Ресурсная смета строится на нормативной базе: для каждой работы прописан расход материалов, труда и машин. В базе, с которой работает BuildCore, около 24 000 позиций. Сметчик прокликивает их вручную, пересчитывает по актуальным ценам региона и добавляет накладные расходы. Это медленный и нервный процесс.
Где AI делает работу быстро
Пользователь описывает задачу в свободной форме: «Хочу отремонтировать квартиру 65 м² в Ташкенте, под ключ, с электрикой и сантехникой, бюджет около $20 тыс.». Языковая модель разбирает это на работы и материалы, сопоставляет с нормативными позициями и формирует первичный список из 50–200 позиций.
Региональные коэффициенты
Нормативы дают расход ресурсов, но в каждом регионе свои цены на материалы и труд: Ташкент, Самарканд и Фергана считаются по-разному. У нас есть актуальная база региональных коэффициентов и средних цен — обновляется ежемесячно по данным крупных дистрибьюторов и собственных заказов на платформе.
Насколько точна предварительная оценка
Точность зависит от качества описания задачи. Если заказчик дал детальное описание с площадями, материалами и сроками — около 10%. Если задача описана в одно предложение — ±25%. Поэтому в форме AI-сметы мы подсказываем, какие данные ещё стоит добавить, чтобы сузить разброс.
Что нельзя автоматизировать
Сложные инженерные расчёты (теплотехника, прочность конструкций) AI не считает — он опирается на нормативы. Для уникальных объектов с нестандартными решениями нужен живой сметчик, и BuildCore интегрируется с независимыми сметными бюро через белый лейбл.
Что делает AI после черновика
Готовая черновая смета сразу импортируется в проект, и заказчик может публиковать тендер. На том же экране подрядчики видят детализацию и предлагают свои цены по строкам — это превращает торг в прозрачный процесс. Через 2–3 дня собирается финальная цена, обычно на 8–15% ниже первичной оценки.
