L’AI propone, il tecnico decide: regole e skills per le verifiche progettuali

Nelle verifiche della progettazione l’intelligenza artificiale è utile solo se segue regole scritte da chi ha esperienza e se ogni suo risultato passa da una persona. Ecco come costruirle.

Chiedere a un sistema di intelligenza artificiale di «controllare un progetto» produce quasi sempre la stessa cosa: un elenco di osservazioni plausibili, scritte bene, diverse ogni volta che si ripete la domanda. Alcune sono giuste, altre no, e nessuna dice su quale base è stata fatta.

Per chi verifica — un organismo di ispezione, l’ufficio tecnico di una stazione appaltante, il controllo interno di una società di ingegneria — un risultato così non serve. Una verifica deve essere ripetibile, motivata e firmata da qualcuno che ne risponde.

Il problema non è il modello. Mancano le regole.

Dalle checklist alle skills

Ogni gruppo che fa verifiche da anni ha già un patrimonio enorme: checklist, rilievi delle commesse passate, errori che tornano sempre, criteri dell’Allegato I.7 del Codice dei contratti tradotti in controlli concreti. Di solito è sparso in fogli Excel, in documenti Word e, soprattutto, nella testa delle persone più esperte.

Una skill è quel patrimonio messo per iscritto in modo che anche un sistema di AI lo possa seguire. Per ogni controllo dice quattro cose:

• cosa controllare, per esempio che la classe del calcestruzzo sia la stessa in relazione di calcolo, tavola delle carpenterie e computo;
• su quale base: il criterio di riferimento, che sia una norma, il capitolato, il piano di gestione informativa o una regola interna;
• cosa restituire: un rilievo con lo stralcio dei documenti da cui nasce e il criterio applicato;
• quali limiti rispettare: le tolleranze dichiarate e i casi dubbi che non si chiudono mai in automatico.

Una regola scritta così fa lo stesso controllo ogni volta, cita sempre la sua base e si può correggere quando sbaglia. È il modo in cui la conoscenza specialistica di pochi diventa comune a tutto il gruppo.

Non solo contraddizioni: tre famiglie di regole

Quando si parla di AI applicata al progetto si pensa subito alle contraddizioni fra due fonti: la relazione dice C35/45, la tavola C32/40. Sono importanti, ma nelle verifiche reali non sono la maggior parte dei rilievi. Quasi sempre il rilievo nasce da altro:

• un contenuto che manca: le sezioni verticali negli abachi delle armature, la verifica del carico limite nella relazione geotecnica, un elaborato previsto che non è stato consegnato;
• un riferimento superato: una norma sostituita citata come vigente, un prezzario dell’anno prima usato nel computo;
• una contraddizione fra fonti: lo stesso dato scritto in modo diverso in relazione, tavola, computo o modello.

Ogni famiglia chiede una regola diversa.

• Contenuti mancanti. Serve l’elenco di che cosa deve contenere ogni tipo di elaborato, secondo norma, capitolato e livello di progettazione. L’AI trova ciò che c’è, ma si accorge di ciò che manca solo se qualcuno le ha scritto che cosa deve esserci.
• Riferimenti superati. Serve un registro aggiornato delle norme e dei prezzari in vigore, tenuto da persone: da sola l’AI non sa con certezza che cosa è cambiato dopo il suo addestramento.
• Contraddizioni. Serve dire quali dati confrontare e con quale tolleranza.

Cosa l’AI controlla già, e cosa non ancora

Per scrivere buone regole bisogna sapere dove l’AI è affidabile e dove no. Sulla coerenza fra elaborati grafici 2D, relazioni tecniche, computo metrico estimativo e modelli IFC, oggi il quadro è questo.

Lo fa già bene, con regole chiare:

• relazioni tecniche con testo leggibile: estrarre i valori dichiarati (classi dei materiali, spessori, carichi, norme citate, codici degli elaborati richiamati) e confrontarli con le altre fonti;
• computo metrico estimativo: leggere voci, unità di misura e quantità, ricalcolare i totali, trovare voci senza elaborato di riferimento o con descrizioni diverse da relazioni e tavole;
• tavole in PDF vettoriale: leggere cartigli, codici, revisioni, scale, note e testi; controllare i riferimenti fra una tavola e l’altra e con l’elenco elaborati;
• modelli IFC: controllare proprietà e parametri secondo il capitolato informativo, gli elementi senza attributi e le interferenze geometriche, e confrontare le quantità del modello con quelle del computo quando il modello è costruito con regole note;
• contenuti obbligatori nei testi: verificare che relazioni e disciplinari contengano le parti previste dall’elenco, per esempio la verifica del carico limite in una relazione geotecnica;
• norme e prezzari citati: confrontarli con il registro di quelli in vigore, a condizione che il registro sia aggiornato.

