Doar 6% din birourile de arhitectură folosesc constant AI. Vezi cum un model AI-first reduce de 6 ori timpul de autorizare și schimbă regulile jocului pe șantier.
De ce întârzie arhitectura la digitalizare, în timp ce șantierele explodează de proiecte?
În 2025, doar 6% dintre firmele de arhitectură folosesc constant inteligență artificială în lucru, deși presiunea pe termene, costuri și resurse e mai mare ca oricând. În același timp, companiile de construcții din România se luptă cu întârzieri, lipsă de personal calificat și cerințe tot mai stricte de urbanism și siguranță.
Realitatea? Cine nu își digitalizează proiectarea și planificarea în următorii 2-3 ani își taie singur din marjă. Nu pentru că „e la modă AI”, ci pentru că deciziile lente și proiectele incoerente se traduc direct în bani pierduți pe șantier.
Modelul Cedar – una dintre primele firme AI-first de arhitectură – arată foarte clar ce înseamnă să gândești designul ca un sistem, nu doar ca un șir de planșe PDF. Și, mai important pentru noi, arată ce pot câștiga dezvoltatorii și constructorii din România dacă forțează, din proprie inițiativă, adopția AI în zona de proiectare și planificare.
În acest articol, parte din seria „AI în Construcții și Infrastructură: Digitalizarea Șantierelor”, intrăm direct în miezul problemei:
- de ce arhitectura e blocată în trecut,
- cum arată un proces AI-first cap-coadă,
- ce înseamnă asta pentru costuri, autorizare și execuție,
- și cum poate începe, concret, o firmă românească să facă tranziția.
Unde se blochează azi arhitectura: mult PDF, puțin date
Blocajul nu e tehnic, e de mindset și organizare. Datele citate de American Institute of Architects sunt simptomatice:
- doar 6% folosesc regulat AI;
- 53% au „experimentat”, dar nu l-au integrat în procese;
- restul funcționează practic ca în 2005, cu câteva unelte noi pe post de „bonus”.
Cele mai folosite unelte AI sunt, de fapt, periferice:
- chatboți de tip LLM – 79%;
- generatoare de imagini – 50%;
- analiză text/gramatică – 45%;
- asistenți pentru ședințe și transcriere – 25%.
Zona care chiar doare pentru un dezvoltator sau antreprenor general – fezabilitate, design de ansamblu, modelare 3D, optimizare de costuri și fazare – e abia atinsă:
- AI pentru design: 13%;
- AI pentru 3D modeling: 9%.
De ce refuză industria să accelereze?
Motivele declarate sunt familiare oricărui manager de proiect:
- „nu avem timp acum să ne apucăm de AI” – 52%;
- frică de pierdere a controlului: acuratețe, autenticitate – 49%;
- securitatea datelor – 40%;
- dezinteres sau cinism – 39%;
- prejudecăți de genul „AI strică arhitectura” – 20%.
Adevărul e că arhitectura e greu de standardizat:
- fiecare primărie are propriile reguli de urbanism,
- fiecare teren vine cu constrângeri de topografie, rețele, exproprieri,
- fiecare dezvoltator are alt model de business și altă marjă țintă.
Dar aici intervine AI-ul bine gândit: nu ca „generator de poze frumoase”, ci ca motor care înghite aceste complexități și le transformă în scenarii clare de decizie.
Ce face diferit o firmă AI-first: cazul Cedar
Cedar se definește ca „o firmă de arhitectură în cadrul unei companii de tehnologie”. Diferența majoră nu e în titlu, ci în felul în care este gândit întregul flux de lucru.
1. Fezabilitate cu AI: ce durează săptămâni devine muncă de minute
În mod clasic, un studiu de fezabilitate pentru un nou ansamblu rezidențial sau mixt durează:
- 2–4 săptămâni pentru colectare de date,
- încă pe atât pentru iterații cu primăria și dezvoltatorul.
Cedar folosește:
- date GIS, date municipale, reglementări de urbanism;
- un model AI de planning care generează instant scenarii de ocupare și înălțimi, POT/CUT, retrageri, parcaje etc.
Rezultatul: un set de scenarii conforme cu reglementările în câteva minute, nu în jumătate de lună. Pentru un dezvoltator sau constructor, asta înseamnă:
- poți testa 5-10 variante de business (mix de apartamente, funcțiuni, suprafețe) într-o săptămână;
- negociezi finanțarea pe cifre concrete, nu pe „schițe aproximative”;
- reduci riscul de a descoperi târziu că proiectul nu se susține economic sau urbanistic.
2. Design generativ bazat pe date, nu pe „inspirația de luni dimineață”
Când un scenariu e validat ca fezabil, AI-ul Cedar intră în etapa de generare și adaptare de modele de clădiri:
- ține cont de topografie, vegetație existentă, culoare de inundații;
- adaptează tipuri de locuințe dintr-un catalog de produse reutilizabile;
- urmărește indicatori de eficiență: suprafețe utile, circulații, costuri de structură.
