Este proyecto ha sido desarrollado por Ariadna Lorite Cuadrado como parte de su formación en el Máster en IA Aplicada a la Construcción de Editeca, explorando las posibilidades de integrar inteligencia artificial en los procesos de modelado, coordinación, revisión y gestión de proyectos BIM.
El trabajo se desarrolla sobre un modelo BIM real en Autodesk Revit, utilizando Claude, Nonica y el protocolo MCP (Model Context Protocol) para interactuar con la información del proyecto, detectar incidencias, automatizar tareas y generar documentación técnica.
El objetivo principal es analizar cómo la inteligencia artificial puede asistir a diferentes perfiles profesionales del entorno BIM, evaluando tanto las tareas que pueden automatizarse como aquellas que requieren supervisión técnica o presentan limitaciones relacionadas con las herramientas utilizadas.

Modelado BIM y automatización de tareas en Revit
La primera parte del proyecto aborda el rol de Modelador BIM, centrándose en el análisis, la organización y la preparación del modelo arquitectónico para su documentación.
Mediante la conexión de Claude con Revit a través de Nonica MCP, Ariadna realiza un inventario de los elementos, familias, categorías y vistas del proyecto. A partir de esta información, desarrolla diferentes auditorías para identificar familias sin utilizar, parámetros incompletos, elementos duplicados y posibles inconsistencias en la organización del modelo.
Uno de los ejercicios consiste en analizar las advertencias nativas de Revit y clasificarlas según su impacto sobre la geometría, las mediciones, la documentación y la coordinación del proyecto, estableciendo prioridades para su corrección.
El trabajo también explora la generación automatizada de documentación BIM, incluyendo tablas de planificación, etiquetado de elementos, creación de vistas y preparación de hojas. Estas pruebas permiten evaluar cómo la inteligencia artificial puede reducir el tiempo dedicado a tareas repetitivas y facilitar la preparación de la documentación técnica.
Coordinación BIM y detección de interferencias mediante IA
La segunda parte del proyecto se centra en las funciones del Coordinador BIM, analizando la relación entre los modelos de arquitectura, estructura e instalaciones.
A través de Claude y Nonica MCP, Ariadna revisa los modelos vinculados para identificar posibles problemas de coordinación, como diferencias en la nomenclatura de niveles, configuraciones de coordenadas e inconsistencias entre disciplinas.
Posteriormente, desarrolla un análisis de interferencias entre elementos de los distintos modelos, identificando posibles conflictos geométricos y clasificándolos según su prioridad y repercusión sobre el proyecto.

Uno de los resultados destacados es la elaboración de una matriz de coordinación en formato HTML, que permite organizar las incidencias, asignar responsabilidades y consultar los conflictos mediante filtros por disciplina y nivel de prioridad.
El ejercicio también permite identificar las limitaciones de la detección automatizada, ya que algunas comprobaciones se realizan mediante cajas envolventes de los elementos y requieren una validación geométrica posterior.
Auditoría y control de calidad de modelos BIM
Otra de las áreas desarrolladas en el proyecto es la aplicación de la inteligencia artificial a las tareas del Revisor BIM, con el objetivo de comprobar la calidad, organización y estandarización de la información del modelo.


En esta fase, Ariadna utiliza Claude para realizar auditorías que analizan la nomenclatura de familias y vistas, los parámetros de los elementos, la aplicación de plantillas y la organización de la documentación.

Entre las incidencias detectadas destaca que un 78 % de las vistas analizadas no tenía una plantilla asignada, además de identificarse familias y materiales duplicados, parámetros incompletos y diferencias en los criterios de nomenclatura.

Como resultado, se genera un informe de auditoría en formato HTML que organiza las incidencias por gravedad y facilita la identificación de las actuaciones necesarias antes de una posible entrega del modelo.
Esta parte del trabajo demuestra cómo la inteligencia artificial puede ayudar a realizar revisiones sistemáticas de calidad, facilitando la aplicación de estándares BIM y el seguimiento de las buenas prácticas de modelado.
Gestión BIM y generación de documentación con inteligencia artificial
La última parte del proyecto aborda las responsabilidades del BIM Manager, evaluando la capacidad de la inteligencia artificial para apoyar la planificación, organización y seguimiento de un proyecto BIM.
A partir de los resultados obtenidos durante las auditorías anteriores, Ariadna utiliza Claude para desarrollar un Plan de Ejecución BIM (BEP) adaptado a las características y necesidades detectadas en el modelo.
El documento incorpora propuestas de organización de subproyectos, criterios de nomenclatura, procedimientos de coordinación, indicadores de calidad y sistemas de gestión de incidencias.
También se elabora un Plan de Gestión BIM que incluye la planificación de reuniones, la distribución de responsabilidades, los controles de calidad y un cronograma de seguimiento de doce semanas.
Finalmente, el proyecto explora la creación de cuadros de mando e indicadores de rendimiento (KPIs) para centralizar la información del modelo y facilitar la supervisión de su evolución.
Estos ejercicios muestran cómo la inteligencia artificial puede ayudar al BIM Manager a estructurar documentación y procesos de gestión, aunque las propuestas generadas requieren validación y adaptación a las necesidades reales de cada proyecto.
Revit + IA aplicado a los diferentes roles BIM
El proyecto final desarrollado por Ariadna Lorite Cuadrado muestra una aplicación práctica de Claude y Nonica MCP integrados con Autodesk Revit, recorriendo las funciones de Modelador BIM, Coordinador BIM, Revisor BIM y BIM Manager.
A través del análisis de modelos, la detección de inconsistencias, la generación de documentación, las auditorías de calidad y la planificación BIM, el trabajo permite comprobar el potencial de la inteligencia artificial para mejorar distintos procesos dentro del sector de la arquitectura, ingeniería y construcción.
Uno de los aspectos más relevantes del proyecto es la comparación entre las capacidades de Nonica Free y Nonica Pro, que permite diferenciar las tareas de consulta y análisis de aquellas que requieren herramientas específicas de edición y automatización.

El resultado pone de manifiesto que la inteligencia artificial puede actuar como un asistente BIM avanzado, reduciendo tareas repetitivas, facilitando la gestión de información y ayudando a los profesionales a tomar decisiones, siempre con la supervisión técnica necesaria.