Le aspettative del settore in materia di Gestione Informativa Digitale: Realtà/Prospettive

Il codice dei contratti pubblici ha sollecitato in termini di cogenza le stazioni appaltanti, oltreché gli enti concedenti, nell’introdurre metodi, pratiche, strumenti relativi alla digitalizzazione delle funzioni di committenza, con le ovvie ripercussioni sulle professioni e sulle imprenditorialità.

Alcune organizzazioni, specialmente nel mondo delle società di architettura e di ingegneria, ovvero in alcune fasce delle imprese di costruzioni, avevano, peraltro, da anni già intrapreso percorsi nel senso della cultura del dato.

Termini, metodologie e dispositivi iniziano gradualmente, così, a divenire in parte familiari ai funzionari e ai dirigenti, tecnici e amministrativi, che operano all’interno o per conto delle stazioni appaltanti e degli enti concedenti (in particolare, le amministrazioni pubbliche).

Ciò dovrebbe consentire al versante della domanda pubblica di incrementare le proprie esigenze nei confronti degli affidatari e dei fornitori, sia migliorando la funzionalità dei propri processi, con la definizione dell’atto dell’organizzazione, sia indirizzando ai candidati alle procedure competitive oppure agli affidamenti diretti richieste sempre più stringenti, dialogando nel corso dell’attribuzione e dell’esecuzione del contratto pubblico tramite ecosistemi digitali, denominati, in primo luogo, piattaforme di approvvigionamento digitale e ambienti di condivisione dei dati, dei contenitori e delle informazioni.

Occorre, però, chiedersi se ciò stia avvenendo realmente, in maniera cospicua o meno e in che misura il versante dell’offerta possa reagire positivamente, per come è frammentato e intriso di cultura analogica.

La risposta, ad avviso dello scrivente, è parzialmente negativa, nel senso che sostanzialmente al settore difetta una cultura digitale, ma, in realtà, soprattutto, il settore stesso fatica da un secolo ad assimilare i paradigmi industriali, anche in virtù di una specificità e di una complessità accentuate.

Di conseguenza, di là da puntuali benefici o vantaggi che la digitalizzazione sta apportando nella committenza, nella progettazione (e, più in generale, nell’erogazione di servizi), nella realizzazione e nella gestione, la diffusione della digitalizzazione resta, in definitiva, sovrastrutturale.

O meglio, si può ritenere che la maggior parte delle soluzioni che ben si potrebbero definire come autenticamente digitali siano state utilizzate e, soprattutto, considerate al fine di migliorare le prestazioni relative alle prassi consolidate anziché concepirne di inedite.

Con ogni probabilità, al netto di una tendenza all’adempimento formale, non solo agli obblighi legislativi, difficilmente il livello della digitalizzazione potrà, comunque, superare certi limiti, per quanto, ad esempio, si potrà disporre di gemelli digitali avanzati.

Per invertire la tendenza, il settore dovrebbe ripensarsi radicalmente, non tanto sul piano tecnologico quanto su quello organizzativo, gestionale e, infine, identitario: una ipotesi attualmente assai remota, nonostante tutte le narrazioni in argomento.

Paradossalmente, a fronte di un andamento lento della diffusione e della interiorizzazione delle logiche digitali al settore (che, di fatto, ha dimostrato ampiamente di poterne fare a meno o, in particolare, di circoscrivere l’ambito della sua applicazione), i dispositivi legati all’Intelligenza Artificiale, nelle vesti dei modelli linguistici e visuali (Large Language Model e Large Visual Model), nonché multi modali (Large Multi Modal Model), sotto l’aspetto crescente di una commodity, offrono supporti immediati nella produzione documentale, testuale o iconica, con esiti innegabili.

Ciò, tuttavia, forse riguarda specialmente gli argomenti per i quali i modelli fondazionali sono stati pre-addestrati e che sono sufficientemente attagliati ai data set specifici del destinatario.

Non asrà troppo difficile, dunque, assistere il redattore di uno schema di contratto o di un ordine di acquisto né individuare attraverso immagini criticità nell’uso di DPI oppure fessurazioni in un elemento strutturale.

Più difficilmente sarà agevole ottenere risultati affidabili per domini verticali molto specialistici con forte apporto di competenze specifiche: si tratta, in effetti, di una finalità rilevante che, però, potrebbe comportare uno sforzo collegiale in un settore economico fortemente antagonistico e identitario.

Sarà, questo, un compito che le rappresentanze dovrebbe assolvere, in primo luogo.

D’altra parte, se l’implementazione convincente della Gestione Informativa Digitale richieda una razionalità digitale scarsamente rilevabile, esigente, almeno per le imprese, e la presenza di sistemi di controllo di gestione, ipotesi problematica, ma, comunque, traguardabile a medio periodo, il ricorso ai Modelli Linguistici Massivi classici resta una eventualità sul breve termine più convincente.

In altre parole, l’uso dei modelli fondazionali, su cui il tessuto di una offerta settoriale di servizi nulla può direttamente agire (lo ha fatto, ovviamente, ad esempio, Anthropic), produrrà portati non indifferenti, ma, per certi versi, tesi a rafforzare la dimensione tradizionale del settore.

