В исследовании представлен комплексный анализ влияния искусственного интеллекта больших моделей на трансформацию качественных параметров производительности в строительной индустрии. Рассматривается применение современных ИИ-технологий как новой парадигмы технологического развития строительной отрасли, формирующей принципиально иные механизмы организации проектирования, возведения объектов и управления строительными процессами. Методология исследования основана на синтезе количественных и качественных подходов, включая многофакторный анализ экономической эффективности строительных проектов, оценку организационно-технологических трансформаций и моделирование производственных процессов. Эмпирическую базу составили данные внедрения решений DeepSeek в 47 строительных компаниях различного масштаба за период 2020-2023 годов. Результаты демонстрируют значимую корреляцию между интеграцией систем ИИ на базе больших моделей и сокращением сроков проектирования (в среднем на 42,7%) при одновременном снижении затрат на строительно-монтажные работы (на 18,3%). Выявлен нелинейный характер зависимости показателей производительности от степени цифровой зрелости строительных организаций (коэффициент детерминации R²=0,81). Установлено, что максимальный экономический эффект (ROI>187%) достигается при системной интеграции ИИ-решений с технологиями информационного моделирования (BIM) и автоматизированными системами управления строительством. Идентифицированы четыре ключевых механизма влияния больших моделей на строительную отрасль: генеративное проектирование, предиктивная аналитика дефектов и рисков, алгоритмическая оптимизация логистики строительных материалов и компонентная роботизация монтажных операций.
The study presents a comprehensive analysis of the impact of artificial intelligence of large models on the transformation of qualitative performance parameters in the construction industry. The application of modern AI technologies is considered as a new paradigm of the technological development of the construction industry, which forms fundamentally different mechanisms for organizing the design, construction of facilities and management of construction processes. The research methodology is based on a synthesis of quantitative and qualitative approaches, including a multifactorial analysis of the economic efficiency of construction projects, an assessment of organizational and technological transformations, and modeling of production processes. The empirical base consists of data on the implementation of DeepSeek solutions in 47 construction companies of various scales for the period 2020-2023. The results demonstrate a significant correlation between the integration of AI systems based on large models and a reduction in design time (by an average of 42.7%), while reducing construction and installation costs (by 18.3%). The nonlinear nature of the dependence of performance indicators on the degree of digital maturity of construction organizations (coefficient of determination R2=0.81) is revealed. It is established that the maximum economic effect (ROI>187%) is achieved with the system integration of AI solutions with information modeling technologies (BIM) and automated construction management systems. Four key mechanisms of the influence of large models on the construction industry have been identified: generative design, predictive defect and risk analysis, algorithmic optimization of building materials logistics, and component robotics of installation operations.