Il futuro dell’IA nelle costruzioni: perché i dati connessi definiranno il domani

I discorsi sull’IA nel settore delle costruzioni ruotano spesso attorno a strumenti specifici: una funzione che genera report, un software che analizza i disegni costruttivi o un modello che prevede i rischi. Sebbene questi strumenti si siano dimostrati utili nell’aumentare la produttività dei team, la vera rivoluzione dell’IA in questo settore deve ancora compiersi.

Da quello che vediamo nel panorama delle tecnologie per l’edilizia, la prossima fase dell’IA non sarà definita da un maggior numero di funzioni o di singoli strumenti. Si concentrerà invece sul collegare i dati lungo l’intero ciclo di vita del progetto, consentendo ai team di costruzione di essere più strategici a lungo termine.

Punti chiave

• Sono l’isolamento e l’incoerenza dei dati a limitare attualmente l’IA nelle costruzioni

• Ad ostacolarne l’adozione è un insieme di fattori culturali, operativi e legati ai dati

• La prossima fase dell’IA si concentrerà sul coordinamento tra progettazione, pianificazione ed esecuzione

• Le aziende che fanno progressi migliorano le basi dei dati prima di scalare l’IA

• L’impatto a lungo termine deriverà da decisioni ed esecuzioni migliori, non da automazioni isolate

Il vero collo di bottiglia: dati di progetto scollegati tra loro

I progetti di costruzione generano un flusso continuo di dati, ma queste informazioni raramente si accumulano in una comprensione condivisa del progetto.

La progettazione evolve durante l’intero ciclo di vita dei lavori. I programmi vengono modificati per riflettere vincoli e ritardi. I team sul campo acquisiscono foto, appunti e report giornalieri che documentano ciò che accade realmente in cantiere. Ognuno di questi input è prezioso, eppure spesso esistono in parallelo piuttosto che in connessione.

Questa frammentazione è ampiamente osservata nel settore. Le costruzioni continuano a rimanere indietro rispetto ad altri settori nella digitalizzazione, in particolare per quanto riguarda la struttura e la condivisione dei dati tra le parti interessate, cosa che influisce direttamente sulla produttività e sul coordinamento.

In questa situazione, i sistemi di IA operano con un contesto parziale. Sono in grado di identificare schemi all’interno di un set di dati, ma faticano a collegare gli eventi tra i vari flussi di lavoro a meno che le informazioni sottostanti non siano già allineate. Un ritardo nella consegna dei materiali può essere segnalato, ma il suo impatto sulla sequenza dei lavori, sull’allocazione della manodopera o sulle attività a valle rimane difficile da valutare senza una visione interconnessa del progetto.

Questo aiuta a spiegare perché molti dei primi casi di utilizzo dell’IA sembrano incrementali: migliorano passaggi specifici nel flusso di lavoro senza affrontare le più ampie sfide di coordinamento che definiscono la maggior parte dei risultati dei progetti.

Perché l’adozione è ancora disomogenea

L’adozione dell’IA nel settore delle costruzioni viene spesso descritta come una questione culturale, ma questa spiegazione coglie solo una parte del quadro. La ricerca sull’argomento evidenzia una serie di ostacoli, tra cui resistenza al cambiamento, capacità interne limitate e sfide legate alla qualità dei dati e all’integrazione dei sistemi.

I team operano sotto pressione e la priorità è mantenere il lavoro in movimento. Le convenzioni di denominazione variano da una squadra all’altra. Gli aggiornamenti possono essere incompleti o in ritardo. Foto e annotazioni acquisite sul campo non sempre sono legate a un contesto strutturato. Queste condizioni rendono difficile per qualsiasi sistema, IA o altro, di produrre risultati che possano essere considerati attendibili senza verifica.

Quando gli strumenti richiedono uno sforzo supplementare o producono risultati che non riflettono pienamente la realtà del cantiere, i team ripiegano sul coordinamento manuale. Ciò che appare come resistenza alla tecnologia è spesso una risposta a strumenti che non si allineano con il modo in cui il lavoro avviene realmente.

Come si muovono invece le aziende che ottengono i migliori risultati

Tra le aziende che stanno facendo progressi, c’è uno schema coerente. Non stanno partendo dall’intelligenza artificiale, ma dal modo in cui le informazioni sono strutturate e condivise.

Invece di lanciare iniziative di ampio respiro, si concentrano su alcuni flussi di lavoro che influiscono direttamente sulle performance del progetto. Il monitoraggio dei progressi, la gestione dei problemi e il reporting giornaliero sono punti di partenza comuni.

Standardizzano le modalità di acquisizione dei dati. Alle attività viene applicata una denominazione coerente. Gli aggiornamenti sono direttamente associati alle posizioni. Le attività di campo sono documentate in un modo che può essere riutilizzato tra i vari team. Solo dopo introducono capacità di automazione o IA.

Ciò che distingue le implementazioni di successo non è la sofisticazione dello strumento, ma l’affidabilità dei dati che lo alimentano.

Un cambiamento già in atto: dagli strumenti ai sistemi

Nonostante questi vincoli, ci sono chiari segnali che indicano che il settore si sta muovendo in una direzione diversa.

I team che stanno ottenendo risultati significativi non considerano l’IA come qualcosa di aggiuntivo e autonomo. Al contrario, si concentrano sul miglioramento del flusso di informazioni attraverso il progetto. L’obiettivo è ridurre le frizioni tra i sistemi e creare una base più solida per il coordinamento.

Questo cambiamento tende a iniziare con un numero ridotto di flussi di lavoro che hanno un impatto diretto sull’esecuzione. Il monitoraggio dell’avanzamento, la gestione dei problemi e il reporting giornaliero sono punti di partenza comuni. Questi flussi di lavoro sono strutturati in modo più coerente, con informazioni collegate a luoghi, attività e tempistiche in modo da poter essere riutilizzate tra i team.

