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AI nelle costruzioni: progettare, costruire, gestire con nuovi strumenti

L’intelligenza artificiale non è più una prospettiva futura: è già dentro i flussi di progettazione, nei cantieri automatizzati, nella gestione predittiva degli edifici. Questo intervento esplora strumenti, esempi e casi concreti per capire come cambia il lavoro tecnico e quali competenze servono oggi a ingegneri, architetti e gestori per restare protagonisti nel settore delle costruzioni.

Il nostro Editore e Direttore Andrea Dari è intervenuto in occasione della XI edizione della Seismic Academy (Milano, 13 maggio), evento organizzato da Hilti. Ecco di cosa ha parlato.

 

L’intelligenza artificiale è già qui

Oggi non parleremo dellintelligenza artificiale in generale.

Sì perchè potremmo spingere lo sguardo oltre e parlare dell’intelligenza armaggiata — armata, potenziata, distribuita — e dell’impatto profondo che sta già avendo sulle generazioni più giovani e più anziane, sull’educazione, sul controllo del potere e sulla preparazione a un confronto globale, economico e culturale, che sarà anche una sfida tecnologica.
Sono argomenti che trattiamo con continuità su Ingenio con articoli, riflessioni, interviste, approfondimenti.

Il tempo è limitato, quindi ci concentreremo su alcuni punti chiave che riguardano direttamente chi opera nel mondo della progettazione, dell’edilizia e della gestione tecnica delle costruzioni.

L’intelligenza artificiale non è più una tecnologia del futuro: è già diventata parte del nostro presente professionale.

Oggi il 90% degli studenti universitari e l’80% degli studenti delle superiori dichiara di usare strumenti di AI regolarmente.

In meno di due anni, il costo di accesso ai modelli AI è crollato del 98%. Ciò ha reso possibile per chiunque – anche in ambito tecnico – utilizzare strumenti che prima erano riservati a centri di ricerca o grandi aziende. Per esempio, piattaforme come Hugging Face o FutureTools offrono migliaia di strumenti già pronti, catalogati per settore.

Ci sono app per generare report automatici da PDF di capitolati, per la lettura OCR di disegni tecnici, o per il controllo normativo di elaborati in linguaggio naturale.

E su piattaforme come Replit o GitHub, possiamo già trovare centinaia di progetti open source per l’automazione della progettazione edilizia, la simulazione energetica e l’analisi strutturale.

Il passaggio all’AI non è più un passaggio reversibile, possiamo cercare di regolamentalo, ma non limitarlo.

 

AI + BIM: progettazione più rapida e affidabile

Cominciamo ad entrare quindi nel mondo delle costruzioni. Parliamo di BIM.

Il BIM non è superato, anzi. È il fondamento su cui l’AI può lavorare.

Modelli informativi ricchi di dati sono essenziali per far funzionare strumenti AI in grado di:

  • riempire i vuoti e fornire modelli completi. Pensiamo per esempio all’integrazione di nuvole di punti di rilievi su sistemi complessi;
  • verificare automaticamente migliaia di varianti progettuali, supportando il progettista nella categorizzazione e nella verifica;
  • individuare incongruenze tra elaborati, o tra elaborati e input iniziali;
  • generare soluzioni ottimizzate in base a vincoli strutturali, normativi, economici;
  • simulare scenari futuri, anche al variare dei parametri di contorno, come la necessità di incrementare la potenza energetica o ridividere gli spazi per un cambio di destinazione d’uso;
  • supportare un passaggio al modello digitale, evidenziando le incongruenze, i buchi, e al top stesso smurando le integrazioni

Questo approccio è già realtà su piattaforme come Spacemaker AI (ora integrato in Autodesk Forma), che ottimizza il layout urbano in funzione del soleggiamento e dei vincoli acustici, o TestFit, che genera schemi di sviluppo residenziale o commerciale partendo da pochi dati.

In Italia, alcune soluzioni stanno integrando AI anche nei software di computo metrico, per collegare voci di capitolato e modelli BIM in modo automatico.

L’AI non sostituisce il progettista, ma lo affianca come un “co-designer” instancabile e preciso.

   

Andrea Dari - Editore e Direttore di INGENIO

  

AI e sensoristica: monitoraggio e manutenzione predittiva

Ma pensando al’AI non possiamo non pensare a una gestione dei dati provenienti da sensori, Pensiamo, ad esempio, alla sensoristica applicata a un’infrastruttura, come un ponte in carpenteria metallica.

Bulloni intelligenti, dotati di sensori, inviano dati continui su tensioni, vibrazioni e deformazioni. Ma queste informazioni devono essere integrate con informazioni esterne con i dati dell’ambiente, quelli del traffico … devono essere risolte le interferenze, saper interpretare le tendenze, comprendere se ci sono dei falsi allarmi.

Su un digital l’intelligenza artificiale twin elabora queste informazioni, confronta con modelli di riferimento e segnala eventuali anomalie.

