I profili BIM nell’era dell’Intelligenza Artificiale: come cambiano ruoli, competenze e responsabilità

L'evoluzione dei profili BIM nell’era dell’Intelligenza Artificiale, mettendo in discussione ruoli, competenze e responsabilità così come definiti dalla normativa vigente. Dall’uso dei modelli linguistici e multimodali fino ai sistemi agentici, la gestione informativa digitale si sposta dalla modellazione operativa alla supervisione di processi automatizzati. Il contributo riflette su come BIM Manager e BIM Coordinator possano trasformarsi in figure di governance dell’informazione, chiamate a definire obiettivi, vincoli e criteri di validazione in contesti sempre più complessi. Un tema chiave per progettisti e organizzazioni che operano nel settore delle costruzioni.

Profili BIM e Intelligenza Artificiale nella gestione informativa digitale

La comparsa della Modellazione Informativa ha indotto, anche in Italia, anni or sono, a definire analiticamente le competenze proprie delle figure professionali inedite che vi si rapportavano: CDE Manager, BIM Manager, BIM Coordinator, BIM Specialist.

Il tema è stato, naturalmente, quello di determinare, anche a livello europeo, quali fossero le abilità, le conoscenze e i compiti che questi profili dovessero possedere o assolvere, nel senso che, dal punto di vista degli strumenti, oltre che dei metodi e dei processi, essi operassero senza mediazioni sui dispositivi dedicati.

La normazione in merito ha giustamente posto la luce sui contesti e sulle metodologie (tra cui il modello di dati offerto da schemi come IFC), ma in questa sede si solleva la questione relativa alla possibilità che, da una parte, l’essere umano possa agire sui dispositivi tramite Sistemi Artificiali e che, per un altro canto, questi Sistemi possano parzialmente agire in autonomia e indipendentemente.

Premesso che sia la legislazione nazionale sia la normazione internazionale enfatizzano la nozione di Gestione Informativa (Information Management), relegando la Modellazione Informativa, l’Information Modelling, a una funzione ausiliare, la profilazione dei ruoli professionali a livello nazionale, colla norma UNI 11337-7, in corso di revisione sistematica, mantiene, per il momento, il prefisso BIM, anche se la titolazione dei profili è prevista anche nella lingua nazionale.

A questi forse presto, non nella prossima revisione, tuttavia, potrebbe aggiungersi un ulteriore prefisso: AI.

Occorre, infatti, considerare e ribadire che la prima versione della norma, così come quella prospettica, avevano e hanno lo scopo di delineare analiticamente compiti, responsabilità e abilità di professionisti umani che si avvalgono di strumenti digitali, secondo una metodologia determinata e processi coerenti.

Ha senso, tuttavia, immaginare che possano, nel medio termine, esistere AI BIM Manager o AI BIM Coordinator?

Come si vedrà in questa sede e, soprattutto, in seguito, sarebbe probabilmente errato aggiungere un acronimo a un altro acronimo intendendo con ciò che un professionista debba aggiungere una competenza a un’altra, dato che l’incognita riguarda la possibile corresponsabilità di un Sistema Artificiale nell’operatività e nella decisione, tanto che probabilmente si tratterebbe di ragionare su personalità inedite.

La risposta a questo quesito non è affatto scontata, nella misura in cui non solo i profili di questo genere potrebbero essere rimessi in discussione, ma pure quelli più autoriali, quali, in prima istanza, quelli dei progettisti.

L’ipotesi di scuola prevalente è, infatti, che nel medio periodo, si possa assistere a una vera e propria democratizzazione all’accesso agli strumenti di Modellazione Informativa da parte di utenti non formati all’uopo; conseguentemente, prima di tutto, i profili come quelli del BIM Modeller e del BIM Specialist non avrebbero ovviamente più ragione di esistere, poiché, appunto, il professionista esperto disciplinarmente sarebbe assistito direttamente da un Modello Linguistico o da un Modello Multi Modale specializzato verticalmente.

