Британский отчет «AI skills for the UK workforce» от госуправления Skills England выявил парадокс в строительстве: ИИ может кардинально улучшить безопасность, устойчивость и производительность работ, но сектор остается одним из наименее цифровизированных. Причина проста — рабочие не владеют навыками для работы с этими инструментами.

🎯
Почему переподготовка строителей — это вопрос не будущего, а сегодня

Строительство остается одним из немногих секторов, где цифровая грамотность невысока — это создает острый спрос на практическое обучение AI

Нужна комбинация трех типов навыков: технические (работа с дронами, BIM-системами), социальные (интерпретация результатов AI) и этические (ответственное использование автоматизации)

Текущее обучение фрагментировано и не учитывает специфику работы на объектах — модели должны быть модульными, гибкими и привязанными к конкретным должностям

Цифровой разрыв в строительстве: масштаб проблемы

В то время как AI активно внедряется в финансы и здравоохранение, строительство движется медленнее. Одна из главных причин — не нежелание компаний, а недостаток навыков на всех уровнях: от рабочих до проектировщиков.

Доктор Нисрин Амин из Королевского колледжа (University of London), автор отчета Skills England, отмечает: «Несмотря на потенциал ИИ повысить безопасность, устойчивость и производительность в инфраструктурных и жилищных проектах, сектор остается одним из наименее цифровых. Внедрение AI сдерживается низкой цифровой грамотностью рабочей силы и слабой интеграцией в профессиональное образование».

💡
Реальность: строительство — это не tech-сектор, поэтому обучение ИИ должно быть максимально приземленным

Рабочие смотрят на ИИ не как на интеллектуальный инструмент, а как на прикладное оборудование — их волнует только одно: облегчит ли это мою работу на объекте?

Какие навыки нужны прямо сейчас

Отчет Skills England выделил три критических направления в навыках по AI для строительства:

Технические AI-навыки

  • Использование дронов для картирования площадки и мониторинга хода работ
  • Работа с ИИ-инструментами для планирования проектов (оптимизация расписания, прогноз сроков)
  • Интерпретация данных из BIM-систем (трехмерные цифровые модели зданий)

Нетехнические AI-навыки

  • Умение прочитать результаты ИИ-анализа и применить их на практике (например, понять, почему система рекомендует изменить последовательность работ)
  • Способность коммуницировать изменения во всей команде — от бригадира до проектировщика

Этические компетенции

  • Понимание экологических последствий автоматизации (когда робот экономит энергию, но требует дорогого обслуживания)
  • Ответственное использование систем видеомониторинга объектов
  • Внедрение инклюзивного дизайна в проекты, ориентированные на устойчивость

Почему текущее обучение не работает: боль реальных компаний

На бумаге все звучит логично, но на практике обучение рабочих ИИ-навыкам наталкивается на серьезные препятствия:

⚠️
Барьеры, которые блокируют переподготовку прямо сейчас

Цифровая исключенность опытных рабочих. Старые специалисты, которые имеют 20–30 лет опыта в строительстве, часто избегают цифровых инструментов по привычке или из-за отсутствия базовой компьютерной грамотности

Географический и социально-экономический дефицит. Рабочие в сельской местности или экономически отсталых регионах получают доступ к обучению позже, чем в крупных городах

Отсутствие адаптированного контента. Большинство AI-обучения создано для офисных работников — оно заходит в детали, которые строителю на объекте просто не нужны

Тот же отчет выявил, что текущее обучение AI в строительстве «фрагментировано и плохо интегрировано в национальные квалификации и программы ученичества». Проще говоря, нет единой системы — каждая компания придумывает свой подход, результат часто неэффективен.

Решение: модульное обучение на рабочем месте

Skills England предлагает иной подход. Обучение должно быть:

🎯 Модульным и гибким

Вместо полугодовых курсов — короткие блоки (2–4 недели) для конкретных должностей. Бригадир учит одно, проектировщик — другое, монтажник — третье.

