Chuyển đổi số và trí tuệ nhân tạo (AI, BIM): Động lực bứt phá cho sáng tác và quản lý kiến trúc

Tóm tắt

Chuyển đổi số đang tác động rõ rệt đến hoạt động sáng tác, triển khai và quản lý kiến trúc. Nếu CAD chủ yếu làm thay đổi phương thức thể hiện bản vẽ; BIM tạo ra cách tiếp cận mới trong tổ chức thông tin công trình; thì trí tuệ nhân tạo (AI) đang tham gia ngày càng sâu vào các công đoạn hình thành ý tưởng, xử lý dữ liệu, khảo sát phương án và hỗ trợ quyết định. Khi AI được kết hợp với BIM và các nền tảng dữ liệu số, quy trình thiết kế có điều kiện chuyển từ mô hình sử dụng dữ liệu để biểu diễn sang mô hình trong đó dữ liệu tham gia trực tiếp vào quá trình phân tích và phát triển phương án.

Nghiên cứu tập trung phân tích quá trình chuyển từ số hóa công cụ sang thay đổi phương thức sáng tác và quản lý; xem xét vai trò tương hỗ của AI và BIM trong các giai đoạn của vòng đời công trình; đồng thời thảo luận các vấn đề liên quan đến năng lực nghề nghiệp, bản quyền, quản trị dữ liệu, trách nhiệm chuyên môn và mức độ phụ thuộc vào công nghệ. Từ kết quả phân tích, bài viết đề xuất khung “AI – BIM – Con người”, trong đó AI đảm nhiệm các chức năng hỗ trợ tạo sinh và phân tích, BIM cung cấp cấu trúc quản lý thông tin, còn KTS giữ vai trò xác lập mục tiêu, lựa chọn, kiểm chứng và chịu trách nhiệm đối với quyết định thiết kế.

Từ khóa: AI; BIM; chuyển đổi số; dữ liệu công trình; kiến trúc; quản lý kiến trúc; sáng tác kiến trúc.

Đặt vấn đề

Lịch sử phát triển của kiến trúc cho thấy công nghệ luôn có ảnh hưởng trực tiếp đến phương thức hành nghề. Sự chuyển đổi từ công cụ vẽ thủ công sang CAD, từ CAD sang mô hình ba chiều và BIM, cũng như sự xuất hiện gần đây của AI tạo sinh, dữ liệu lớn, Digital Twin, thực tế ảo và các nền tảng cộng tác trực tuyến đã mở rộng đáng kể năng lực xử lý thông tin của kiến trúc sư. Những thay đổi này không chỉ liên quan đến phương tiện kỹ thuật mà còn tác động đến cách tiếp cận vấn đề, phương thức biểu đạt và quá trình ra quyết định thiết kế.

AI tạo sinh tiếp tục mở rộng phạm vi tác động của công nghệ đối với thiết kế kiến trúc. Khác với CAD chủ yếu hỗ trợ thao tác thể hiện và BIM tập trung vào tổ chức, liên kết thông tin, AI có thể tham gia vào quá trình khảo sát và phát triển phương án. Thông qua câu lệnh ngôn ngữ tự nhiên, hệ thống có thể tạo nhanh nhiều gợi ý hình ảnh; đồng thời, các mô hình phân tích có thể hỗ trợ xử lý dữ liệu về khí hậu, giao thông, mật độ xây dựng, năng lượng và hành vi sử dụng. Khả năng này làm tăng số lượng thông tin và phương án mà KTS có thể xem xét trong một khoảng thời gian nhất định.

Trong bối cảnh máy tính có thể tạo ra số lượng lớn phương án trong thời gian ngắn, vai trò nghề nghiệp của KTS cần được xem xét lại. Nghiên cứu này cho rằng công nghệ không loại bỏ vai trò của KTS mà làm thay đổi trọng tâm công việc: Từ trực tiếp thực hiện toàn bộ quá trình tạo hình sang xác định vấn đề, thiết lập tiêu chí, đánh giá phương án, kiểm chứng kết quả và chịu trách nhiệm đối với quyết định chuyên môn.

Do đó, chuyển đổi số trong kiến trúc cần được nhìn nhận rộng hơn việc bổ sung phần mềm hoặc thiết bị. Nội dung cốt lõi nằm ở việc tổ chức lại quy trình sáng tác, quản lý thông tin và phương thức hình thành, lưu trữ, chia sẻ tri thức nghề nghiệp.

