Standaryzacja danych BIM. Bez niej nie ma automatyzacji ani AI

Standaryzacja danych BIM. Bez niej nie ma automatyzacji ani AI

W rozmowach o przyszłości projektowania architektonicznego najczęściej pada hasło „sztuczna inteligencja”. Tymczasem pierwsze pytanie, które trzeba zadać, nie dotyczy AI. Dotyczy danych. Żaden algorytm, żadna automatyzacja i żaden model językowy nie zrobią za projektanta nic więcej, niż pozwolą na to dane, które mu dostarczymy. Ilość ma znaczenie drugorzędne. Liczy się jakość i struktura.

To prosta zasada, ale w praktyce projektowej okazuje się fundamentem, na którym opiera się cała metodyka pracy w BIM. W SRDK STUDIO traktujemy ją jako punkt wyjścia, a nie jako wniosek końcowy.

Model jako nośnik danych, nie tylko jako geometria

Przejście z dokumentacji dwuwymiarowej (CAD) na pracę w modelu trójwymiarowym (Revit) bywa opisywane jako zmiana sposobu rysowania. To jednak tylko powierzchnia zagadnienia. Prawdziwa zmiana polega na tym, że model przestaje być wyłącznie zapisem geometrii, a staje się nośnikiem informacji.

W podejściu opartym na danych (data-driven design) każdy element modelu, czyli drzwi, okno, ściana, słup czy belka, tynk, farba, płytka, poręcz, okap, centrala wentylacyjna, pompka skroplin itp niesie ze sobą zestaw parametrów. To z nich powstają zestawienia, wyceny, analizy i dokumentacja wykonawcza. Jeżeli te parametry są opisane spójnie, wiele czynności da się później wykonać automatycznie. Jeżeli nie są, każda próba automatyzacji kończy się ręcznym porządkowaniem danych, a oszczędność czasu znika.

Dlatego model, który ma realnie przyspieszać pracę, musi być najpierw dobrze ustrukturyzowany i zamodelowany odpowiednią techniką. Geometria to warunek konieczny, ale niewystarczający.

Standaryzacja parametrów, czyli najtrudniejszy i najważniejszy etap

Najbardziej pracochłonnym elementem budowania biblioteki komponentów nie jest modelowanie kształtów. Jest nim ustalenie jednolitego systemu danych. Składają się na niego trzy warstwy.

Pierwsza to nazewnictwo. Każdy parametr musi mieć jednoznaczną nazwę, stosowaną konsekwentnie w całej organizacji. Pozornie to drobiazg, czy zapis odbywa się wielkimi literami, czy małymi, z podkreślnikami czy bez. W praktyce to właśnie te ustalenia decydują o tym, czy dane da się później wyeksportować, porównać i wykorzystać ponownie.

Druga warstwa to zasady uzupełniania. Sama nazwa parametru nie wystarczy. Trzeba określić, co dokładnie ma się w nim znaleźć, w jakim formacie i w jakiej relacji do pozostałych parametrów.

Trzecia warstwa to kompletność geometryczna i techniczna. Komponent musi odpowiadać realnym wymaganiom projektowym, a więc uwzględniać różne klasy odporności, warianty otwierania, wymagania przeciwpożarowe czy detale wykończenia. Inwestor inwestorowi nierówny, a jeden typ okna nie obsłuży wszystkich potrzeb.

Dopiero zamknięcie wszystkich trzech warstw dla danej grupy komponentów pozwala uznać tę część biblioteki za gotową. Praca przebiega etapami, grupa po grupie, bo standaryzacja zrobiona pobieżnie jest gorsza niż jej brak. Daje złudzenie porządku, którego w danych nie ma.

Dlaczego kolejność ma znaczenie

Kuszące jest zaczynanie od końca, czyli od wyobrażenia sobie narzędzia, które samo wygeneruje projekt. W praktyce kolejność jest odwrotna i nie da się jej przeskoczyć.

Najpierw powstaje zbiór wytycznych, czyli uporządkowana wiedza o tym, jak mają wyglądać parametry i zależności między elementami. Następnie na podstawie tych wytycznych buduje się komponenty w modelu, z poprawnie zdefiniowanymi relacjami geometrycznymi i parametrycznymi. Dopiero gdy istnieje jeden poprawny komponent bazowy, można go powielać i modyfikować jego parametry z zewnątrz, na przykład przez arkusz danych lub skrypt.

