После программы «Нейросети в архитектуре» Нина Макогон уже активно применяет инструменты в своей практике. Например, упрощает комплексные исследования, кратно сокращая время работы над задачей. Нина поделилась с МАРШ тем, как применяет ИИ-агентов в ежедневных задачах архитектора.
Нейросети часто продают нам как волшебную таблетку: ввел запрос — и получил готовое исследование, стратегию, презентацию и, желательно, повышение зарплаты. Для профессиональных задач этот процесс гораздо сложнее. Нейросеть действительно ускоряет исследование, но только если у неё есть понятная задача, исходные данные и человек, способный оценить и скорректировать результат.
Это особенно заметно в архитектуре, девелопменте и городских пространствах. Здесь редко бывает запрос «сделай красиво». Нужно одновременно разобраться в рынке, продукте, сценариях использования, инженерных ограничениях, нормативных требованиях и визуальном образе. То есть работать одновременно как аналитик, архитектор, продуктовый менеджер и человек, которому затем предстоит защищать решение перед заказчиком.
Реальный пример, который пришлось решать в профессиональной практике — исследование эксплуатируемых кровель для бизнес-центров класса А. Требовалось: сравнить российский и международный опыт, изучить пользовательские сценарии, найти архитектурные и инженерные решения, подготовить выжимку ТЗ, подобрать референсы и создать инфографику.
Для работы был создан специализированный ИИ-агент — «Ведущий аналитик девелопмента (Big 5 Expert)». В его специализации объединили рыночную аналитику, продуктовый дизайн, финансовую логику, сценарное планирование и сжатый, в формате «суть за 1 минуту» вывод для руководителя.
На вход агент получал задачу исследовать эксплуатируемые кровли и террасы БЦ класса А с учётом климата, режима доступа, пользовательских сценариев, инженерных ограничений и требований безопасности. Нужно было изучить функциональную программу, ветро- и солнцезащиту, обогрев, дренаж, озеленение, мебель, освещение и сезонную эксплуатацию, включая хранение мебели, сервисные маршруты, уборку, полив и зимнюю консервацию.
Первая попытка вышла далекой от идеала, но весьма показательной. Агент настолько поверил в себя, что ушёл исключительно в англицизмы. Он не анализировал, а «формировал value proposition», не предлагал решение, а «разворачивал продуктовую рамку», не описывал террасу, а создавал «wellness-oriented semi-public sky-amenity platform».
Но это был полезный сбой. Он показал: профессиональный язык не равен профессиональной мысли. Для архитектора или заказчика гораздо понятнее сказать: «На террасе нужна зона отдыха с качелями, зелёным экраном и вечерней подсветкой», чем использовать сложный термин, который не добавляет смысла.
После редакторской настройки агент стал работать эффективнее: меньше демонстрировать собственную важность, фокусируясь на задаче, ограничениях и ожидаемом результате.
Навыкам по настройке агентов и созданию собственных нейросетей посвящен отдельный блок на курсе «Нейросети в архитектуре» в школе МАРШ. Помимо этого, студенты осваивают Perplexity, xFigura, ComfyUI, Rhino+Grasshopper, Spellshape, Nano Banana 2, и, еще обучаясь на курсе, применяют полученные знания в своих рабочих проектах.
Для начала была проведена аналитика мировых и российских аналогов эксплуатируемых кровель и террас при бизнес-центрах класса А. Исследование включало поиск и сравнение реализованных проектов, анализ их функциональной программы, пользовательских сценариев, инженерных решений и особенностей эксплуатации в разных климатических условиях.
На основании этой аналитики был сформирован набор решений, применимых к конкретному объекту: террасе между двумя офисными башнями на пятом этаже площадью около 850 м², расположенной в деловой застройке у водоёма.
Следующим этапом стало превращение выводов исследования в функциональную структуру террасы. Были сформированы рабочая и садовая зоны, площадка для мероприятий, воркаут-зона, отделённая плотным поясом вечнозелёных растений, места для курения с прямоугольными перголами и урнами, а также зона релакса с качелями.
Затем были разработаны сценарии использования. Терраса должна работать не только как красивое пространство, но и как полноценный элемент офисной инфраструктуры: утром — как место для спорта и короткого отдыха, днём — как дополнительная рабочая зона и площадка для встреч, вечером — как место для лекций, презентаций и небольших мероприятий.
После этого на основе полученных выводов и технического задания был подготовлен промпт для визуализации. В него вошли белые пластичные лавки, S-образные линии, скульптурные сидения, каменный паттерн, вечнозелёные растения в кадках, качели, перголы и зелёный экран вокруг воркаута.
Визуализация и инфографика позволила проверить, насколько полученная концепция соответствует результатам аналитики: читаются ли функциональные зоны, не конфликтуют ли пользовательские сценарии и воспринимается ли терраса как единая надземная площадь.
Итоговый результат возник не из случайной генерации изображения, а прошёл несколько этапов: аналитика мировых и российских аналогов, отбор применимых решений, формирование сценариев и функционального зонирования, разработка ТЗ и последующая визуализация, инфографика. Нейросеть помогла ускорить поиск, структурирование и упаковку материала, но содержательный результат был сформирован на основе анализа и профессиональной оценки.
Нейросеть великолепна в умелых руках. Поиск, сортировка материалов, перевод ТЗ в структуру, подготовка вариантов, формулировка промптов, визуальная проверка идей и выпуск промежуточных документов — эти задачи она способна забрать на себя. Но она не является автором ответственности. Человек ставит вопрос, выбирает источники, проверяет факты, видит противоречия, принимает решение и отвечает за последствия.
Исследование эксплуатируемых кровель, которое в классическом формате могло бы занять неделю и больше, удалось собрать и структурировать за один-два дня. Лучший принцип прост: попросить нейросеть сделать больше, чем нужно, заставить её показать, на чём основан каждый вывод, а затем самому убрать половину красивых слов. Так цифровой помощник перестаёт быть говорящим генератором и становится инструментом профессионального исследования. Оптимизируется не человек, а его ресурс и время.
А программа «Нейросети в архитектуре» позволяет прооптимизировать время, которое затрачивается на освоение AI-инструментов. Преподаватели — профессионалы индустрии дают выжимку из самых полезных ресурсов, и навыки, которые они сами используют в практике, чтобы выпускники курса могли увереннее чувствовать себя при работе с новыми инструментами. Старт 10 октября, ознакомиться с подробностями можно на сайте, и уже через 2 месяца оптимизировать рутину с помощью ИИ.