Questo scenario, la cui praticabilità non è affatto semplice, appartiene, peraltro, a un contesto classico di ricorso ai dispositivi in funzione passiva, di Text-to-BIM o di Speech-to-BIM, di esecuzione di prompt predisposti dall’utente umano: in questo caso, presumibilmente un CDE Manager, un BIM Manager, un BIM Coordinator o un BIM Specialist.

Verso un BIM conversazionale, agentico, cognitivo
Nel settore delle costruzioni l’Intelligenza Artificiale evolve dai Large Language Model verso forme di IA agentica e World Modelling. L’obiettivo non è più solo interrogare il BIM, ma simulare comportamenti, verificare requisiti e governare vincoli e relazioni lungo il ciclo di vita di edifici e infrastrutture, migliorando controllo, conformità e decisioni progettuali.

A proposito del prompting, i più recenti contributi scientifici illustrano diverse modalità.

Nel primo caso, si parla di prompt strutturati e di tool-calling dove il Modello Linguistico invoca funzioni per interrogare o per modificare Modelli Informativi nel formato IFC, con output vincolati e con logging.

Nel secondo caso, si ricorre alla RAG (Retrieval Augmented Generation), laddove il prompt è arricchito con estratti mirati dal Knowledge Graph per ridurre allucinazioni e al tool calling, in cui il Modello Linguistico seleziona e invoca con argomenti strutturati, per delegare successivamente a strumenti deterministici l’accesso ai dati e alle modifiche.

Le cautele necessarie riguardano, infatti, la selezione errata degli strumenti, l’adozione di parametri ambigui o incompleti e le azioni distruttive sui Modelli Informativi senza controllo umano.

In altre parole, dovrebbero sempre, o ancora a lungo, essere richieste competenze specialistiche per la contestualizzazione delle richieste, onde assicurare una affidabilità dei risultati: la successione da human-in-the-loop o human-on-the-loop a human-out-of-the-loop sembra assai remota.

Al contempo, ciò, riducendo parte delle allucinazioni, rende l’azione riproducibile e tracciabile.

Le soluzioni della tipologia Text-to-Layout evidenziano, ad esempio, la dilatazione dell’Optioneering proposta dal dispositivo, per cui il progettista professionista già mostra autorità curatoriale piuttosto che non strettamente ideativa, di là del prompting.

Anche nel caso più convenzionale, comunque, il profilo professionale rivisitato deve mettere a punto Knowledge Graph (KG) per consolidare il grounding del Modello Linguistico o Visivo e impostare query adeguate.

Già in questa circostanza si può constatare come le professionalità della Modellazione Informativa implichino la capacità di stabilire criteri di governance e metriche di affidabilità delle pipeline.

Certo, il tema dell’Intelligenza Artificiale è ancora dibattuto tra evoluzioni radicali e limitazioni fisiologiche, per cui non si può valutare se si sia in prossimità di un arresto o di una svolta.

La domanda più pregnante che emerge, però, riguarda l’evoluzione dall’uso tradizionale dei Modelli Linguistici e Visivi (ovvero dei Modelli Multi Modali) sino all’impiego di Sistemi Agentici, che prelude al passaggio dall’operazione su comandi per generare Modelli Informativi, o per coordinarli e verificarli, alla istruttoria, alla supervisione e alla rettifica/validazione di risultati procurati da una Orchestra di Agenti Artificiali sulla base di obiettivi prefissati.

La formulazione dell’intento rivolto al cosiddetto Copilot diviene cruciale, in quanto fattualmente è il Sistema Agentico a produrre i Modelli Informativi, laddove l’autorialità resta in capo al progettista professionista nella configurazione dell’obiettivo: con lo specialista della Modellazione Informativa a supporto?

A prescindere dal ruolo originario morfogenetico del progettista, il Sistema Agentico varrà per il coordinamento, per il controllo e per la verifica degli esiti prodotti nei confronti degli obiettivi definiti.

I profili professionali dovranno, quindi, dimostrare competenze in supervisione di Sistemi Agentici e di addestramento dei flussi di lavoro agentici (ad esempio, della sequenza prompting/tool calling), oltre che di cura della conoscenza procedurale tracciata nei log.