Đối tượng, mục đích và phương pháp nghiên cứu

Bài viết đặt trọng tâm nghiên cứu là mối quan hệ giữa AI, BIM và dữ liệu số trong quy trình sáng tác và quản lý kiến trúc, đặt trong bối cảnh chuyển đổi số của ngành xây dựng.

Mục tiêu nghiên cứu gồm: Nhận diện những thay đổi của quy trình thiết kế khi AI và BIM được tích hợp; xác định vị trí và trách nhiệm của kiến trúc sư trong môi trường công nghệ mới; trên cơ sở đó đề xuất một khung tiếp cận có thể tham khảo trong đào tạo, hành nghề và quản lý kiến trúc.

Phương pháp nghiên cứu:
(1) Tổng hợp và phân tích tài liệu liên quan đến BIM, quản lý thông tin và AI;
(2) Phân tích tiến trình ứng dụng công nghệ trong thực hành kiến trúc;
(3) So sánh quy trình thiết kế truyền thống với quy trình dựa trên dữ liệu;
(4) Tổng hợp một số kinh nghiệm từ đào tạo và hành nghề;
(5) Sơ đồ hóa các mối quan hệ để xây dựng mô hình AI – BIM – Con người.

Các tài liệu tham chiếu chính bao gồm bộ tiêu chuẩn ISO 19650 về quản lý thông tin BIM và Quyết định 258/QĐ-TTg về lộ trình áp dụng BIM tại Việt Nam [1-4].

Kết quả nghiên cứu: Từ sô hoá công cụ giải trí đến trí tuệ hoá quá trình thiết kế

Quá trình ứng dụng công nghệ trong kiến trúc có thể khái quát thành bốn giai đoạn. Thứ nhất là số hóa hoạt động biểu diễn, CAD thay thế một phần thao tác vẽ thủ công nhưng chưa làm thay đổi đáng kể logic thiết kế. Thứ hai là mô hình hóa không gian, mô hình 3D hỗ trợ nhận thức tốt hơn về hình khối, chiều sâu và tỷ lệ. Thứ ba là mô hình hóa thông tin bằng BIM, mô hình không chỉ chứa dữ liệu hình học mà còn tích hợp thông tin về cấu kiện, vật liệu, quan hệ liên ngành và các dữ liệu cần thiết cho những giai đoạn khác nhau của vòng đời công trình. Giai đoạn thứ tư có thể được xem là quá trình tăng cường năng lực phân tích và hỗ trợ thiết kế bằng AI – Trong khi BIM tập trung mô tả thành phần công trình và cấu trúc thông tin, AI có khả năng hỗ trợ khảo sát các khả năng thiết kế tương ứng với một tập yêu cầu hoặc tiêu chí nhất định. Vì vậy, công nghệ số đang dịch chuyển từ chức năng biểu diễn và lưu trữ sang tham gia nhiều hơn vào quá trình phân tích và hình thành phương án.

Trong sáng tác kiến trúc, hiệu quả của AI không nên đánh giá qua chất lượng hình ảnh tạo sinh. Ý nghĩa đáng chú ý hơn là khả năng mở rộng phạm vi khảo sát phương án. Với quy trình truyền thống, số lượng phương án thường bị giới hạn bởi thời gian, kinh nghiệm và nguồn lực của nhóm thiết kế. AI có thể hỗ trợ tạo hoặc biến đổi nhiều kịch bản hơn, qua đó cung cấp thêm cơ sở để KTS so sánh và lựa chọn theo các tiêu chí chuyên môn.

Theo cách tiếp cận này, quy trình thiết kế có thể chuyển từ việc tập trung sớm vào một phương án sang khảo sát một tập hợp khả năng, sau đó sàng lọc và phát triển phương án đáp ứng tốt hơn các yêu cầu đặt ra. Sự thay đổi này ảnh hưởng trực tiếp đến cách tổ chức tư duy sáng tác.

AI – BIM –Con người: Cấu trúc hợp tác với trong kiến trúc

AI và BIM thường được tiếp cận như hai nhóm công nghệ riêng biệt, song trong quy trình số, chúng có mối quan hệ bổ trợ. BIM tạo lập, tổ chức và duy trì thông tin công trình; AI có thể hỗ trợ đọc, phân tích và khai thác các tập dữ liệu đó. Khi BIM chỉ được sử dụng để dựng hình, tiềm năng của dữ liệu mô hình chưa được khai thác đầy đủ. Ở chiều ngược lại, kết quả do AI hỗ trợ khó đạt độ tin cậy cần thiết nếu dữ liệu đầu vào thiếu cấu trúc, không đồng nhất hoặc không được kiểm soát.

