Kiedy pierwszy raz odpaliłem ChatGPT w biurze projektowym, myślałem głównie o tym, czy pomoże mi szybciej napisać opis techniczny. Skończyło się na tym, że dziś to narzędzie mam odpalone praktycznie cały dzień – obok Revita, przeglądarki i komunikatora z zespołem.

Piszę z perspektywy inżyniera budownictwa, który na co dzień żyje między wizją architekta a realiami wykonawstwa. I właśnie w tym „między” sztuczna inteligencja, a konkretnie ChatGPT (w wersji GPT‑4o), zaczyna mieć sens.

Co ChatGPT (GPT‑4o) faktycznie potrafi w architekturze?

Technicznie ChatGPT to Large Language Model – model przewidujący kolejne słowa na podstawie wzorców z gigantycznych zbiorów danych. Brzmi abstrakcyjnie, ale w praktyce oznacza to, że potrafi:

  • generować teksty: od maila do inwestora po szczegółową specyfikację,
  • analizować dane w formie opisowej,
  • tłumaczyć z „architektonicznego” na język klienta.

I od razu ważne zastrzeżenie: GPT‑4o nie „rozumie” świata. Nie ma pojęcia, jak pachnie świeży beton ani jak się czuje kierownik budowy, gdy architekt zmienia rzut dzień przed wylaniem stropu. Model tylko przewiduje wzorce tekstowe. Dlatego w realistycznych projektach potrzebuje naszego, ludzkiego modelu obiektowego – doświadczenia, znajomości przepisów, wyczucia detali.

Z drugiej strony GPT‑4o dynamicznie „uczy się” nowych zwrotów architektonicznych z kontekstu rozmowy. W praktyce widzę to tak: po kilku sesjach zaczyna lepiej operować terminologią BIM, prefabrykacji czy detali żelbetowych, ale robi to bez emocji i poglądów. W specyfikacjach to ogromny plus – nie miesza opinii z faktami.

Kiedy pierwszy raz poprosiłem ChatGPT o rozpisanie układu funkcjonalnego budynku biurowego dla konkretnego typu najemców, spodziewałem się raczej ogólników. Zamiast tego dostałem całkiem sensowny, uporządkowany program funkcjonalny, który w normalnych warunkach zająłby mi parę godzin rozmów z inwestorem.

ChatGPT w cyklu projektowym – od szkicu do dokumentacji

W całym cyklu projektowym wykorzystuję ChatGPT w kilku powtarzalnych momentach. Najbardziej widać to na samym początku, przy koncepcji.

Zaczynam często od prostego opisu: lokalizacja, budżet, typ użytkownika, uwarunkowania planistyczne. Na tej podstawie proszę model o kilka wariantów: układ funkcjonalny, strefowanie, propozycje relacji między przestrzeniami.

Na Politechnice Wrocławskiej testowano to jeszcze szerzej – ChatGPT tworzył kompletne programy architektoniczne dla różnych typów budynków, integrując kontekst użytkownika, lokalizację i budżet. W praktyce oszczędza to długie godziny na etapach przedprojektowych i symuluje wstępne „wywiady” z użytkownikami.

W kolejnych krokach AI pomaga mi przy:

  • optymalizacji projektu – porównuję warianty pod kątem kosztów, funkcjonalności, zgodności z przepisami;
  • sprawdzaniu ryzyka kolizji z warunkami zabudowy czy lokalnymi wytycznymi;
  • przygotowaniu opisów technicznych i specyfikacji.

Pamiętam projekt, w którym opis techniczny przekroczył 70 stron. Kiedy przerzuciłem część żmudnego przepisywania i układania struktury dokumentu na ChatGPT, odzyskałem półtora dnia pracy, który włożyłem w dopracowanie detali i koordynację z branżystami.

Koordynacja i praca zespołowa

W zespole AI pomaga mi utrzymać spójny język dokumentacji. Korzystam z niego przy:

  • streszczaniu długich raportów branżowych,
  • formułowaniu maili z decyzjami projektowymi,
  • przygotowywaniu notatek z narad w wersji „dla inwestora” i „dla wykonawcy”.

