах не всегда устойчивым.
Особенно остро эти ограничения проявляются при решении узкоспециализированных задач — например, при анализе проектной или нормативной документации. В таких случаях качество ответов зачастую оказывается недостаточным: модель либо не улавливает тонкости технических требований, либо интерпретирует их некорректно из-за отсутствия нужного контекста в обучающих данных.
Наконец, доступ к наиболее полезным функциям — таким как расширенное контекстное окно, интеграция с базами знаний или поддержка работы с документами — зачастую предоставляется только в платных тарифах. При этом стоимость может быть значительной, особенно при масштабировании на команду или подразделение.
В сравнении участвовали следующие сервисы (приведём краткое резюме по каждому):
1. ChatGPT (OpenAI): лидер по совокупности факторов при использовании платной версии. Хорошо справляется с анализом документов, поиском нормативной информации и созданием дообученных ассистентов, которыми можно делиться по ссылке (даже те, у кого нет платной подписки, смогут им воспользоваться). Бесплатная версия ChatGPT весьма ограничена в запросах и доступе к продвинутым моделям.
2. Perplexity AI: своего рода агрегатор нейросетей с продвинутым поиском по интернету и загруженным документам. Почти всегда приводит ссылки на источники и имеет пространства для работы над проектами, куда можно прикладывать файлы и ссылки из сети, на которые сервис будет опираться для генерации ответов. Однако в бесплатной версии также имеются ощутимые лимиты на использование LLM-моделей и загрузку объёмных документов, а качество ответов несколько уступает другим сервисам, поскольку используется менее «умная» модель.
3. Gemini и NotebookLM (Google): одни из самых продвинутых ИИ-инструментов с широким спектром возможностей. NotebookLM — сервис, ориентированный на работу с большим количеством источников без ощутимых ограничений. По любой части сгенерированного ответа можно получить ссылку на конкретный фрагмент текста в источнике, на основе которого ответ был сформирован. Также, меньше всего подвержен искажениям и «галлюцинациям» по сравнению с другими моделями. Из минусов можно отметить трудоёмкость получения доступа к сервису на территории России: необходимо использовать более серьёзные системы шифрования трафика и зарубежный аккаунт.
4. «Нейроэксперт» («Яндекс»): российский аналог зарубежного сервиса NotebookLM. Основные преимущества: доступ без обхода блокировок, хранение данных на территории России и широкие перспективы развития. Недостатки: сервис был представлен недавно (во втором квартале 2025 года) и находится на стадии бета-тестирования, поэтому качество ответов может быть нестабильным, а поиск нужной информации не всегда эффективен. Также имеются некоторые лимиты на количество «проектов».
5. Qwen (Alibaba Cloud) и DeepSeek (High-Flyer): китайские LLM, не сильно уступающие западным. Поддерживают поиск в интернете и загрузку документов, доступны без ограничений на территории России. Не поддерживают создание дообученных ассистентов на базе нескольких источников. Qwen может похвастаться чуть большим по сравнению с DeepSeek объёмом воспринимаемой из документов информации, однако выдаёт немногим менее качественные ответы. К минусам можно отнести периодические технические проблемы со стороны этих сервисов, что прерывает доступ к ним.
6. Claude (Anthropic) и Grok (xAI): западные LLM с акцентом на программирование и более общие задачи. Требуют средства обхода блокировок для доступа из России. В узкоспециализированных проектных задачах ответы Claude в бесплатной версии оказываются низкого качества. У этого инструмента есть серьёзные ограничения на объём загружаемых документов и отсутствует возможность поиска в интернете. Однако он выдаёт более качественные ответы по сравнению с Grok, который хуже всего справился с работой с российской нормативной документацией. Grok может искать информацию в интернете и принимать значительно больший объём загружаемых файлов. Кроме того, у него имеются выделенные «пространства» для работы с памятью по всем чатам.
Результат сравнения приведён далее в табл. 1. Учтите, что рынок LLM стремительно развивается. Новые функции появляются ежемесячно, сервисы меняются местами в рейтинге по качеству и функционалу. Данный обзор актуален на июнь 2025 года, но может быстро устареть.
А что по сложным задачам?
Несмотря на значительный прогресс в области искусственного интеллекта, сложные узкоспециализированные проектные задачи по-прежнему остаются за гранью уверенного понимания даже самых продвинутых языковых моделей.
Чтобы проверить, насколько Large Language Models справляются с реальными инженерными расчётами, мы провели практическое тестирование совместно со специалистом из конструкторского отдела. В качестве типовой задачи была выбрана проверка плиты перекрытия на продавливание — классический, но требующий точного следования нормативам и множеству условий расчёт.
Эксперимент проводился в двух сценариях, чтобы оценить влияние контекста на качество ответа. В первом режиме модель получала только формулировку задачи без каких-либо вводных данных: от неё ожидалось, что она самостоятельно определит, какие нормативные документы применяются, найдёт актуальные формулы и корректно интерпретирует условия расчёта. Во втором режиме к запросу сразу прилагались ключевые источники, в частности, СП 63.13330 и другие необходимые нормы, что должно было помочь модели выдать более точный и обоснованный ответ.
