Intelligenza artificiale in edilizia: il quadro su trasparenza, responsabilità e confini etici secondo un nuovo studio
L’impiego dell’intelligenza artificiale nei processi di ingegneria civile e delle costruzioni solleva questioni giuridiche e tecniche che il settore AEC (Architecture, Engineering, and Construction) non può più ignorare. Un recente contributo scientifico pubblicato su Buildings (Vol. 16, Pages 2759) analizza le criticità legate a governance, etica e interazione umana nell’adozione di sistemi AI, offrendo spunti utili anche per i professionisti chiamati a confrontarsi con queste tecnologie in cantiere e in fase di progettazione.
Ambiti applicativi e criticità operative per i tecnici
Lo studio esamina l’impiego dell’AI in contesti operativi specifici: ispezione delle infrastrutture, rilevamento di fessurazioni nei ponti, monitoraggio della sicurezza in cantiere e pianificazione predittiva della manutenzione. In ciascuno di questi ambiti, l’adozione di sistemi automatici promette un incremento della produttività e un supporto alle decisioni. Tuttavia, emergono nodi critici che il professionista tecnico deve conoscere.
La trasparenza dei modelli algoritmici, la loro spiegabilità e la gestione della responsabilità in caso di errore rappresentano i punti di maggiore attrito. Lo studio evidenzia come la mancanza di chiarezza sui criteri decisionali adottati dall’AI possa generare problemi di accountability, specialmente quando il sistema viene impiegato per attività diagnostiche o di controllo qualità su opere esistenti.
Spiegabilità e affidabilità: due requisiti per l’impiego in cantiere
Il concetto di explainability assume un rilievo centrale. Un modello AI che rileva una lesione su un ponte o segnala una criticità strutturale deve poter rendicontare il proprio ragionamento in modo comprensibile per il tecnico che lo utilizza. Senza questa trasparenza, il professionista non è in grado di validare l’output e di assumersi la responsabilità della decisione finale.
Lo studio sottolinea come la mancanza di spiegabilità generi un duplice rischio: da un lato, l’operatore può essere indotto a un’eccessiva fiducia nel sistema (overreliance), delegando di fatto valutazioni che restano di sua competenza; dall’altro, in assenza di criteri chiari, diventa complesso attribuire la responsabilità in caso di errore o di danno. La questione della liability, ovvero della responsabilità civile e professionale, emerge come uno dei temi giuridici più urgenti da affrontare.
Governance dei dati e pregiudizi algoritmici: implicazioni per il progettista
Un aspetto che lo studio approfondisce riguarda i bias, ovvero i pregiudizi che possono inficiare le decisioni di un sistema AI. Se i dati di addestramento non sono rappresentativi o contengono distorsioni, le valutazioni del modello rischiano di essere inaccurate. Per il tecnico che utilizza un software di controllo qualità o un sistema di monitoraggio strutturale, questo si traduce nella necessità di una verifica critica dei risultati, senza accettarli acriticamente.
La privacy dei dati costituisce un ulteriore profilo di attenzione. I flussi informativi generati dai sensori in cantiere o dalle ispezioni automatizzate devono essere gestiti nel rispetto della normativa sulla protezione dei dati personali, aspetto che lo studio richiama come prerequisito per una adozione conforme.
Il fattore umano come presidio di controllo
La ricerca conclude che l’integrazione dell’AI nei processi di ingegneria civile non può prescindere da un presidio umano costante. Il principio del human in the loop, ovvero la supervisione continua da parte di un operatore qualificato, viene indicato come condizione necessaria per garantire un utilizzo responsabile e affidabile. La validazione rigorosa dei modelli, la progettazione di sistemi trasparenti e la formazione del personale tecnico rappresentano i pilastri su cui costruire un’adozione consapevole.
Per il direttore dei lavori, per il progettista strutturale e per il tecnico comunale, lo studio suggerisce che l’AI non può essere considerata un sostituto del giudizio professionale, ma uno strumento da integrare con protocolli di verifica e con una chiara allocazione delle responsabilità. La mancanza di un quadro normativo specifico per l’AI in edilizia rende ancora più urgente l’adozione di buone pratiche validate e di un approccio critico da parte degli operatori.
In assenza di un intervento legislativo ad hoc, spetta al professionista definire i confini di utilizzo, documentare le procedure di validazione e mantenere il controllo diretto sulle decisioni che impattano sulla sicurezza e sulla conformità delle opere.
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