Buenas, esto es BIMPRAXIS, el podcast donde el
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BIM se encuentra con la inteligencia artificial.
Exploramos la ciencia, la tecnología y el futuro
desde el enfoque de la arquitectura, ingeniería y
construcción.
¡Empezamos!
Bienvenidos al episodio número 40 del podcast de
BIMPRAXIS.
Hoy vamos a sumergirnos en una de esas
intersecciones que son a la vez potentísimas y
francamente un poco confusas, la que une la
inteligencia artificial con el mundo del BIM.
Y para ser más concretos, vamos a abrir
el capó de Autodesk Revit y ver cómo
se le está intentando meter un cerebro nuevo.
Es que el tema está en boca de
todos, pero casi siempre de una forma muy
abstracta, ¿no?
La IA va a cambiarlo todo.
¿Vale?
Pero, ¿cómo exactamente?
¿Qué significa eso para el arquitecto o la
ingeniera que mañana por la mañana tiene que
entregar un proyecto?
Precisamente.
Por eso hoy vamos a analizar dos enfoques
que son como la noche y el día.
Para ello, hemos revisado un artículo muy práctico
de un blog de arquitectura, OVARSEN, y nos
hemos metido hasta el fondo en varios repositorios
de código en GitHub.
Por un lado, tenemos una solución lista para
usar que promete permitirnos, bueno, conversar con nuestro
modelo como si fuera un colega.
Y por otro lado.
Y por el otro, un conjunto de herramientas
de código abierto para que los más valientes,
digamos, construyan sus propias soluciones.
Son dos filosofías totalmente opuestas para un mismo
fin.
Empecemos por el camino que parece más sencillo,
el del usuario final.
Llevamos años lidiando con interfaces llenas de pestañas,
menús desplegables, cientos de botones, y siempre he
pensado, ¿y si pudiera simplemente escribir lo que
quiero?
Oye, Revit crea unas vistas 3D de la
estructura del nivel 3, oculta todo lo demás
y ponle una etiqueta a cada pilar con
su referencia.
Estamos cerca de eso.
Pues estamos más cerca de lo que parece.
Esa es exactamente la premisa de la primera
solución que analizamos, un plugin del que habla
el artículo de Obazen.
Se llama BeamLogic Copilot.
El nombre ya da una pista, claro.
La idea es tener un copiloto de IA
dentro de Revit.
Y según el artículo, su gran promesa de
venta es potentísima.
Eliminamos la necesidad de programar.
Eso no es música para los oídos de
muchos profesionales.
Es una sinfonía entera.
Porque, seamos sinceros, la mayoría de arquitectos e
ingenieros no son ni quieren ser programadores.
La clave, y esto es lo importante, es
que esta IA no es un chatbot genérico.
Tiene acceso en tiempo real a la base
de datos completa de tu proyecto.
Sabe qué muros tienes, qué puertas, qué parámetros,
qué vistas, todo.
Así que cuando le das una instrucción, entiende
el contexto de tu modelo.
Vale, pero vamos a lo concreto.
El artículo pone ejemplos.
¿Qué tipo de tareas le podemos pedir?
Algo que realmente nos ahorre tiempo.
Sí, y van desde lo más simple a
lo complejo.
Puedes pedirle algo básico como crea un plano
de planta en el nivel 2, que bueno,
es un ahorro de clics, pero no es
un cambio radical.
Lo interesante viene con las tareas repetitivas y
masivas.
Imagina que tienes que renombrar 500 espacios siguiendo
una nueva codificación.
O tienes que cambiar el parámetro resistencia al
fuero a RF60, a RF90, en todos los
muros de un tipo determinado a lo largo
de un edificio de 20 plantas.
Eso es un trabajo que puede llevar horas
y es una fuente de errores brutal.
Un error de selección, un despiste y el
modelo está mal.
Me estás diciendo que podrías escribirle, encuentra todos
los muros tipo muro básico X y cambia
su parámetro de resistencia a fuego a RF90.
Y lo haría.
Esa es la idea.
Y la sintaxis que muestra el artículo es
bastante intuitiva.
Si quieres referirte a elementos concretos, usas el
símbolo de arroba, at, como si mencionaras a
alguien en una red social.
Y puedes crear variables sobre la marcha usando
llaves.
Por ejemplo, selecciona todos los elementos de la
categoría puertas, cuyo parámetro anchura sea menor de
0.8 metros.
Es una forma muy natural de filtrar y
operar sobre el modelo sin tocar Dynamo ni
escribir una sola línea de código.
Esto me parece un cambio de paradigma.
La habilidad ya no reside tanto en tu
memoria muscular para encontrar el comando correcto, sino
en tu capacidad para describir lógicamente un flujo
de trabajo.
Estás pasando de saber hacer clic a saber
qué pedir.
Has dado en el clavo.
Y para potenciar eso, el plugin permite guardar
esas instrucciones como scripts reutilizables.