Una volta gettate le basi, l’automazione e l’IA diventano più facili da applicare e più affidabili nella pratica.

I dati di settore suggeriscono che molte organizzazioni si trovano ancora nelle fasi iniziali dell’adozione dell’IA, spesso limitate a progetti pilota; quelle che investono nella coerenza dei dati sono meglio posizionate per scalarne l’impiego nel tempo.

Dal punto di vista degli investimenti, questo è uno schema familiare. In altri settori, l’impatto dell’IA ha tendenzialmente accelerato solo dopo che gli ambienti di dati sono diventati più strutturati e interoperabili. Il settore delle costruzioni sembra seguire una traiettoria simile, sebbene con i propri vincoli specifici.

Dati connessi come livello di coordinamento

Man mano che i dati diventano più strutturati e accessibili, il ruolo dell’IA inizia a evolversi.

Invece di operare all’interno di flussi di lavoro isolati, l’IA può supportare il coordinamento del progetto collegando informazioni che prima erano scollegate. Le osservazioni sul campo possono essere messe in relazione con le intenzioni progettuali, mentre gli aggiornamenti del cronoprogramma possono essere confrontati con l’avanzamento effettivo. I rischi possono essere segnalati dando maggiore contesto, piuttosto che come avvisi isolati.

Ciò non richiede sistemi completamente autonomi. Anche miglioramenti modesti nel modo in cui i dati sono connessi possono ridurre il tempo impiegato a cercare informazioni, riconciliare discrepanze o convalidare aggiornamenti.

L’effetto pratico è che i team possono dedicare meno tempo a gestire le informazioni e più tempo ad agire su di esse. Il coordinamento diventa più proattivo e le decisioni vengono prese con una comprensione più chiara del loro impatto.

Guardare al futuro: come le capacità dell’IA sono destinate a evolversi

L’evoluzione dell’IA nelle costruzioni sarà probabilmente graduale e strettamente legata ai miglioramenti nella qualità e nell'accessibilità dei dati. Nel breve termine, le capacità di tipo assistivo continueranno ad espandersi, aiutando i team a navigare tra le informazioni in modo più efficiente attraverso la ricerca, la sintesi e l'analisi di base.

Man mano che i flussi di lavoro diventano più strutturati, l’automazione si estenderà ai processi di routine, come l’instradamento dei documenti, la reportistica e la revisione del programma lavori. Si tratta di aree in cui lo sforzo manuale rimane elevato e la variabilità è relativamente bassa.

Più avanti, l’IA potrebbe iniziare a supportare processi decisionali più complessi, identificando schemi tra i progetti, evidenziando potenziali conflitti o suggerendo aggiustamenti in base alle condizioni effettive. Questi sistemi richiederanno comunque una supervisione umana, ma possono aiutare a ridurre il tempo necessario per analizzare le informazioni e valutare le opzioni.

La ricerca sulle applicazioni avanzate dell’IA nelle costruzioni riflette sia il potenziale che la complessità di questa transizione verso un supporto decisionale più integrato e guidato dai dati. In tutte queste fasi, il requisito comune rimane lo stesso. L’utilità dell’IA dipende dalla qualità e dalla connettività dei dati sottostanti.

Cosa comporta questo per i team di costruzione

Man mano che l’IA diventa più integrata nei flussi di lavoro dei progetti, la natura del lavoro quotidiano continuerà a cambiare. Si spenderà meno tempo a raccogliere informazioni da più fonti o a compilare manualmente gli aggiornamenti. Si dedicherà più tempo alla costruzione vera e propria e i potenziali problemi verranno risolti prima che si aggravino.

Ciò non riduce l’importanza dell’esperienza sul campo. Anzi, la aumenta. Un migliore accesso alle informazioni consente ai team di applicare le proprie competenze in modo più efficace, ma non sostituisce la necessità di giudizio in condizioni reali e complesse.

Costruire le giuste fondamenta oggi

Per le aziende che vogliono progredire, il primo passo è stabilire un approccio coerente alla gestione delle informazioni di progetto.

Ciò include: la standardizzazione delle modalità di acquisizione dei dati; la garanzia dell’accessibilità dei dati acquisiti a tutti i team; e la riduzione per quanto possibile della frammentazione tra i sistemi.

Fieldwire contribuisce a questi sforzi organizzando disegni costruttivi, compiti e attività sul campo in un unico ambiente che riflette il modo in cui il lavoro viene effettivamente svolto in cantiere. Quando le informazioni sono strutturate in questo modo, diventa più facile coordinare il lavoro oggi e adottare capacità più avanzate nel tempo.

L’obiettivo non è introdurre nuova complessità, ma ridurla rendendo le informazioni più facilmente accessibili e utilizzabili.

L’IA è un cambiamento a lungo termine, non una singola svolta

Vi è la tendenza a voler definire un momento che accelererà l’adozione dell’IA nelle costruzioni. In pratica, è più probabile che il progresso derivi da miglioramenti incrementali nel modo in cui le informazioni vengono acquisite, condivise e utilizzate nei progetti.

I miglioramenti nella qualità e nell’accessibilità dei dati possono aumentare la visibilità sull’intero progetto, favorendo decisioni più informate e, nel tempo, risultati più prevedibili.

L’IA svolge un ruolo importante in questo processo, ma è più efficace quando opera all’interno di un sistema connesso piuttosto che come soluzione autonoma.

Da questo punto di vista, la direzione si sta facendo più chiara. Il prossimo decennio della tecnologia delle costruzioni sarà plasmato meno dai singoli strumenti e più dall’efficacia con cui i dati collegheranno l’intero ciclo di vita del progetto.

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