.png)
Tekoäly mullistaa tietomallien käytön ja samalla myös tietomallikoordinoinnin tulevaisuuden.
Vaikka tietomalleja käytetään enenemissä määrin Suomen rakennusteollisuudessa, niin väitämme, ettei tietomallikoordinaattoriksi kannata ruveta ainakaan perinteisessä mielessä. Nykyäänhän tietomallikoordinaattorit ratkovat tietomallien yhteensopivuuksia – eli etsivät tietomalleista virheitä ja istuvat eri suunnittelualojen asiantuntijoiden kanssa yhteensovituspalavereissa ja keskustelevat, mitä talotekniikan putkia voidaan siirtää mihinkin. Voisi luulla, että tätä työtä tulee tulevaisuudessa lisää, kun tietomalleilla suunnitellaan entistä enemmän hankkeita, mutta tosiasiassa yhteensovitustyö tulee katoamaan lähes olemattomiin, sillä tekoäly hoitaa yhteensovituksen.
Väitteemme ei ole tieteiskirjallisuutta, vaan nykypäivää: ensimmäiset tekoälyn suorittamat yhteensovitukset on jo suoritettu Yhdysvalloissa. Siellä Brett Youngin suunnittelualgoritmi ratkoo talotekniikan yhteensopivuuksia. Tämä on toki siunaus yhteensovituspalavereissa istuville kollegoilleni, mutta samalla vaatii rakennusalan toimijoilta (jälleen) uutta osaamista.
Brett Youngin tekoälyalgoritmi ratkoi 12 tunnissa optimaaliset reitit rakennuksen talotekniikalle 12 miljoonan eri version joukosta.
Mitä siis tietomallikoordinaattorit tekevät tulevaisuudessa? Villi (ja todennäköisesti ihan pieleen arvattu) veikkauksemme on, että tietomallikoordinaattorien tehtävänä on valvoa algoritmin työtä ja valita sen tarjoamista vaihtoehdoista paras ja hioa sitä. Tämän takia kolleganikin joutunevat tulevaisuudessakin istumaan yhteensovituspalavereissa – mutta selkeästi harvemmin.
Toisaalta heidän vastuulleen saattaa tulla koko hankkeen tietosisältöjen tarkastaminen ja rakennuksen osien katalogisointi. Esimerkiksi Evolve Labin hankkeessa työmaalle ilmestyneissä rakennuselementeissä oli kaikissa QR-koodit, jotka selkeyttivät rakennuksen kokoamista. Tällainen katalogisointi helpottaa yksilöllisten rakennusten ja generatiivisella suunnittelulla luotujen hankkeiden rakentamista ja vähentää riskejä rakennustyömaalla. Isoissa hankkeissa usein tietomallikoordinaattorilla tai tietomallimanagerilla on paras käsitys rakennushankkeen kokonaisuudesta eli parhaat mahdollisuudet kohdentaa tieto oikein rakennustyömaalle.
Evolve Labin hanke Yhdysvalloissa, jossa rakennusprojektin jokaiselle elementille luotiin oma QR-koodi, jotta työmaalla asentaminen nopeutui.
Tämä esittämämme muutos tulee myös Suomen rakennusteollisuuteen, se on vain ajan kysymys. Mitä me siis suosittelemme, että sinä voit tehdä – vaikket edes olisi tietomallikoordinaattori?
Jos olet työnantajana suunnittelutoimistossa, investoi ihmisiin. Kurssita toimistosi suunnittelijoita (Suomessa kannattaa tutkia korkeakoulujen kurssitarjontaa), sekä etsi uusia osaajia. Jos teiltä löytyy resursseja, tutkimus- ja kehitystoimintaan kannattaa satsata nyt, kun ala on vielä aikaisessa kehitysvaiheessa – sillä kilpailijanne varmasti investoivat jo.
Jos olet suunnittelija, kouluta itseäsi. Netissä on runsaasti materiaalia erityisesti koodauksesta (esim. LinkedIn Learning, Lynda.com, blogit jne.) ja muista, että nykyään on myös visuaalisia koodausohjelmia, kuten Grasshopper ja Dynamo. Niissä näet heti tekemäsi muutokset, eikä sinun tarvitse kirjoittaa pitkiä koodinpätkiä! Kannattaa kysyä työnantajaltasi tukea kouluttautumiseesi, sillä kasvava osaamisesi on koko toimiston edun mukaista.
Tärkeintä molemmissa tapauksissa on se, ettet jää odottamaan, että sinulta pyydetään lähitulevaisuuden osaamista. Tee itse kouluttamisen aloite, sillä tekoäly mullistaa tietomallien käytön. Ja tietomalliton rakentaminen ei ole tulevaisuutta.
Tekstin kirjoitti Graviconissa työskentelevä, arkkitehtiopiskelija c. Mikael on aiemmalta koulutukseltaan myyntityön tradenomi, Graviconilla hän on ollut osa asiantuntijatiimiä jo useamman vuoden ajan.