Innymi słowy, sama logika komponentu, czyli to, jak reaguje na zmianę wymiarów i jak utrzymuje swoje zależności, powstaje wewnątrz modelu i wymaga decyzji człowieka. Parametryzować, czyli zasilać tę logikę konkretnymi danymi, można już znacznie sprawniej i częściowo automatycznie. Bez poprawnej bazy nie ma czego automatyzować.

Automatyzacja czy sztuczna inteligencja

W tym miejscu warto rozróżnić dwie rzeczy, które w potocznym języku często się zlewają.

Tam, gdzie dane są w pełni ustrukturyzowane i powtarzalne, najlepiej sprawdza się klasyczna automatyzacja, czyli skrypty i reguły. Jest przewidywalna, powtarzalna i nie wymaga późniejszego sprawdzania wyniku. Co istotne, jeśli proces da się rozwiązać typowym algorytmem, zwykle nie ma powodu, by sięgać po sztuczną inteligencję. Każda odpowiedź modelu obarczona jest pewnym ryzykiem błędu, a to samo zapytanie może czasem dać dwie różne odpowiedzi.

Sztuczna inteligencja staje się przydatna tam, gdzie dane są mniej uporządkowane, a samo ich pełne ustrukturyzowanie byłoby nieopłacalne. Wówczas zamiast budować idealną bazę, można zbudować bazę wiedzy, z której model korzysta. Paradoks polega na tym, że gdyby dane były w pełni ustrukturyzowane, AI nie byłoby potrzebne, wystarczyłaby automatyzacja.

Niezależnie od wybranej drogi punkt wyjścia jest ten sam. To dane. AI nie zastępuje wiedzy eksperckiej, lecz wymaga jej sparametryzowania. Intuicja projektanta, czyli to, że dany układ „nie wygląda dobrze”, musi zostać przełożona na konkretne, możliwe do zapisania reguły. Praca nad takim systemem jest z natury iteracyjna. Buduje się pierwszą wersję, sprawdza wyniki, wychwytuje braki i poprawia. Nie ma tu drogi na skróty.

Gdzie automatyzacja przynosi największą wartość

Decyzja o tym, co automatyzować, powinna wynikać z analizy czasochłonności całego procesu projektowego, jak i jego poszczególnych czynności, a nie z mody. Wartość pojawia się tam, gdzie spotykają się dwa warunki, czyli powtarzalność procesu i jego pracochłonność, względnie ograniczenia wynikające z kontraktu.

Dobrym przykładem jest koordynacja międzybranżowa, która tradycyjnie pochłania ogromną ilość czasu. Ręczne porównywanie wersji modelu, czyli szukanie różnicy między modelem architektonicznym a zmianami wprowadzonymi przez inne branże, to zajęcie żmudne i podatne na błędy. Tymczasem odpowiednie narzędzia potrafią takie różnice wykryć i wizualnie oznaczyć. To obszar, w którym wsparcie technologiczne realnie odciąża zespół, niezależnie od tego, czy oprzemy je na skryptach, czy na elementach AI. Należy jednak pamiętać, że automatyzacja zadzieje się tylko wówczas, gdy poniesiemy nakład pracy na odpowiednie przygotowanie modeli pod automatyzację. Żaden automat bowiem nie zadziała efektywnie bez danych niezbędnych w procesie automatyzacji na potrzeby koordynacji.

Pracujemy w modelu outsourcingu.

Nie każda firma musi utrzymywać własny dział BIM. W SRDK STUDIO realizujemy outsourcing BIM, czyli przejmujemy modelowanie informacji o budynku i koordynację międzybranżową jako zewnętrzny zespół, dopasowany do zakresu i etapu Twojej inwestycji. Dzięki temu zyskujesz pełną metodykę BIM bez kosztów stałych i wdrożenia narzędzi po swojej stronie.

Wnioski

Cyfryzacja projektowania nie zaczyna się od narzędzia. Zaczyna się od dyscypliny w podejściu do danych. Standaryzacja parametrów, spójne nazewnictwo i kompletne, dobrze opisane komponenty to fundament, bez którego ani automatyzacja, ani sztuczna inteligencja nie spełnią pokładanych w nich nadziei.

W SRDK STUDIO traktujemy tę pracę jako inwestycję w jakość, która zwraca się na każdym kolejnym etapie projektu. Najpierw dane, potem narzędzia. Tylko w tej kolejności technologia zaczyna realnie pracować na rzecz architektury.

