За последние годы строительная отрасль оказалась в ситуации одновременного роста объемов инвестиций и ужесточения требований к управлению стоимостью. Инвестиции в основной капитал в России устойчиво растут, а строительные проекты усложняются как с технической, так и с организационной точки зрения. В этих условиях ошибка в сметной оценке перестает быть локальной проблемой конкретного проекта и превращается в системный риск для заказчика, подрядчика и инвестора.
При этом практика показывает, что традиционные подходы к планированию затрат все чаще дают сбои. Исследования международных консалтинговых компаний фиксируют устойчивую тенденцию перерасхода бюджета и срыва сроков на крупных инвестиционно-строительных проектах. Эти отклонения носят не случайный, а повторяющийся характер и связаны с высокой неопределенностью на ранних стадиях, изменчивостью цен на ресурсы, сложностью координации участников и ограниченными возможностями ручного анализа больших массивов данных. Для сметчика это означает постоянное давление со стороны заказчика, который ожидает не просто формального расчета, а обоснованного и управляемого бюджета.
Дополнительным фактором становится разрыв между цифровыми ожиданиями заказчиков и реальными инструментами сметной практики. В инвестиционной среде активно обсуждаются цифровые двойники, автоматизированные расчеты, прогнозирование стоимости в реальном времени. На этом фоне сметная работа по-прежнему опирается на нормативную базу, специализированные программы и экспертное суждение специалиста. С одной стороны, это обеспечивает юридическую и методическую устойчивость расчетов, с другой — создает ощущение отставания от цифровой повестки, которое усиливается маркетинговыми заявлениями о «полной автоматизации смет».
Именно в этом контексте искусственный интеллект стал предметом активного обсуждения. Его рассматривают как потенциальный инструмент, способный обрабатывать большие объемы данных, учитывать сложные зависимости и снижать неопределенность при планировании затрат. Однако на практике ИИ пока применяется фрагментарно и ограниченно. Основная причина заключается не в отсутствии технологий, а в несовпадении ожиданий и реальных задач сметного ценообразования. Поэтому для практикующего сметчика принципиально важно не столько понимать, что такое искусственный интеллект в целом, сколько осознавать границы его применимости и последствия использования в профессиональной деятельности.