Mối quan hệ này có thể được mô tả theo vòng lặp: BIM → dữ liệu công trình → AI → phân tích/đề xuất → kiến trúc sư → quyết định → cập nhật BIM. Theo đó, mô hình BIM không chỉ là một đầu ra của giai đoạn thiết kế mà còn đóng vai trò nguồn thông tin có thể tiếp tục được cập nhật và khai thác trong thi công, vận hành, bảo trì và cải tạo.

Trên cơ sở đó, bài viết đề xuất mô hình gồm ba thành phần. AI cung cấp các chức năng hỗ trợ tạo sinh, phân tích, mô phỏng, so sánh và dự báo. BIM đảm nhiệm việc tổ chức thông tin, phối hợp liên ngành, kiểm soát phiên bản và duy trì dữ liệu theo vòng đời công trình. Con người, KTS là chủ thể chuyên môn trung tâm, chịu trách nhiệm xác định vấn đề, thiết lập tiêu chí, lựa chọn, kiểm chứng và quyết định.

Có thể khái quát mối quan hệ trên theo ba chức năng: AI mở rộng khả năng xử lý và khảo sát; BIM tạo cấu trúc thông tin; con người xác lập và thẩm định giá trị kiến trúc.

AI + BIM trong vòng đời công trình

Việc kết hợp AI và BIM có ý nghĩa đáng kể ở khả năng duy trì dòng thông tin giữa các giai đoạn của vòng đời công trình. Ở giai đoạn quy hoạch, dữ liệu về địa điểm, khí hậu, giao thông và hạ tầng có thể được tổng hợp để phục vụ đánh giá. Trong thiết kế, AI hỗ trợ khảo sát và so sánh phương án, trong khi BIM tổ chức mô hình và thông tin liên ngành. Ở giai đoạn thi công, dữ liệu BIM có thể liên kết với tiến độ, khối lượng và công tác kiểm soát chất lượng. Khi công trình đi vào vận hành, mô hình tiếp tục có thể được cập nhật bằng dữ liệu thực tế.

Cách tổ chức dữ liệu liên tục tạo điều kiện chuyển một phần hoạt động quản lý từ xử lý sự cố sau khi phát sinh sang phát hiện dấu hiệu bất thường và hỗ trợ can thiệp sớm. Chẳng hạn, dữ liệu vận hành có thể được phân tích nhằm nhận diện mức tiêu thụ năng lượng bất thường, ước tính nhu cầu bảo trì hoặc đối chiếu sai lệch giữa trạng thái thực tế và thông tin thiết kế.

Khi mô hình BIM được liên kết thường xuyên với dữ liệu vận hành, hệ thống có thể phát triển theo hướng Digital Twin. Trong trường hợp này, mô hình số không dừng ở việc mô tả cấu trúc công trình mà còn có khả năng phản ánh trạng thái hoạt động ở thời gian thực hoặc gần thời gian thực.

Kiến trúc sư 5.0: Trở thành người kiến tạo hệ thống

Sự thay đổi của công nghệ đặt ra yêu cầu điều chỉnh cơ cấu năng lực nghề nghiệp. Bên cạnh các kỹ năng truyền thống như vẽ, dựng hình, diễn họa và triển khai hồ sơ, KTS làm việc trong môi trường AI – BIM cần bổ sung tư duy dữ liệu, tư duy hệ thống, năng lực sử dụng và kiểm soát công cụ AI, kiến thức về BIM, phân tích hiệu năng, phối hợp liên ngành và quản lý quy trình số.

Để minh họa sự thay đổi này, bài viết sử dụng bốn mức vai trò: KTS 1.0 – Người vẽ; KTS 2.0 – Người thiết kế; KTS 3.0 – Người quản trị thông tin; KTS 4.0 – Người kiểm soát hệ thống và KTS 5.0 – Người kiến tạo hệ thống. Khái niệm “KTS 5.0” ở đây nhấn mạnh năng lực đặt vấn đề, tổ chức dữ liệu, phối hợp công nghệ, đánh giá nhiều phương án và đưa ra quyết định có trách nhiệm, thay vì cạnh tranh với AI về tốc độ tạo hình.