Dzięki temu łatwiej pilnuję, żeby elektryk, architekt i konstruktor mówili o tym samym, nawet jeśli używają innych skrótów myślowych. W jednym z projektów ChatGPT „przetłumaczył” mi bardzo techniczny raport HVAC na język, którym mogłem w 10 minut wytłumaczyć inwestorowi, skąd biorą się różnice w nakładach inwestycyjnych.

Edukacja i praca naukowa

ChatGPT świetnie sprawdza się też w środowisku akademickim – widzę to u studentów, z którymi pracuję. Pomaga im:

  • poukładać strukturę pracy magisterskiej,
  • wygenerować spis potencjalnych zagadnień badawczych,
  • wyszukać słowa‑klucze do literatury (bibliografię trzeba już weryfikować samodzielnie).

⚠ UWAGA: w publikacjach naukowych AI budzi też spore emocje. Coraz częściej w prestiżowych artykułach architektonicznych widać charakterystyczne frazy „rodem z ChatGPT”. Środowisko naukowe słusznie pyta wtedy o autorstwo, rzetelność i etykę. Dlatego w pracach naukowych ja używam AI głównie do porządkowania myśli i struktury, a nie do „pisania za mnie”.

Integracja z BIM, AutoCAD, Rhino i Revit – jak to wygląda w praktyce

Samo klepanie w okno przeglądarki to dopiero początek. Prawdziwa zmiana zaczyna się wtedy, gdy ChatGPT „wchodzi” do środowiska projektowego.

W praktyce korzystam z integracji z takimi narzędziami jak BIM, AutoCAD, Rhino czy Revit, najczęściej przez API lub dedykowane wtyczki. Efekt jest prosty: nie muszę skakać między aplikacjami, żeby:

  • wygenerować opis techniczny na podstawie danych z modelu,
  • stworzyć raport kolizji w przystępnej formie,
  • przygotować zestawienie pomieszczeń czy materiałów w języku zrozumiałym dla inwestora.

Przy jednym z biurowców miałem sytuację, w której zespół BIM wygenerował surowe zestawienia z Revita, a ja użyłem ChatGPT, żeby z tych tabel stworzyć zrozumiały raport dla zarządu – z wnioskami, ryzykami i rekomendacjami. Zajęło to godziny, a nie dni.

GPT‑4o i praca na obrazach – szkice, wnętrza, postprodukcja

Nowa wersja modelu, GPT‑4o, dokłada kolejną warstwę: pracę na obrazach i szkicach. Model potrafi:

  • przetwarzać szkice i zdjęcia wnętrz w czasie zbliżonym do rzeczywistego,
  • generować fotorealistyczne wizualizacje koncepcyjne bez klasycznego renderingu 3D,
  • zmieniać styl, oświetlenie czy materiały na podstawie krótkiego polecenia.

To świetne narzędzie do szybkich koncepcji – na przykład:

„Zamień to wnętrze na styl loftowy z dużą ilością cegły i czarnych akcentów, zachowując układ mebli.”

Wrzucam zdjęcie lub szkic, GPT‑4o interpretuje geometrię i przestrzeń już z prostych form, koloru i zarysów. Po 5–10 sekundach mam nową propozycję aranżacji. Oczywiście nie jest to precyzyjne wymiarowo, dlatego finalnie i tak wracam do klasycznego modelu 3D, ale na etapie rozmowy z klientem takie wizualizacje robią robotę.

Na etapie postprodukcji renderów GPT‑4o potrafi często lepiej niż tradycyjne HDRI manipulować światłem i atmosferą. Jeśli mam podstawowy render wnętrza i chcę uzyskać wieczorny klimat, używam polecenia w stylu:

„Dodaj miękkie światło świec i wieczorną atmosferę do tego zdjęcia wnętrza.”

Efekty dostaję szybciej niż przy zabawie w V‑Rayu czy Coronie, zwłaszcza gdy chodzi tylko o nastrój. Jednocześnie wciąż widzę, że Stable Diffusion zwykle lepiej radzi sobie z dokładnym odwzorowaniem materiałów i detali. Dlatego w praktyce mieszam narzędzia – GPT‑4o do szybkich modyfikacji światła i sceny, inne modele do dopieszczania tekstur.

