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En nuestra charla con el director ejecutivo de CADScribe, Dikens Celaj, hablamos sobre el estado actual del software de conversión de texto a CAD, así como sobre el camino a seguir.
Del mercado de la impresión 3D al texto a CAD
¿Cómo comenzó CADscribe?
Todo esto nació en la universidad HEC Paris. Los tres fundadores nos unimos a una plataforma de lanzamiento de startups como parte de un curso de ciencia de datos. Al principio pensábamos en un mercado de impresión 3D. La idea era conectar a personas que tenían impresoras 3D, que la mayor parte del tiempo estaban inactivas, con personas que querían crear piezas pero no tenían acceso a la impresión 3D.
Rápidamente descubrimos que crear un mercado bilateral funciona aproximadamente en el 0 % de los casos. Mientras lo desarrollábamos, pensábamos: ¿cuántas personas saben utilizar CAD y no tienen acceso a una impresora 3D? Es un nicho muy pequeño.
Un nicho mucho mayor es el de las personas que no saben utilizar CAD y necesitan una pieza impresa en 3D. Esa fue la idea de CADscribe: aprovechar la IA y los LLM para ayudar a las personas a crear piezas CAD con solo darles unas indicaciones.
¿Cuál es su relación con el mundo de la ingeniería?
Los tres fundadores, incluyéndome a mí, somos científicos de datos, pero compartimos un profundo amor por todo lo relacionado con la tecnología y la ingeniería. Me encanta la idea de tener un pequeño taller donde se fabrican piezas y se tiene una impresora 3D propia. Así que surgió de forma natural, ya que todos compartíamos los mismos intereses.
Creación de modelos 3D sencillos
¿Qué hace CADscribe hoy en día?
Hay varias soluciones de conversión de texto a CAD en línea, como ZooDev, AdamCAD, Build123d, etc. Por lo que sé, todas tienen el mismo tipo de estructura para crear modelos 3D. Se escribe lo que se necesita, como se hace con los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Se especifican las dimensiones y se obtiene un modelo a cambio.
¿Puede explicar el enfoque técnico?
Le das al LLM una instrucción, por ejemplo, «Crea una caja». Esto se traducirá a un lenguaje de consulta que se utiliza para crear realmente el archivo STEP. Algunas de las soluciones disponibles han desarrollado sus propios lenguajes de consulta, otras utilizan los ya existentes. Pero el objetivo es el mismo: convertir las instrucciones escritas en código que luego se utiliza para crear los modelos.
¿Qué nivel de complejidad puedes manejar hoy?
Si sabes CAD, CAD es más rápido y ofrece muchas más funciones. Si no sabes, podemos ayudarte a crear algunas piezas sencillas.
Ya estamos pensando en el futuro, dentro de un año, cuando los programas CAD como Onshape deberían tener Co-Pilots como ventana de chat directamente en el software, que es donde queremos estar nosotros también. Y los usuarios solo tendrán que decir «Necesito añadir este tipo de pieza» y el CAD lo hará por ellos.
O puede pedirle al Co-Pilot que compruebe una pieza. Entonces podría decirle: «¿Puedes reducir esta pieza en 2 mm para aligerarla sin perder funcionalidad?».
En el futuro, también podremos crear piezas mucho más complejas.
Cada mes llegan cientos de personas para hacer la prueba.
¿Tienen clientes que paguen?
Sí, pero aún son muy pocos. La versión gratuita tiene un LLM menos potente, ya que cuesta unos céntimos. La versión de pago, que cuesta 4,99 € al mes, tiene un modelo mucho más grande e inteligente, y se pueden activar modelos de pensamiento. La respuesta es más refinada y suele funcionar mejor. Además, se obtienen mensajes prácticamente ilimitados.
¿Cuántos usuarios tienen?
Una estimación aproximada sería algo más de mil registros mensuales de personas que quieren probar nuestro servicio. Son principalmente estudiantes los que quieren darle una oportunidad. He visto muchos de universidades de ingeniería. Y también algunas empresas.
El tráfico ha sido bueno, aunque no hacemos publicidad. Es solo tráfico orgánico. Es más difícil retener a los clientes y usuarios, ya que aún estamos en una fase muy temprana.
¿Para qué utiliza la gente CADscribe?
Lo principal son pequeños objetos domésticos como portalápices, jaboneras, bases. Principalmente objetos domésticos. Algunos prueban con piezas más relacionadas con la ingeniería, como «hazme tornillos hexagonales» o «haz esta brida en forma de L».
Con cosas más complejas aún no funciona. He añadido una biblioteca para fabricar engranajes. Si pides un engranaje de 20 dientes, normalmente lo hace.