Ma chi decide quando è davvero il caso di intervenire?

Serve sempre una supervisione umana, altrimenti rischiamo automatismi ciechi: come negli algoritmi finanziari, basta un piccolo errore per generare effetti a catena.

 

Sicurezza e sorveglianza nei cantieri

Pensiamo all’applicazione dell’intelligenza artificiale nell’ambito dei cantieri, sicuramente uno dei punti deboli oggi delle costruzioni, per esempio nella gestione della sicurezza.

Oggi in cantiere possiamo usare:

  • telecamere intelligenti che rilevano comportamenti a rischiom;
  • braccialetti che vibrano se un lavoratore preleva il materiale sbagliato o entra in una zona non autorizzata,

Questi strumenti aumentano l’efficienza e la sicurezza, ma pongono anche domande serie su privacy e responsabilità, per questo l’uso dell’AI richiede regole chiare e trasparenti.

 

Come cambia il lavoro tecnico

Si prevede che un terzo delle attività ripetitive sarà automatizzato nei prossimi tre anni, ma il lavoro non sparisce: cambia.

Oggi una singola persona può coordinare flussi automatizzati e gestire attività complesse grazie all’AI.

La vera competenza diventa la capacità di:

  • porre le domande giuste;
  • interpretare le risposte;
  • prendere decisioni basate su sistemi intelligenti

Anche in ambito ingegneristico, il valore non sta solo nel saper “fare”, ma nel saper “orchestrare”.

Orchestrare perchè AI non sostituisce l’uomo. Il processo decisionale dovrà mettere insieme 3 intelligenze: biologia, artificiale e collettiva.

 

Vibe Coding: cos’è e come si fa

Entriamo ora nell’innovazione più attuale. Vibe coding significa passare dall’idea al prototipo digitale in pochi istanti, usando il linguaggio naturale come interfaccia.

È un approccio utile per progettare, automatizzare e testare soluzioni in modo rapido, senza dover scrivere codice da zero.

Pensiamo all’intelligenza artificiale come un’interfaccia tra il nostro pensare naturale e il software. Una interfaccia che recepisce il nostro linguaggio e lo traduce in codici e informazioni nel format che software specifici ed avanzati richiedono per progettare.

Un sistema in cui io non devo più sapere come utilizzare un software tecnico, ma mi devo limitare a fornire gli input e controllare gli output, perché al passaggio informativo ci pensa l’intelligenza artificiale.

Questo è il vibe coding, l’attività di codificazione fatta attraverso una serie di vibrazioni che noi trasmettiamo alla macchina.

 

Strumenti per fare vibe coding

  • Replit: ambiente di sviluppo online con AI integrata (Ghostwriter);
  • GitHub Copilot: assistente per scrivere codice in linguaggi tecnici

e poi i software tecnici specifici, per esempio:

  • Rhino + Grasshopper: per modellazione parametrica con AI e plug-in generativi;
  • Hypar o Autodesk Forma: generazione automatica di soluzioni architettoniche;
  • Node-RED + sensori IoT: per creare automazioni nei cantieri

 

Esempio 1 – Facciata intelligente

Con Grasshopper collegato a un algoritmo AI posso scrivere un prompt come:

“Ottimizza la facciata per avere luce naturale nel pomeriggio e protezione dal sole al mattino, con un pattern a onda.”

L’AI genera una prima versione, che posso modificare istantaneamente. Il sistema aggiorna il modello 3D tenendo conto di orientamento, materiali, normative. Tutto questo può avvenire in tempo reale, durante una riunione di progetto.

 

Esempio 2 – Cantiere automatizzato

  • Le gru comunicano in tempo reale la posizione dei carichi;
  • I casseri RFID segnalano quando sono montati;
  • L’AI coordina le sequenze: getto, vibrazione, stagionatura;
  • Se un operaio segnala un’anomalia con un gesto (ad esempio alza la mano), l’algoritmo rallenta i tempi e segnala la necessità di verifica;

  

Esempio 3 – App “usa e getta” per esigenze specifiche

Oltre agli esempi che abbiamo visto, esistono già “prompt libraries” dedicate all’architettura e all’edilizia, come quelle di PromptBase, dove si trovano comandi già pronti per generare schemi impiantistici, layout residenziali, dettagli costruttivi o computi.

E con strumenti come LangChain e Gradio, possiamo realizzare in poche ore app AI-driven personalizzate per l’azienda: come una dashboard per il monitoraggio dei sensori di cantiere, o una piattaforma che trascrive verbali di sopralluogo e li struttura automaticamente.

Con Replit posso scrivere:
Fammi un’app che fotografa una fessura, calcola l’apertura con un algoritmo di visione artificiale e genera un report PDF.”

In pochi secondi l’app è pronta, viene usata in cantiere oggi, domani viene eliminata.

