Kort fortalt: AI har gått fra å være en nyhet til å prege hver kaffepause i byggebransjen. Det avgjørende spørsmålet er ikke lenger om verktøyene fungerer, men hvor prosjektdataene dine havner når du først tar dem i bruk. For de fleste BIM-team har det svaret nettopp flyttet fra IT-avdelingens bord til deres eget.
«Alle i rommet ville ha AI. Ingen ville laste opp til den.», BIM-koordinator, Stuttgart
For et år siden sto AI knapt på agendaen i rommene våre. Den siste måneden spiste det opp hver kaffepause, og spørsmålet som kommer omtrent ti sekunder etter enhver demo, er ikke om verktøyene fungerer. Det er hvor dataene dine havner når du først begynner å bruke dem. For de fleste team har det svaret nettopp flyttet fra IT-avdelingens bord til ditt.
Den siste måneden har Catenda-teamet vært i Paris, Vilnius og Stuttgart: på messegulvet under BIM World, i et fullstappet rom i Litauen, og 150 meter opp på utsiktsplattformen i TV-tårnet i Stuttgart. Rommene og drinkene var forskjellige på hvert arrangement, men én samtale kom stadig tilbake uansett hvor vi dro.
Velkommen tilbake til Common Ground. Som før finnes dette nyhetsbrevet for å dele det vi hører fra BIM-fagfolk rundt om i Europa, ikke for å promotere det vi selv driver med.
Folk var ikke mot AI for et år siden; de fleste hadde bare ikke sett noe konkret nok til å danne seg en reell mening den ene eller andre veien. Nå har samtalen delt seg.
Noen team, som regel de med høy digital modenhet, stiller skarpe spørsmål:
De andre teamene er et annet sted. De har sett demoene og vet at noe er på vei, men de vet ennå ikke hvordan det påvirker hverdagen deres, og derfor er de usikre på hva de skal spørre om.
Hvor havner dataene? For et år siden endte det spørsmålet i en supportsak. I dag ligger det på BIM-lederens bord, og svaret er ditt å vite, ikke IT-avdelingens.
For hovedentreprenører finnes det et ekstra lag: det egentlige spørsmålet er ikke hvor du kan legge prosjektdata, men hvor oppdragsgiveren vil tillate at de havner.
Når du vurderer en AI-integrasjon, kommer fire spørsmål først:
De tre første er et minimum. Det fjerde er som regel det som avgjør om et pilotprosjekt blir noe av. For hovedentreprenører under strenge konfidensialitetsvilkår avgjør det ofte hva som er mulig, før noen teknisk vurdering i det hele tatt begynner.
De fleste kontrakter sier foreløpig ingenting om AI-behandling, og da er den tryggeste hovedregelen å anta at ingenting er tillatt med mindre det uttrykkelig er godkjent.
Denne delen dukker sjelden opp i demoen, men det er den som avgjør om et pilotprosjekt noen gang kommer ut av sandkassen. Klarer ikke en leverandør å svare tydelig på ett av disse fire spørsmålene, bør du regne det som et nei til du har fått et klarere svar.
Mønsteret vi ser at team lander på, er Model Context Protocol (MCP), i hvert fall foreløpig.
Hva er MCP? Model Context Protocol er en åpen standard som lar deg koble AI-verktøy til de eksisterende systemene dine, som CDE-en din. Det betyr at du kan velge modellen som allerede er godkjent av IT og av oppdragsgiverne, enten det er Copilot, Claude, Gemini eller noe annet. Det passer naturlig sammen med hvordan vi tenker om BIM- og datakoordinering og de åpne standardene bak den åpne veien.
Poenget er kontroll: MCP skiller modellen fra koblingen, slik at modellen blir en utskiftbar komponent i stedet for et valg som låser deg inne.
I fjor var det OpenAI, i år handler alt om Claude. Den modellen som topper benchmarkene dette kvartalet, gjør det kanskje ikke neste. Det er ikke en grunn til å vente, det er en grunn til å slutte å shoppe rundt.
De ledende modellene forbedrer seg alle raskt, men avstanden mellom dem er mindre enn avstanden mellom å ha IT-godkjenning og ikke ha det. Har organisasjonen din allerede fått på plass en bedriftsavtale med én leverandør, så bruk den. Seks måneder med lobbyvirksomhet for en ny godkjenning fordi en modell scorer to prosent høyere, er seks måneder du kunne ha brukt på å lære hva AI faktisk gjør med arbeidsflytene dine.
Verktøyene demonstreres og pilotprøves i stor grad, men innføringen bremses mindre av kapasitet enn av dataforvaltning. På de siste BIM-arrangementene i Paris, Vilnius og Stuttgart var det gjentakende hinderet ikke om AI fungerer, men usikkerhet rundt hvor prosjektdataene havner når de først tas i bruk.
Fire spørsmål kommer først: hvor dataene behandles, hvem som kontrollerer modellen, hva som skjer med inndataene dine etter at økten er over, og hva oppdragsgiverens kontrakt tillater. Klarer ikke en leverandør å svare tydelig på ett av disse, bør du regne det som et nei til de kan.
Den har flyttet seg fra IT til BIM-lederen. For et år siden var det en supportsak; i dag ligger den hos den som kjører modellene. For hovedentreprenører er den bindende begrensningen ofte oppdragsgiverens kontrakt, ikke interne retningslinjer.
MCP er en åpen standard for å koble AI-verktøy til eksisterende systemer, som et felles datamiljø (CDE). Den lar team koble på hvilken som helst modell som allerede er godkjent av IT og oppdragsgivere, Copilot, Claude, Gemini eller en annen, uten å bygge integrasjonen på nytt hver gang modellen byttes.
Nei. Avstanden mellom de ledende modellene er mindre enn avstanden mellom å ha IT-godkjenning og ikke ha det. Har organisasjonen din allerede godkjent én leverandør, så bruk den, og bruk tiden på å lære hva AI gjør med arbeidsflytene dine, i stedet for å lobbe for et alternativ som scorer marginalt høyere.
BIM-innføringer feiler sjelden i starten. De stopper opp senere, i bølgedalen der arbeidsmengden har økt, men gevinsten ennå ikke har kommet. Hvorfor innføring stopper opp, og to feltestede grep for å komme videre: beskytt ildsjelene dine og iscenesett «aha»-øyeblikkene.
Les artikkelenI mars 2022 ble Catenda (Norge), Ingecid (Spania) og Createc (Storbritannia) tildelt den store og langsiktige avtalen om å levere programvare og tjenester for dekommisjonering og avfallshåndtering til Norsk nukleær dekommisjonering (NND). Sammen opprettet de tre selskapene konsortiet ICCircle.
Les artikkelen