Prospects for real estate development in Ukraine
Keywords:
development, real estate, digital transformation, BIM, artificial intelligence, automation, project management, affordable housingAbstract
The article analyzes the current prospects for real estate development in Ukraine, taking into account global digitalization trends and the challenges of post-war recovery. The main focus is on the need to transform traditional development models by implementing innovative digital solutions, such as Building Information Modeling (BIM), artificial intelligence (AI), the Internet of Things (IoT), and automated project management systems. It was determined that the industry remains fragmented, with a low level of digital integration, which hinders the efficiency of investment and construction processes, especially in the context of providing citizens with affordable housing.
The problem statement is the need for a comprehensive approach to the modernization of development projects, taking into account both technical and social aspects, in particular, environmental sustainability and investment transparency. The study analyzes the main barriers that hinder digital transformation, including an insufficient legislative framework, a lack of digital specialists, and a low level of investor confidence in the latest technologies.
A comparative analysis of Ukrainian and European experience in digital development was conducted, and the strengths and weaknesses of each model were identified. Based on the results obtained, a conceptual structural model of a digital development project was developed, which includes the stages of planning, resource management, implementation monitoring, and post-project analysis using digital tools.
It is concluded that the implementation of digital technologies can significantly increase the efficiency, adaptability, and environmental responsibility of development projects. In particular, the proposed autonomous management model allows for reducing project implementation times, reducing costs, and improving the quality of the housing stock.
References
Бєлєнкова О., Дубінін Д., Калашніков Д. Цифрова трансформація будівництва і девелопменту територій як імператив формування стратегій учасників будівельного процесу. Містобудування та територіальне планування. 2022. № 81. С. 13–22. DOI: 10.32347/2076-815x.2022.81.13-22
Бородін М.О., Ткач Т.В., Мартищ О.О. Організаційні аспекти використання штучного інтелекту в будівництві. Український журнал будівництва та архітектури, №1, 2025 с. 73-80 http://uajcea.pgasa.dp.ua/article/view/323324
Вахович І.В., Дем’яненко О.П., Богатюк Д.С. Реінжиніринг діяльності учасників будівництва під впливом цифровізації. Просторовий розвиток. 2023. № 2. – С. 110–118.
Дубінін Д.В. Цифрова трансформація українських будівельних та проектних підприємств: перешкоди та можливості. Управління розвитком складних систем. 2023. № 56. С. 131–137. DOI: 10.32347/2412-9933.2023.56.131-1376.
Київська К., Цюцюра С., Кулеба М. Аналіз застосування штучного інтелекту в BIM-технологіях. Управління розвитком складних систем. 2023. № 63. С. 92–100.
Лема Г., Марценюк А., Коханчик О. Фактори формування цифрової економіки та розвитку іт-галузі в Україні. Економіка та суспільство, 2024, № 61. https://doi.org/10.32782/2524-0072/2024-61-95
Марченко О.І., Коляденко Р.С. Цифрова трансформація будівельного бізнесу: тенденції та перспективи. Цифрова економіка та економічна безпека. 2023. № 4. С. 45–52. DOI: 10.32782/dees.4-4
Площанський Ю.Б. Стабілізація на ринку нерухомості – позитивна альтернатива стабільній депресії. URL: http:// www.ukrgr.net/articles/8196.htm.
Пушкар Т.А. Цифровізація інноваційної діяльності в будівництві. Здобутки економіки: перспективи та інновації, 2024, (8). https://doi.org/10.5281/zenodo.13141194
Садовяк М.Б., Мазник Ю.І., Секретар І.В., Старецький А.О., Волос М.В. Цифровізація як фактор інтенсивного розвитку виробничого потенціалу підприємств будівельної індустрії. Академічні візії, 2024, (28). https://academy-vision.org/index.php/av/article/view/911
Akinosho T.D., Oyedele L.O., Bilal M., Ajayi A.O., Delgado M.D., Akinade O.O., Ahmed A.A. Deep learning in the construction industry: A review of present status and future innovations. Journal of Building Engineering. 2020. Vol. 32, 101827. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2020.101827
Baduge Sh.Kr., Thilakarathna S., Perera J.S., Arashpour M., Sharafi P., Teodosio B., Shringi A., Mendis P. Artificial intelligence and smart vision for building and construction 4.0: Machine and deep learning methods and applications. Automation in Construction. 2022. Vol. 141, 104440. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2022.104440.
Hardin B., McCool D. BIM and Construction Management: Proven Tools, Methods, and Workflows, 2nd Edition. Wiley-Blackwell, 2015. 416 p.
Emelianova O., Tytok V., Lavrukhina K., Shatrova I., Demydova O. Digital transformation in the construction industry: Analysing the impact of technological changes on construction processes. ESTOA. 2025, 27,. 257-268. DOI: 10.18537/est.v014.n027.a16
Stanley R., Thurnell D. (2014). The benefits of, and barriers to, implementation of 5D BIM for quantity surveying in New Zealand. The Australasian Journal of Construction Economics and Building, 14(1), 105–117. doi: 10.3316/informit.200817347855487.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).