Umelá inteligencia sľubuje zrýchlenie navrhovania aj rozšírenie kreatívnych možností. Ako však môže architekt využiť jej potenciál a zároveň si zachovať kritické myslenie a autorskú zodpovednosť, ktoré definujú kvalitný dizajn? Podľa prvého celoodvetvového prieskumu RIBA dnes pracuje s AI už 41 % architektov a očakáva sa, že jej význam bude v najbližších rokoch výrazne rásť. Ján Ťupek z ateliéru GFI hovorí o tom, kde má umelá inteligencia v praxi merateľný prínos, kde zatiaľ zostáva experimentom a ako mení každodenný pracovný proces vo firme.
Umelá inteligencia dnes vstupuje do mnohých profesií. Ako ju vníma architekt Ján Ťupek?
Vnímam ju ako prirodzené pokračovanie digitálnej transformácie, ktorou architektúra prechádza už niekoľko desaťročí, od ručného kreslenia cez CAD (počítačom podporované projektovanie, ktoré umožňuje digitálne vytvárať technické výkresy a modely) až po BIM (Building Information Modeling, teda informačný model budovy prepájajúci 3D model s dátami o materiáloch, konštrukciách a prevádzke) a dnešné generatívne nástroje. Nie je to revolúcia v zmysle náhleho zlomu, skôr ďalší krok v evolúcii spôsobu, akým navrhujeme. Rozdiel je v tom, že tentoraz nejde len o kreslenie alebo modelovanie, ale o prácu s dátami, informáciami a variantnosťou v oveľa širšom rozsahu.
Architektúra je vždy syntézou kontextu, regulácie, ekonomiky, udržateľnosti aj kultúrnej vrstvy mesta. Umelá inteligencia nám pomáha niektoré z týchto vrstiev spracovať rýchlejšie a systematickejšie, no architekt zostáva autorom a nositeľom vízie. Pristupujem k tomu s optimizmom, ale bez naivity. Dôležité je presne rozumieť tomu, čo nástroj robí, a kde sú jeho reálne limity
Používate už dnes AI pri konkrétnych architektonických projektoch?
Áno, a nie len okrajovo. V GFI AI aktívne testujeme a postupne implementujeme do nášho workflowu, ktorý je výrazne postavený na BIM a práci s rozsiahlymi dátovými modelmi. V praxi využívame veľké jazykové modely na automatizáciu kontrolných procesov, napríklad pri práci s regulatívmi, normami či internými checklistami. Veľkú pozornosť venujeme kontrole konzistencie dát naprieč veľkými BIM projektmi.
Zároveň budujeme interných „firemných asistentov“, ktorých cieľom je sprístupniť a systematizovať know-how, ktoré kancelária nazbierala za tridsať rokov pôsobenia. Skúsenosti tak nie sú uzamknuté len v hlavách konkrétnych ľudí, ale stávajú sa súčasťou zdieľanej znalostnej bázy. Paralelne testujeme generovanie pôdorysných variantov a urbanistických štruktúr. Nejde o to, že by AI navrhovala za nás, ide o rozšírenie spektra možností, ktoré vieme preskúmať v rovnakom čase.
V ktorej fáze navrhovania vám AI najviac pomáha v praxi?
Najväčší efekt cítime v dvoch extrémoch procesu. Na začiatku, v analytickej a konceptuálnej fáze, umožňuje AI rýchlo generovať a testovať väčší počet variantov urbanistických štúdií, dispozičných riešení či ďalších alternatív. Mení to kvalitu rozhodovania, pretože pracujeme s reálnym porovnaním širšieho spektra možností. Výrazný prínos však vidíme aj na opačnom konci, pri koordinácii dokumentácie, správe BIM dát a kontrole rozsiahlych informačných modelov. Teda tam, kde ide o poriadok, konzistenciu a minimalizáciu chýb.
Spomeniete si na príklad, keď vám AI reálne uľahčila alebo urýchlila rozhodovanie?
Pri architektonických a urbanistických štúdiách sme dnes schopní otestovať podstatne väčší počet variantov v kratšom čase. To nemení len rýchlosť práce, mení to samotnú kvalitu rozhodovacieho procesu. Namiesto jednej či dvoch alternatív máme pred sebou širšie spektrum možností s jasne pomenovanými parametrami. Rovnako interné LLM nástroje pomáhajú kolegom rýchlo sa orientovať vo firemnej znalostnej báze. Mladší architekti tak získavajú prístup ku kontextu a skúsenostiam, ktoré sa inak odovzdávajú rokmi priamej spolupráce. To má reálny dopad na efektivitu aj kvalitu tímovej práce.
Kde má AI v architektúre najväčší prínos dnes a kde je to zatiaľ skôr experiment?
Merateľný prínos vidím najmä v automatizácii opakujúcich sa kontrolných úloh, v práci s veľkými dátovými modelmi a v komunikácii konceptov prostredníctvom vizualizácií. AI tu šetrí čas a znižuje chybovosť. Experimentálnou oblasťou zostáva samotná architektonická tvorivosť v jej plnej komplexnosti, najmä urbanistické uvažovanie v konkrétnom sociálnom, kultúrnom a historickom kontexte. Umelá inteligencia dokáže napodobňovať vzorce, ale nerozumie miestu v jeho skutočnej komplexnosti. A to je zásadný rozdiel.
Viete AI aj otvorene skritizovať?
Určite. AI je vo svojej podstate retrospektívna, optimalizuje na základe toho, čo už existuje. Skutočne inovatívny návrh však často ide proti prúdu a spochybňuje zaužívané vzorce. To je oblasť, kde je stále rozhodujúca ľudská intuícia a odvaha.
Generované výstupy majú navyše tendenciu byť vizuálne atraktívne, no za touto atraktivitou sa niekedy skrýva absencia hlbšieho zmyslu alebo realizovateľnosti. Ak sa nástroje používajú bez kritického filtra, hrozí riziko uniformizácie architektúry. Preto musí byť architekt stále kurátorom procesu a nie jeho pasívnym používateľom.
Plánujete predstaviť komunikačne zaujímavý koncept vytvorený pomocou AI?
Pracujeme na projektoch, kde AI tvorí integrálnu súčasť procesu, nie ako efektný marketingový prvok, ale ako nástroj s merateľným prínosom. Úprimne povedané, zaujímavejšie než prezentovať „AI projekt“ je ukázať, ako AI konkrétne mení workflow na reálnych stavbách. Ako pomáha pri kontrole, koordinácii a práci s dátami. To je autentickejšie a pre odbornú verejnosť hodnotnejšie. Nejde nám o „AI architektúru“, ale o architektúru, ktorá inteligentne využíva nové nástroje
Ako podľa vás zmení umelá inteligencia prácu architekta o 10 rokov?
Rutinné a koordinačné úlohy budú z veľkej časti automatizované a nepovažujem to za hrozbu, ale za príležitosť. Architekt sa môže viac sústrediť na zmysel, kontext a zodpovednosť voči miestu a ľuďom. Firmy, ktoré dnes systematicky budujú vlastné dátové modely a znalostné bázy, budú mať o desať rokov výraznú konkurenčnú výhodu. Zmení sa aj zloženie tímov, pribudnú profily na pomedzí architektúry a dátovej vedy. Architekt budúcnosti nebude len používateľom nástrojov. Bude to niekto, kto dokáže presne definovať problém, ktorý má AI riešiť. A práve schopnosť správne formulovať otázky bude podľa mňa jednou z kľúčových kompetencií nasledujúcej dekády.