⚡ PRO TIP: przy integracji z BIM sensownie jest ustalić standard: które dane są „źródłem prawdy” (model), a które są tylko opisem generowanym przez AI. Dzięki temu unikniesz sytuacji, w której specyfikacja „odjedzie” od modelu, bo ktoś poprawił tekst, ale nie ruszył parametrów w BIM.

Bezpieczeństwo i ChatGPT Enterprise

W większych biurach używam ChatGPT Enterprise – głównie ze względu na:

  • ochronę danych projektowych,
  • możliwość centralnego zarządzania dostępami i historią,
  • skalowanie narzędzia na kilka zespołów jednocześnie.

Przy dużym projekcie kubaturowym mam często kilkanaście osób dotykających tego samego fragmentu dokumentacji. Centralne narzędzie AI, które ujednolica styl i strukturę dokumentów, zaczyna wtedy mieć wymierną wartość – mniej poprawek, mniej „autorskich” formatów opisów.

Inżynieria promptów dla architektów – jak „gadać” z AI

Po paru miesiącach pracy z ChatGPT zrozumiałem, że największą dźwignią nie jest samo narzędzie, tylko jakość promptów. Źle zadane pytanie daje ładnie sformatowaną bzdurę.

Kiedyś wrzuciłem modelowi ogólne: „Przygotuj opis techniczny budynku mieszkalnego”. Dostałem piękną, ale kompletnie oderwaną od realiów laurkę. Dopiero gdy doprecyzowałem:

  • lokalizację,
  • standard wykończenia,
  • system konstrukcyjny,
  • założenia energetyczne,

odpowiedź zaczęła przypominać coś, co da się wpasować w realny projekt.

Z czasem wypracowałem sobie prosty schemat: Zadanie, Kontekst, Format, Oczekiwany rezultat.

Zadanie

Tu mówię wprost, czego potrzebuję. Przykłady z mojej praktyki:

  • „Przygotuj wstępny program funkcjonalny budynku szkolnego…”,
  • „Porównaj dwa warianty konstrukcyjne pod kątem kosztów i łatwości wykonania…”,
  • „Zaproponuj trzy alternatywne rozwiązania układu komunikacji pionowej…”.

Kontekst

To wszystko, co normalnie tłumaczyłbym młodszemu projektantowi. W architekturze będzie to:

  • warunki zabudowy,
  • charakterystyka działki,
  • docelowy użytkownik,
  • budżet, standard, styl.

Przykładowo, przy programie funkcjonalnym korzystam często z formuły:

„Stwórz program funkcjonalny dla [typ budynku] uwzględniając [kontekst: lokalizacja, użytkownicy, budżet].”

Model symuluje wtedy coś na kształt serii wywiadów z przyszłymi użytkownikami. W jednym z projektów usługowo‑biurowych pomógł mi wychwycić funkcje, o których inwestor „zapomniał”, a które potem okazały się kluczowe (np. zaplecze socjalne dla dostawców).

Format

Tu definiuję, jak ma wyglądać odpowiedź. Czasem potrzebuję:

  • krótkiego raportu dla zarządu,
  • tabeli do wklejenia w Excela,
  • checklisty wymagań,
  • fragmentu specyfikacji technicznej.

Dlatego doprecyzowuję na końcu promptu zdaniami typu:
„Zapisz wynik w formie tabeli z kolumnami: pomieszczenie, funkcja, powierzchnia, uwagi wykonawcze.”

Oczekiwany rezultat

Tu ustalam poziom szczegółowości i styl. Na przykład:

  • „Użyj języka technicznego odpowiedniego do dokumentacji budowlanej”,
  • „Pisz zrozumiale dla klienta niebędącego inżynierem”,
  • „Podaj maksymalnie 5 wariantów wraz z krótkim komentarzem”.

⚡ PRO TIP: dobrze działa dopisanie „Przyjmij perspektywę inżyniera budownictwa z 10‑letnim doświadczeniem wykonawczym”. Model lepiej wtedy ukierunkowuje treść pod realia budowy, a nie tylko pod „czystą” architekturę.

