Какие технологии лежат в основе AI-модуля?

Модуль использует комбинацию Large Language Models (LLM) для обработки текста и Retrieval-Augmented Generation (RAG) для поиска в базе знаний. Все работает в защищенном периметре.

Можно ли использовать модуль без доступа в интернет?

Да, возможна установка локальных языковых моделей (On-Premise LLM) на ваши сервера для полной изоляции.

Идет набор в пилотную группу

Интеллектуальный второй пилот для ГИПа и Руководителя проекта

Превращаем работу с документацией из рутины в управление решениями. Анализ требований, аудит входящих данных, поиск противоречий между разделами, контроль рисков и автоматизация бюрократии. Пока ИИ формирует реестр требований — вы занимаетесь инженерией.

Зарегистрируйтесь для приоритетного доступа к пилоту

Цифровой ассистент AI-модуль

Комплексная автоматизация управления проектами на базе технологий LLM и RAG

Модуль опирается на единый контур проектных данных: входящие материалы и версии фиксируются в одном месте, статусы и очереди согласований видны ролям, смежные разделы получают задания и обратную связь в привязке к первоисточникам, а выходные комплекты собираются предсказуемо — с контролем влияния правок на смежников.

Умный старт проекта

Проблема: Ручной разбор папки с исходными данными (ТЗ, ТУ, отчёты по изысканиям) занимает дни и чреват риском пропуска критичного условия или противоречия. Неполнота исходников выявляется слишком поздно, что ставит под угрозу сроки.

Умный аудит входящих данных: Автоматический парсинг при загрузке и суммирование содержимого комплекта Исходно-Разрешительной Документации (ИРД) и инженерных изысканий.
Единый реестр требований: Формирование для ГИПа наглядной таблицы всех условий, ограничений и параметров объекта для сквозного контроля.
Контроль качества ТЗ: Проверка технического задания на полноту, внутреннюю противоречивость и соответствие стандартам.

Оркестрация работ

Проблема: Превращение общего ТЗ в конкретные задания для отделов и подрядчиков — рутинная, но критически важная работа. Человеческий фактор приводит к тому, что какие-то задачи «замыливаются» или формулируются нечётко, что трансформируется впоследствии в задержки и исправления.

Авто-формирование заданий смежникам: Генерация чётких заданий для разделов проектной документации и подрядчиков на основе основного ТЗ и реестра требований.
Отслеживание недостающих данных: Автоматический анализ полноты информации и формирование запросов недостающих данных.
Актуализация ТЗ: Автоматическое обновление существующего ТЗ и заданий по разделам с учётом вновь поступивших данных или изменений.
Коммуникации в контексте документа: Запросы, ответы и согласования привязаны к разделам и первоисточникам — без «потерянных» писем вне контура проекта.

Сквозной контроль качества

Проблема: Ошибки и противоречия между разделами проектной документации могут обнаружиться только на этапе экспертизы, что ведёт к задержкам, переделкам, удорожанию и срыву сроков. Ручная проверка согласованности сопровождается перегруженностью ГИПа и может давать сбой.

Перекрёстная проверка разделов: Автоматический семантический поиск противоречий между взаимозависимыми элементами разных разделов ПД.
Семантический контроль чертежей и текстов: Проверка соответствия данных в пояснительных записках, ведомостях и спецификациях данным на чертежах и исходным требованиям.
Контроль версий и изменений: Автоматическое отслеживание влияния правок в чертежах или ТЗ на смежные разделы с рассылкой уведомлений.
Мониторинг совместной выдачи: Очереди внутреннего нормоконтроля и статусы по разделам — наглядно для ГИПа и ответственных за подписи.

Прогноз рисков и сроков

Проблема: Руководитель проекта часто узнаёт о риске срыва сроков постфактум. Нет инструмента, который бы анализировал «цифровой след» проекта для проактивного прогнозирования проблем.

Предиктивная аналитика рисков: Анализ сроков, тональности обсуждений и истории правок для прогнозирования срыва этапов.
Ранние предупреждения: Анализ косвенных сигналов — рост времени ответа на запросы, учащение неформальных обсуждений проблем в задачах, отклонения в скорости согласования чертежей — для сигнала о риске за несколько недель до его реализации.
Автоматический дайджест рисков: Формирование еженедельного отчёта для руководства с фокусом на главных угрозах графику и статусом рекомендованных действий.

