Светлана Опрышко: к 2030 году цифровизация и роботизация станут драйверами роста производительности в строительстве и ЖКХ

До 2030 года в строительстве и сфере ЖКХ планируется сосредоточиться на повышении производительности, сокращении сроков реализации проектов и переводе ключевых процедур в цифровой формат. Об этом заявила директор портала Всеостройке.рф и Евразийского Медиа Холдинга Светлана Опрышко, комментируя решения Правительства Правительства.

В 2026–2027 годах цифровизация в ЖКХ будет всё меньше про разрозненные пилоты и всё больше про управляемые процессы, которые можно измерить и улучшать. Главная цель — практичная: сократить долю ручного труда, повысить качество работ и сделать исполнение прозрачным для города и жителей.

По словам Светланы Опрышко, коммунальная техника станет полноценным элементом единой диспетчерской системы. Данные с машин будут собираться в режиме реального времени, чтобы отслеживать фактическую загрузку, перемещения и выполнение операций, а также заранее планировать обслуживание и снижать риск простоев в периоды пиковых нагрузок.

Параллельно с цифровизацией коммунальной техники управляющие компании будут развивать «цифровой контур дома». Дистанционный съём показаний, датчики инженерных систем, единый маршрут обработки заявки жителя и связь с подрядчиками переведут обслуживание от реакции на инциденты к предупреждению проблем.

По данным сервиса Doma.ai, в 2024 году искусственный интеллект использовали 13% управляющих компаний, а в 2025 году этот показатель вырос до 19%. Среди управляющих компаний, использующих ИИ в 2025 году, наиболее распространённой областью стала работа с текстами и документами: 68% используют ИИ для анализа и вычитки договоров, работы с нормативными актами, поиска изменений в законодательстве и подготовки разъяснений.

Как отмечает эксперт, снегоуборка остаётся одной из самых ресурсозатратных задач. Только в декабре и январе в столице для устранения последствий непогоды привлекли около 145 тысяч человек и свыше 15 тысяч единиц техники. В ближайшие годы основной эффект автоматизации будет связан не с полной заменой людей, а с более точным управлением: прогнозированием осадков, оптимизацией маршрутов и контролем фактического состояния покрытия. Это поможет быстрее распределять технику и бригады, избегать лишних повторных проходов и сосредоточиться на приоритетных зонах.

Показательный пример — зима 2025–2026, когда Московская область первой в России запустила формат зимней уборки, где задания для снегоуборочной техники и дворников формируются с помощью искусственного интеллекта в сервисе «Яндекс Вектор». ML‑алгоритмы помогают мастерам смены составлять план, распределять задачи между сотрудниками и отслеживать их выполнение, подсказывая водителям, когда нужно скорректировать движение. Зимой было задействовано более 4 тысяч единиц спецтехники (мини‑тракторы, самосвалы, погрузчики), а к системе подключили более 10 тысяч исполнителей; параллельно продолжает развиваться компактная роботизация и механизация для дворов и тротуаров, где сегодня чаще всего требуется «ручная» доработка.


По прогнозу Светланы, регионы, которые быстрее интегрируют цифровые решения, получат ощутимые преимущества — снижение издержек, рост прозрачности и повышение качества городской среды.