Yêu cầu trên liên hệ trực tiếp với đào tạo kiến trúc. AI không nên chỉ được giảng dạy như một công cụ phần mềm độc lập mà cần được đặt trong toàn bộ quy trình đồ án: xác định vấn đề → thu thập dữ liệu → phân tích → AI hỗ trợ phát triển phương án → lựa chọn → BIM hóa → mô phỏng → đánh giá → hoàn thiện. Việc đào tạo vì thế cần đồng thời trang bị kỹ năng sử dụng công cụ và năng lực nhận biết, kiểm chứng các giới hạn của kết quả do AI hỗ trợ.

Mô hình chuyển đổi số cho đơn vị kiến trúc

Đối với đơn vị tư vấn kiến trúc, hiệu quả chuyển đổi số phụ thuộc không chỉ vào công nghệ mà còn vào cách tổ chức hoạt động. Có thể xem xét năm nhóm yếu tố nền tảng gồm dữ liệu, con người, quy trình, công nghệ và văn hóa đổi mới.

Về dữ liệu, đơn vị cần từng bước xây dựng thư viện số về mẫu công trình, cấu kiện, vật liệu, tiêu chuẩn, quy chuẩn và dữ liệu dự án; đồng thời quy định rõ quyền truy cập, cập nhật và trách nhiệm quản lý.
Về con người, cần phát triển năng lực BIM, AI, phân tích dữ liệu và phối hợp liên ngành; tùy quy mô tổ chức có thể hình thành nhóm chuyên trách hoặc mạng lưới nhân sự có năng lực hỗ trợ nội bộ.

Về quy trình, cần chuẩn hóa cách triển khai BIM, trao đổi thông tin, kiểm soát phiên bản và kiểm chứng đầu ra do AI hỗ trợ. Việc bổ sung công nghệ chỉ phát huy hiệu quả khi các bước công việc và trách nhiệm liên quan được xác định rõ.

Về công nghệ, việc lựa chọn phần mềm cần dựa trên nhu cầu thực tế và khả năng tích hợp với hệ thống hiện có. Các tiêu chí đáng chú ý gồm tính liên thông, khả năng trao đổi dữ liệu và khả năng mở rộng.
Về văn hóa tổ chức, cần tạo điều kiện cho thử nghiệm có kiểm soát, chia sẻ kinh nghiệm, phân tích sai sót và xây dựng các nguyên tắc sử dụng AI phù hợp với trách nhiệm nghề nghiệp.

Bàn luận: Cơ hội và rủi ro

Khả năng tạo và khảo sát nhiều phương án là một lợi thế của AI, nhưng không đồng nghĩa với việc thay thế phán đoán kiến trúc. Chất lượng kiến trúc không thể quy về tối ưu hóa hình thức hoặc hiệu suất, bởi còn liên quan đến bối cảnh văn hóa, bản sắc, tỷ lệ con người, trải nghiệm không gian và mối quan hệ với địa điểm.

Việc ứng dụng AI đồng thời đặt ra một số rủi ro. Thứ nhất là xu hướng đồng nhất hóa kết quả khi nhiều người sử dụng các công cụ, mô hình và nguồn dữ liệu tương tự. Thứ hai là vấn đề bản quyền, nguồn gốc dữ liệu và phạm vi sử dụng hợp pháp của nội dung đầu vào cũng như kết quả tạo sinh. Thứ ba là khả năng xuất hiện dữ liệu sai hoặc câu trả lời có hình thức thuyết phục nhưng thiếu căn cứ. Trong lĩnh vực kiến trúc, sai sót liên quan đến tiêu chuẩn, kết cấu, công năng, phòng cháy chữa cháy hoặc môi trường có thể ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng và an toàn công trình.
Trong đào tạo, việc phụ thuộc quá sớm vào công cụ tạo sinh có thể làm giảm thời lượng dành cho quá trình tự phân tích, phác thảo, thử nghiệm và phát triển ý tưởng. Vì vậy, việc sử dụng AI cần gắn với yêu cầu giải trình và kiểm chứng: AI có thể hỗ trợ đề xuất, nhưng người học và KTS phải đánh giá cơ sở và tính phù hợp của kết quả.

