AI trong lập dự toán xây dựng: Điều gì đã thành hiện thực, điều gì vẫn chỉ là bản demo và nhà thầu có thể nhận biết ra sao

Ngành xây dựng vận hành dựa trên bản vẽ. Trước khi nhà thầu có thể đấu thầu một công trình, một người trong nhóm của họ phải bóc tách khối lượng. Họ rà soát bộ hồ sơ bản vẽ — tập hợp các bản vẽ PDF mà kiến trúc sư và kỹ sư phát hành cho dự án — rồi đếm và đo mọi thứ nhà thầu sẽ cung cấp và lắp đặt: ổ cắm, cửa, bồn rửa, chiều dài tường tính bằng foot và diện tích sàn tính bằng foot vuông. Những khối lượng đó được đưa vào dự toán, văn bản định giá sẽ trở thành hồ sơ dự thầu. Nếu trúng thầu, các con số tương tự sẽ được dùng lại trong những lệnh thay đổi, tức các phụ lục hợp đồng đã định giá và ký kết khi thiết kế thay đổi.

Bóc tách khối lượng là công việc chậm, lặp đi lặp lại và tốn kém nếu sai sót, nên đây rõ ràng là lĩnh vực phù hợp để ứng dụng AI. Tôi phát triển phần mềm đọc bản vẽ xây dựng, và các nhà thầu tôi trao đổi đang cố xác định nên tin vào những tuyên bố nào về AI. Sau đây là cách tôi phân biệt những gì đã hoạt động hiệu quả với những gì vẫn chỉ là bản demo.

Mức độ lạc quan đang vượt xa mức độ ứng dụng thực tế

Hai cuộc khảo sát gần đây đã lượng hóa khoảng cách này. Trong một nghiên cứu của Dodge Construction Network phối hợp với CMiC, công bố vào tháng 12 năm 2025, 87% nhà thầu cho biết họ kỳ vọng AI sẽ chuyển đổi ngành, còn 19% cho biết họ đã điều chỉnh quy trình làm việc để ứng dụng công nghệ này.

RICS, tổ chức nghề nghiệp của giới khảo sát, đã khảo sát hơn 2.200 chuyên gia xây dựng cho báo cáo năm 2025 về AI trong ngành xây dựng. Khoảng 45% cho biết tổ chức của họ chưa triển khai AI, và chưa đến 1% mô tả việc sử dụng AI là đã được tích hợp sâu rộng trong toàn tổ chức. Construction Dive đưa tin về các phát hiện này với tiêu đề “Các nhà thầu chậm ứng dụng AI dù nhận thấy lợi ích.”

Mức độ lạc quan và ứng dụng thực tế trong hai cuộc khảo sát gần đây. Dữ liệu: Dodge Construction Network và CMiC (tháng 12 năm 2025), RICS (2025). Hình ảnh: Bildrix

Giai đoạn tiền xây dựng — gồm mọi việc nhà thầu thực hiện trước khi khởi công (đấu thầu, rà soát tài liệu, lập lịch) — là điểm khởi đầu tự nhiên, vì các đầu vào vốn đã là tài liệu số.

Những gì đang hoạt động hiệu quả hiện nay

Đọc bộ hồ sơ bản vẽ hiện đã trở thành một phân khúc sản phẩm thực tế. Phần mềm có thể sắp xếp và đặt tên các bản vẽ trong bộ hồ sơ, xác định tỷ lệ của từng bản vẽ, đếm các ký hiệu như ổ cắm, đèn và thiết bị vệ sinh dựa trên bảng chú giải mà kỹ sư lập cho dự án đó, đồng thời đo diện tích phòng và chiều dài tường. Nhận dạng ký hiệu trên bản vẽ đã là lĩnh vực nghiên cứu sôi nổi trong nhiều năm. Bộ dữ liệu FloorPlanCAD, được công bố năm 2021, có chú thích hơn 10.000 sơ đồ mặt bằng thuộc 30 nhóm đối tượng, giúp các nhà nghiên cứu huấn luyện và kiểm thử mô hình cho tác vụ này.

Hai năng lực khác cũng cho thấy hiệu quả trong thực tế. Một là trả lời câu hỏi dựa trên bản vẽ và thông số kỹ thuật, đồng thời dẫn nguồn đến tờ bản vẽ liên quan để người dùng có thể kiểm tra trong vài giây. Năng lực còn lại là đưa các khối lượng đã được rà soát vào dự toán, miễn là bảng giá riêng của nhà thầu có các hạng mục đó.

Những gì vẫn chỉ là bản demo

Có ba tuyên bố cần được xem xét với thái độ hoài nghi hơn.

Định giá mà không ai rà soát. Giá vật liệu và nhân công khác nhau tùy khu vực và luôn biến động. Mức giá do AI đề xuất có thể là điểm khởi đầu hợp lý, nhưng phải được đánh dấu rõ ràng là giá gợi ý và đối chiếu với báo giá của nhà cung cấp trước khi đưa vào hồ sơ dự thầu.

Mọi ngành nghề, với mọi loại đầu vào. Trường hợp dễ xử lý là các tệp PDF vector rõ nét, được xuất trực tiếp từ phần mềm thiết kế. Bản vẽ quét, ảnh chụp bản vẽ bằng điện thoại và bộ hồ sơ không đầy đủ vẫn gây trục trặc, còn mức độ hỗ trợ khác nhau đáng kể giữa các ngành nghề. Một công cụ đọc tốt bản vẽ điện có thể xử lý rất kém bản vẽ của ngành nghề khác.