¿Qué comentarios están recibiendo?
En el lado positivo, a los usuarios les gusta la interfaz sencilla y el hecho de que se pueda iterar a través de la pieza. Muchas otras herramientas de conversión de texto a CAD no permiten iterar sobre el diseño, por lo que solo se dispone de una única oportunidad. Pero probablemente nunca se consigue a la primera, por lo que iterar y hablar sobre el diseño es una idea genial que la gente necesita y le gusta. La otra ventaja es que generamos los diseños con bastante rapidez, normalmente en menos de 5 o 10 segundos, mientras que otras herramientas tardan más tiempo.
En el lado negativo, la calidad del resultado aún no es muy buena. Tenemos que mejorarla para ofrecer valor. No están contentos con el resultado de los modelos, y es totalmente comprensible. Esto se aplica a todos los modelos de texto a CAD en este momento. Se puede trabajar en ello y proporcionar al LLM todo el contexto posible, pero es muy difícil acertar. Sin embargo, los rápidos avances de los LLM como OpenAI, Anthropic y otros también permitirán desarrollar mejores capacidades de generación de CAD.
La iteración debe ser posible.
¿Qué les diferencia de otras soluciones de conversión de texto a CAD?
Lo más importante es la naturaleza iterativa de CADscribe. Puedes cambiar el modelo e interactuar con el chatbot. Creo que todas las demás herramientas de conversión de texto a CAD adoptarán esto en algún momento porque es mucho más útil. Y la rápida generación del CAD.
¿Hacia dónde les empuja el mercado?
Por desgracia, el mercado te empuja hacia donde está el dinero. Aunque nos encantan las comunidades de aficionados, no tienen mucho dinero para gastar. Los estudiantes no tienen prácticamente nada que gastar.
Si quieres crear una empresa, especialmente en este ámbito, tienes que dirigirte a otras empresas y vender a ingenieros. Esto significa integrarse con los principales programas de CAD, como AutoCAD, Dassault Systèmes u Onshape. Todos ellos tendrán algún tipo de integración, ya sea propia o de terceros. O, si nadie acepta tu integración, tendrás que crear tu propio editor CAD.
¿Por qué crear un nuevo CAD en lugar de integrarlo con los ya existentes?
Es una decisión impulsada por el negocio. En primer lugar, se busca algo que sea realmente «AI-first». Yo utilizo editores de código como VS Code. Hay empresas que están creando integraciones para VS Code y otras que están desarrollando desde cero con una forma de pensar totalmente diferente, como Cursor.
Si lo haces desde cero y piensas con el enfoque de la IA, estás construyendo algo totalmente diferente a los editores CAD actuales, y podría ser mucho más útil. Por otro lado, si haces integraciones, lo cual es más fácil, estás limitado por el software CAD, tanto en lo técnico como en lo comercial. Si deciden detener la integración, estás acabado.
El CAD basado en IA es el destino
¿Cuál es su visión para CADscribe dentro de un año?
Lo primero es crear una API. Ya estamos hablando con personas que quieren utilizar esta herramienta de forma programática. En el plazo de un año, estamos pensando en añadir nuevas funcionalidades, como controles deslizantes para modificar las dimensiones, una interfaz más fácil de navegar y características más intuitivas.
¿Y a largo plazo?
Las dos opciones son crear tu propio editor CAD basado en IA, lo cual es más emocionante, más difícil y más gratificante, o integrarlo con socios y tener CADscribe dentro de otras herramientas como AutoCAD. La herramienta de software CAD patentada es más emocionante, pero mucho más difícil.
¿Cuál es el límite del texto a CAD?
Es un problema muy similar al del código. En este momento, si le pides a un LLM que cree una parte o codifique un script, y no tiene todo el contexto que tú tienes, hará el 70 % del trabajo correctamente. Entonces tendrás que retocar las partes que no especificaste bien o que el LLM no entendió correctamente. Hace un año era el 30 %. La parte residual está disminuyendo a un ritmo exponencial.
Las limitaciones actuales son el contexto. Simplemente no sabe lo que estás pensando. ¿Quieres construir una pieza que se conecte con otra? Eso es muy difícil porque el LLM necesita el contexto de la primera pieza. La complejidad aumenta rápidamente en los ensamblajes.
Y la generación CAD está muy arraigada en el mundo físico. Es necesario crear cosas que se conviertan en realidad. Con el código, el código es la realidad que crea el LLM. Cuando se crea CAD, la pieza debe imprimirse y funcionar en un ensamblaje. Esa es una limitación. Apuesto a que se superará en dos años.
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