Комитет по контролю за имуществом Петербурга приступил к демонтажу ТЦ «МаксиСопот» у станции метро «Приморская». Объект площадью 600 квадратных метров признан незаконным.
В пресс-службе ККИ сообщили, что четырехэтажный торговый центр построили в начале 2000-х. Участок, где расположено здание, подлежит исключительно размещению временного торгового павильона без права на капстроительство.
Фото: Мойка78
В 2010-м в Смольном приняли постановление, которое установило предельные параметры торговых объектов, а именно площадь размещаемого на указанном участке объекта не должна быть больше 150 «квадратов», а высота — не выше 6 метров.
Фото: Мойка78
Арендатор ТЦ тогда поставил свою подпись под документами, обязуясь подогнать здание под новые правила. Однако обязательства так и не были выполнены.
Фото: Мойка78Фото: Мойка78
В июне 2025 года срок аренды участка подошел к концу, но территория не была освобождена. В итоге ККИ приступил к принудительному сносу конструкций.
Фото: кадр видео ККИ
Когда демонтаж завершат, комитет хочет отсудить деньги, потраченные на работы. Впоследствии территорию хотят благоустроить.
Фото: кадр видео ККИФото: кадр видео ККИ
В «МаксиСопот» работало несколько магазинов одежды, магазины парфюмерии и косметики, сумок и чемоданов, бижутерии, салоны оптики, продуктовые, аптеки, книжный магазин и два кафе, а также геймерский клуб, турагентства, точки по ремонту телефонов, салоны сотовой связи.
Фото: кадр видео ККИФото: кадр видео ККИФото: кадр видео ККИ
Как показало исследование дочерней компании Сбера Strategy Partners, подавляющее большинство крупного российского бизнеса уже работает с искусственным интеллектом: 97% компаний либо внедряют, либо планируют внедрение ИИ-решений. При этом только 26% из них имеют формализованную стратегию развития этой технологии. Такой разрыв между активностью и стратегической зрелостью становится ключевым вызовом для отечественного бизнеса.
Сбер предоставил компаниям доступ к корпоративной платформе GigaChat Enterprise («ГигаЧат Бизнес»). Решение предназначено для создания персонализированных ИИ-агентов для автоматизации рутинных операций. По оценкам разработчиков, это способно сократить затраты рабочего времени на такие задачи до 70%.