В современной архитектурно-строительной отрасли, переживающей фундаментальную трансформацию вследствие массового внедрения цифровых технологий в процессы проектирования, возведения и эксплуатации объектов капитального строительства, особую актуальность приобретает моделирование цифровых процессов управления организациями на основе искусственного интеллекта и адаптивных механизмов нечеткой логики. Сложность управления такими организациями определяется многофакторностью производственных процессов, динамическим характером изменения условий реализации проектов, высокой степенью неопределенности внешней и внутренней среды, а также необходимостью одновременного учета технических, экономических, организационных и нормативно-правовых требований, что ограничивает эффективность традиционных детерминированных моделей и линейных алгоритмов принятия решений, особенно когда управляющие воздействия опираются на экспертные оценки и качественные характеристики. Гибридные модели, интегрирующие методы машинного обучения с механизмами нечеткой логики, основанной на теории лингвистических переменных и формализации экспертных знаний, в сочетании с адаптивными подходами обеспечивают обработку как количественных, так и качественных параметров, позволяя непрерывно корректировать параметры модели в соответствии с изменяющимися условиями функционирования организации. В условиях цифровизации, включающей информационное моделирование зданий, технологии цифровых двойников, системы автоматизированного проектирования и управления, такие интеллектуальные системы интегрируют формализованные алгоритмы с эвристическими знаниями специалистов посредством нечетких продукционных правил и нейро-нечетких сетей, воспроизводя экспертное мышление и совершенствуя алгоритмы на основе обратной связи от реализованных управленческих воздействий. Это особенно значимо для координации крупных инфраструктурных и градостроительных проектов, где обеспечивается повышение точности прогнозирования сроков и стоимости, оптимизация ресурсов и снижение конфликтных ситуаций. Сравнительный анализ различных типов нечеткого вывода демонстрирует превосходство гибридной архитектуры, объединяющей нечеткий вывод Мамдани с генетическими алгоритмами и методом обратного распространения ошибки, над альтернативами: модель ANFIS достигает точности прогнозирования 92,37% при стабильности в 1,84% среднеквадратичного отклонения, превосходя Мамдани на 4,94 процентных пункта, в то время как Сугено нулевого порядка обеспечивает минимальное время вычислений 38,29 мс, а Мамдани отличается наивысшей адаптивностью к экспертным знаниям в 9,21 балла. Внедрение адаптивной модели в деятельность строительных организаций приводит к росту точности планирования сроков на 25,69%, сокращению отклонений фактической стоимости от плановой на 53,24%, уменьшению простоев производственных мощностей на 49,76%, сокращению времени согласования решений на 61,33% и повышению удовлетворенности заказчиков на 22,80%, с максимальным эффектом в 47,94% для крупных организаций, реализующих многопрофильные инфраструктурные проекты, где зависимость эффективности от масштаба описывается степенной функцией с показателем 0,684, отражая возрастающую отдачу. Динамика обучения модели показывает логарифмический рост точности прогнозирования от 73,42% после первого месяца до 95,17% к 24 месяцам с сокращением среднеквадратичной ошибки в 4,02 раза, подтверждая статистическую значимость посредством дисперсионного анализа с высокими значениями F-критерия и коэффициентом детерминации 0,8472. Разработанный подход, соответствующий национальным стандартам и стратегиям цифровой трансформации отрасли, масштабируется на региональные и отраслевые системы, интегрируясь с цифровыми двойниками и платформами электронного управления, открывая перспективы включения глубокого обучения, обработки естественного языка, компьютерного зрения и технологий больших данных для перехода к автономному управлению в концепции Строительство 4.0, что способствует повышению качества объектов, сокращению сроков и себестоимости, минимизации экологического воздействия и достижению национальных целей развития через формирование единой цифровой экосистемы строительной отрасли.