Konkretne zastosowania w projektowaniu – z czym ChatGPT realnie mi pomaga

Najczęściej korzystam z AI przy burzy mózgów. Gdy inwestor chce „coś innego niż wszyscy”, a jednocześnie mieści się w średnim budżecie, proszę model o kilka koncepcji – z naciskiem na funkcję i prostotę wykonania. To nie zastępuje mojej pracy koncepcyjnej, ale rozsuwa horyzont: widzę opcje, o których może akurat nie pomyślałem o 23:00 po całym dniu na budowie.

Przy większym osiedlu mieszkaniowym użyłem ChatGPT do porównania kilku wariantów układu urbanistycznego pod kątem:

  • nasłonecznienia,
  • relacji prywatne/publiczne,
  • logistyki dojazdu służb technicznych.

Na podstawie tekstowego opisu modelu dużo szybciej przeszliśmy z zespołem przez fazę „czy to ma sens”, zanim zaczęliśmy dłubać w detale w BIM.

Poniżej zostawiam tabelę z przykładami promptów i korzyściami – to jest dokładnie to, z czego korzystam na co dzień:

Obszar zastosowania Przykładowy prompt Korzyści praktyczne Przykładowy projekt
Koncepcja urbanistyczna „Wygeneruj koncepcję parku miejskiego za 500 000 zł” Szybkie warianty projektowe, oszczędność czasu Park miejski
Optymalizacja energetyczna „Przeanalizuj budynek 10-piętrowy w klimacie umiarkowanym” Obniżenie kosztów eksploatacji, poprawa efektywności Budynek mieszkalny
Projektowanie parametryczne „Zmodyfikuj parametry BIM dla elewacji zgodnie z nowymi wymogami” Automatyczne aktualizacje modelu, elastyczność zmian Budynek biurowy
Symulacje predykcyjne „Przeprowadź analizę klimatu dla lokalizacji inwestycji” Przewidywanie wpływu projektu, lepsze decyzje projektowe Różne typy obiektów
Dokumentacja techniczna „Stwórz opis techniczny i specyfikację materiałową” Oszczędność czasu na dokumentowanie, precyzyjne raporty Każdy projekt
Komunikacja z klientem „Przygotuj prezentację koncepcji w języku zrozumiałym dla laika” Lepsza współpraca, klarowność przekazu Każdy projekt

Do tego dochodzą wnętrza. Jeśli klient prosi o szybką wizualizację „tego samego mieszkania, ale w stylu loftowym”, korzystam z GPT‑4o:

„Zamień to wnętrze na styl loftowy z dużą ilością cegły i czarnych akcentów, zachowując układ mebli.”

Wrzucam zdjęcie z aktualnej aranżacji i w kilka sekund mam materiał do rozmowy. Oczywiście finalny projekt wnętrza dopracowuję już w klasycznym 3D, bo tam liczy się centymetr.

Zrównoważona architektura i analizy środowiskowe

Przy projektach, w których ślad węglowy i efektywność energetyczna grają pierwsze skrzypce, AI stała się dla mnie stałym partnerem.

Przykład: budynek 10‑piętrowy w klimacie umiarkowanym. Wrzuciłem do ChatGPT opis:

  • lokalizacji,
  • standardu energetycznego, do którego celujemy,
  • przewidywanych materiałów (np. żelbet + elewacja wentylowana),
  • założeń co do systemu grzewczego i wentylacji.

Model pomógł mi przeanalizować różne strategie:

  • zmianę orientacji bryły,
  • inne proporcje przeszkleń,
  • alternatywne warstwy przegrody z innymi materiałami.

Oczywiście końcowe obliczenia energetyczne robi się już specjalistycznymi narzędziami, ale ChatGPT świetnie działa na etapie wstępnego przesiewu pomysłów – odrzuca to, co z góry wygląda źle, i podpowiada kierunki, w które warto pójść głębiej.

Przy jednym z projektów mieszkaniowych AI zasugerowała zmiany w układzie loggii i balkonów pod kątem komfortu termicznego użytkowników. Nie była to gotowa dokumentacja, ale punkt wyjścia do rozmowy z architektem, który tę koncepcję dopracował.

