intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale nelle costruzioni introduce nuove questioni per progettisti, imprese e professionisti della sicurezza. Il D.Lgs. 179/2026 disciplina la possibile modulazione dell’equo compenso, la valutazione dei rischi connessi all’IA e le garanzie sulle decisioni automatizzate. Restano centrali la responsabilità professionale, il controllo umano e la corretta integrazione delle tecnologie nei processi di progettazione e gestione dei cantieri.

La formazione obbligatoria sull’intelligenza artificiale entra nei percorsi professionali con il D.Lgs. 179/2026. L’articolo 47 richiede competenze tecniche, giuridiche e deontologiche e prevede un monte ore minimo, senza stabilire CFP uniformi. Entro il 23 aprile 2027 gli organismi competenti dovranno adeguare i regolamenti. Il decreto interviene anche su scuola, università, pubblica amministrazione, giustizia e sanità, introducendo specifiche disposizioni formative.

Il Decreto Legislativo 179/2026 sull’intelligenza artificiale, pubblicato l’8 ottobre ed efficace dal 23 ottobre, adegua la normativa italiana all’AI Act europeo. Il provvedimento disciplina poteri di vigilanza e sanzione, sperimentazione normativa e utilizzo dell’AI nei percorsi formativi e professionali.

Il BIM entra sempre più nella gestione operativa del cantiere, collegando rilievo, modelli informativi, tempi, costi e decisioni. La One Team BIM Conference Milano 2026, in programma il 28 ottobre, mette a confronto tecnici e imprese su Scan to BIM, BIM 4D e 5D, AI e Digital Construction Management.

Dal modello BIM al computo metrico, dall’intelligenza artificiale al dettaglio delle strutture in acciaio: dal 7 al 10 ottobre Allplan Italia porta a SAIE Bologna quattro dimostrazioni tecniche giornaliere dedicate ai flussi operativi della progettazione digitale.

I materiali sostenibili non si definiscono soltanto attraverso le loro prestazioni ambientali: contano anche durabilità, contesto applicativo e ciclo di vita. L’intelligenza artificiale amplia le possibilità della ricerca, ma impone una domanda: quale finalità attribuiamo all’innovazione?

L’intelligenza artificiale può comprimere conoscenza, esplorare alternative e riorganizzare memorie, ma non per questo “sogna” nel significato umano del termine. Il punto decisivo è un altro: un’intelligenza evolutiva deve saper riaprire ciò che aveva considerato irrilevante.

La complessità di Kolmogorov misura un oggetto attraverso la lunghezza della più breve descrizione algoritmica capace di generarlo. Nell’era dell’AI questo concetto apre una questione decisiva: trovare rappresentazioni sempre più compatte significa anche comprendere meglio ciò che rappresentano?

Il rasoio di Occam non impone di esplorare poche ipotesi, ma di non conservarne più del necessario nella spiegazione finale. Il caso dei 10.000 agenti AI impiegati su Navier–Stokes suggerisce così un paradosso: la parsimonia della conoscenza potrebbe richiedere l’esuberanza della ricerca.

I sistemi multi-agente AI potrebbero cambiare la ricerca non solo aumentando la capacità di calcolo, ma facendo emergere conoscenza dalle relazioni tra agenti differenti. Il caso OpenAI con circa 10.000 agenti su Navier–Stokes rende questa ipotesi concreta e misurabile. Ed è questo il passaggio non controllabile che fa comprendere il pericolo dell'AI.

L’intelligenza artificiale può prevedere sempre meglio ciò che probabilmente desidereremo, ma prevedere una scelta non significa stabilire ciò che merita di essere scelto. Nell’era degli algoritmi, la questione decisiva diventa quindi distinguere libertà di scelta e autonomia del giudizio.

Il 24 settembre a Milano torna il One Team User Meeting, giunto alla 20ª edizione. L’evento riunirà i professionisti AEC e Manufacturing per approfondire, attraverso testimonianze e casi concreti, AI, BIM, Digital Twin, interoperabilità e tecnologie che stanno trasformando progettazione, gestione degli asset e produzione.

Le norme tecniche dovrebbero dimostrare non solo che un metodo funziona, ma quanto il risultato cambia al variare di operatori, materiali, geometrie, strumenti e condizioni al contorno. Senza un’analisi di sensibilità, una prescrizione formalmente precisa può poggiare su un metodo sostanzialmente fragile.