Во всех тестах использовались самые мощные доступные версии языковых моделей — с активированными функциями «глубоких рассуждений» (reasoning) и многошагового анализа, которые позволяют искусственному интеллекту «размышлять» перед ответом, проверяя логику и последовательность шагов. Несмотря на это, результаты показали, что даже при таких благоприятных условиях модели не достигают уровня надёжности, необходимого для автономного выполнения инженерных расчётов.
В большинстве случаев нейросети корректно начинают расчёт: правильно определяют последовательность действий согласно СП, выделяют основные параметры и ссылаются на нужные формулы.
Однако на каком-то этапе — часто в середине или при переходе между разделами — модель может неожиданно «свернуть» с правильного пути, допустив логическую ошибку. При этом она продолжает уверенно рассуждать, маскируя неточность под видом обоснованного вывода.
Очевидно, что качество ответа напрямую зависит от наличия нормативной базы в контексте. Когда необходимые документы загружены в диалог, модель работает значительно стабильнее: меньше блуждает в поиске информации и реже интерпретирует требования ошибочно. Однако если расчёт требует перекрёстного обращения к нескольким нормативным документам — например, когда одно СП ссылается на положение из другого, но без прямой цитаты, — вероятность ошибки резко возрастает. В таких случаях модель либо пропускает важное условие, либо подставляет его на основе статистической догадки, что недопустимо в проектной практике.
При этом наиболее частые и критичные ошибки возникают не столько в логике расчёта, сколько в его арифметической реализации. Некоторые модели искажают формулы — добавляют лишние коэффициенты, изменяют индексы или подставляют не те значения (рис. 1). Иногда формула выглядит правдоподобно, но содержит скрытую неточность, которую легко упустить при беглом просмотре. Такие «микроошибки» особенно опасны, поскольку не бросаются в глаза, но полностью меняют результат.
Рис. 1. Реальный пример искажения нейросетью формул из норматива
Важный вывод: чем выше уровень когнитивных функций у модели — например, поддержка режима deep research или reasoning, — тем качественнее и последовательнее её ответы. Однако и самые продвинутые системы пока не могут заменить инженера. Они могут стать полезным помощником на этапе подготовки, структурирования задачи или проверки хода решения, но итоговая проверка и принятие решения должны оставаться за человеком.
Автоматизация моделирования
Один из самых ярких кейсов, который мы демонстрируем коллегам, демонстрирует автоматизацию разработки BIM-моделей с помощью LLM.
Раньше, чтобы написать даже простой скрипт для BIM ПО Autodesk Revit, нужно было хотя бы на базовом уровне освоить Dynamo (надстройку для визуального программирования), а для более продвинутых задач требовалось изучать основы Python и API Revit. Это создавало высокий порог входа в мир автоматизации.
С развитием больших языковых моделей появилось новое направление программирования — так называемый «вайб-кодинг» (vibe coding), то есть метод программирования, использующий большие языковые модели и искусственный интеллект для генерации программного кода по описанию задачи на естественном языке. Вместо традиционного написания кода пользователь формулирует, что хочет получить, а нейросеть выдаёт готовый код. Это значительно опустило планку вхождения в мир автоматизации без необходимости тратить большое количество времени и ресурсов.
Теперь, чтобы начать автоматизировать работу в ПО Autodesk Revit, достаточно двух вещей:
1. Установить простую программу для запуска скриптов RevitPythonShell (или уметь открывать Dynamo и создавать там один блок с полем ввода кода на Python).
2. Зайти на любой доступный LLM-сервис и корректно сформулировать запрос.
Вот пример запроса, который мы показываем коллегам:
Напиши скрипт на Python для Revit-Python Shell (Revit 2023), который заменит все элементы семейства «(Dr) _Дверь_
Однопольная_Стальная» на семейство «(Dr) _Дверь_Двупольная_Стальная» по следующему сопоставлению типов:
860×2080h В Л → 1300×2300h Л
860×2080h В Пр → 1300×2300h Пр
Далее можно не вникать в детали — просто скопировать сгенерированный код, вставить его в окно RevitPythonShell и нажать «Запуск». Если скрипт не сработает с первого раза — это нормально. Достаточно скопировать ошибку и отправить её той же модели. В большинстве случаев ИИ сам подскажет, как исправить ошибку и выдаст новый код. Это можно повторять до получения корректного результата.
Рис. 2. Возможное использование ИИ-инструментов для ускорения работы
Если резюмировать, то инженер без опыта в программировании может значительно ускорить и оптимизировать свою работу с помощью новых ИИ-инструментов по всем основным направлениям работы с моделью (рис. 2):
1. Анализ модели: поиск незаполненных параметров; подсчёт количества элементов; суммарная площадь помещений по уровням или зонам; вывод списка элементов с определенным значением; экспорт данных в консоль или Excel.
