Gestione Informativa e Intelligenza Artificiale: quale discontinuità?

Il BIM entra in una fase di discontinuità con l’Intelligenza Artificiale agentica e fisica: il centro del processo digitale potrebbe spostarsi dal contenitore informativo al compito, dalla produzione dei dati alla selezione e validazione degli esiti. Il contributo analizza le conseguenze per UNI EN ISO 19650, CDE, Information Management e professioni BIM, introducendo temi come Assurance, audit trail, provenance, orchestrazione degli agenti e “dissenso competente”.

Dal BIM all’AI agentica: come cambiano gestione informativa, professioni e responsabilità

La stagione del Building Information Modelling (BIM) presenta una lunga storia tecnologica di connessione tra unità informative in base a relazioni di pertinenza costruite dal soggetto umano, storia che risale, nei concetti, agli Anni Quaranta e Cinquanta del secolo scorso e che verte essenzialmente sul rapporto che insiste tra oggetti fisici e loro rappresentazione, da considerare in senso lato.

Tale vicenda ha visto poi, negli Anni Dieci del secolo presente, una trasposizione dal piano della innovazione tecnologica a quello della strategia e della politica industriale.

I due piani, quello tecnologico e quello metodologico, si sono, poi intersecati, sino alla recente serie normativa EN ISO 19650, recepita da UNI in Italia, e ora in corso di rivisitazione.

Tale serie normativa ha segnato la formalizzazione dell’intento strategico, espresso, per la prima volta, dal governo britannico nel 2011 con la Construction Strategy, come derivazione, mediata internazionalmente, dalle pre norme della serie BS PAS 1192.

Le prime tre parti della serie internazionale e sovranazionale hanno incontrato, tuttavia, durante la revisione sistematica, una serie di obiezioni dovute alle perplessità sul tentativo di ristrutturare completamente l’articolazione dei documenti e, soprattutto, di marginalizzare l’Information Modelling quale sotto insieme dell’Information Management.
In realtà, si è trattato della possibilità di considerare il primo come acquisito quale infrastruttura tacita e, al contempo, insufficiente per soddisfare tutte le aspettative evidenziate originariamente.

Questa condizione è, tuttavia, destinata rapidamente a mutare considerevolmente in tempi rapidi.

Il periodo corrente vede, infatti, approssimarsi una svolta epocale nel settore dell’ambiente costruito: l’adozione non estemporanea delle diverse forme di Intelligenza Artificiale (Generativa, Agentica, Fisica) e la assurta centralità della creazione di valore rispetto al conseguimento di un risultato, o meglio, di un diverso modo di concepire ciò che si intende per incremento della produttività e mitigazione del rischio.

Emerge, di conseguenza, il dibattito sulla discontinuità che intercorre o meno rispetto alla digitalizzazione classica, per come oggi è intesa, a far data dalla Gestione Informativa Digitale, tanto più che gli attori sembrano orientarsi verso la nuova frontiera allorché la precedente è tutt’altro che compiuta, anche in ragione di una maggiore immediatezza dei riscontri conseguibili colla tecnologia inedita.

Di fatto, se ci si limita alla Modellazione Informativa, la tendenza alla diffusione a livello continentale si è ormai esaurita, attestandosi su un livello intermedio, con una certa polarizzazione e con una forte propensione all’adempimento formale oppure meramente strumentale.

Spesso, peraltro, il costo marginale dell'informazione ha superato il beneficio marginale che quella stessa informazione produce, tanto da doversi domandare quale livello di formalizzazione generi valore sufficiente a giustificarne il costo.
L’assunto principale consisteva nella convinzione che la strutturazione del dato o dell’informazione conducesse senza mediazioni a un miglioramento del processo decisionale, ma l’innesto di tecnologie innovative in contesti e in processi consolidati e antitetici ha creato non poche difficoltà, senza contare che i tempi necessari per la maturazione delle persone e delle organizzazioni non siano brevi.

Naturalmente, nel contesto dei sistemi artificiali, non si tratta più di sostenere costi produttivi, ormai assai ridotti in presenza di grandi volumi di informazioni, ma di selezionare esiti opportuni tra molteplici risultati facilmente realizzabili.
Si tratta della transizione che diparte da un ruolo attivo nella configurazione e nella strutturazione dell’informazione, oggetto dei decenni scorsi, a un ruolo di governo della stessa che interiorizza il processo decisionale: da questo punto di vista, la serie normativa internazionale EN ISO 21500 non può più essere scissa dalla serie normativa EN ISO 19650.

