"Ми економимо девелоперам мільйони ще до початку будівництва": українка розробляє платформу з ШІ для $15-трильйонної індустрії США

Коли Анастасія Періг пише код для Northspyre - повністю інтегрованої платформи управління проєктами в комерційній нерухомості,- десь у США саме зводять хмарочос або торговий центр. І саме її алгоритми вирішують, чи перевищить проєкт бюджет на мільйони доларів. Сьогодні вона входить до кола провідних експертів зі штучного інтелекту в американській нерухомості — ринку, який оцінюють у $15 трильйонів.

Northspyre - технологічний піонер, який першим у галузі створив платформу управління проєктами, повністю засновану на предиктивній аналітиці та автоматизації рішень. Із 2017 року компанія стала операційною основою для сотень провідних девелоперів Північної Америки, а нещодавно отримала престижну нагороду Stevie Award за видатний клієнтський сервіс - міжнародне визнання лідерства в PropTech.

Сьогодні розробки Анастасії допомагають управляти проєктами на суму понад $200 мільярдів. У сфері, де 75% проєктів перевищують бюджет, вона створює технології, що запобігають мільйонним втратам ще на етапі планування.

Анастасія бере участь у розробці платформи, яка активно застосовує ШІ для аналізу тендерних пропозицій, прогнозування ризиків та виявлення «дірок» у кошторисах.

В інтерв’ю Анастасія розповіла, як штучний інтелект змінює правила гри в американській нерухомості та яку роль відіграють її власні розробки у формуванні майбутнього галузі.

— Анастасіє, Northspyre- технологічний лідер на ринку нерухомості. Чим ваша платформа принципово відрізняється від традиційних рішень для управління проєктами?

— Ми повністю змінили підхід до управління проєктами - тепер замість реагувати на проблеми ми передбачаємо їх наперед.

У традиційних системах усе працює як у «чорному ящику»: дані губляться в Excel-файлах, листуванні та PDF- документах. Менеджери дізнаються про проблеми постфактум, коли виправити їх коштує в рази дорожче, ніж запобігти.

Northspyre - перша платформа, повністю побудована на предиктивній аналітиці й машинному навчанні. Ми об'єднали всі дані проєкту- контракти, інвойси, бюджети, графіки - в єдину екосистему. Система не просто зберігає інформацію, а аналізує патерни на основі історичних даних з проєктів загальною вартістю понад $200 мільярдів.

Наші алгоритми бачать потенційні проблеми ще за 3–6 місяців до того, як вони дадуть про себе знати. Це дає командам час для маневру й допомагає уникнути каскадних збоїв у бюджетах і графіках. По суті, ми перетворили управління проєктами з мистецтва на точну науку.

— Які технологічні «головні болі» має індустрія нерухомості і як тут може допомогти ШІ?

— Нерухомість - одна з останніх великих галузей, що чинить опір цифровій трансформації. Основні проблеми мають системний характер.

По‑перше, дані розкидані між десятками учасників- від девелоперів і підрядників до архітекторів. Кожен використовує свої системи, формати та процеси.

По‑друге, обсяги інформації колосальні. У типовому проєкті на $100 мільйонів циркулює до 50 тисяч документів- від технічних креслень до фінансових звітів. Перевіряти це вручну не лише неефективно, а й небезпечно.

Третє - вимога абсолютної точності при роботі з багатомільйонними бюджетами. У будівництві навіть помилка в 1% може означати втрату мільйонів доларів.

ШІ вирішує ці проблеми через автоматизацію та інтелектуальну обробку даних. Ми застосовуємо мовні моделі для вилучення потрібної інформації з контрактів та листів, а предиктивні моделі - для прогнозування ризиків і оптимізації ресурсів.

— Над якими саме ШІ‑інструментами ви працюєте? Як генеративний ШІ допомагає аналізувати будівельні проєкти?

— Ще до того, як з’явиться перший фундамент, ми допомагаємо девелоперам зекономити мільйони - завдяки трьом ключовим інструментам. 

Перший - генеративний ШІ для аналізу тендерів. Система автоматично знаходить пропуски у пропозиціях підрядників - так звані scope gaps. Наприклад, підрядник зазначив монтаж HVAC‑системи, але забув про демонтаж старого обладнання. ШІ миттєво це виявляє.