Dzięki analizie danych klimatycznych i społecznych model pomaga też przewidzieć wpływ projektu na otoczenie:

  • jak zmieni się mikroklimat,
  • jak użytkownicy będą korzystać z przestrzeni,
  • gdzie może powstać konflikt między funkcją a sąsiedztwem.

Ja traktuję to jako dodatkową warstwę „checklisty środowiskowej”, a nie wyrocznię. Finalna decyzja jest po mojej stronie.

Ograniczenia, halucynacje i dylematy etyczne

Teraz część mniej „magiczna”, ale absolutnie kluczowa.

Model językowy bywa przekonujący, ale w błędzie. To, co w świecie AI nazywamy halucynacjami, w świecie budowy może oznaczać realne ryzyko.

Miałem sytuację, w której ChatGPT zaproponował rozwiązanie detalu ściany działowej w oparciu o nieistniejący już system producenta – opis wyglądał świetnie, ale gdybym bezrefleksyjnie wrzucił to do dokumentacji, wykonawca na budowie miałby pełne prawo mnie „docenić”.

Dlatego każde rozwiązanie z AI:

  • porównuję z własnym doświadczeniem,
  • weryfikuję w aktualnych katalogach/podręcznikach,
  • sprawdzam pod kątem lokalnych przepisów.

Z punktu widzenia teorii – GPT‑4o nie rozumie ani słów, ani rzeczywistości. Przewiduje kolejne tokeny tekstu na podstawie wzorców. To ok, o ile pamiętam, że za liczby i odpowiedzialność odpowiadam ja, nie model.

Etyka i autorstwo

W architekturze dochodzi do tego kwestia autorstwa projektu. Coraz częściej widzę w publikacjach i opisach projektów fragmenty brzmiące jak żywcem wyjęte z ChatGPT. W prestiżowych czasopismach architektonicznych już wywołało to dyskusje – na ile taki tekst jest jeszcze „autorski”, a na ile to składanie elementów generowanych przez AI.

W mojej pracy przyjąłem prostą zasadę:

  • AI może pomagać mi układać myśli,
  • nie oddaję jej finalnej formy koncepcji ani kluczowych decyzji projektowych.

Co ciekawe, to że ChatGPT jest „pozbawiony emocji” i nie ma poglądów, bywa zbawienne przy specyfikacjach. Kiedy potrzebuję bardzo precyzyjnego, neutralnego opisu materiału czy technologii, model trzyma się faktów – o ile dostanie dobry kontekst.

⚠ UWAGA: frazy charakterystyczne dla ChatGPT coraz częściej pojawiają się w tekstach naukowych i projektowych. Dobrze jest mieć własny filtr stylistyczny – poprawić, przepisać po swojemu, a przede wszystkim: wziąć odpowiedzialność za to, co finalnie ląduje pod naszym nazwiskiem.

Jak mądrze wdrożyć ChatGPT w pracowni architektonicznej

W kilku biurach, z którymi współpracuję, wdrażaliśmy ChatGPT etapami. Chaos, który powstaje przy rzuceniu całego zespołu na „nową zabawkę”, potrafi zabić entuzjazm w tydzień.

Ja zwykle zaczynam od małego pilotażu:

  • wybieram 1–2 projekty,
  • definiuję konkretne zadania dla AI (np. opisy techniczne, streszczenia, warianty koncepcyjne),
  • angażuję 2–3 osoby, które mają ochotę eksperymentować.

Po miesiącu widać, co realnie działa, a co jest sztuką dla sztuki. Pamiętam jedno biuro, gdzie na początku wszyscy chcieli generować „ładne maile”, a po kilku tygodniach wyszło, że prawdziwą wartością jest automatyzacja fragmentów dokumentacji.

Szkolenie i standardy

Drugi krok to szkolenie zespołu z inżynierii promptów. Bez tego model będzie produkował dużo ładnych, ale przeciętnych odpowiedzi. Na warsztatach ćwiczymy:

  • jak formułować zadania,
  • jak dodawać kontekst,
  • jak ustalać format i rezultat,
  • jak odróżniać sensowne odpowiedzi od halucynacji.