Czy stosowanie ISO 19650 jest obowiązkowe? Kogo to dotyczy?

Międzynarodowym punktem odniesienia dla porządkowania danych w modelu jest norma ISO 19650, czyli zbiór zasad zarządzania informacją w procesach BIM przez cały cykl życia obiektu. W Polsce stosowanie norm ISO jest dobrowolne, więc sama norma nikogo do niczego nie zmusza. Staje się jednak wiążąca pośrednio, wtedy gdy inwestor lub zamawiający postawi taki wymóg w warunkach zamówienia, co w zamówieniach publicznych jest dopuszczalne. W praktyce więc wykonawca, który chce zdobyć takie zlecenie, musi się do tych zasad stosować. Obowiązek nie płynie wtedy z normy, lecz z umowy.

Dla pracowni oznacza to prostą konkluzję. Standaryzacja danych, o której mowa w tym artykule, nie jest wyłącznie wewnętrznym usprawnieniem. Jest jednocześnie przygotowaniem do wymagań, które rynek coraz częściej stawia jako warunek udziału w postępowaniu, zwłaszcza przy inwestorach publicznych i dużych komercyjnych. Norma jest przy tym skalowalna, więc nie chodzi o wdrażanie wszystkiego naraz. Warto też wiedzieć, że w 2026 roku przechodzi ona największą rewizję od 2018 roku, co tylko potwierdza, że uporządkowane podejście do danych będzie zyskiwać na znaczeniu.

Gdzie poczytać więcej o data-driven design w budownictwie

Dla osób, które chcą zrozumieć, dlaczego dane są w BIM tak istotne, poniżej kilka wiarygodnych źródeł, od podstaw po zagadnienia zaawansowane.

Książki i artykuły wprost o data-driven design:

• Aktualny przegląd naukowy (listopad 2025) o tym, jak integruje się dziś AI i BIM w budownictwie, dostępny bezpłatnie: Forcael i in., „Integrating Artificial Intelligence and BIM in Construction” (Applied Sciences, 2025, open access)
• Świeży artykuł (wrzesień 2025) o roli sztucznej inteligencji w transformacji środowiska BIM, stan obecny i trendy, dostępny bezpłatnie: „The Role of Artificial Intelligence in the Transformation of the BIM Environment” (Applied Sciences, 2025, open access)
• Przystępne omówienie najważniejszych trendów w budownictwie opartym na danych na 2025 rok (AI, BIM, IoT): Neuroject, „10 Data-Driven Construction Trends Shaping the Future 2025”
• Klasyczna już bo z roku 2015, ale wciąż wartościowa pozycja wprowadzająca, napisana dla architektów, inżynierów i wykonawców. Randy Deutsch, Data-Driven Design and Construction. 25 Strategies for Capturing, Analyzing and Applying Building Data (Wiley, 2015): strona wydawcy
• Książka o tym, jak dane zmieniają kompetencje i praktykę zawodu architekta.Książka już nie młoda, ale pokazuje kierunki Phil Bernstein, Architecture Design Data. Practice Competency in the Era of Computation (Birkhäuser, 2018): strona wydawcy
• Nowa książka tego samego autora, wprost o uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji w praktyce architektonicznej. Phil Bernstein, Machine Learning. Architecture in the Age of Artificial Intelligence (RIBA Publishing, 2022): strona wydawcy

Norma ISO 19650 i jej aktualizacja:

• Oficjalna strona normy z opisem jej pięciu części: BSI, „ISO 19650 – Modelowanie Informacji o Budynku”
• Najważniejsze zmiany w nadchodzącej rewizji normy z 2026 roku: BinderLess, „Norma ISO 19650 – aktualizacja 2026”

BIM, dane i zamówienia publiczne:

• Publikacja Urzędu Zamówień Publicznych o relacji między BIM, normą ISO 19650 a prawem zamówień publicznych: UZP, „BIM wg ISO 19650 a perspektywa zamówień publicznych”
• Rządowe omówienie norm serii PN-EN ISO 19650 w kontekście cyfryzacji budownictwa w Polsce: budowlaneabc.gov.pl, omówienie norm serii ISO 19650 (PDF)

Ujęcie międzynarodowe i analityczne:

• Inicjatywa openBIM i otwarte standardy wymiany danych (IFC), strona organizacji standaryzującej: buildingSMART International