Lo fa solo in parte, e va sempre rivisto:

• leggere il disegno come disegno: associare una quota o una nota all’elemento che indica, capire una sezione o un dettaglio costruttivo. Funziona sui casi semplici, non ancora in generale;
• contenuti mancanti nelle tavole: accorgersi che un abaco non ha le sezioni verticali richiede di riconoscere il disegno, e oggi va confermato a vista;
• tavole scansionate o raster: il riconoscimento del testo introduce errori e la lettura va controllata a campione;
• portare un punto del modello sulla tavola giusta: è possibile su piante con riferimenti chiari, è fragile con viste ruotate, scale diverse o tavole poco leggibili;
• quantità modello–computo: le regole di misurazione del computo (vuoti, deduzioni, sovrapposizioni) non coincidono con la geometria, e lo scarto va interpretato;
• relazioni di calcolo: l’AI legge i dati di ingresso e i risultati dichiarati e li confronta, ma non rifà né valida il calcolo.

Non lo fa, e non deve farlo:

• giudicare se una scelta di progetto è corretta o adeguata: è giudizio professionale;
• decidere quale fonte ha ragione quando relazione, tavola e computo si contraddicono: lo decide il progettista;
• capire l’intenzione del progettista quando un documento è ambiguo;
• garantire di aver trovato tutto: i falsi negativi esistono, e il controllo a campione del tecnico resta;
• firmare e assumersi la responsabilità della verifica.

Il controllo umano in ogni rilievo

Anche con regole ben scritte, l’AI non firma niente. Il suo compito è proporre: trovare le possibili incoerenze, raccogliere le evidenze, preparare il rilievo. Decidere spetta al tecnico, rilievo per rilievo.

In pratica ogni proposta può avere tre esiti:

• confermata, e diventa un rilievo della verifica;
• riclassificata, per esempio da non conformità a osservazione, perché il tecnico vede un contesto che la regola non conosce;
• scartata, perché è un falso positivo.

Gli scarti non sono tempo perso. Ogni scarto dice dove la regola va precisata, e la regola migliorata sbaglia meno alla commessa successiva.

Un esempio inventato

Un lotto di fantasia, 180 elaborati fra tavole, relazioni, computo e modelli. Le skills del gruppo propongono 64 rilievi, ciascuno con il suo stralcio e il criterio applicato: 26 riguardano contenuti mancanti, 17 riferimenti superati fra norme e prezzari, 21 contraddizioni fra fonti. L’ispettore della disciplina li esamina:

• 41 li conferma;
• 9 li riclassifica, perché si tratta di osservazioni e non di non conformità;
• 14 li scarta, perché sono falsi positivi. Undici vengono dalla stessa regola sulle quote, che viene corretta prima della commessa successiva.

Il tempo risparmiato non viene dal fatto che l’AI «faccia la verifica», ma dal fatto che il tecnico parte da un elenco ordinato e documentato invece che da centinaia di file da aprire.

Lo chiede anche la norma

La legge italiana sull’intelligenza artificiale (L. 132/2025) prevede che nelle professioni intellettuali l’AI serva ad attività strumentali e di supporto, con prevalenza del lavoro intellettuale del professionista, e che il cliente sia informato del suo uso. Dal 23 ottobre 2026 è in vigore anche il d.lgs. 179/2026, che adegua l’Italia al regolamento europeo sull’AI.

Regole scritte e controllo umano documentato sono il modo più semplice per stare dentro questo quadro: si sa quale strumento ha fatto cosa, su quale base, e chi ha deciso.

Da dove cominciare

1. Raccogliere le checklist e i rilievi delle verifiche già chiuse.
2. Scrivere le regole nella forma cosa / base / risultato / limiti.
3. Provarle su commesse concluse, dove l’esito è noto, e misurare quanti rilievi vengono confermati.
4. Tenere la persona al centro: nessun rilievo esce senza l’approvazione del tecnico, e ogni scarto aggiorna la regola.

In Nexcommon costruiamo le regole insieme ai gruppi tecnici, a partire dalla loro esperienza: le regole restano di chi le ha scritte. Su nexcommon.com trovate le consulenze e la formazione sull’AI nei processi di progetto.

▶ Guarda il video su YouTube (55 secondi).

Enti, nomi e numeri dell’esempio sono inventati. I riferimenti normativi sono una sintesi divulgativa e non costituiscono un parere legale.