Si cada lunes por la mañana tienes que
generar un informe de superficies por tipo de
uso, escribes la secuencia de comandos una vez,
la guardas con el nombre informe semanal de
superficies y a partir de ahí es un
solo clic.
El artículo lo compara con un DynamoPlayer conversacional
y creo que es una buena analogía.
Suena increíblemente bien, casi demasiado.
El artículo de Obacen es bastante positivo, pero
al ser una herramienta en fase beta tiene
que tener alguna pega, ¿no?
¿Qué pasa con el rendimiento?
¿O con la fiabilidad?
Un error de la IA en un modelo
BIM puede costar mucho dinero.
Ahí es donde hay que ser cautos.
El propio autor del artículo lo señala.
La principal limitación ahora mismo es el tiempo
de respuesta.
Para tareas sencillas es rápido.
Pero si le pides una operación que implica
modificar miles de elementos, puede tardar y la
interfaz de Revit puede quedarse congelada mientras piensa.
La recomendación es ser muy específico y dividir
las tareas complejas en pasos más pequeños.
Entiendo.
No es remodela toda la fachada oeste, sino
más bien… Selecciona todos los muros cortina de
la fachada oeste.
Cambia el tipo de panel a triple vidrio.
Ajusta la separación de los montantes a 1.5
metros.
Exacto.
Hay que aprender a comunicarse con la IA.
Además, al ser una versión beta, aunque ofrezcan
30 días de prueba gratuita, hay que pensar
en los riesgos.
¿Qué pasa si un script falla a mitad
de ejecución?
¿Deja el modelo en un estado inconsistente?
¿Hay un sistema de deshacer robusto?
Son preguntas importantes para cualquiera que piense usarlo
en un proyecto real.
Por cierto, un punto a su favor es
que, según el artículo, funciona perfectamente en español.
Entiendo el atractivo de una solución así, lista
para usar.
Para un estudio pequeño o mediano puede ser
una inyección de productividad brutal.
Pero, me pregunto qué pasa con las grandes
empresas, las que tienen necesidades muy específicas o
flujos de trabajo propietarios.
¿Están atados a lo que esta empresa australiana
decida desarrollar?
¿O existe un camino para que alguien, digamos
un BIM Manager con conocimientos de código, pueda
construir su propia versión de esto, totalmente a
medida?
Esa pregunta nos lleva directamente a la segunda
filosofía, que es el polo opuesto.
Si BIMlogix es el coche comprado en el
concesionario, listo para conducir, ahora vamos a hablar
del kit para montar tu propio vehículo.
Y aquí es donde entran los repositorios de
GitHub que hemos analizado.
En concreto, un proyecto de código abierto llamado
Revit MCP.
Vale, Revit MCP.
Suena técnico.
Desglosémoslo.
¿Qué es exactamente?
A ver, MCP son las siglas de Model
Context Protocol o protocolo de contexto del modelo.
Olvídate por un momento de que es un
software.
Piensa en ello como un lenguaje universal, un
conjunto de reglas.
Como el protocolo HTTP, que usan los navegadores
para hablar con los servidores web.
MCP es un estándar diseñado para que una
IA genérica, un gran modelo lingüístico como GPT-4,
pueda entender la estructura de un software de
modelado y darle órdenes.
A ver si lo entiendo.
Si Revit es un taller lleno de herramientas
complejas y la IA es un artesano brillante
que no habla nuestro idioma, el MCP sería
el manual de instrucciones y el traductor universal
que permite al artesano entender para qué sirve
cada herramienta y cómo usarla.
Es una analogía perfecta.
Y el repositorio específico que hemos mirado, Revit-medio-mcp-python,
es una implementación de ese traductor, que usa
Python y una herramienta muy querida por la
comunidad, PyRevit, para construir ese puente.
No está pensado para el arquitecto de a
pie, sino para el desarrollador, la especialista en
computación o ese BIM Manager avanzado que se
siente cómodo con el código y quiere prototipar
soluciones de IA a medida y muy rápido.
La documentación en GitHub muestra una arquitectura que
a primera vista parece lógica.
habla de un servidor MCP, que imagino que
es el que recibe la petición de la
IA.
Ajá.
Una extensión de PyRevit, que se instala en
Revit para ejecutar la orden.
Y un sistema de herramientas modulares.
Esto último me parece clave, que no sea
una caja negra.
Esa modularidad es su mayor fortaleza.
Significa que puedes empezar con las herramientas que
ya vienen y luego programar las tuyas propias.
Es una base sobre la que construir.
Y las herramientas que ya existen dan una
idea muy clara de su potencial.
Sí, me he visto la lista y hay
algunas que son muy llamativas.
Por ejemplo, Get Revit Model Info, para obtener
un resumen del modelo.
O Place Family, para colocar familias.
Pero hay una que me ha encantado.
Color Splash.
Un momento, ¿me estás diciendo que con esto
se podría escribir algo como, colorea todos los
muros con resistencia al fuego de 60 minutos
en rojo y los de 90 minutos en
azul?
¿Y lo haría automáticamente?
