Intelligenza artificiale e architettura: come introdurla in azienda

L’innovazione è uno dei principi su cui si è costruita DVArea. Negli ultimi dieci anni ha rappresentato una chiave importante del nostro sviluppo: non come dichiarazione d’intenti, ma come approccio concreto al lavoro, alla tecnologia e all’organizzazione. Siamo convinti che l’innovazione debba portare valore, migliorando ciò che facciamo e come lo facciamo. È con questo spirito che abbiamo deciso di introdurre l’intelligenza artificiale nei nostri processi.

Non vediamo l’intelligenza artificiale solo come uno strumento di automazione ma la consideriamo un’opportunità per ottimizzare l’output dei processi, ridurre le attività ripetitive e, soprattutto, aumentare il tempo disponibile per ciò che conta: la riflessione, l’analisi, il pensiero critico. In un contesto come il nostro, in cui la qualità del progetto è centrale, questa prospettiva è particolarmente rilevante.

Crediamo che l’AI possa contribuire a innalzare gli standard del lavoro di progettazione, non velocizzando a tutti i costi, ma migliorando la precisione, la consapevolezza e l’efficacia delle scelte progettuali. L’adozione della tecnologia, in questo senso, non è un fine, ma un mezzo. Un supporto, non una sostituzione.

Si tratta di un processo che richiede un piano di implementazione ben strutturato, partendo da alcuni punti fermi: scalabilità, metodo e coinvolgimento.
Sconsigliamo gli approcci dettati dalla pressione esterna o dall’urgenza di “essere al passo”. In un settore in rapida evoluzione, il rischio di affidarsi a tecnologie non scalabili o non compatibili con i futuri quadri normativi è concreto. Per questo motivo noi abbiamo scelto un percorso ordinato, costruito su sperimentazioni mirate, formazione e confronto interno. Lo condividiamo affinché possa essere una guida per chiunque voglia introdurre l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel proprio studio.

Investire sulle persone: creazione di un team dedicato all’AI e formazione

Il nostro percorso ha preso il via dall’analisi dei diversi scenari applicativi, con un’attenzione particolare all’effettiva sostenibilità tecnica, economica e normativa delle soluzioni. In alcuni casi, abbiamo escluso strumenti poco trasparenti o non integrabili con i flussi esistenti. In altri, abbiamo identificato casi d’uso con potenziale concreto, come il supporto alla documentazione tecnica o alla gestione delle informazioni di progetto. In tutti i casi, il criterio guida è stato uno solo: l’aderenza ai nostri obiettivi di qualità.

Uno dei primi passi che suggeriamo di fare è quello di costituire un team interno dedicato all’AI, con l’obiettivo di studiare, sperimentare e guidare l’implementazione. Successivamente è fondamentale avviare un’attività formativa rivolta a tutti i collaboratori, ideata e condotta dallo stesso team. Questo passaggio non ha solo l’obiettivo di trasmettere nozioni, ma di attivare una curiosità diffusa che possa generare ingaggio a tutti i livelli.

Il corso di formazione interna dovrebbe coprire basi teoriche (definizioni, differenze tra machine learning e AI generativa, prompt engineering su casi reali), ma concentrarsi anche su aspetti più ampi: l’etica, la cultura del progetto, la responsabilità professionale e il contesto normativo attuale e in evoluzione. Prima della tecnologia è fondamentale comprendere le implicazioni che essa comporta.

Vanno inoltre previsti momenti di confronto informale, workshop pratici e attività collaborative, affinché ciascuno possa testare direttamente strumenti, sollevare dubbi, proporre idee. Questo approccio consente di rafforzare la coesione del team e creare un terreno fertile per un’adozione più consapevole e distribuita.

Ricordiamoci che la tecnologia non è mai neutra. Il valore di un professionista sta nella sua capacità di giudizio, nella responsabilità che si assume e nella consapevolezza con cui opera. L’intelligenza artificiale può supportare queste attività, ma non sostituirle. È in questa alleanza tra competenze umane e strumenti intelligenti che vediamo il potenziale maggiore.

Operatività: competenze, policy, sistema di governance

Il passaggio successivo prevede di entrare nella fase più operativa. Qui si portano avanti applicazioni concrete in ambiti selezionati, mantenendo un costante confronto con esperti esterni per ampliare il proprio punto di vista. In questa fase il contributo di figure con esperienze e prospettive differenti è utile per consolidare le scelte e prevenire errori di impostazione.

Parallelamente è fondamentale redigere policy interne per l’uso dell’intelligenza artificiale, che definiscano in modo chiaro limiti, responsabilità e criteri di utilizzo. Il principio dello “human in the loop”, ovvero la necessaria supervisione e presenza del professionista nei processi che coinvolgono l’AI, è alla base di queste linee guida. La responsabilità non è delegabile e, nella nostra cultura aziendale, questo resta un valore irrinunciabile.

Un altro aspetto importante da prendere in considerazione è la definizione di un sistema di governance per il monitoraggio continuo delle applicazioni AI, che consenta di adattare rapidamente policy e strumenti a fronte di cambiamenti tecnologici o normativi. L’obiettivo è mantenere equilibrio tra innovazione e affidabilità, tra flessibilità operativa e coerenza con i propri principi.

Il coinvolgimento dei collaboratori è un elemento chiave di questa fase. Portare una grossa organizzazione (nel nostro caso parliamo di oltre 150 persone) a interagire con strumenti nuovi nel modo corretto, che impattano sulle abitudini e sulle competenze, è una sfida complessa. Ma è anche un’opportunità per crescere insieme.

L’innovazione, per essere efficace, deve essere condivisa. Non può essere imposta, né lasciata a pochi. Richiede tempo, dialogo e la capacità di adattarsi progressivamente. È un processo che costruiamo passo dopo passo, nella consapevolezza che ogni persona può contribuire a dare forma a un’evoluzione sostenibile.

AI e architettura: applicazioni pratiche

Le applicazioni dell’intelligenza artificiale nel campo dell’architettura sono molteplici e in continua evoluzione. Basti pensare alle potenzialità della programmazione parametrica, agli edifici cognitivi, all’integrazione con software BIM, al design generativo o alla computer vision. L’intelligenza artificiale diventa strumento di supporto nelle diverse fasi della progettazione. Non solo in quella iniziale di concept design ma anche nel coordinamento multidisciplinare, nella creazione di documentazione, nelle simulazioni energetiche e nel facility management.

L’AI, se integrata con attenzione, può rappresentare una leva importante per il miglioramento. Non solo in termini di efficienza, ma anche e soprattutto di qualità. È uno strumento che può aiutarci a rendere il nostro lavoro più sostenibile, più accurato, più adatto alle sfide del presente e del futuro. Una risorsa che può accompagnarci nell’evoluzione, senza snaturare i principi su cui ci siamo fondati.

L’intelligenza artificiale è una tecnologia in evoluzione, con grandi potenzialità ma anche limiti e incertezze. In DVArea abbiamo scelto di affrontarla con consapevolezza, lavorando su più livelli: competenze, strumenti, regole e cultura.

Non possiamo sapere fin dove ci porterà questo percorso e quali e quante potranno essere le applicazioni, ma siamo convinti che, come per ogni processo di innovazione reale, la qualità del risultato dipenderà dal modo in cui sapremo integrarvi le nostre competenze, la nostra esperienza e il nostro senso di responsabilità.

Carlo Besozzi Valentini
Associate Partner DVArea | COO Bimfactory