ИИ для инженера-проектировщика: четыре уровня применения

Большинство инженеров-проектировщиков используют ИИ на первом уровне: спросили формулировку из СП, скопировали ответ, закрыли вкладку. Дело не в том, что нейросеть не разбирается в нормативах — дело в том, что вы каждый раз объясняете заново, какой у вас проект, какая специализация и состав документации. Всего уровней четыре, и разница между ними — не в вопросах, а в том, сколько контекста о вашей работе нейросеть держит.

Уровень 1. Спросил и закрыл

Разовый вопрос без контекста: чем отличаются требования двух редакций СП, как трактуется спорный пункт норматива. Скопировали ответ, закрыли вкладку — завтра объясняете заново. Именно отсюда растёт вывод «для работы бесполезно»: на этом уровне ИИ действительно почти не экономит время.

Уровень 2. Заготовки под свою переписку

Готовые запросы под то, что вы пишете каждый день. Подставили объект и раздел — получили текст в своём тоне, а не шаблонное «в соответствии с требованиями».

Напиши письмо смежному разделу с запросом исходных данных
для раздела отопления и вентиляции: нужны тепловые нагрузки
по помещениям и план расстановки оборудования. Тон деловой,
со ссылкой на график выдачи заданий.

Другие задачи этого уровня: уведомление заказчику о переносе срока выдачи раздела, запрос технических условий у смежников, письмо с перечнем недостающих исходных данных.

Уровень 3. Ассистент, который знает состав вашего проекта

Здесь появляется контекст, который не нужно объяснять каждый раз. Один раз загрузили состав проекта, применяемые нормативы и шаблон пояснительной записки — дальше нейросеть собирает черновики в ваших формулировках, а не в общих. В Claude это делается через раздел Проекты, в ChatGPT — через свой GPT с загруженными файлами.

Собери черновик раздела пояснительной записки «Описание
принятых проектных решений» на основе исходных данных ниже:
назначение объекта, основные конструктивные решения, площадь.
Структура — как в шаблоне, который я прикрепил.

Уровень 4. Разбор пачками — рабочее место

Вы отдаёте не вопрос, а стопку документов: технические условия от нескольких смежных организаций, перечень применяемых норм, спецификацию оборудования. Нейросеть сводит всё в таблицу, находит расхождения между документами и отмечает, где не хватает сведений. Проверяете вы.

Ниже технические условия от трёх смежных организаций в
разном формате. Приведи их к единой таблице: организация,
точка подключения, нагрузка, срок действия условий. Отметь,
где данных недостаточно для включения в проект и какой
организации нужно направить повторный запрос.

Цифры и соответствие нормативам проверяются вручную: расчётные значения нейросеть пересказывает уверенно, но не проверяет расчётом.

Ещё задачи, где проектировщики экономят время

Подготовка спецификации оборудования по шаблону. Структура повторяется, меняются только позиции и характеристики:

На основе данных ниже (наименование оборудования,
количество, технические характеристики) собери
спецификацию по форме, принятой в организации. Формат
такой же, как в образце, который я прикрепил.

Сверка требований нескольких нормативных документов. Когда проект должен одновременно соответствовать нескольким СП и нужно свести требования к единому перечню, не перечитывая каждый документ целиком.

Черновик ответа на замечания экспертизы. Свести замечания в структуру: номер пункта, суть замечания, предлагаемое решение, ссылка на нормативный документ — инженер дорабатывает формулировки и подтверждает окончательный ответ.

Разбор протоколов совещаний по проекту. Из расшифровки обсуждения собрать список принятых решений и задач по разделам, чтобы не держать это в памяти или разрозненных заметках.

Черновик письма заказчику по изменению исходных данных. Когда заказчик меняет требования на середине проектирования, нейросеть помогает собрать официальное письмо с описанием, как это влияет на сроки и состав работ.

Сводка по комплектности выдачи разделов. Собрать из графика выдачи и переписки со смежниками единый список: какой раздел выдан, какой в работе, по какому раздел задерживается и почему — чтобы на планёрке не листать несколько файлов и писем, а видеть картину целиком.

