Fotografiamo una parete con una macchia di umidità. Carichiamo l'immagine in un software di intelligenza artificiale e, dopo pochi secondi, riceviamo una risposta. Possibile infiltrazione. Condensa superficiale. Risalita capillare. Perdita impiantistica. Quattro ipotesi. Tutte plausibili. Nessuna ancora dimostrata. Eppure, davanti a una risposta formulata con sicurezza e accompagnata magari da una bella relazione, qualcuno potrebbe pensare di avere già una diagnosi. È qui che cominciano i problemi. L'intelligenza artificiale sta entrando negli studi professionali, nelle imprese e nei cantieri. Analizza fotografie, interpreta documenti, confronta norme, elabora dati e produce relazioni tecniche.
Da ingegnere che lavora personalmente allo sviluppo di applicazioni per la diagnostica edilizia e il controllo dei lavori, considero questi strumenti una grande opportunità. Ma proprio lavorando alla loro progettazione ho imparato quanto sia importante distinguere ciò che un software suggerisce da ciò che un tecnico ha realmente verificato. Torniamo alla parete umida: per individuare la causa dobbiamo conoscere la stratigrafia, le condizioni termoigrometriche, la posizione della manifestazione, le caratteristiche dei materiali e l'eventuale presenza di impianti. Potrebbero servire indagini termografiche, misure di umidità, verifiche ambientali e accertamenti localizzati. Dobbiamo ricostruire il fenomeno fisico che ha prodotto quella manifestazione. La fotografia è un dato. L'interpretazione del software è un'ipotesi. La diagnosi arriva dopo le verifiche.
Lo stesso vale per la direzione lavori. Un'applicazione può riconoscere una lavorazione e suggerire i controlli da eseguire. Può ricordarci di verificare i raccordi di un'impermeabilizzazione o le modalità di posa di un serramento. Ma una fotografia non dimostra automaticamente che la lavorazione sia corretta. Occorre confrontare ciò che osserviamo con il progetto, le specifiche tecniche, le istruzioni del produttore e le condizioni effettive di esecuzione. Anche nei calcoli energetici il problema è identico. Un programma può elaborare migliaia di operazioni con precisione matematica. Ma se abbiamo inserito una stratigrafia sbagliata, una superficie disperdente inesatta o dati impiantistici non corrispondenti alla realtà, il risultato sarà inattendibile. Il calcolo può essere perfetto. Il modello può essere sbagliato.
C'è un aspetto dell'intelligenza artificiale che considero particolarmente insidioso: la capacità di produrre risposte apparentemente autorevoli anche quando le informazioni disponibili sono insufficienti. Una relazione ben scritta può contenere conclusioni non dimostrate. Un riferimento normativo può essere inesatto. Un difetto edilizio può essere attribuito a una causa plausibile, ma mai verificata. E la forma può ingannare. Un documento ordinato, completo di titoli, tabelle e conclusioni, trasmette una sensazione di affidabilità che potrebbe non essere giustificata dai contenuti. È un rischio per ingegneri, architetti, geometri, consulenti tecnici e professionisti della sicurezza. Ma riguarda anche imprese e datori di lavoro che utilizzano strumenti digitali per organizzare manutenzioni, controlli e attività operative. Pensiamo alla valutazione dei rischi. Un sistema di intelligenza artificiale può aiutare a individuare pericoli e suggerire misure di prevenzione. Ma non conosce necessariamente tutte le condizioni reali di un reparto produttivo, le interferenze tra lavorazioni o le modalità operative adottate dai lavoratori. Un rischio non individuato dal software non diventa inesistente. E una misura suggerita dall'algoritmo non diventa automaticamente adeguata. La tecnologia aumenta la nostra capacità di elaborare informazioni. Non garantisce, da sola, la qualità delle decisioni. E soprattutto, l’AI non si prende responsabilità!
È con questa impostazione che ho sviluppato D.E.A. PLUS, dedicata alla diagnostica delle patologie edilizie, e SALUBRITÀ INDOOR PLUS, dedicata alle condizioni di salubrità degli ambienti confinati. Due strumenti pensati per accompagnare il tecnico nell'osservazione, nella formulazione delle ipotesi e nell'individuazione delle verifiche necessarie. Senza confondere il suggerimento del software con una diagnosi accertata.
Quando progetto uno strumento tecnico, cerco di partire da un principio molto semplice: il programma deve accompagnare il professionista nel ragionamento, senza sostituirsi alla sua valutazione. Prima osserviamo. Poi raccogliamo i dati. Formuliamo le ipotesi, eseguiamo le verifiche e arriviamo alle conclusioni. Il software può assisterci in ciascuna fase. Può ricordare un controllo, evidenziare un'incoerenza, collegare informazioni e organizzare le evidenze raccolte. Ma deve essere sempre possibile distinguere ciò che è stato osservato, ciò che è stato ipotizzato e ciò che è stato effettivamente accertato. Questa distinzione dovrebbe essere riconoscibile anche nella relazione finale. Chi firma un documento tecnico deve poter spiegare quali dati ha utilizzato, quali verifiche ha eseguito e come è arrivato alle conclusioni. Non basta rispondere che il risultato è stato prodotto dal programma.
L'intelligenza artificiale può ridurre il tempo dedicato alle attività ripetitive. Può aiutarci a lavorare con maggiore ordine e a individuare elementi che avremmo potuto trascurare. Il tempo risparmiato, però, dovrebbe essere utilizzato per migliorare le verifiche e approfondire le valutazioni. Non per eliminare passaggi tecnici che continuano a essere necessari. Un professionista non diventa più competente perché utilizza un software sofisticato. Diventa più efficace quando sa interpretarne i risultati, riconoscerne i limiti e decidere quali controlli effettuare. Il software può aiutarci a vedere, ricordare e collegare. La responsabilità di verificare resta nostra. Altrimenti rischiamo di avere strumenti sempre più intelligenti e decisioni tecniche sempre meno controllate.