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Nella nostra chiacchierata con il CEO di CADScribe, Dikens Celaj, abbiamo discusso dello stato attuale dei software text-to-CAD e delle prospettive future.
Dal Marketplace per la Stampa 3D al Text-to-CAD
Come è nata CADScribe?
Tutto è nato all’università HEC di Parigi. Noi tre fondatori abbiamo partecipato a un programma di lancio per startup nell’ambito di un corso di data science. Inizialmente pensavamo a un marketplace per la stampa 3D. L’idea era quella di mettere in contatto chi possedeva stampanti 3D, che per la maggior parte del tempo rimanevano inattive, con chi voleva creare dei componenti ma non aveva accesso a una stampante 3D.
Abbiamo scoperto presto che creare un marketplace bilaterale ha una percentuale di successo pari quasi allo 0%. Mentre ci lavoravamo, ci siamo chiesti: quante persone sanno usare il CAD ma non hanno accesso a una stampante 3D? È una piccola nicchia.
Una nicchia molto più grande è rappresentata da quante persone non sanno usare il CAD ma hanno bisogno di un pezzo stampato in 3D. Questa è stata l’idea alla base di CADScribe: sfruttare l’intelligenza artificiale e gli LLM per aiutare le persone a creare modelli CAD semplicemente scrivendo dei prompt.
Qual è il vostro legame con il mondo dell’ingegneria?
Tutti e tre i fondatori, me compreso, sono data scientist, ma condividiamo un profondo amore per tutto ciò che riguarda la tecnologia e l’ingegneria. Adoro l’idea di avere una piccola officina in cui eseguire lavorazioni meccaniche e avere la propria stampante 3D. Quindi, è nato tutto in modo naturale, dato che condividiamo gli stessi interessi.
Generare Semplici Modelli 3D Tramite Prompt
Cosa fa oggi CADScribe?
Esistono diverse soluzioni text-to-CAD online, come ZooDev, AdamCAD, Build123d, ecc. Per quanto ne so, abbiamo tutti lo stesso tipo di struttura per la creazione di modelli 3D. Si descrive per iscritto ciò di cui si ha bisogno, come si fa con gli LLM. Si specificano le dimensioni e si ottiene in cambio un modello.
Può spiegarci l’approccio tecnico?
Si fornisce all’LLM un prompt, ad esempio “Crea una scatola”. Questo viene tradotto in un linguaggio di query utilizzato per generare effettivamente il file STEP. Alcune delle soluzioni in commercio hanno sviluppato i propri linguaggi di interrogazione, altre utilizzano quelli già disponibili. L’obiettivo però è lo stesso: trasformare le istruzioni scritte in codice che viene poi utilizzato per creare i modelli.
Che livello di complessità riuscite a gestire oggi?
Se si conosce il CAD, l’uso del CAD tradizionale è più rapido e offre molte più funzionalità. Se non lo si conosce, possiamo aiutare a realizzare alcuni componenti semplici.
Stiamo già pensando a uno scenario da qui a un anno, in cui software CAD come Onshape dovrebbero avere dei Co-Pilot integrati sotto forma di finestra di chat direttamente nel programma, ed è lì che vogliamo essere anche noi. L’utente potrà semplicemente dire “Ho bisogno di aggiungere questo tipo di parte” e il CAD lo farà per lui.
Oppure si potrà chiedere al Co-Pilot di controllare un componente. Potrebbe quindi suggerire: “Puoi alleggerire questa parte di 2 mm per ridurne il peso senza perdere in funzionalità”.
In futuro, saremo in grado di creare parti molto più complesse.
Centinaia di Nuovi Tester Ogni Mese
Avete dei clienti paganti?
Sì, ma sono ancora pochissimi. La versione gratuita utilizza un LLM meno performante poiché ha costi irrisori. La versione a pagamento da 4,99 € al mese offre un modello molto più ampio e intelligente, ed è possibile attivare i modelli di ragionamento avanzati. La risposta è più precisa e solitamente funziona meglio. Inoltre, si ha a disposizione un numero praticamente illimitato di messaggi.
Quanti utenti avete?
Una stima approssimativa sarebbe di poco più di un migliaio di iscrizioni mensili da parte di chi vuole testare il software. Sono soprattutto gli studenti a voler fare un tentativo. Ho notato molti iscritti provenienti da università di ingegneria. E anche alcune aziende.
Il traffico è stato positivo anche se non facciamo pubblicità. Si tratta esclusivamente di traffico organico. È più difficile fidelizzare i clienti e gli utenti perché siamo ancora agli inizi.
Per cosa usano CADScribe le persone?
Principalmente per piccoli oggetti di uso quotidiano come portapenne, portasapone, basamenti. Insomma, perlopiù oggetti per la casa. Alcuni provano a realizzare parti più prettamente ingegneristiche, chiedendo ad esempio “crea dei bulloni esagonali” o “disegna questa flangia a L”.
Con elementi più complessi non funziona ancora in modo perfetto. Ho aggiunto una libreria per la creazione di ingranaggi. Se si richiede un ingranaggio a 20 denti, generalmente riesce a realizzarlo.
Che tipo di feedback state ricevendo?
