Nel settore delle costruzioni la disponibilità di dati non coincide necessariamente con la capacità di usarli per decidere meglio. Cronoprogrammi, modelli BIM, rilievi di avanzamento, report di cantiere e comunicazioni tra imprese producono ogni giorno grandi quantità di informazioni, spesso però frammentate tra piattaforme, file e aggiornamenti manuali. Il risultato è che il confronto tra quanto pianificato e quanto realmente eseguito può arrivare tardi, quando ritardi, interferenze e inefficienze sono già diventati più costosi da correggere.
Buildots ha presentato Intelligence Lab, un centro di ricerca basato sull’intelligenza artificiale dedicato alla raccolta e all’analisi di metriche operative provenienti da progetti edilizi reali. L’obiettivo è creare riferimenti comparabili per il comparto, mettendo a disposizione dati aggregati e anonimizzati su produttività, andamento delle attività, rispetto delle tempistiche e criticità ricorrenti nei diversi tipi di cantiere.
La base tecnologica è costituita dai sistemi di reality capture dell’azienda. Gli operatori possono raccogliere immagini a 360 gradi del cantiere mediante videocamere indossabili, mentre gli algoritmi confrontano lo stato fisico delle lavorazioni con il modello BIM, con il programma lavori e con la pianificazione prevista. In questo modo è possibile verificare l’avanzamento effettivo delle attività, rilevare deviazioni, individuare lavorazioni in ritardo e segnalare rischi che potrebbero compromettere le fasi successive del progetto.
Il passaggio più rilevante riguarda l’estensione dell’analisi dal singolo intervento al confronto tra più progetti. I dati raccolti durante l’esecuzione non rimangono limitati alla gestione interna del cantiere, ma possono contribuire alla definizione di benchmark settoriali. Un’impresa può quindi valutare se una determinata produttività, un ritardo di consegna o una difficoltà nell’organizzazione delle squadre costituiscano un’anomalia isolata oppure un fenomeno diffuso per quel tipo di opera, disciplina tecnica o fase costruttiva.
Le prime analisi rese disponibili evidenziano differenze significative tra pianificazione e produzione effettiva, in particolare nelle attività MEP, cioè negli impianti meccanici, elettrici e idraulici. Nei progetti di data center, ad esempio, è stata rilevata una distanza compresa tra il 20% e il 50% tra l’output settimanale programmato e quello realmente completato. Si tratta di un elemento importante per strutture caratterizzate da elevata complessità impiantistica, forte interdipendenza tra lavorazioni e tempistiche di consegna molto rigide.
Un altro dato riguarda la fase conclusiva delle attività. L’ultimo 20% di molte lavorazioni può assorbire circa il 27% della durata complessiva dell’attività stessa. Questo andamento mostra come la chiusura di una lavorazione non sia una semplice prosecuzione lineare della fase iniziale, ma possa concentrarsi su verifiche, correzioni, coordinamento con altre imprese, completamenti puntuali e risoluzione di interferenze. Disporre di dati storici su questo effetto permette di costruire programmi lavori più realistici e di ridurre l’ottimismo eccessivo nelle previsioni di fine cantiere.
L’analisi comparativa mette inoltre in evidenza forti differenze di produttività tra squadre impegnate nelle medesime categorie di lavorazione. I gruppi MEP con le migliori prestazioni risultano capaci di completare le attività fino a tre volte più rapidamente rispetto alla media. Il dato non deve essere interpretato soltanto come differenza nella velocità di esecuzione, ma come indicatore della qualità del coordinamento, della disponibilità dei materiali, dell’ordine delle lavorazioni, della gestione delle interferenze e della capacità di programmare le risorse con precisione.
Anche la tipologia di opera influenza il rispetto delle scadenze. I progetti sanitari mostrano livelli medi di aderenza al cronoprogramma superiori rispetto a molte altre categorie, mentre data center, edifici commerciali, impianti industriali e strutture scolastiche presentano risultati differenti. Per progettisti, general contractor, committenti e construction manager, questi confronti possono diventare uno strumento utile per definire obiettivi più credibili già nelle fasi di pianificazione e gara.
Il valore dell’intelligenza artificiale nei cantieri non riguarda quindi soltanto l’automazione dei documenti o il supporto alla progettazione. L’integrazione tra computer vision, BIM, programmi lavori e analisi predittiva può trasformare il cantiere in un ambiente monitorabile in modo continuo, nel quale l’avanzamento reale sostituisce progressivamente le stime basate su comunicazioni manuali e percezioni soggettive.
La disponibilità di metriche condivise può contribuire a rendere più misurabile un settore che storicamente ha avuto difficoltà nel costruire parametri confrontabili tra opere diverse. Benchmark basati sull’esecuzione reale permettono di riconoscere prima i segnali di rallentamento, valutare le prestazioni con maggiore oggettività e intervenire quando le azioni correttive possono ancora produrre effetti concreti su tempi, costi e coordinamento del progetto.