Группа «Самолет» внедрила многофакторную интеллектуальную модель, которая на стадии мастер‑плана рассчитывает целевой объем и функциональный профиль коммерческой недвижимости в проекте. Система агрегирует данные более чем из 15 источников, учитывает около 90 параметров (платежеспособный спрос, конкуренцию, арендные ставки, потенциальную доходность, товарооборот) и за несколько минут формирует оптимальный набор форматов, их площади и базовые инженерные требования. На следующем шаге модель сразу встраивает коммерцию в план застройки и улично-дорожную сеть, выдавая девелоперу готовую схему размещения объектов с точки зрения рентабельности и пешеходных потоков.
Как работает модель
Многоступенчатая система за минуты анализирует локационные параметры: количество жителей, объем жилой застройки, характеристики окружения и конкуренцию. Она выдает рекомендации по типам ритейла (магазины, рестораны, услуги) с оптимальными площадями, ориентированными на окупаемость, и первичными данными по нагрузкам на электроснабжение, водоснабжение и вентиляцию.
На втором этапе модель интегрирует коммерцию в план комплекса и транспортную инфраструктуру, учитывая подъездные пути, пешеходные маршруты и проходимость. Итог — рациональная схема расположения объектов, где каждый формат привязан к помещению.
Решение агрегирует данные из 15+ источников; алгоритмы итеративно вычисляют соотношение аудитории и востребованных кв. м, опираясь на 90 параметров, включая платежеспособность, арендные ставки и экономические коэффициенты.
Преимущества для девелопера и жителей
Автоматизация сокращает время расчетов с недели до минут, позволяет тестировать гипотезы и формирует «новый продукт» для рынка. Девелоперы снижают риски продажи неликвидных помещений, а жители получают полноценную инфраструктуру в шаговой доступности.
«Сегодня покупатели квартир в жилых комплексах хотят получить хорошо развитую инфраструктуру в шаговой доступности — это один из ключевых параметров создания комфортной среды. Чтобы правильно распланировать помещения на первых этажах зданий под коммерческую недвижимость, приходится учитывать множество постоянно меняющихся параметров. Ранее это занимало больше времени у сотрудников, а просчеты были неизбежны. Мы решили автоматизировать этот процесс и самостоятельно разработали интеллектуальную модель, которая позволяет за минуты получить результат, на который раньше уходило не менее недели, а также дает возможность быстро отрабатывать разные гипотезы для бизнеса. Технологии помогли сформировать нам, по сути, новый продукт для рынка», — сказала Анастасия Горбунь, директор по продажам группы «Самолет».
Контекст PropTech
Кейс «Самолета» иллюстрирует тренд цифровизации девелопмента: от ручных оценок к AI-моделям, интегрирующим big data для оптимизации коммерческой зоны. Аналогичные инструменты тестируют «ПИК» и Etalon, но «Самолет» акцентирует инженерную проработку на ранних стадиях.
Международные аналоги
- Cove.tool (США): AI-платформа генерирует сценарии master-планов, оценивая unit mix, коммерческие зоны и ROI по рыночным данным, демографии и зонированию; ускоряет итерации в 10 раз.
- RetailMax Pro (глобально): Assortment Planner оптимизирует продукт-микс для ритейла по региону, сезону и производительности, с визуализацией планограмм и прогнозом доходности — близко к подбору форматов по проходимости.
- Vitras.ai (cove экосистема, США/Европа): Анализирует site capacity, генерирует layouts с учетом коммерческих нагрузок, паркинга и спроса; интегрирует zoning и экономику для feasibility-анализа.
Эти инструменты, как и решение «Самолета», снижают риски неликвидности, интегрируя 50–100+ параметров (демография, аренда, трафик) для data-driven мастер-планов.