Per certi versi, la delega dei compiti attuativi agli algoritmi potrebbe essere considerata una forma di deresponsabilizzazione, che conduca nel tempo a una sorta di deskilling dei professionisti, ma, per il resto, all’opposto, le allucinazioni e i disallineamenti vorrebbero la presenza di competenze umane ancora più elevate.

Conseguentemente, si potrebbe, a titolo esemplificativo, elencare alcuni compiti che una futura normalizzazione dei profili potrebbe contenere:

• progettazione del flusso informativo supportato da Assistenti e da Agenti Artificiali;
• supervisione di Sistemi Artificiali Agentici per la produzione, per il coordinamento e per la verifica dei Modelli Informativi;
• definizione di obiettivi, di vincoli e di criteri di accettazione per processi automatizzati di Gestione Informativa Digitale;
• validazione degli esiti prodotti da Sistemi Artificiale rispetto agli obiettivi informativi contrattuali.

Si potrebbe, pertanto, definire il profilo del BIM Manager come: soggetto che sovrintende all’impiego dei dispositivi di Intelligenza Artificiale, inclusi i Modelli Linguistici, i Modelli Multimodali e i Sistemi Artificiali Agentici, a supporto dei processi di Gestione Informativa Digitale (GID), assicurando che il loro utilizzo sia coerente con gli obiettivi informativi, con i requisiti contrattuali e con i criteri di responsabilità professionale.

Analogamente, il profilo del BIM Coordinator suonerebbe come: il soggetto che supervisiona, che controlla e che valida i flussi informativi della commessa qualora questi siano generati, coordinati o supportati da dispositivi di Intelligenza Artificiale, inclusi i Modelli Linguistici, i Modelli Multimodali e i Sistemi Artificiali Agentici, assicurandone la conformità ai requisiti informativi, contrattuali e procedurali.

Vi sono, tra le righe, alcuni aspetti cruciali, di cui il primo appare essere la capacità di gestire metriche inedite, di coerenza semantica, di robustezza agentica, di spiegabilità e di reversibilità.

Secondariamente, il tema della interoperabilità si estenderebbe alle interazioni tra Agenti.

Non si tratta naturalmente di testi che possano essere attualmente proposti, poiché non riflettono certe prassi consolidate: in verità, al massimo, potrebbero rispecchiare esperienze sperimentali prototipali.

Non è forse il caso di andare oltre, verso le dimensioni della Intelligenza Artificiale Fisica, data la complessità propria alla fase intermedia, ma palesemente Sistemi Cognitivi ben più avanzati stravolgerebbero radicalmente la natura dei profili professionali come oggi sono normalizzati.

L’orizzonte temporale entro il quale una simile condizione possa avverarsi è del tutto ignota, cosicché approfondire il tema potrebbe apparire velleitario, ma la sua portata consiglierebbe il contrario.

Si immagini, a ogni modo, come le due profilazioni precedenti potrebbero essere articolate.

Il BIM Manager sarebbe il soggetto che governa, a livello dell’organizzazione, i processi decisionali e operativi digitalizzati basati su Modelli Informativi che rappresentano, simulano e controllano sistemi fisici reali, anche mediante l’impiego di Modelli del Mondo e di Sistemi di Intelligenza Artificiale Fisica, mettendo in relazione Modelli Informativi, dati provenienti dal mondo fisico e attuatori digitali o materiali, assicurando la coerenza tra obiettivi strategici, requisiti informativi, comportamenti simulati e comportamenti reali.

Allo stesso modo, il BIM Coordinator sarebbe il soggetto che, a livello della commessa, assicura la coerenza, la validità e l’affidabilità dei Modelli Informativi quali rappresentazioni operative dello stato del sistema fisico, quando questi siano integrati con World Model e con sistemi di Intelligenza Artificiale Fisica, garantendo che la relazione tra modello digitale e realtà costruita rimanga controllata, verificabile e reversibile, anche in presenza di processi di apprendimento automatico e di azione sul mondo fisico.

Per meglio realizzare il portato è bene soffermarsi sulle funzionalità, già accennate, di interazione tra i dispositivi conversazionali e quelli deputati alla Modellazione Informativa allo scopo di verificare i Modelli Informativi prodotti.