2. Внесение изменений в модель: редактирование и заполнение параметров; создание и расстановка, а также изменение или замена элементов модели; работа с оформлением, видами и листами.
Техническая поддержка
А что, если объединить весь массив проектных требований — технические задания, EIR (Employer«s Information Requirements), BEP (BIM Execution Plan), внутренние стандарты и регламенты компании — в единую систему поддержки, доступную «в один клик»? Оказывается, это уже возможно уже сегодня.
Представьте следующий сценарий: вы загружаете ключевые документы в платный аккаунт ChatGPT, формируете чёткую инструкцию для модели — как искать информацию, в каком стиле отвечать, на какие источники ссылаться, когда консультировать, а когда просто направлять к документу — и создаёте персонализированного ИИ-ассистента, дообученного именно на ваших данных. Результат — не просто чат-бот, а полноценный эксперт по требованиям проекта, способный работать как первая линия технической поддержки для всей команды.
Один такой ассистент может обслуживать неограниченное число сотрудников, причём им даже не нужна платная подписка: они получают доступ по ссылке и взаимодействуют с моделью через бесплатный интерфейс. Это делает решение масштабируемым и экономически выгодным, особенно для крупных проектов или компаний с распределёнными командами.
Такой ИИ-помощник способен оперативно отвечать на типовые и даже сложные вопросы по проектным требованиям. Это снизит нагрузку на узких специалистов — BIM-координаторов, инженеров по стандартизации, нормоконтролёров и ИТ-поддержку. Вместо того чтобы каждый раз пересылать один и тот же документ или объяснять одно и то же правило, команда получает автоматизированного консультанта, который всегда «на месте» и всегда «в теме».
При этом ассистент может быть как узконаправленным (созданным под конкретный проект с его уникальными условиями), так и универсальным, объединяющим корпоративную базу знаний: стандарты оформления, требования заказчиков, типовые решения и частые ошибки. Со временем такой бот становится живой, адаптивной системой документации — не просто хранилищем, а активным участником рабочего процесса (рис. 3).
Рис. 3. Создание «нейросетевого ассистента» под свои нужды
Теперь, чтобы найти нужный пункт в техническом задании или стандарте, не нужно листать десятки страниц, теряя множество времени, — достаточно задать вопрос ИИ-ассистенту и сразу получить ссылку на нужный фрагмент.
Заключение и полезные советы
Инструменты на базе языковых моделей уже перестали быть просто модным трендом — они становятся неотъемлемой частью повседневной работы проектных команд. Чтобы внедрение проходило эффективно, важно не только демонстрировать возможности этих технологий, но и помогать коллегам уверенно делать первые шаги.
В ходе нашей работы мы выделили несколько практических рекомендаций, которые могут помочь в этом процессе.
Регулярные обучающие встречи позволяют снизить порог вхождения. То, что может казаться очевидным для специалистов BIM или представителей ИТ-сферы, зачастую становится настоящим открытием для сотрудников проектных отделов. Такие сессии помогают разрушить барьеры недоверия и непонимания.
Не менее важно поддерживать постоянную информационную связь — через новостные рассылки, краткие инструкции и напоминания о новых возможностях. Это помогает держать всех сотрудников в курсе изменений в мире искусственного интеллекта и актуальных инструментах.
Особое внимание стоит уделить практическим кейсам. Важно собирать примеры использования ИИ у новаторов из разных подразделений или совместно создавать их с коллегами. Затем эти кейсы необходимо систематизировать и делиться ими по всей компании, чтобы знания не оставались в узких группах.
Необходимо заранее информировать о рисках. Сотрудников важно предупреждать об ограничениях языковых моделей, включая их склонность к «галлюцинациям». Это помогает формировать реалистичные ожидания от взаимодействия с нейросетями. Также важно напоминать о необходимости защиты чувствительных данных при передаче информации в сторонние сервисы.
Начинать лучше с бесплатных решений. Сегодня в открытом доступе существует множество качественных LLM-сервисов. При достижении лимитов по одному инструменту можно легко переключаться на другой, накапливая опыт без значительных финансовых вложений.
Не стоит забывать и об оценке результатов. Регулярная обратная связь от сотрудников, замеры эффекта и корректировка подходов позволяют гибко адаптировать процесс внедрения под реальные потребности команд.
Особое внимание следует уделить развитию внутренних ИИ-ассистентов. «Нейроботы», обученные на стандартах и требованиях компании, — это следующий логичный шаг в эволюции внутренних баз знаний. По мере роста объёма данных, с которыми приходится работать инженерам, становится критически важным иметь надёжный инструмент для быстрого и точного доступа к нужной информации.
В конечном счёте, чем больше нейроинструментов интегрируется в повседневную работу, тем больше ресурсов высвобождается у BIMи ИТ-команд для решения стратегических задач.