Друге рішення - предиктивна аналітика поведінки постачальників. Алгоритм аналізує історію кожного підрядника й прогнозує, хто подасть найбільш вигідну пропозицію. Це допомагає сформувати оптимальний список учасників тендеру.

Третій інструмент- автоматизована генерація технічних завдань. ШІ створює персоналізовану документацію для кожного підрядника, що зменшує кількість помилок і непорозумінь.

Результат вимірюваний: економія 8–15% бюджету вже на етапі планування. Для проєкту на $50 мільйонів це $4–7,5 мільйона прямої економії.

— Ви працюєте з проєктами на понад $200 мільярдів- яку особисту роль відіграєте у створенні технологій такого масштабу?

— Як full‑stack інженер я проєктую архітектуру рішень, які повинні бездоганно працювати навіть при колосальних обсягах даних та фінансів. Коли йдеться про сотні мільйонів доларів, кожен рядок коду має значення.

Я працюю над продуктом Portfolio Analytics, який дає девелоперам панорамний огляд усього портфеля проєктів. Система автоматично збирає дані з кожного об’єкта, прогнозує рух грошових потоків на кілька років уперед і дозволяє порівнювати результати між різними проєктами чи з галузевими бенчмарками. Це перетворює планування з інтуїтивного процесу на точну аналітику.

Окремий модуль допомагає відстежувати винагороду девелопера (developer fee) по всіх проєктах, формуючи прозору картину витрат та доходів. У поєднанні з функціями планування капіталу це дає змогу заздалегідь визначати, скільки ресурсів знадобиться і які об’єкти принесуть найбільший прибуток. Для девелопера це не просто зручність, а стратегічна перевага у складному фінансовому середовищі.

Окрема гордість - модуль для роботи зі складними джерелами фінансування. В умовах дорогих кредитів девелопери залучають 6–8 різних джерел капіталу на один проєкт. Система відстежує дотримання вимог по кожному з них і автоматично формує звіти для інвесторів. Це критично для LIHTC‑проєктів, де порушення може коштувати десятків мільйонів доларів.

— Крім розробки в Northspyre, ви активно публікуєтесь у наукових журналах. Як уживаються в одній людині інженер і дослідник?

— Нещодавно вийшла моя монографія з методології IPAM (Integrated Predictive Analytics for Monitoring). Це дослідження виросло з реальної потреби - швидко виявляти критичні збої у веб‑системах.

Методологія аналізує роботу системи: завантаження процесора, швидкість відгуку, обсяг переданих даних. Алгоритм виявляє незвичні тренди й зв’язки між показниками, які зазвичай передують серйозним проблемам. Система не лише попереджає про ризики, а й пропонує конкретні кроки, щоб їх уникнути.

Перші результати тестів вражають: час відновлення скоротився на 60%, а кількість критичних інцидентів - на 40%. Ці дані вже стали основою моїх публікацій у міжнародних наукових журналах.

У ШІ зараз важко відділити науку від практики: те, що сьогодні описують у статтях, завтра вже працює в продакшн‑коді. Тому я завжди намагаюся бути в курсі і академічних досліджень, і реальних впроваджень.

— Що допомогло вам досягти успіху на американському ринку високих технологій? Які поради ви могли б дати іншим?

— Для мене ключовим було поєднання кількох напрямів: поглиблене вивчення алгоритмів, міжнародні сертифікати та онлайн-курси, а також досвід у бізнесі. Така комбінація дала змогу розуміти не лише технічний бік рішень, а й те, як вони впливають на стратегію компанії.
Я б порадила інженерам інвестувати час у сертифікації, не боятися складних завдань і завжди шукати зв’язок між технологіями та бізнес-цілями. Це саме те, що цінують у США — здатність мислити ширше й показувати реальний вплив технологій на розвиток компаній.

Анастасія показує, як її алгоритм за секунди знаходить «дірку» у кошторисі на $2 мільйони. І розумієш: перед тобою новий тип професіонала- той, хто перекладає консервативну мову девелопменту на мову штучного інтелекту. Вона пояснює машині, що таке «стандартне оздоблення офісу класу А», а людям- чому система прогнозує перевитрату в березні.

Можливо, саме такі «гібридні» спеціалісти стануть найбільш затребуваними у майбутньому. Вони будують мости між людською логікою і машинним розумом- і це безцінно у світі, де ШІ стирає звичні професійні межі.