L’intelligenza artificiale è entrata stabilmente nei processi di architettura e ingegneria. La questione, oggi, non è più se utilizzarla, ma come governarla. Per una realtà progettuale complessa, l’AI non è un semplice tool esterno perché incide sulla gestione dei dati, sull’organizzazione del lavoro, sulla proprietà intellettuale e sulla capacità di trasformare il know-how interno in una risorsa condivisa.
Lombardini22, ad esempio, ha sviluppato una piattaforma proprietaria pensata per integrare l’intelligenza artificiale nei processi aziendali in modo sicuro e coerente con la cultura progettuale del gruppo. Rilasciata a fine 2025, è seguita da un team interno di sei persone, di cui quattro dedicate full time.
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La piattaforma proprietaria per governare l’intelligenza artificiale
La scelta non nasce dall’esigenza di aggiungere un nuovo software, bensì dalla volontà di costruire un’infrastruttura. La piattaforma NILO AI consente di accedere ai motori di AI più avanzati disponibili sul mercato, mantenendo però il controllo su dati, contenuti prodotti e flussi informativi interni. L’approccio poggia su quattro pilastri: data security, democratizzazione dell’accesso, aggiornamento continuo dei modelli mantenendo stabile l’interfaccia utente e accesso illimitato attraverso un meccanismo a consumo, con un risparmio superiore al 90% all’anno (da milioni a migliaia di euro).
La democratizzazione è un punto decisivo: circa l’80% dei professionisti e delle professioniste di Lombardini22 utilizza la piattaforma. L’AI non resta confinata a un gruppo ristretto, ma diventa parte dell’ambiente operativo quotidiano.
I due filoni di utilizzo dell’AI in architettura e ingegneria
Il primo riguarda la gestione organizzativa e manageriale. In questo ambito, l’AI supporta l’analisi dell’andamento delle commesse, della profittabilità dei job, della marginalità. È un uso rilevante perché permette di leggere i progetti con maggiore oggettività, riducendo bias interpretativi e facendo emergere scostamenti e pattern che rischiano di restare dispersi tra sistemi e responsabilità diverse. Sempre sul piano organizzativo, NILO AI viene impiegata anche a supporto del workforce management e dei processi HR: analisi dell’occupancy delle persone, supporto nell’onboarding, screening dei CV e gestione della pipeline dei nuovi inserimenti. In questo caso l’AI non sostituisce la decisione umana, ma aiuta a ordinare informazioni, velocizzare letture preliminari e rendere più strutturati alcuni passaggi operativi.
Il secondo filone riguarda l’ambito verticale dell’architettura e dell’ingegneria, della progettazione. Qui l’AI generativa è già utile per esplorare idee, produrre alternative, accelerare fasi iterative e generare immagini di alta qualità. Ma questa è solo la parte più visibile del cambiamento. La prospettiva più interessante riguarda la capacità dell’AI di dialogare con dati strutturati, come quelli BIM, e con archivi storici, mappe, fotografie, dati catastali e documentazione tecnica.
BIM e AI, una frontiera centrale per la progettazione
L’integrazione tra BIM e AI rappresenta una frontiera centrale. Non significa soltanto automatizzare alcune attività di modellazione, ma abilitare simulazioni dinamiche, analisi predittive e ottimizzazione di scenari in tempo reale. L’obiettivo è costruire un flusso più continuo dall’idea al progetto tecnico, in cui ogni scelta possa essere testata e validata sulla base delle implicazioni spaziali, tecniche, economiche e ambientali.
In questa prospettiva, l’AI può contribuire a ridurre la distanza tra gesto creativo e ambiente digitale. Uno schizzo, una nota o un diagramma possono diventare il punto di partenza per generare opzioni visuali e interattive. L’accostamento tra mano libera e prompting costruisce un ponte tra cultura analogica e strumenti computazionali avanzati: la sensibilità del progettista non viene eliminata, ma ampliata dalla capacità dell’AI di elaborare alternative e leggere dati.
L’AI consente inoltre di incrociare dati eterogenei sui contesti urbani e costruiti, individuando pattern difficili da cogliere con strumenti tradizionali. In questa logica, il “design by epoches” interpreta città ed edifici non come oggetti finiti, ma come sistemi stratificati, in continua evoluzione.
Le criticità dell’AI generativa nei processi progettuali
Naturalmente, l’adozione dell’AI non è priva di criticità. Uno dei rischi principali è la standardizzazione: l’AI generativa tende spesso a replicare linguaggi, schemi stilistici e soluzioni esistenti. Se utilizzata come scorciatoia, può produrre un manierismo diffuso. Per questo architetti e ingegneri devono restare curatori e garanti degli output, valutandone implicazioni estetiche, tecniche, ma anche etiche.
E proprio le questioni etiche sono parte integrante del processo. L’utilizzo dell’AI apre interrogativi su autorialità, originalità, trasparenza degli algoritmi, qualità delle fonti e controllo dei dati. Una piattaforma proprietaria come NILO AI consente di affrontare questi temi attraverso policy interne, gestione rigorosa degli accessi, tutela della proprietà intellettuale e tracciabilità dei flussi.
Cambia anche il profilo delle competenze. Il progettista non è più soltanto autore di una soluzione, ma sempre più curatore di sistemi: deve saper orchestrare strumenti diversi, interpretare dati complessi, costruire prompt efficaci, leggere criticamente gli output e collaborare con figure multidisciplinari. In linea con l’evoluzione verso logiche di AI flows, il valore professionale si sposta sulla capacità di governare processi integrati.
Il modello Lombardini22 tra know-how, dati e responsabilità
Il caso Lombardini22 mostra quindi che la vera innovazione non consiste nell’adottare l’AI perché disponibile, ma nel costruire un modello coerente con la propria organizzazione. Significa proteggere il know-how, rendere accessibili gli strumenti, controllare i dati, ridurre la frammentazione dei software e trasformare la tecnologia in un’infrastruttura culturale e operativa.
Per il settore dell’architettura e dell’ingegneria, l’AI non deve diventare una scorciatoia. Può essere uno strumento per esplorare, simulare, verificare e comunicare meglio, a condizione che restino saldi il presidio umano, la qualità del dato e la responsabilità delle scelte.
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