Vishal Vaidhyanathan, inginer responsabil de sistemele generative și AI, rezumă:
„Am construit un catalog de produse reutilizabile. Tipurile de locuințe devin repetabile, dar adaptabile condițiilor locale. Timpul de autorizare s-a redus de până la 6 ori față de media industriei.”
Exact asta lipsește multor proiecte din România:
- tipologii optimizate, care s-au dovedit eficiente în mai multe proiecte;
- dar flexibile pentru regimul local de înălțime, orientare, vecinătăți, norme ISU sau de parcare.
3. Documentație pentru autorizare generată automat
Unul dintre cele mai dureroase blocaje de pe șantier e „așteptăm actualizarea proiectului”. Fie că vorbim de DTAC, PTh sau detalii de execuție, fiecare revizie manuală consumă zile întregi.
Cedar folosește AI ca să automatizeze mare parte din documentația bazată pe reguli:
- planșe standardizate;
- legături între plan, secțiuni, fațade;
- verificări de conformare cu coduri și reglementări.
Arhitecții nu dispar din proces, dar își mută atenția de la „redesenat aceeași secțiune a suta oară” la:
- decizii de design,
- coordonarea cu inginerii de structură și instalații,
- optimizarea experienței utilizatorului final.
Pentru antreprenorul general și pentru dezvoltator, traducerea e simplă: mai puține erori de coordonare = mai puține reparații în șantier și mai puține claim-uri.
De ce contează asta pentru șantierele din România
În contextul românesc, adoptarea unui model AI-first în arhitectură nu e doar un moft tehnologic. E o armă competitivă foarte clară.
1. Accelerarea autorizării și a startului de șantier
Dacă o firmă ca Cedar reușește să reducă timpul de autorizare de până la 6 ori, gândiți-vă ce ar însemna asta pentru:
- proiectele mari de rezidențial în periurban (Ilfov, Cluj, Timiș);
- proiecte mixte care stau blocate în PUZ-uri complicate;
- dezvoltări public-private unde fiecare lună de întârziere înseamnă costuri suplimentare la finanțare.
În România, foarte multe șantiere rămân „pe loc” luni întregi din cauza clarificărilor de proiect. Un flux AI-first înseamnă:
- mai puține iterații cu autoritățile, pentru că proiectul respectă de la început zona de reglementare;
- capacitate de reacție rapidă la modificări de cerințe (ex: schimbare de funcțiune la parter din comercial în servicii);
- documentații coerente, ușor de verificat de către verificatori și autorități.
2. Planificare BIM mai inteligentă și șantiere mai sigure
Seria „AI în Construcții și Infrastructură: Digitalizarea Șantierelor” vorbește mult despre monitorizare automată a siguranței și optimizarea resurselor. Toate acestea pleacă de la un adevăr simplu:
un șantier e cu atât mai sigur și mai eficient cu cât proiectul din spate e mai clar, mai coerent și mai bine structurat în date.
Un proces AI-first în arhitectură înseamnă:
- modele 3D și BIM cu reguli clare în spate, nu doar „geometrie frumoasă”;
- posibilitatea de a conecta designul direct la sisteme de planificare de șantier, logistică și aprovizionare;
- loc pentru integrarea de AI pentru detecția conflictelor (clash detection), simulări de fazare, chiar evaluare de riscuri de siguranță.
De aici apar câștigurile pe care le simte direct antreprenorul:
- mai puține improvizații pe șantier;
- mai puține situații de „nu bate proiectul cu realitatea”;
- echipe mai bine coordonate, cu roluri clare și secvențiere a lucrărilor.
3. Arhitectură scalabilă, costuri mai predictibile
Un alt avantaj major al modelului Cedar este scalarea:
- dacă ai un catalog de tipologii testate,
- dacă ai reguli clare de adaptare la teren și reglementări,
- poți „replica” proiecte reușite în mai multe orașe.
Pentru dezvoltatorii care construiesc în serie – cartiere de case, duplexuri, ansambluri de blocuri – asta înseamnă:
- costuri mai ușor de estimat pentru fiecare nou amplasament;
- posibilitatea de a standardiza relația cu furnizorii de materiale și cu antreprenorii;
- șantiere care învață din proiectele anterioare, nu o iau de la zero de fiecare dată.
Mindset-ul necesar: de la „desen frumos” la „sistem inteligent”
Adoptarea AI în arhitectură nu se reduce la cumpărat licențe sau instalat un nou plug-in de BIM. E, înainte de orice, o schimbare de mentalitate.
Câteva idei cheie pe care le subliniază Cedar și pe care le văd esențiale și pentru piața din România:
1. Gândește în sisteme, nu în planșe
Vishal Vaidhyanathan o spune clar:
„Trebuie să gândim în sisteme, nu doar în desene. Să întrebăm ‘care e logica din spatele designului?’, nu doar ‘cum arată?’.”