Questo fattore è destinato a incidere sui profili specialistici della Modellazione Informativa, rendendoli progressivamente sempre più marginali, in quanto la produzione e il coordinamento delle informazioni potrà essere svolto autonomamente dai sistemi artificiali, a favore di competenze, come affermato, maggiormente rivolte alla selezione degli obiettivi e alla verifica dei risultati ottenuti, in termini di Assurance.

In buona sostanza, serviranno profili professionali in grado di impostare i compiti assegnati a sistemi agentici e fisici e di validarne gli esiti.

Allo stato attuale, infatti, si è proceduto a una attualizzazione dei profili tradizionali (CDE Manager, BIM Manager, BIM Coordinator, BIM Specialist), affiancandone di nuovi (BIMGIS Specialist, BIM Tendering Specialist).

Appare, tuttavia, evidente che sia la ricerca scientifica sia l’evoluzione commerciale stiano approssimandosi con velocità a una integrazione tra Modelli Linguistici e Modelli Informativi, secondo differenti strategie.

Nei casi prevalenti un sistema probabilistico è in grado di orchestrare efficacemente le componenti deterministiche.
Questa condizione di ibridazione è palese nell’ambito della prescrizione e della verifica se si confronta la metodologia legata alla Information Delivery Specification (IDS) e il comportamento analogo di soluzioni artificiali.

Resta, comunque, il fatto che si passi dall’accertamento del contenitore informativo tramite autore, data, revisione e stato a descrizione del modello, della versione, del prompt, del contesto, del retrieval, della tool call, dei sub-agent, delle regole di orchestrazione, del grafo di orchestrazione e degli interventi umani.

Le immagini presenti nel contributo sono originate con Modelli Linguistici. Contenuto predisposto con l’ausilio dell’intelligenza artificiale.

..CONTINUA LA LETTURA NEL PDF.

FAQ TECNICHE: BIM e Intelligenza Artificiale: dalla gestione informativa all’Assurance

Che cosa cambia nel BIM con l’introduzione dell’Intelligenza Artificiale agentica?
Nel BIM tradizionale il soggetto umano struttura, produce, coordina e verifica le informazioni. Nei sistemi agentici, invece, all’intelligenza artificiale può essere assegnato un compito con un certo grado di autonomia operativa. Il contributo individua quindi un passaggio da “contenitore informativo” a “compito”, da “flusso” a “orchestrazione” e da “approvazione” ad “autonomia limitata”.

In quali attività delle costruzioni possono entrare sistemi AI collegati al BIM?
Il testo richiama sistemi conversazionali capaci di operare sugli strumenti di produzione dei modelli informativi, interrogarli e verificarne la conformità rispetto a regole definite. Sono inoltre prospettate applicazioni nella produzione documentale, nell’analisi dei computi e nella gestione delle decisioni. Il livello di autonomia concretamente ammissibile dipenderà da processi, responsabilità e quadro regolatorio. [Verificare specifica tecnica/norma].

Quale normativa disciplina oggi la gestione informativa BIM?
Il riferimento centrale resta la serie UNI EN ISO 19650, dedicata alla gestione informativa mediante BIM lungo il ciclo di vita del cespite. La UNI EN ISO 19650-1:2019 disciplina concetti e principi e risulta attualmente in vigore. La relazione tra tali principi e i nuovi sistemi agentici costituisce invece un ambito ancora in evoluzione normativa.

Qual è il vantaggio dell’AI rispetto alla gestione informativa tradizionale?
Il principale cambiamento prospettato non consiste semplicemente nel produrre più informazioni, ma nella capacità di estrarre valore anche da dati incompleti, eterogenei o poco strutturati e di supportare istruttoria, selezione e decisione. Il vantaggio deve però essere misurato in termini di outcome, riduzione dell’incertezza e valore prodotto, non soltanto di velocità o quantità di output.

Come deve essere progettata la tracciabilità di un processo BIM gestito da agenti AI?
Alla tradizionale registrazione di autore, data, revisione e stato dovrebbero aggiungersi elementi quali versione del modello AI, prompt, contesto, retrieval, tool call, sub-agent, regole e grafo di orchestrazione, interventi umani ed eventuali escalation. L’obiettivo è costruire un audit trail che permetta di ricostruire il processo che ha generato un determinato esito.