Tra gli aspetti positivi, agli utenti piace l’interfaccia semplice e il fatto di poter procedere per iterazioni sul componente. Molti altri strumenti text-to-CAD non consentono di iterare sul design, quindi si ha a disposizione un solo tentativo. Poiché è improbabile ottenere il risultato perfetto al primo colpo, la possibilità di iterare e perfezionare il progetto dialogando con l’IA è una funzione fantastica, molto richiesta e apprezzata. Un altro aspetto positivo è la velocità di generazione: di solito impieghiamo meno di 5-10 secondi, mentre altre piattaforme richiedono tempi più lunghi.
Per quanto riguarda gli aspetti negativi, la qualità dell’output non è ancora ottimale. Dobbiamo migliorarla per offrire un vero valore aggiunto. Gli utenti non sono sempre soddisfatti di come risultano i modelli, ed è del tutto comprensibile. Al momento questa limitazione riguarda tutti i modelli text-to-CAD. Si può tentare di fornire all’LLM il maggior contesto possibile, ma azzeccare il risultato è molto difficile. Tuttavia, i rapidi progressi di LLM come OpenAI, Anthropic e altri porteranno presto a migliori capacità di generazione CAD.
L’Iterazione Deve Essere Possibile
Cosa vi distingue dalle altre soluzioni text-to-CAD?
L’aspetto principale è la natura iterativa di CADScribe. È possibile modificare il modello interfacciandosi continuamente con il chatbot. Credo che anche tutti gli altri strumenti text-to-CAD adotteranno questa funzione prima o poi, perché è decisamente più utile. E poi c’è la velocità di generazione del file CAD.
Verso quale direzione vi sta spingendo il mercato?
Purtroppo, il mercato ti spinge dove girano i capitali. Anche se amiamo le community di hobbisti, non hanno molti fondi a disposizione. Gli studenti, poi, hanno un budget praticamente nullo.
Se si vuole fondare un’azienda, specialmente in questo settore, bisogna rivolgersi ad altre aziende e vendere agli ingegneri. Questo significa integrarsi con i principali software CAD come AutoCAD, Dassault Systèmes, Onshape. Tutti questi avranno prima o poi un qualche tipo di integrazione, proprietaria o di terze parti. O se nessuno accetta la tua integrazione, devi sviluppare il tuo editor CAD.
Perché creare un nuovo CAD invece di integrarsi semplicemente con quelli esistenti?
È una decisione strategica a livello aziendale. Innanzitutto, si vuole creare qualcosa che sia davvero basato nativamente sull’intelligenza artificiale (AI-first). Io uso editor di codice come VS Code. Ci sono aziende che sviluppano integrazioni per VS Code e ci sono aziende che partono da zero con una mentalità totalmente diversa, come Cursor.
Se si parte da zero ragionando in ottica IA, si costruisce qualcosa di completamente diverso dagli attuali editor CAD, e potrebbe rivelarsi molto più utile. D’altra parte, optare per le integrazioni, che è la strada più facile, significa essere limitati dal software CAD ospite, sia per restrizioni tecniche che commerciali. Se decidono di interrompere l’integrazione, sei fuori dai giochi.
Il CAD Basato sull’IA è la Destinazione Finale
Qual è la vostra visione per CADScribe tra un anno?
Il primo passo è sviluppare un’API. Stiamo già parlando con utenti interessati a utilizzare questo strumento in modo programmatico. Entro l’anno pensiamo di implementare nuove funzionalità, come degli slider per modificare le quote, un’interfaccia più semplice da navigare e altre caratteristiche per migliorare l’esperienza utente.
E a lungo termine?
Ci sono due strade: o si costruisce il proprio editor CAD incentrato sull’IA, una sfida più eccitante, complessa e gratificante. Oppure ci si integra con dei partner, inserendo CADScribe all’interno di altri strumenti come AutoCAD. Lo sviluppo di un software CAD proprietario è l’opzione più stimolante, ma anche molto più ardua.
Qual è il limite del text-to-CAD?
È un problema molto simile alla generazione di codice. In questo momento, se si chiede a un LLM di creare una parte o di scrivere uno script, senza fornirgli tutto il contesto a nostra disposizione, eseguirà correttamente il 70% del lavoro. Successivamente sarà necessario correggere i dettagli specificati in modo impreciso o che l’LLM non ha compreso. Un anno fa questa percentuale era del 30%. La quota di errore residua sta diminuendo a un ritmo esponenziale.
Il limite attuale è proprio il contesto. L’intelligenza artificiale semplicemente non sa a cosa stiamo pensando. Si vuole costruire un componente che andrà collegato a un altro? È un compito molto difficile perché l’LLM ha bisogno del contesto della prima parte. La complessità aumenta vertiginosamente quando si lavora con gli assiemi.
Inoltre, la generazione CAD è profondamente radicata nel mondo fisico. Bisogna progettare elementi che si trasformeranno in realtà. Con la programmazione, il codice stesso rappresenta la realtà creata dall’LLM. Quando si disegna in CAD, il pezzo deve poi essere prodotto e deve funzionare correttamente all’interno di un assieme. Questo rappresenta un limite. La mia scommessa è che verrà superato nel giro di 2 anni.
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