Anche se in futuro gli applicativi finalizzata alla Modellazione Informativa esponessero API (Application Programming Interface) tali da consentire ai Modelli Conversazionali di scrivere e non solo di leggere i dati, la capacità di questi ultimi di gestire i contesti regolamentari redatti originariamente in linguaggio naturale non permetterebbe l’assenza dell’esperto umano.

A oggi le modalità di traduzione del linguaggio umano in istruzioni concretabili in Modelli Informativi richiede, appunto, passaggi intermedi, attraverso script e altro, ma non esistono applicativi per la Modellazione Informativa che incorporino direttamente un Modello Linguistico.

D’altra parte, come già rilevato, i Modelli Linguistici potranno rinvenire incongruenze tra documenti, come i Capitolati Informativi e i Piani di Gestione Informativa e i parametri introdotti nelle entità informative dei Modelli Informativi.

Sostanzialmente, il Modello Linguistico potrebbe analizzare la base di dati contenuta nel Modello Informativo, giungendo persino a una verifica logica, addirittura offrendo responsi di conformità su temi in apparenza di natura qualitativa.

Resta la difficoltà dei Modelli Linguistici a comprendere la topologia, ma già i Modelli Multi Modali Massivi presentano qualche elemento di intelligenza spaziale, nell’analisi delle immagini, in attesa dei Modelli del Mondo, che posseggono comprensione dei fenomeni fisici e delle loro relazioni.

Si potrebbero forse utilizzare token spaziali, laddove, ad esempio, con le Joint-Embedding Predictive Architecture (JEPA), architetture per l’apprendimento diverse da quelle generative, non si agirebbe nella ricostruzione di ogni singolo dettaglio testuale o visivo (pixel), bensì di prevedere la rappresentazione astratta di porzioni di un Modello Informativo, in quanto occorre non impiegare energie in risorse su dettagli irrilevanti, per conseguire efficienza computazionale, predizione contestuale, intelligenza spaziale.

Di fatto, sia coi Modelli Linguistici sia coi Modelli Cognitivi si darebbe il confronto tra logiche probabilistiche e logiche deterministiche, legate alla Modellazione Informativa e, parimenti, connessioni tra percezione (scene neurali come NeRF e 3DGS), semantica (Modellazione Informativa), dinamica (JEPA).

Tra l’altro, queste architetture manifesterebbero una intelligenza dinamica che permetterebbe nei Modelli Informativi non solo di simulare e di prevedere la prestazione delle entità fisiche, ma pure il comportamento di utenti, ampliando la gamma di responsabilità del progettista.

Possiamo immaginare profili inediti: AI Information Flow Manager? AI-BIM Integration Specialist? AI Information Systems Orchestrator for Built Environment? AI-Enabled Information Governance Architect for Built Environment?

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FAQ tecniche Profili BIM e Intelligenza Artificiale nella gestione informativa digitale

• Che cosa si intende per profili BIM nell’era dell’Intelligenza Artificiale?
  Si tratta dell’evoluzione dei ruoli professionali BIM tradizionali in contesti in cui modelli informativi, processi decisionali e verifiche sono supportati o parzialmente automatizzati da sistemi di Intelligenza Artificiale, inclusi modelli linguistici e agentici.
• A cosa serve l’Intelligenza Artificiale nei processi BIM?
  L’AI supporta la gestione informativa attraverso l’analisi di dati, il controllo di coerenza, la generazione assistita di modelli e la verifica di requisiti informativi, riducendo attività ripetitive e aumentando la capacità di controllo dei processi complessi.
• Quali prestazioni o requisiti sono coinvolti?
  Le prestazioni dipendono dalla configurazione dei sistemi adottati e riguardano affidabilità dei risultati, tracciabilità delle azioni, coerenza semantica e conformità ai requisiti informativi contrattuali, secondo quanto definito nei documenti di commessa.
• Quali vantaggi rispetto ai profili BIM tradizionali?
  Il principale vantaggio è la possibilità di governare flussi informativi più complessi, con maggiore capacità di analisi e controllo, spostando il focus dalla modellazione manuale alla supervisione dei processi automatizzati.