Hồ sơ dự thầu hoàn toàn tự động. Nhiều yếu tố quyết định hồ sơ dự thầu không bao giờ xuất hiện trên bản vẽ: những phần việc bị bỏ sót giữa các ngành nghề, biện pháp và phương pháp thi công, hiện trạng tại công trình cải tạo, tiến độ và mức độ rủi ro mà nhà thầu sẵn sàng chấp nhận. Người lập dự toán ký xác nhận con số và chịu trách nhiệm về con số đó.

Những gì hiện hoạt động hiệu quả trong thực tế và những gì vẫn chỉ là bản demo. Hình ảnh: Bildrix

Bốn dấu hiệu cho thấy bạn đang xem bản demo

1. Công cụ chỉ chạy trên bản vẽ của nhà cung cấp. Hãy yêu cầu họ trình diễn trên bộ hồ sơ bản vẽ của chính bạn, tốt nhất là bộ lộn xộn nhất mà bạn đã dùng để đấu thầu trong quý trước.
2. Công cụ đưa ra một con số độ chính xác duy nhất mà không giải thích cách tính. Độ chính xác khi đếm những gì, trên bản vẽ nào và được đo lường ra sao? Một con số không có phân tích theo từng hạng mục sẽ cho bạn biết rất ít.
3. Không có gì được đánh dấu cảnh báo. Mọi mô hình đều có những điều không chắc chắn. Công cụ không bao giờ thể hiện sự nghi ngờ là công cụ đang che giấu điều đó.
4. Kết quả cuối cùng là tệp bảng tính xuất ra, rồi có người phải nhập lại vào dự toán. Mỗi con số được nhập lại là thêm một cơ hội để mắc lỗi đánh máy.

Những câu hỏi cần hỏi mọi nhà cung cấp

• Công cụ chấp nhận những loại đầu vào nào, hỗ trợ những ngành nghề nào và từ chối thực hiện những gì?
• Công cụ thể hiện mức độ không chắc chắn ra sao, và mất bao lâu để rà soát một bộ hồ sơ của tôi?
• Tôi có thể chỉnh sửa kết quả không, và những chỉnh sửa đó có được đưa vào dự toán cũng như các lần thay đổi sau này không?
• Dữ liệu của tôi có được dùng để huấn luyện mô hình cho bất kỳ ai không, và dữ liệu được lưu trữ ở đâu?

Khung Quản lý Rủi ro AI của NIST là tài liệu tham khảo hữu ích cho nhóm tiêu chí cuối cùng. Trong số những đặc điểm khác, khung này mô tả AI đáng tin cậy là hợp lệ và đáng tin cậy, an toàn và có khả năng chống chịu, có trách nhiệm giải trình và minh bạch, đồng thời tăng cường bảo vệ quyền riêng tư. Mỗi đặc điểm đó đều có thể chuyển thành một câu hỏi mà nhà thầu đặt ra cho nhà cung cấp.

Vì sao sự không chắc chắn lại là một ưu điểm

Các mô hình thường tự tin hơn mức cần thiết. Năm 2017, Guo và các cộng sự đã chỉ ra rằng các mạng nơ-ron hiện đại thường được hiệu chuẩn kém. Mức độ tự tin mà mạng nơ-ron đưa ra thường không tương ứng với tần suất dự đoán đúng của nó. Có thể cải thiện độ hiệu chuẩn; khi đã được cải thiện, điểm độ tin cậy sẽ giúp sắp xếp công việc cần xử lý. Những mục có độ tin cậy thấp sẽ được chuyển cho người kiểm tra, còn những mục có độ tin cậy cao chỉ cần xem xét nhanh.

Đặc tính đó quan trọng với tôi hơn bất kỳ tính năng nổi bật nào. Người lập dự toán không có thời gian kiểm tra lại mọi số liệu trên một bộ gồm vài trăm tờ bản vẽ. Nhưng họ có thời gian xem xét vài chục mục mà phần mềm đánh dấu là chưa chắc chắn. Người lập dự toán vẫn là người ký dự thầu, và các công cụ tốt giúp họ rà soát nhanh chóng.

Phần mềm đọc và đếm, một người xem xét những gì phần mềm chưa chắc chắn, còn người lập dự toán ký hồ sơ dự thầu. Hình ảnh: Bildrix

Gần đây, Unite.AI đã đăng bài viết của Baber Javed về việc thiết kế AI cho các lĩnh vực như tính lương, tuyển sinh và những lĩnh vực khác mà sai sót gây hậu quả nghiêm trọng. Ông cho rằng các quy tắc tất định nên chi phối mọi việc có hệ quả tài chính hoặc pháp lý; mô hình đảm nhiệm việc diễn giải và giải thích, còn con người rà soát ở những khâu mà sai sót gây tổn thất lớn. Hồ sơ dự thầu xây dựng cũng thuộc trường hợp đó.

Điều cần theo dõi tiếp theo

Tôi cho rằng những tiến bộ trong năm tới sẽ xuất hiện sau đợt bóc tách khối lượng đầu tiên: đối chiếu các phiên bản bản vẽ và cập nhật khối lượng thay đổi vào lệnh thay đổi và hóa đơn mà không phải nhập lại. Nhà thầu thường mất tiền mà không nhận ra ở khâu sửa đổi, vì thay đổi nào không được tính giá đều trở thành phần việc làm không công.

Nếu bạn điều hành một doanh nghiệp nhà thầu và muốn thử những công nghệ này, hãy thí điểm trên bản vẽ của chính mình, bố trí người rà soát mọi kết quả đầu ra và ghi lại số liệu thực tế của bạn: số giờ đã bỏ ra, lỗi phát hiện được và lỗi bị bỏ sót. Những số liệu đó sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn bất kỳ số liệu nào của nhà cung cấp.

Bạn cần thấy điều gì trước khi tin tưởng vào khối lượng do máy đọc được trong một hồ sơ dự thầu mang tên mình?