di Carlo Cattero
Circa il 7 percento della forza lavoro mondiale è impiegata nel settore delle costruzioni. Il valore complessivo della spesa nel comparto è di 10 trilioni di dollari all’anno (McKinsey, 2017).
Molti altri settori hanno utilizzato l’AI e altre tecnologie innovative per accrescere la loro produttività; al contrario il settore delle costruzioni è progredito poco o nulla al confronto.
Il settore edile globale è cresciuto solo dell’1% all’anno nel corso degli ultimi decenni. Ancora peggio se si confronta questo con un tasso di crescita del 3,6 percento nella settore della produzione industriale e del 2,8 percento dell’intera economia mondiale. La produttività, o la produzione economica totale per lavoratore, è rimasta sostanzialmente invariata nelle costruzioni. In confronto, è cresciuta del 1500 percento nel commercio al dettaglio, manifatturiero e agricolo dal 1945. Una delle principali ragioni di questo fenomeno è dovuta al fatto che le costruzioni rappresentano una delle industrie più sotto-digitalizzate al mondo, oltre che molto lenta nell’adozione di nuove tecnologie (McKinsey, 2017).
In generale l’adozione di una nuova tecnologia può essere scoraggiante per i team di lavoro, ma il Machine Learning e l’intelligenza artificiale (AI) stanno contribuendo a rendere i luoghi di lavoro più efficienti con notevoli risparmi di denaro nel processo. Le soluzioni di AI che si sono dimostrate disruptive in altri settori, stanno, comunque, iniziando lentamente a emergere anche nel settore delle costruzioni.
Ma che cosa sono Machine Learning e Intelligenza Artificiale?
L’intelligenza artificiale è un termine aggregativo per descrivere quando una macchina imita alcune funzioni cognitive umane, quali la risoluzione dei problemi, il riconoscimento di schemi o l’apprendimento. Machine Learning è un sottoinsieme dell’AI che utilizza tecniche statistiche per dare ai sistemi informatici la capacità di “apprendere” dai dati, senza essere esplicitamente programmati. Una macchina migliora nel comprendere e fornire approfondimenti quando viene nutrita di più dati.
McKinsey, multinazionale di consulenza strategica, prevede che la diffusione dell’AI nel settore delle costruzioni sarà modesta nell’immediato futuro (McKinsey, 2018), tuttavia, un cambiamento è all’orizzonte. I soggetti coinvolti nel settore, infatti, non possono più permettersi di vedere l’AI come rilevante solo se riferita ad altri settori. L’ingegneria e le costruzioni dovranno mettersi al passo con i metodi e le applicazioni dell’AI e questo è l’unico modo per confrontarsi con i sempre più frequenti concorrenti in ingresso nel mercato e per poter restare competitivi.
Machine Learning e Intelligenza Artificiale in un nuovo paradigma di costruzioni smart
Le potenziali applicazioni del machine learning e dell’AI nelle costruzioni sono vaste: le richieste di informazioni, le snag lists e gli ordini di variazioni – solo per elencarne alcuni – sono operazioni standard e spesso ripetitive nel settore e che potrebbero essere le prime a giovare dell’utilizzo di questi schemi innovativi. L’utilizzo dei sistemi di machine learning, infatti, può essere paragonato a possedere un assistente intelligente in grado di smaltire molto velocemente questa enorme mole di dati e che nel caso avverte i project manager degli aspetti critici sui quali è richiesta la loro attenzione. Diverse applicazioni utilizzano già l’AI in questo modo e i vantaggi vanno dal banale filtro delle e-mail di spam al monitoraggio avanzato della sicurezza e dei processi di costruzione.
Il futuro dell’AI nelle costruzioni
Robotica, AI e Internet of Things possono ridurre i costi di costruzione fino al 20 percento. I progettisti possono indossare occhiali per la realtà virtuale e inviare mini robot negli edifici in costruzione. I robot utilizzano le telecamere per tenere traccia del progresso dei lavori. L’intelligenza artificiale viene utilizzata per pianificare i passaggi dei sistemi elettrici e idraulici negli edifici moderni (Building Information Modeling BIM). Le società di costruzioni già oggi utilizzano l’AI per sviluppare sistemi di sicurezza, pianificazione e controllo nei cantieri, dove l’AI raccoglie e valuta le interazioni in tempo reale di lavoratori, macchinari e materiali sul cantiere e avvisa i team in caso di problemi di sicurezza, errori di costruzione o scarsa produttività.
Nonostante le previsioni di enormi perdite di posti di lavoro, è molto improbabile che l’AI sostituisca la forza lavoro umana, al contrario, altererà i modelli di business nel settore delle costruzioni, ridurrà gli errori costosi, gli infortuni sul cantiere e renderà più efficienti le operazioni di costruzione.
I grandi leader del mondo delle costruzioni dovrebbero essere i primi a tracciare la strada – e in parte lo stanno già facendo soprattutto in Asia, Australia e in parte in Europa, mentre incredibilmente gli USA sono molto indietro in questo ambito (McKinsey, 2017) – e dare la priorità agli investimenti in base alle aree in cui l’AI può avere il maggiore impatto sulla produttività del settore. Coloro che si muoveranno per primi in questo ambito (early adopters) definiranno la direzione e potranno trarne vantaggio sia nel breve che nel lungo termine. Si è calcolato, infatti, che il gap produttivo dell’intero sistema rispetto agli altri settori valga 1.6 trilioni di dollari, che corrisponde alla metà del fabbisogno infrastrutturale mondiale e a un incremento del 2 percento del GDP del pianeta.
In conclusione, sviluppare il settore delle costruzioni secondo logiche simili a quelle della produzione industriale, dalla quale per troppo tempo si è tenuto distaccato, investire in R&D e individuare nuove logiche costruttive per le costruzioni in standard al fine di aumentarne la produttività, rappresenta una sfida alla quale il settore non deve e non può più permettersi di sottrarsi.