È un nuovo modo di lavorare: prototipazione veloce, costo minimo, massimo valore operativo, e con questo esempio, abbiamo visto come con l’intelligenza artificiale, applicando il vibe coding sia possibile realizzare delle app per usi specifici, anche temporanei, e poi decidere se tenerli o gettarli, a seconda delle esigenze.

È la stessa piattaforma di Replit che lo consente: ti supporta nella costruzione di temporanee, poi puoi decidere di estrarle per implementare nel tuo sistema, o pagare per mantenerle in vita sulla piattaforma stessa, oppure buttarle.

Esempi di strumenti disponibili

  • 1. MindStudio (by YouAI)

Cosa fa: permette di creare app AI personalizzate con interfaccia grafica, senza programmare.
Uso in edilizia: puoi creare un’app che riceve prompt testuali (“Calcola il fabbisogno energetico di un edificio di 1200 mq orientato a sud”) e restituisce un output calcolato o visuale.

  • 2. Dust.tt

Cosa fa: piattaforma per costruire agenti AI “a catena” (multi-step), integrabili con fogli Excel, database, API e interfacce conversazionali.
Uso tecnico: può aiutare a generare, ad esempio, un report settimanale di cantiere raccogliendo dati da più fonti o monitorando attività da sensori connessi.

  • 3. Builder.io + Qwik AI

Cosa fa: interfaccia visuale per progettare layout e componenti web, con AI che genera il codice automaticamente.
Uso in edilizia: creazione rapida di dashboard digitali per monitoraggi, report ambientali, check di progetto, senza conoscere frontend.

  • 4. ChatGPT + Code Interpreter (Advanced Data Analysis)

Cosa fa: permette di usare dati, fogli Excel, disegni vettoriali, CSV ecc., e farli elaborare in linguaggio naturale.
Uso tecnico: posso caricare un computo metrico, chiedere di analizzarlo, generare sintesi o visualizzazioni (grafici, timeline di Gantt, curve di carico…).

  • 5. Galileo AI (per UI design)

Cosa fa: genera interfacce utente partendo da una descrizione scritta.
Uso nel vibe coding: utile per prototipare applicazioni o strumenti digitali per gestire documenti di progetto, dati ambientali, check di cantiere, ecc.

  • 6. PromptTools.dev

Cosa fa: consente di testare prompt AI, variarne i parametri e valutarne la coerenza in modo strutturato.
Uso tecnico: ottimizzazione dei prompt per generare computi, checklist di sicurezza, analisi LCA, ecc.

  • 7. Uizard

Cosa fa: trasforma schizzi o descrizioni testuali in prototipi visivi di app o strumenti digitali.
Applicazione: disegno veloce di interfacce per software gestionali o di controllo tecnico (es. app per ispezioni, checklist ambientali, rilievi visivi).

  • 8. Framer AI

Cosa fa: generatore di siti web e interfacce con prompt in linguaggio naturale.
Uso in edilizia: progettazione di landing page per app tecniche, documentazione digitale, interfacce per clienti o imprese.

  • 9. Open Interpreter (by OpenAI community)

Cosa fa: trasforma il computer in un assistente tecnico che legge file, esegue script, genera report su richiesta vocale o testuale.
Potenziale futuro: può diventare un assistente tecnico da cantiere o da ufficio tecnico, che collega CAD, Excel, PDF, sensori e report.

  • 10. LlamaIndex + LangChain

Cosa fanno: costruiscono sistemi AI personalizzati (es. chatbot tecnici) che dialogano con dati e documenti aziendali.
In edilizia: un assistente AI che consulta capitolati, norme tecniche, disegni e computi per rispondere a domande o aiutare nella progettazione.

 

L’AI come specchio

Voglio chiudere con un invito pratico.
Aprite il vostro smartphone, lanciate ChatGPT e chiedetegli: “Come mi descriveresti, in base a come ti uso, a quello che ti chiedo?”

Fate questo esperimento. Perché l’AI non è solo uno strumento: è anche uno specchio che riflette chi siamo, e possiamo chiedere anche come migliorare i punti critici che ci ha fornito.

Oggi ci sono registratori AI in grado di registrare le nostre conversazioni, fare delle sintesi tenendo conto anche delle diverse persone che intervengono. Ma non solo, sono in grado di analizzare i toni delle voci, le espressioni, i tempi e le alternanze, e quindi formulare un giudizio, dare dei consigli, a partire da queste informazioni.

Uno strumento utile per esempio per migliorare le riunioni in ufficio. Ma anche i rapporti familiari.

Troppo? No, questo è nulla.

Come ultima cosa, chiedetevi “Cosa accadrebbe se domani l’AI si spegnesse?

In appena un anno e mezzo ci siamo abituati a lavorare con strumenti che ci ascoltano, ci affiancano, ci anticipano, il punto è se saremo in grado di usarla con intelligenza, consapevolezza, e capacità critica.

L'AI non è uno strumento a cui delegare tutto, ma per potenziare ciò che sappiamo fare meglio: progettare, decidere, immaginare.

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