Asta înseamnă, practic:
- să definești reguli: cum se generează o scară de bloc, cum se distribuie apartamentele pe nivel, cum se dimensionează balcoanele;
- să creezi tipare reutilizabile și să lași AI-ul să combine și să adapteze aceste tipare;
- să consideri fiecare proiect nou ca pe o ocazie de a îmbunătăți sistemul, nu doar un contract care „trebuie livrat”.
2. AI ca infrastructură, nu ca „gadget cool”
Nate Peters, co-fondator și CTO Cedar, rezumă foarte bine direcția:
„Viitorul arhitecturii cu AI este bazat pe date. Designul inteligent e integrat direct în sistemele digitale care leagă reglementările, designul și construcția.”
Pe românește: AI-ul nu e un buton la finalul procesului, e scheletul pe care stă întregul flux:
- de la citirea regulilor de urbanism,
- la generarea scenariilor de fezabilitate,
- la optimizarea pentru costuri și execuție,
- la integrarea cu șantierul și monitorizarea performanței în timp.
Firmele care vor prospera nu vor fi neapărat cele cu „cea mai spectaculoasă randare”, ci cele care:
- știu să-și curețe și structureze datele;
- își construiesc propriile unelte interne (chiar mici, la început);
- reușesc să facă legătura directă între deciziile de design și impactul lor în șantier.
3. Automatizează sarcinile repetitiv-tehnice, păstrează judecata de design
Există o teamă legitimă în rândul arhitecților: că AI-ul va „anula” rolul creativ. Modelul Cedar arată, de fapt, opusul:
- AI-ul preia munca repetitivă, bazată pe reguli;
- oamenii se concentrează pe sens, experiență, integrare urbană și calitate a spațiului.
Pentru dezvoltatori și constructori, acesta e un mesaj crucial: AI-ul nu înlocuiește arhitectul bun, îl amplifică. Dar îl și forțează să se concentreze pe partea în care aduce cu adevărat valoare.
Cum poate începe o firmă românească tranziția spre AI-first
Nu ai nevoie să fii „Cedar din prima zi”. Dar ai nevoie să începi intenționat, nu haotic. Un traseu realist pentru birouri de arhitectură, dezvoltatori și constructori ar putea arăta așa:
Pasul 1: identifică fluxurile repetitive unde se pierde timp
Exemple concrete, văzute constant în proiecte din România:
- generarea variantelor de compartimentare pentru același tip de apartament;
- verificarea manuală a conformării cu POT/CUT și retrageri;
- actualizarea planșelor la fiecare schimbare minoră de cerințe;
- extragerea listelor de cantități pentru oferte preliminare.
Listează aceste fluxuri, estimează câte ore de lucru pe lună înghit și începe cu 1–2 dintre ele.
Pasul 2: construiește unelte mici care elimină fricțiunea
Nu e nevoie de un mega-sistem din prima. De multe ori, un script simplu, un mic model AI sau o automatizare în softul de proiectare rezolvă 80% din problemă.
Ce funcționează în practică:
- reguli automate în modelul BIM care verifică indicatorii urbanistici;
- șabloane parametrice pentru tipuri de apartamente sau case;
- un asistent AI intern care generează variante de organizare a amplasamentului pe baza unor parametri cheie.
Pasul 3: documentează ce câștigi și scalează
Dacă nu măsori, ai doar impresii. Măsoară:
- câte ore economisești per proiect;
- câte iterații în minus cu beneficiarul sau cu autoritățile;
- câte erori de proiectare se reduc.
Apoi:
- standardizează ce a mers bine;
- instruiește echipa, nu lăsa AI-ul doar în mâinile „omului de tehnic”;
- conectează aceste unelte la procesele de planificare de șantier, ofertare și achiziții.
Concluzie: ori construim acum infrastructura digitală, ori plătim scump haosul de pe șantier
Seria „AI în Construcții și Infrastructură: Digitalizarea Șantierelor” are un mesaj recurent: șantierul inteligent începe cu proiectul inteligent. Fără arhitectură și planificare AI-driven, orice monitorizare sau optimizare pe șantier rămâne doar un plasture pe o rană mai adâncă.
Modelul AI-first al Cedar arată că:
- timpul de autorizare poate scădea de până la 6 ori;
- scenariile de business pot fi testate rapid, pe cifre, nu pe presupuneri;
- documentațiile pot deveni mai coerente, iar șantierele – mai sigure și mai predictibile.
Întrebarea nu mai este „va intra AI în arhitectură și construcții?”, ci „cine va profita primul și cine va rămâne blocat în șantierele lente și imprevizibile?”.
Dacă ești dezvoltator, antreprenor general sau conduci un birou de proiectare, merită să îți pui azi o întrebare incomodă:
cât te costă, în bani și în reputație, faptul că proiectele tale nu sunt încă AI-first?
Răspunsul sincer la întrebarea asta poate fi primul pas spre un portofoliu de proiecte mai sigure, mai rapide și mai profitabile în următorii ani.