Równolegle tworzę proste standardy korzystania z AI:

  • w jakich sytuacjach używamy ChatGPT,
  • jak oznaczamy fragmenty generowane (np. w dokumentach roboczych),
  • kto odpowiada za weryfikację merytoryczną.

W jednym biurze wprowadziliśmy nawet prostą stopkę wewnętrzną w plikach roboczych: „Fragment opracowany przy wsparciu AI – zweryfikowany przez [imię]”. Brzmi biurokratycznie, ale szybko uspokaja pytania o odpowiedzialność.

Skalowanie

Dopiero po udanym pilotażu rozszerzam użycie na kolejne zespoły i projekty. W praktyce AI najlepiej „chwyta” tam, gdzie:

  • jest dużo powtarzalnego tekstu,
  • projekty są złożone i wymagają częstej koordynacji,
  • zespół ma otwartą głowę, ale docenia też procedury.

Czy ChatGPT zastąpi architekta? I kilka praktycznych odpowiedzi

To pytanie słyszę regularnie przy kawie na budowie: „To teraz AI nas wszystkich zwolni?”.

Z mojej perspektywy – nie. Na dziś technologia:

  • nie ma odpowiedzialności prawnej,
  • nie rozumie lokalnego kontekstu społecznego i kulturowego tak jak człowiek,
  • nie podejmuje autonomicznych decyzji projektowych w sensie, w jakim robi to doświadczony architekt czy inżynier.

Za to świetnie wspiera:

  • fazy koncepcyjne (burza mózgów, warianty),
  • analizy (energetyczne, funkcjonalne, organizacyjne),
  • dokumentację (opisy, raporty, komunikacja z klientem i wykonawcą).

Jeśli chodzi o integrację z oprogramowaniem, odpowiedź z mojego doświadczenia jest dość prosta:
korzystam z API OpenAI i wtyczek, które pozwalają:

  • wymieniać dane między ChatGPT a Revit/AutoCAD/Rhino/BIM,
  • generować opisy i raporty bez wychodzenia z programu,
  • automatycznie przetwarzać zestawienia na czytelne raporty.

To nie jest jeszcze „magiczne” dwukierunkowe sprzężenie, ale już dziś oszczędza mi godziny klikania.

Jeśli pytasz o wyzwania użycia ChatGPT w projektowaniu, zebrałbym je tak:

  • ograniczone rozumienie lokalnego kontekstu i przepisów,
  • ryzyko halucynacji i błędów interpretacyjnych,
  • dylematy etyczne wokół autorstwa i transparentności,
  • konieczność stałej weryfikacji przez człowieka.

Przy jednym projekcie AI zasugerowała rozwiązanie, które na pierwszy rzut oka wyglądało OK, ale kompletnie ignorowało specyfikę polskich przepisów ppoż. To był dobry sygnał ostrzegawczy dla zespołu: AI nie zna Rozporządzenia, zna tylko teksty, które mu ktoś kiedyś pokazał.

Podsumowanie – ChatGPT jako nowe narzędzie w arsenale architekta

Po kilku latach używania AI w projektowaniu mogę powiedzieć jedno: to nie jest moda, tylko kolejny „must‑have” w narzędziowni architekta i inżyniera – obok BIM, dobrej kreski i telefonu do kierownika budowy.

ChatGPT:

  • wzmacnia kreatywność w fazach koncepcyjnych,
  • przyspiesza analizy i porządkuje dane,
  • odciąża przy dokumentacji i komunikacji,
  • pomaga projektować bardziej zrównoważone, energooszczędne obiekty.

W połączeniu z BIM i nowoczesnymi metodami pracy widzę w nim naturalne rozszerzenie procesu projektowego. Celem pozostaje dla mnie to samo: projekt, który da się zbudować – technicznie, finansowo i organizacyjnie.

AI nie zastąpi zdrowego rozsądku ani doświadczenia z budowy, ale jeśli nauczysz się z nią sensownie rozmawiać, bardzo szybko poczujesz, że projektuje się… po prostu łatwiej.