🎯 Привязанным к реальным объектам

Не в классе с проектором, а на площадке с цифровыми симуляциями (VR-тренажеры для отработки операций с дронами) или с наставником, который показывает на реальном примере.

🎯 Комбинированным: цифра + тренер

Рабочий смотрит видео или проходит симуляцию дома/перед сменой, а потом закрепляет на объекте с опытным коллегой. Онлайн-часть дает базу, очная часть — навык.

✅
Как это выглядит на практике: пример переквалификации бригадира

Этап 1 (2 дня): Модульное обучение основам AI — что это, какие инструменты есть в его компании, зачем они нужны

Этап 2 (1 неделя): Практика с симуляциями — работа с планировочным софтом, интерпретация данных BIM, общение с системой через интерфейс

Этап 3 (2–3 недели): Работа на реальном проекте под наблюдением более опытного коллеги — встроенное обучение прямо в производство

Автор отчета предлагает еще одно решение — партнерство между компаниями, провайдерами обучения и региональными инициативами по зеленым навыкам. Например, если регион переходит на строительство с нулевыми выбросами (нетто-ноль), все компании получают доступ к единому комплексу обучения AI с учетом местной специфики.

«Развитие модульных программ повышения квалификации для новых работников и опытных сотрудников может способствовать более справедливому и устойчивому внедрению ИИ-технологий. Стратегии развития кадров должны гарантировать, что преимущества цифровых инноваций будут распределены по всем уровням строительной отрасли»— Доктор Нисрин Амин, автор отчета Skills England

На что смотреть в 2025-2026 годах

Отчет Skills England — это сигнал, что государства США и Великобритании видят проблему. Что дальше?

Оптимистичный сценарий: К концу 2026 года британские компании создадут открытые наборы обучающих модулей, которые смогут использовать и в других странах. Это ускорит внедрение AI по всему сектору.

Реалистичный сценарий: Обучение внедрится неравномерно. Крупные компании (Bovis Lend Lease, BAM) запустят собственные программы в 2026-м, средние компании последуют в 2027-м, мелкие подрядчики отстанут на 2–3 года.

Пессимистичный сценарий: Без финансирования и регулирования программы останутся на бумаге. Часть рабочих сможет переучиться только по инициативе своей компании, большинство отстанет.

В России этот процесс еще более отсталый — ни системного подхода к обучению AI в строительстве, ни государственной поддержки программ переквалификации. Это означает, что первый мувер (компания, которая первой внедрит систематическое обучение) получит конкурентное преимущество.

Инструменты и материалы для начала

AI Skills Adoption Pathway Model — пошаговая модель внедрения AI-обучения (создана Skills England). Компании могут адаптировать ее под свою структуру.

CIOB AI Playbook — практический сборник use-cases AI в строительстве от Chartered Institute of Building. Полезно для понимания, какие именно инструменты реально востребованы.

Skills England Employer AI Adoption Checklist — чек-лист для компаний, которые только начинают внедрять AI. Поможет не потеряться на первом этапе.

💡
Что можно сделать сейчас, если вы в строительной компании

1. Аудит текущих навыков: Спросите рабочих и менеджеров, какие цифровые инструменты они уже используют (даже если это просто смартфон и Excel). Определите пробелы.

2. Пилотная группа: Выберите 5–10 сотрудников (лучше всего — заинтересованных) и запустите с ними 4-недельный курс обучения AI. Экспериментируйте с форматами.

3. Связь с местными учреждениями: Поговорите с региональными центрами подготовки кадров. Может быть, они готовы разработать обучение специально под вашу компанию.

Источники информации

Материал подготовлен на основе отчета «AI skills for the UK workforce» от Skills England (опубликован октябрь 2025 г.), авторской статьи Construction Management UK от 29 октября 2025 г., а также официальных документов CIOB (Chartered Institute of Building), включая AI Playbook и Digital Programme Management Office Playbook. Данные актуальны на ноябрь 2025 г.