Oltre ChatGpt: già in campo modelli che possono essere addestrati su dataset privati, diventando particolarmente utili per gestire dati ingegneristici e processi aziendali
Nel contesto attuale delle costruzioni in edilizia e infrastrutture, il Project management (Pm) gioca un ruolo cruciale nel garantire che i progetti siano completati entro i tempi previsti, rispettando il budget e i requisiti di qualità. Tuttavia, con l’avvento delle nuove tecnologie, in particolare l’Intelligenza Artificiale (Ai) e il Building information modeling (Bim), il Pm sta subendo una trasformazione significativa. Questa rivoluzione tecnologica non solo ottimizza i processi esistenti ma apre nuove frontiere per l’efficienza e l’innovazione.
L’algoretica, un termine che combina l’etica con l’uso degli algoritmi e dell’Ai, è fondamentale nel contesto del Pm. Questo concetto, promosso da Padre Paolo Benanti presidente della Commissione Ai e membro Comitato sull’intelligenza artificiale delle Nazioni unite, per l’informazione, sottolinea l’importanza di sviluppare e utilizzare l’Ai in modo responsabile. Gli algoritmi devono essere eticamente guidati, tenendo conto dei diritti umani e promuovendo il benessere sociale. In pratica, questo significa che le decisioni prese dalle intelligenze artificiali devono considerare l’incertezza e i potenziali errori, evitando ingiustizie e danni alle persone e l’uomo deve far parte del “loop” (Human in the loop di Padre Benanti) nel rapporto uomo/macchina.
I «Large language models» (Llm) come ChatGpt, Llama e Gemimi addestrati su enormi quantità di dati testuali, possono comprendere, generare e manipolare il linguaggio naturale. Sebbene utili per generare contenuti e supportare la conversational AI, spesso soffrono di genericità e inaccuratezza in contesti specifici. Al contrario, i Small language models (Slm), con meno parametri e addestrati su dataset più ristretti, risultano più efficienti per compiti specifici e applicazioni aziendali. Questi modelli possono essere addestrati su dataset privati, rendendoli particolarmente utili per gestire dati ingegneristici e processi aziendali.
Inoltre, questi algoritmi, possono automatizzare la documentazione tecnica, garantendo che sia completa e accurata, includendo specifiche, rapporti di progresso e analisi di conformità. Per di più, è possibile analizzare grandi volumi di dati all’interno del «Common data environment» (Cde) del Bim, identificando tendenze e proponendo miglioramenti nella progettazione e costruzione. L’AI è anche fondamentale per fornire formazione personalizzata e supporto in tempo reale, migliorando la collaborazione tra i team e ottimizzando i progetti per efficienza, costi e sostenibilità.
E poi c’è tutto il tema del «Life cycle cost». Questi strumenti sono ottimi alleati nell’aiutare a valutare le prestazioni di un edificio lungo tutto il suo ciclo di vita, dalla progettazione alla costruzione fino all’uso e alla demolizione. Questo include l’analisi della sostenibilità, l’ottimizzazione del consumo energetico e la valutazione dell’impatto ambientale. Le procedure automatizzate nel ciclo di vita dei contratti pubblici, come previsto dal Dlgs 36/2023 (libro 1 Parte II) Articolo 30, dal titolo uso di procedure automatizzate nel ciclo di vita dei contratti pubblici recita: «Per migliorare l’efficienza le stazioni appaltanti e gli enti concedenti provvedono, ove possibile, ad automatizzare le proprie attività ricorrendo a soluzioni tecnologiche, ivi incluse l’intelligenza artificiale e le tecnologie di registri distribuiti, nel rispetto delle specifiche disposizioni in materia.». Dunque la legge volge al miglioramento dell’efficienza delle stazioni appaltanti, ricorrendo a soluzioni tecnologiche avanzate, incluso l’uso dell’AI.
L’accesso a dati e analisi dettagliate permettono ai decision maker di identificare le opzioni più sostenibili ed economiche per la manutenzione, la ristrutturazione o la demolizione degli edifici. Analizzando i dati storici e attuali, l’AI può prevedere quando e dove sarà necessaria la manutenzione, aiutando a pianificare in anticipo per ridurre i costi e aumentare l’efficienza operativa, oltre ad essere un potente strumento per migliorare la sicurezza sui luoghi di lavoro. Attraverso la «computer vision» e sensori avanzati, l’AI può rilevare la presenza all’interno di un’area di lavoro, connettendo il modello digitale, il database della sicurezza e lo spazio fisico reale. Questa transizione digitale, dal dato all’informazione e poi alla conoscenza, è fondamentale per garantire la sicurezza in tempo reale.
L’implementazione dell’Ai nel Project management per le costruzioni in edilizia e infrastrutture rappresenta una svolta significativa. Non solo migliora l’efficienza e riduce i costi, ma garantisce anche che le decisioni prese siano eticamente guidate e orientate al benessere sociale. L’algoretica, insieme all’uso di Llm e Slm, automazione dei dati e sicurezza sul lavoro, dimostra come l’Ai possa trasformare positivamente il settore delle costruzioni.
FONTI Antonio Ortenzi “Enti Locali & Edilizia”