Как УО с помощью ИИ решать рабочие проблемы и отвечать на вопросы

На конференции по управлению МКД Ассоциации «Р1» один из руководителей РосКвартала Борис Валит поделился опытом использования нейросетей для анализа и поиска решений актуальной проблемы – низкой вовлечённости собственников жилья. Узнайте, как искусственный интеллект может заменить экспертов в ЖКХ.

Сформулировать задачу и выбрать подходящего ИИ-ассистента

Выступление Бориса Валита на Весенней конференции для УО и ТСЖ, прошедшей 22–24 мая в Петрозаводске, строилось вокруг попытки найти практический ответ на вопрос, который годами обсуждается в отрасли: как повысить активность жителей в сфере управления их имуществом.

По словам спикера, толчком к началу работы стала шутливая реплика коллег: «Попробуй решить нерешаемую проблему». Как человек, увлечённый нейросетевыми технологиями, он решил исследовать тему с помощью искусственного интеллекта.

В качестве инструмента эксперт выбрал ИИ-ассистента Claude с технологией chain-of-thought – режим, в котором модель самостоятельно делит задачу на части, рассуждает и структурирует ответ в виде отдельных документов.

Аналогичные вопросы допустимо решать и через ChatGPT, но Claude удобен для создания «артефактов» – отдельных файлов, а не единого текстового блока. В ИИ, выбранном спикером для работы, можно управлять источниками информации: задавать фильтры, использовать собственные наработки, формировать базы знаний.

Борис Валит также отметил высокий уровень российских разработок по точности распознавания текстов, особенно на сложных скан-копиях. В его личном рейтинге Giga chat занимает второе место после Google Gemini 2.5

Какие задачи УО может решить быстро и эффективно с помощью ИИ

Технологии в ЖКХ ноябрь’24

Поручить нейросети исследовать и проанализировать причины проблемы

Первым шагом в решении задачи стало поручение ИИ провести исследование мотивации жителей к участию в управлении МКД и причин их пассивности. За 2,5 минуты нейросеть подготовила подробный документ, охватывающий:

• исторические предпосылки проблемы – советское наследие, государственная собственность на жильё, система ЖЭКов, шаблон мышления «государство должно» и последствия приватизации в 1990-х;
• психологические барьеры – отказ от ответственности за общее имущество и попыток изменить негативные обстоятельства;
• социальную неоднородность жителей МКД, слабые связи между соседями и высокую мобильность населения;
• экономические аспекты – непрозрачность тарифов, низкая рентабельность УО, завышенная стоимость капремонта.

Борис Валит подчеркнул, что объём и глубина анализа оказались сопоставимы с полноценным экспертным исследованием – он выполнен за считаные минуты. При этом современные нейромодели умеют не только анализировать уже загруженные документы, но и собирают актуальную информацию в интернете, самостоятельно формируя поисковые запросы, изучая сайты, презентации и судебные акты.

Сеанс магии с разоблачением, или Умные решения на службе УО и ТСЖ

Технологии в ЖКХ июнь’23

С помощью ИИ составить пошаговое руководство для решения задачи или устранения проблемы

Следующим этапом стало создание методики повышения вовлечённости. ИИ получил задание разработать пошаговое руководство для управляющих организаций и в течение нескольких минут сформировал:

• цели методики и ожидаемые результаты;
• общие подходы и логику внедрения;
• подробный план по этапам – от диагностики и подготовки команды до индивидуальных действий по конкретным домам.

К каждому шагу нейросеть добавила приложения: анкеты, формы аудита, гайды для глубинных интервью. В итоге получилась база из 31 рабочего документа, которую спикер передал участникам конференции для повышения вовлечённости жителей МКД в процесс управлениями домами.

Например, для индивидуальной работы с отдельными МКД нейросеть сформировала «дорожную карту» мероприятий, формулу определения их стоимости и систему KPI для оценки взаимодействия с жителями. Для просветительской работы ИИ предложил:

• 16-страничный буклет «Азбука собственника» с основными правами и обязанностями;
• шаблон инфографики «Структура платежей за ЖКУ» с разъяснением каждой строки квитанции;
• краткое руководство «Что делать, если...» по типичным ситуациям, возникающим в домах;
• программы мини-семинаров и мастер-классов для собственников.

Отдельно эксперт продемонстрировал создание калькуляторов – например, для расчёта экономически обоснованного тарифа – и даже программ, полностью написанных с помощью ИИ. Ранее подобная разработка заняла бы месяц, а сейчас аналогичную задачу можно выполнить за один вечер с технологией pair coding, где нейросеть «пишет код» совместно с пользователем.

Как цифровизация и уберизация помогают УО экономить деньги и ресурсы

Технологии в ЖКХ 4 мая 2023

Использовать разные возможности ИИ, в том числе формировать ответы на вопросы жителей

Помимо решения проблемы пассивности собственников, спикер показал, как УО ещё могут использовать ИИ. Так, на примере вопросов из телеграм-чата Ассоциации «Р1» он продемонстрировал, как GPT-4 с функцией подключения к интернету выполняет юридические исследования.

В одном случае модель 13 минут анализировала 27 источников, включая «КонсультантПлюс», СМИ, блоги и портал РосКвартала, чтобы подготовить развёрнутый ответ с фактами и судебной практикой.

Эксперт также передал в работу нейросети кейсы по организации дворовых мероприятий, оформлению спецсчетов и оценке последствий нарушений Правил № 1055. Модель предоставляла ссылки на актуальные НПА, разъяснения и судебные решения.

Ответы искусственного интеллекта проверила эксперт ЖКХ Елена Шерешовец и подтвердила их правильность

При этом Борис Валит уверен, что ИИ не заменит экспертов, но может усилить их работу и избавить от рутинных задач:

«Граница использования нейросети – это граница вашего интеллекта. Если вы задали плохой вопрос, получите плохой ответ».

Он подчеркнул: задача пользователя – не слепо доверять результату, а уметь формулировать правильные запросы, анализировать контекст и интерпретировать итог.

По словам спикера, нейросеть – это не «замена эксперта», а скорее «замена операциониста». В условиях кадрового дефицита в отрасли такой подход перераспределяет рабочую нагрузку и снижает потребность во вспомогательном персонале.

Примеры из выступления демонстрируют, как нейросети трансформируют подход к решению задач в ЖКХ – от анализа проблемы до внедрения практических инструментов.

При этом ключевым остаётся человеческий фактор: без грамотной постановки задачи и критического подхода к результатам искусственный интеллект – лишь инструмент, а не само решение проблемы.