La progressiva digitalizzazione del settore delle costruzioni sta accelerando l’introduzione di meccanismi di controllo automatico dei modelli informativi, aprendo la strada a una nuova generazione di strumenti basati sull’intelligenza artificiale. Il cosiddetto Code Checking AI rappresenta oggi uno degli ambiti più dinamici e strategici per la filiera BIM, grazie alla capacità di interpretare, analizzare e validare i modelli con un livello di accuratezza e continuità difficilmente raggiungibile dai processi manuali. Tale evoluzione risponde all’esigenza crescente di garantire conformità normativa, riduzione degli errori e tracciabilità nelle decisioni progettuali, aspetti divenuti centrali soprattutto nel quadro degli appalti pubblici digitalizzati.
L’adozione dell’Intelligenza Artificiale consente innanzitutto di affrontare la complessità derivante dalle normative tecniche, spesso articolate in requisiti eterogenei. I sistemi di Code Checking AI riescono a trasformare tali prescrizioni in regole computazionali verificabili automaticamente, permettendo il controllo dei requisiti di accessibilità, delle condizioni di sicurezza antincendio e delle prestazioni energetiche in modo sistematico e ripetibile. Il modello BIM non è più soltanto un contenitore di geometrie e dati, ma diventa il punto di partenza per un processo decisionale assistito, in cui l’algoritmo identifica incongruenze, segnala non conformità e suggerisce possibili adeguamenti. Ciò favorisce una gestione anticipata delle criticità, riducendo i tempi di revisione e alleggerendo il carico di controllo normativo che ricade tradizionalmente sui progettisti.
Parallelamente, l’intelligenza artificiale sta contribuendo a un’evoluzione significativa della clash detection. Se la rilevazione dei conflitti geometrici è ormai una pratica consolidata, la capacità di interpretarli e prioritarizzarli richiede un livello superiore di autonomia analitica. I sistemi basati su IA classificano i conflitti in funzione della loro gravità, della probabilità di generare ritardi o varianti in cantiere e dell’impatto economico stimato. Tale approccio consente ai team di progetto di concentrarsi sugli aspetti realmente critici, limitando il rumore informativo tipico delle rilevazioni massive e restituendo una visione più strategica delle interferenze. La clash detection intelligente si configura quindi come uno strumento di coordinamento avanzato, capace di allineare progettisti, direzioni lavori ed esecutori fin dalle prime fasi del processo.
Un ulteriore ambito di forte sviluppo è rappresentato dal QA/QC predittivo sui modelli. Il QA/QC predittivo sui modelli BIM è un processo basato sull’IA che analizza automaticamente qualità, coerenza e completezza dei dati del modello, anticipando errori e incongruenze prima che si manifestino nelle fasi successive del progetto. L’IA analizza la qualità dei dati, individua pattern ricorrenti di errore, anticipa incoerenze informative e segnala la mancanza di attributi essenziali per le successive fasi progettuali o esecutive. L’obiettivo non è soltanto correggere le incoerenze, ma prevenire la loro insorgenza attraverso un apprendimento progressivo basato sui progetti precedenti.
In questo modo, i modelli BIM diventano progressivamente più affidabili, riducendo il rischio di interruzioni nei flussi digitali e migliorando la continuità informativa lungo l’intero ciclo di vita dell’opera.
La spinta regolatoria, soprattutto nel settore degli appalti pubblici, sta rafforzando ulteriormente la diffusione di questi strumenti. Le amministrazioni richiedono modelli sempre più completi, verificabili e coerenti, e l’integrazione dell’IA nei processi di gara rappresenta una risposta concreta alla necessità di automatizzare i controlli, velocizzare le verifiche e garantire trasparenza. Il Code Checking AI appare così destinato a diventare un pilastro della gestione digitale delle opere pubbliche, con ricadute sulla qualità progettuale, sulla certezza dei tempi e sulla riduzione dei costi.