Từ góc độ quản lý, hiệu quả của việc tích hợp AI – BIM cần được lượng hóa bằng các chỉ số phù hợp, chẳng hạn thời gian xử lý hồ sơ, số xung đột được phát hiện sớm, tỷ lệ tái sử dụng dữ liệu, mức giảm sai sót, hiệu quả năng lượng, chi phí vòng đời và chất lượng quyết định. Việc xác lập chỉ số đánh giá giúp phân biệt chuyển đổi quy trình thực chất với việc đơn thuần gia tăng số lượng công cụ phần mềm.

Từ các phân tích trên, nghiên cứu cho rằng mối quan hệ phù hợp không nên được đặt theo hai cực “AI thay thế KTS” hoặc “AI chỉ là một phần mềm”. Cách tiếp cận hợp lý hơn là mô hình hợp tác giữa AI, BIM và con người, trong đó công nghệ mở rộng năng lực xử lý và tổ chức thông tin, còn trách nhiệm nghề nghiệp và quyết định cuối cùng vẫn thuộc về con người.

Kết luận

Chuyển đổi số đang làm thay đổi đồng thời công cụ và quy trình của ngành kiến trúc. CAD đã chuyển phần lớn hoạt động thể hiện sang môi trường số; BIM tạo nền tảng tổ chức và quản lý thông tin công trình; còn AI đang mở rộng khả năng khảo sát phương án, phân tích dữ liệu và hỗ trợ quyết định thiết kế.

Bài viết đề xuất xem xét AI, BIM và năng lực con người trong một cấu trúc thống nhất: BIM cung cấp cấu trúc thông tin; AI hỗ trợ khai thác, phân tích và tạo sinh trên cơ sở dữ liệu; con người xác lập mục tiêu, đánh giá kết quả và chịu trách nhiệm chuyên môn. Theo cấu trúc này, quy trình thiết kế có thể được tổ chức theo vòng lặp dữ liệu – phương án – kiểm chứng – cập nhật thay cho cách triển khai tuyến tính thuần túy.

Đối với đào tạo và hành nghề, trọng tâm không nằm ở số lượng phần mềm được sử dụng mà ở năng lực làm việc trong môi trường dữ liệu. Theo khái niệm “KTS 5.0” được sử dụng trong bài viết, KTS cần có khả năng đặt vấn đề, tổ chức dữ liệu, phối hợp AI – BIM, đánh giá các phương án và duy trì vai trò quyết định đối với chất lượng, ý nghĩa và trách nhiệm của thiết kế.

Như vậy, giá trị của chuyển đổi số chỉ được hình thành khi công nghệ được tích hợp với tư duy sáng tác, quy trình quản lý và phát triển năng lực con người. AI có thể thay đổi đáng kể cách thức thực hiện một số công việc, nhưng không làm giảm yêu cầu đối với vai trò chuyên môn của KTS – Ngược lại, nó làm tăng yêu cầu về năng lực đánh giá, kiểm chứng và chịu trách nhiệm.

KTS Nguyễn Hoàng Hiệp*
*Khoa Kiến trúc và Quy hoạch, Trường ĐH Xây dựng Hà Nội
(Bài đăng trên Tạp chí Kiến trúc số 08-2026)

---

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Thủ tướng Chính phủ (2021): Quyết định số 127/QĐ-TTg ngày 26/01/2021 về ban hành Chiến lược Quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng Trí tuệ nhân tạo đến năm 2030 – Hà Nội;
[2] Thủ tướng Chính phủ (2023): Quyết định số 258/QĐ-TTg ngày 17/03/2023 về phê duyệt Lộ trình áp dụng Mô hình thông tin công trình (BIM) trong hoạt động xây dựng – Hà Nội;
[3] ISO (2018): “ISO 19650-1:2018 Organization and digitization of information about buildings and civil engineering works, including building information modelling (BIM) – Part 1: Concepts and principles – International Organization for Standardization;
[4] ISO (2018): ISO 19650-2:2018 Organization and digitization of information about buildings and civil engineering works, including building information modelling (BIM) – Part 2: Delivery phase of the assets – International Organization for Standardization;
[5] ISO (2020): ISO 19650-3:2020 Organization and digitization of information about buildings and civil engineering works, including building information modelling (BIM) – Part 3: Operational phase of the assets – International Organization for Standardization;
[6] Tạp chí Kiến trúc (2025): Tạp chí Kiến trúc cập nhật quy định về đăng tải bài nghiên cứu khoa học – 21/10/2025.