Porque si es así, eso me habría ahorrado
semanas de revisión manual en proyectos anteriores.
Esa es la potencia de la idea, automatizar
las tareas de auditoría y control de calidad.
Y hay otra aún más poderosa, Execute Revit
Code.
Esta herramienta permite a la IA enviar un
fragmento de código a IronPython y que Revit
lo ejecute directamente.
Eso abre la puerta a una flexibilidad casi
infinita.
Si hay algo que no puedes hacer con
las herramientas predefinidas, le pides a la IA
que escriba el código para hacerlo sobre la
marcha.
Muchos proyectos de código abierto nacen con fuerza
y luego se abandonan en un rincón de
GitHub.
¿Hay alguna señal de que Revit MCP tenga
una comunidad activa detrás que garantice su futuro
o es el proyecto de una sola persona?
Es una pregunta muy pertinente.
Y la respuesta es que parece un proyecto
sólido.
Si exploras la organización Revit-MCP en GitHub, no
solo encuentras la implementación en Python, también hay
repositorios para este mismo protocolo en C Sharp.
El lenguaje nativo de la API de Revit.
Exacto, y en TypeScript.
Esto indica que no es una herramienta aislada,
sino un framework que está siendo impulsado por
una comunidad desde diferentes frentes tecnológicos.
No es el proyecto de una persona, es
un estándar que se está intentando establecer.
Claro, eso le da mucha más robustez.
Pero, seamos realistas, ¿cuál es la barrera de
entrada?
Si una empresa quiere empezar a usar esto,
¿de qué estamos hablando?
¿Puede un BIM Manager con algo de experiencia
en Python ponerse a crear herramientas útiles en
un fin de semana?
Aquí es donde hay que moderar las expectativas.
La flexibilidad tiene un precio.
Aunque el framework facilita mucho las cosas, construir
una herramienta de producción que sea fiable, gestione
bien los errores y sea fácil de usar
para el resto del equipo no es un
proyecto de fin de semana.
Para un desarrollador de Python que no conozca
la API de Revit hay una curva de
aprendizaje y para una experta en Revit que
no domine Python también.
Hablamos de semanas o incluso meses de desarrollo
para crear algo verdaderamente útil y robusto, no
de horas.
Por otro, una caja de herramientas de código
abierto infinitamente flexible, pero que requiere una inversión
de tiempo y conocimiento técnico considerable.
Exacto.
Son dos filosofías que responden a necesidades distintas.
BeamLogic CoplyPilot es un producto para el usuario
final.
Su objetivo es la productividad inmediata.
El valor está en la facilidad de uso
y en no tener que programar.
Revit MCP es un framework para el desarrollador.
Su objetivo es el control y la personalización
total.
El valor reside en su flexibilidad y en
su naturaleza de código abierto.
Usando tu analogía, es la diferencia entre ir
a un concesionario y salir conduciendo un coche
fabricado en serie, que funciona perfectamente para el
90% de los trayectos, o comprar un kit
con el chasis, el motor y las piezas
para pasarte meses en el garaje construyendo un
vehículo de carreras a medida.
Es la analogía perfecta.
Y la elección depende de quién eres.
Para un estudio de arquitectura de 15 personas,
el coche del concesionario, BIMlogic, probablemente tiene todo
el sentido del mundo.
Les permite empezar a beneficiarse de la IA
mañana mismo.
Pero para una multinacional de ingeniería con miles
de empleados y procesos muy estandarizados, la capacidad
de construir sus propias herramientas con el kit
de MCP es fundamental.
Necesitan control sobre sus datos, su propiedad intelectual
y la posibilidad de integrar la IA en
sus flujos de trabajo únicos.
Lo que queda claro es que la integración
de la IA en BIN no es una
solución única que vaya a llegar de repente.
Es un espectro de posibilidades que va desde
estos asistentes conversacionales hasta marcos de desarrollo complejísimos.
El verdadero reto para los profesionales y las
empresas no va a ser tanto aprender a
usar la IA, sino saber analizar sus propias
necesidades para elegir en qué punto de ese
espectro quieren y necesitan estar.
Y eso nos deja con una pregunta de
fondo que es fascinante.
A medida que estas herramientas, tanto las de
usar y listo como las de desarrollo, se
vuelven más potentes y accesibles, ¿cuál será la
habilidad fundamental de los profesionales del sector en
el futuro?
¿Seguirá siendo dominar los miles de comandos y
opciones de un software o se convertirá cada
vez más en el arte de formular las
preguntas correctas a una inteligencia artificial?
Una reflexión muy patente para cerrar.
Recuerden que estos episodios, aunque utilicen voces sintéticas
creadas por Notebook LM, en la selección de
temas y fuentes y en la dirección del
podcast se encuentra un humano, concretamente Julio Pablo
Vázquez.
Si hay algún error, sin duda será humano.
Muchas gracias por acompañarnos.
Y hasta aquí el episodio de hoy.
Muchas gracias por tu atención.
Esto es BIMPRAXIS.
Nos escuchamos en el próximo episodio.
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