NVIDIA individua tre pilastri per portare l’AI dalla sperimentazione alla produzione: persone, processi e infrastruttura. Una trasformazione organizzativa che ricorda da vicino il percorso già vissuto con il BIM.

Un robot umanoide cinese ha corso i 100 metri in 9,39 secondi, battendo il record di Usain Bolt. Ma il vero salto tecnologico avviene altrove: persone pagate per insegnare alle macchine i propri gesti, robot impiegati nei conflitti e un’Intelligenza Artificiale che abbandona lo schermo. L’infosfera sta acquisendo un corpo. Siamo davvero pronti a conviverci nel mondo reale?

L’Intelligenza Artificiale può scrivere un testo, ma questo non basta a renderla autrice. Quando l’AI viene usata per cercare fonti, verificare dati, discutere ipotesi e riscrivere, resta decisivo ciò che l’uomo introduce nel processo: esperienza, domanda, giudizio e responsabilità.

Il mix design del calcestruzzo sta diventando un problema multi-obiettivo: resistenza, lavorabilità, durabilità, costo e impatto ambientale devono essere governati insieme. L’AI può riconoscere relazioni non lineari e ridurre le combinazioni da verificare, ma affidabilità e trasferibilità dipendono prima di tutto dalla qualità dei dati.

Spazio e limite non sono concetti astratti: determinano città, confini, infrastrutture e potere. La lettura di Kaos di Massimo Cacciari mostra come l’Occidente produca continuamente nuovi spazi superando i propri limiti, fino alla Tecnica e oggi all’Intelligenza Artificiale.

Nell’aprile 2025 MIT Technology Review avvertiva che gli attacchi informatici condotti da agenti AI stavano arrivando. Oggi quello scenario è meno teorico: aziende, ricercatori e organismi internazionali documentano sistemi capaci di individuare vulnerabilità, concatenare azioni e automatizzare parti crescenti di un attacco. La cybersecurity entra così nell’era in cui anche l’aggressore può diventare software autonomo e scalabile.

La Commissione europea ha aperto la selezione per la realizzazione di fino a sette AI Gigafactories, grandi infrastrutture di calcolo destinate allo sviluppo dei modelli di intelligenza artificiale più avanzati. Il programma può mobilitare circa 30 miliardi di euro tra risorse pubbliche e capitali privati e avrà ricadute rilevanti anche su progettazione, energia, impianti e costruzione di data center.

Il rapporto preliminare del NTSB conferma che, prima dell’incidente mortale avvenuto in Texas, il conducente di una Tesla Model 3 aveva attivato l’FSD Supervised e aveva poi premuto l’acceleratore al 100%, prevalendo sul controllo automatico della velocità. Il dato ridimensiona l’ipotesi di un’accelerazione completamente autonoma, ma non chiude l’indagine. Restano da chiarire il comportamento delle funzioni di sicurezza, il monitoraggio del conducente e il rapporto tra comando umano e automazione.

La fotogrammetria sta vivendo un profondo cambio di paradigma. Le reti neurali profonde e l'intelligenza artificiale stanno progressivamente affiancando i metodi tradizionali basati su pixel, orientamento delle immagini e Structure from Motion, introducendo modelli che rappresentano direttamente lo spazio tridimensionale attraverso i voxel e le Occupancy Networks.

L’intelligenza artificiale non è solo uno strumento più potente per calcolare: è un dispositivo che trasforma dati in modelli, modelli in indicazioni operative e indicazioni operative in decisioni. Per questo, nel settore delle costruzioni, l’AI non può sostituire il progetto né la responsabilità professionale. I dati non decidono da soli: vanno scelti, interpretati e governati. La sfida per ingegneri e architetti è quindi non subire l’AI, ma usarla criticamente, mantenendo controllo umano, trasparenza e responsabilità sulle scelte che incidono su edifici, infrastrutture, città e persone.

La corsa all’intelligenza artificiale sta trasformando i data center in nuove infrastrutture energetiche critiche: non più semplici edifici tecnologici, ma carichi elettrici da governare. La proposta emergente è renderli flessibili, capaci di ridurre temporaneamente i consumi quando la rete è sotto stress, accelerando connessioni, riducendo costi e aprendo una nuova fase della progettazione digitale, davvero sistemica per città e reti.