A titolo esemplificativo, le prestazioni computazionali dei Modelli Linguistici potenzieranno molti aspetti nella formulazione delle richieste, nella genesi morfologica della progettazione, nella realizzazione, per quanto riguarda preventivazione, contrattualistica e programmazione dei lavori e nella gestione degli immobili o delle infrastrutture, senza significativamente generare cambi di paradigma.

Il fatto, d’altronde, è che queste forme di Intelligenza Artificiale sono destinate a giocare un ruolo sempre più complementare nella evoluzione della Intelligenza Artificiale, nei confronti della IA Agentica e della IA Fisica.

Nel giro di poco tempo, infatti, anche nel settore inizieranno a diffondersi applicativi agentificati singolarmente, sino ad avere la possibilità, ad esempio, di interagire con prompt direttamente con i dispositivi di Modellazione Informativa, senza le attuali mediazioni caratteristiche delle esperienze prototipali.

Come, poi, sta accadendo nella manifattura, è possibile che si attui una IA Agentica, nel senso di Orchestre di Agenti di IA che possano svolgere, su prompt strutturati, compiti complessi, conducendo la posizione del soggetto umano in condizioni variabili, ma sempre in presenza di una forte autonomia e indipendenza del Sistema Artificiale: a partire dalla gestione attiva di un ordine di acquisto per finire a configurare e ad attuare un processo decisionale sulla scorta di voci udite in una riunione di cantiere.

L’IA Agentica è, infatti, in grado di comprendere, anche se solo letterariamente, i contesti, effettuando un notevole salto di qualità rispetto alle soluzioni tradizionali.

Occorre, inoltre, capire come, poi, l’IA Fisica potrà affacciarsi specie nei cantieri per il tramite di macchinari a guida autonoma e di umanoidi: ovviamente, si tratta di una prospettiva con un orizzonte piuttosto incerto, ma si tratta qui di operare su Modelli Cognitivi che posseggano una rappresentazione interna sia della causalità fisica dell’ambiente reale sia degli apparati mentali dei soggetti umani con cui interagiranno.

Certo, le prime applicazioni per una imprenditorialità digitale vera e propria sono rinvenibili nel settore della manifattura, che resta, peraltro, irriducibile a quello della costruzione: ad esempio, nelle recenti congiunte proposte di NVIDIA e di Siemens e nei primi esiti dei laboratori dedicati al World Modelling nella Silicon Valley e a Parigi.

Queste esperienze, del resto, partono proprio da una approfondita pratica di Digital Twin e di Large Multi Modal Model nell’ambito industriale.

A eccezione, in gran parte, di soluzioni cantieristiche cinesi, sono, del resto, rari i casi di cantieri (infrastrutturali) in cui robot e macchinari a guida autonoma operino con una supervisione umana in remoto.

Parimenti, sarebbe risibile oggi affermare che una Intelligenza Artificiale, di qualsiasi genere, possa sostituire un architetto, un ingegnere o un geometra nel settore: sarebbe più realistico, all’opposto, ritenere che, a fronte di una diffusione lenta, nella sostanza, della Gestione Informativa Digitale, possano intervenire molte applicazioni che agiscano solo alla superficie, ma, probabilmente, un sottofondo sostanziale, nell’ottica di uno o due lustri, rimarrà.

Su quel sostrato, anche a seconda della effettiva evoluzione della Agentic AI e della Physical AI, si potrebbe innestare un cambio di paradigma oggi non praticabile, basato sulla predizione del comportamento e della reazione successiva a un accadimento, non più focalizzata sulle parole o sulle frasi o su altro.

Per questa ragione, non sarà mai troppo presto iniziare a mettere a punto seri scenari che, per quanto ora futuribili, presentano fondamenti non triviali.

Da ultimo, il recente accordo stipulato tra Apple e Google rivela un aspetto cruciale nel senso evolutivo, perché sostanzialmente, negli Stati Uniti, ciò significa che sia in atto una trasformazione all’indirizzo della distribuzione verso utenti acculturati e fidelizzati e della infrastrutturazione integrata, anziché alla corsa al potenziamento delle architetture dei classici Modelli Massivi, dall’esito incerto (anche per l’esaurimento dei corpora testuali e iconici e per la minore prestazionalità dei dati sintetici) e dalla sostenibilità ambientale problematica.

Analogamente, il pragmatismo cinese e la scelta verso l’open source e Modelli meno energivori e più agili, aprono altre possibilità riguardo a disseminazioni su larga scala.

Queste tendenze globali non potranno che riverberarsi, prima o poi, su un settore che al tempo odierno sembra stentare su aspetti elementari, come quelli inerenti alla Modellazione Informativa.

D’altronde, è possibile non concentrarsi su una tematica che riguarda, anzitutto, non tanto la tecnologia, ma la dialettica tra il cervello biologico e l’intelligenza elettrica, tra la conoscenza dell’ambito linguistico e dell’esperienza spaziale del mondo?