Экспертиза и закрытие

Проблема: Подготовка пакета документов для сдачи, переписка — бюрократическая рутина, которая отвлекает команду от содержательной работы и затягивает проект.

Автоматическое оформление документации: Генерация титульных листов, ведомостей, пояснительных записок.
Реестр замечаний с группировкой: Автоматический сбор, структурирование и категоризация замечаний от внутренних проверок, заказчика и экспертизы.
Помощник в ответах на замечания: Генерация проектов ответов и черновиков служебных записок на основе истории проекта и базы знаний.
Интеграция с гос. порталами: Помощь в подготовке пакетов документов в требуемых форматах (XML) для загрузки в ЕЦПЭ, ГИС ЕГРЗ.

Институциональная память

Проблема: Опыт успешных решений и ошибок прошлых проектов теряется, не становясь активом компании. Новым сотрудникам сложно и долго входить в курс дела, а повторение одних и тех же ошибок разными подрядчиками ведёт к постоянным издержкам.

Наставник для новых сотрудников: Интерактивная система для онбординга и проверки знаний на основе архивов успешных проектов и типовых решений компании.
Умный поиск по архивам проектов: Поиск аналогов, прецедентов и решений не по ключевым словам, а по смыслу.
Анализ и рейтинг подрядчиков: Формирование обзора: какие ошибки чаще допускают, где задерживают и т.д.

Единый контур данных и совместной работы

AI-модуль не «плавает» отдельно от процесса: он опирается на сквозную модель артефактов и статусов. Ниже — как это раскладывается на практике; превью ведут в полноэкранный интерактивный макет.

Хранение Единый реестр входящих комплектов (ИРД, изыскания), версии и происхождение данных.

Обмен Пакеты на смежников и заказчика, выгрузки для экспертизы и гос. контуров без потери связей.

Представление Дашборды статусов, очереди НК, «светофор» по разделам и рискам для ГИПа и РП.

Коммуникация Запросы, замечания и ответы привязаны к документу и разделу, а не к разрозненной переписке.

Мониторинг Сквозная видимость работы смежных подразделений: кто на каком этапе, где узкое место.

Интерфейсы пилотного контура

Нажмите карточку — откроется полноэкранный интерактивный макет (закрытие: «×» или Escape).

Статус ИРД · хранение и представление входящего комплекта Реестр и контроль входа Реестр, статусы и пробелы по входу — основа для запросов смежникам и заказчику. Нажмите, чтобы открыть макет

AI Co-Pilot · ТЗ и оркестрация смежных разделов Центр координации Требования, задания разделам, трассировка к источникам. Нажмите, чтобы открыть макет

Нормоконтроль ПД · совместная выдача и коммуникации по качеству Очереди и замечания Очередь проверок и замечаний — наглядный мониторинг работы подразделений. Нажмите, чтобы открыть макет

Генерация ОРД · выходной комплект и обмен результатом Выходной комплект Формирование выходной документации в связке с накопленным контекстом проекта. Нажмите, чтобы открыть макет

Безопасность данных при использовании AI

Изолированный контур

Мы используем технологию RAG (Retrieval-Augmented Generation). Контекст документации передается в модели только в момент обработки запроса внутри защищенного периметра.

No-Training Policy

Ваши данные никогда не используются для дообучения общедоступных моделей.

On-Premise LLM Ready

Для корпораций с высшим уровнем секретности возможна установка локальных языковых моделей (LLaMA/Mistral) на ваши сервера без выхода в интернет.

Аудит и соответствие

Архитектура модуля разработана для соответствия требованиям 152-ФЗ, ГОСТ Р 57580 и корпоративным политикам информационной безопасности.

Зарегистрируйтесь для приоритетного доступа к пилоту

Войдите в число первых 20 компаний - партнеров

Оставьте контакты, чтобы наш представитель связался с вами для обсуждения деталей пилотного проекта.
Мы подготовим персональный разбор на основе ваших типовых задач.

Заполнити пожалуйста форму заявки