Британские местные советы ежегодно получают сотни тысяч заявок на строительство — пристройки, мансарды, перепланировки. Каждая требует от планировщика часов работы: сверки с нормативными документами, историческими делами, PDF-архивами. Именно этот административный затор Google DeepMind и британское правительство намерены устранить с помощью ИИ-прототипа на базе Gemini.
Проблема масштабна: около 70% всех планировочных заявок в Великобритании относятся к категории бытовых — так называемые householder applications. Они формально проще крупных девелоперских проектов, но в совокупности создают колоссальную нагрузку на штат планировщиков. На фоне амбициозной цели правительства — возвести 1,5 млн новых домов к 2029 году — скорость прохождения заявок через местные советы стала политически чувствительным вопросом.
| Функция инструмента | Что делает ИИ | Что остаётся за планировщиком |
|---|---|---|
| Консолидация данных | Предобработка дел, выявление пробелов, сбор информации на одном экране | Финальная проверка данных |
| Идентификация норм | Поиск релевантных требований, предварительная оценка соответствия, точные ссылки | Верификация ссылок и оценки |
| Анализ обратной связи | Просмотр писем жителей, выделение возражений и прецедентов | Интерпретация и учёт возражений |
| Черновик заключения | Первая версия итогового отчёта с обоснованием и условиями | Редактура, утверждение или отклонение заявки |
Прототип, разрабатываемый совместно с Google Cloud, консалтинговой компанией Faculty и советами Барнета, Камдена и Дорсета, берёт на себя четыре ключевые задачи. Во-первых, консолидация данных: система предварительно обрабатывает накопившиеся дела, выявляет пробелы в информации и собирает ключевые сведения об объекте на одном экране. Во-вторых, идентификация норм: инструмент автоматически находит релевантные национальные и местные регуляторные требования, предварительно оценивает соответствие заявки и даёт точные ссылки для проверки офицером. В-третьих, анализ обратной связи: система просматривает письма от жителей, выделяя ключевые возражения и прецеденты. Наконец, черновик заключения: ИИ формирует первую версию итогового отчёта с обоснованием и предлагаемыми условиями.
Инструмент Extract, построенный на Gemini, уже доступен всем советам Англии и экономит в среднем 255 часов ручной работы в год на один совет.
При этом планировщик сохраняет полный контроль над финальным решением. Каждая строка, сгенерированная системой, проходит через его проверку и редактуру. Для обеспечения подотчётности прототип фиксирует каждый шаг своей работы — формируется цепочка рассуждений и аудиторский след по каждому делу. Это принципиально важно для публичных процедур, где любое решение может быть оспорено.
Проект опирается на уже работающий инструмент Extract — он был создан правительственным Incubator for ИИ (i.AI) на базе Gemini и в июне 2026 года стал доступен всем советам Англии. Extract решает смежную задачу: переводит сотни страниц устаревших планировочных документов из неструктурированных PDF в пригодные для работы цифровые данные. По данным разработчиков, инструмент уже прошёл испытания в более чем 20 местных советах и позволяет экономить в среднем 255 часов ручной работы в год на один совет.
Подобный подход — использование ИИ как «умного ассистента» для государственных чиновников, а не как замены им — становится всё более распространённой моделью в публичном секторе. Аналогичные эксперименты ведутся в США, Сингапуре и ряде европейских стран, однако британский проект примечателен масштабом: если испытания в трёх советах пройдут успешно, с 2027 года инструмент планируется распространить на все местные планировочные органы страны. Google DeepMind позиционирует этот опыт как потенциальную модель для других правительств, ищущих способы модернизировать публичные услуги.