Перевод технического задания заказчика в состав работ по разделу. Когда задание написано общими словами, а нужно превратить его в понятный перечень: что входит в раздел, что нет, какие исходные данные требуются от смежников для начала работы — черновик такого разбора экономит время на первой встрече с заказчиком.

Таблица: чему доверять, что проверять

ChatGPT или Claude: короткая связка

Быстрый диалог на ходу, поиск формулировки норматива, черновик письма — сильные стороны ChatGPT. Разбор пачки документов и сверка нескольких СП между собой, хранение шаблонов в Проектах — сильнее у Claude. Практичная связка: спросить на ходу — ChatGPT, свести документы — Claude. Оба бесплатны на старте.

Четыре красные линии

1. Расчёты конструкций — только в расчётном ПО. Текстовый пересказ нормативной формулы в чат-боте не заменяет инженерный расчёт.
2. Коммерческая тайна заказчика не уходит в публичный чат. Геоданные участка, технические условия с конкретными реквизитами — информация, которая требует отдельного согласования.
3. Каждая ссылка на норматив сверяется с действующей редакцией. Нейросеть может ссылаться на отменённую или изменённую редакцию документа, не предупреждая об этом.
4. Пояснительная записка перед сдачей читается целиком — даже когда формулировки кажутся привычными.

Как закрепить это в работе отдела

Один удачный запрос не меняет привычки отдела — их меняет повторяемость и то, что происходит после первого успеха.

Первое: библиотека шаблонов пояснительных записок и спецификаций ведётся одним человеком, а не растёт стихийно в личных файлах каждого инженера. Без ответственного за неё файл превращается в свалку черновиков, где сложно найти нужную версию через месяц.

Второе: каждый черновик раздела или ответа экспертизе проходит тот же контроль, что и работа нового сотрудника — главный инженер проекта смотрит перед сдачей, особенно первые недели, пока не понятно, где именно модель типично ошибается на ваших проектах.

Третье: перечень применяемых нормативов, загруженный в раздел Проекты, обновляется при каждом изменении редакции СП. Устаревший перечень хуже, чем его отсутствие — модель будет уверенно ссылаться на документ, который уже не действует.

Четвёртое: договоритесь в команде, какие данные точно нельзя вставлять в чат ни при каких обстоятельствах — геоданные объекта, персональные данные заказчика, коммерческие условия контракта. Это должно быть написано, а не подразумеваться.

Отдельно стоит держать под рукой список действующих версий основных нормативных документов по своей специализации — с датой последней проверки актуальности — и обновлять его при выходе новой редакции, а не надеяться, что модель сама подскажет, когда документ изменился.

Что сделать сегодня за полчаса

1. Откройте последнюю пояснительную записку по готовому проекту.
2. Продиктуйте, как вы обычно формулируете раздел «Описание проектных решений».
3. Попросите собрать из этого шаблон-заготовку на будущее.
4. Прогоните через нейросеть сверку двух смежных технических условий и сверьте вручную.

Где ИИ ошибается

Расчёты и нормативные значения. На просьбу «посчитай нагрузку» модель может выдать связное объяснение с неверным числом. Считает расчётное ПО или инженер, ИИ поясняет уже посчитанное.

Устаревшие редакции нормативов. Модель может ссылаться на отменённый СП или старую редакцию, не отличая её от действующей, если явно не указать актуальную версию.

Контекст конкретного проекта. Без загруженного состава проекта и исходных данных нейросеть отвечает общими словами про нормативы, даже если вопрос был конкретным.

Уверенность при сведении неполных технических условий. Когда данные от смежных организаций приходят в неполном виде, модель может достроить недостающие значения по аналогии вместо того, чтобы прямо сказать, что для проекта данных не хватает.

Что дальше

Похожая логика уровней применения — в статьях ИИ для архитектора и ИИ для сметчика. Промпты для анализа договоров с подрядчиками — в статье анализ договора нейросетью. Чек-лист внедрения ИИ в отделе — в статье чек-лист внедрения ИИ в отделе.

Ярослав Сажнев — преподаватель ИИ в РАНХиГС, внедрение ИИ в компании. Подробнее об авторе