Il settore delle costruzioni conosce una separazione che poche altre settori hanno in modo così netto: il lavoro in ufficio e il lavoro in cantiere. Nello studio di progettazione, nella preventivazione e nella gestione dei progetti, l'uso dell'IA va nella stessa direzione di altri lavori d'ufficio: testo, calcoli, controllo di disegni, redazione di preventivi. In cantiere le cose stanno diversamente. Lì si lavora meno con linguaggio e testo e più con immagini, pianificazione e logistica — foto di avanzamento che vengono analizzate, pianificazione dei materiali che viene ottimizzata, controlli di sicurezza supportati da telecamere. Il rapporto tra questi due mondi determina dove si concentra il rischio: non distribuito in modo uniforme, ma concentrato nei punti dove si prendono decisioni che successivamente non sono più reversibili — un calcolo delle misure errato, un rapporto geotecnico interpretato male, un disegno che viene trasmesso all'esecuzione senza controllo.
Le imprese di costruzione lavorano con molti subappaltatori, disegnatori indipendenti e team di progetto che si riuniscono per singola commessa. Ciò rende più difficile vedere quale IA viene utilizzata, perché parte di questo utilizzo non avviene su dispositivi aziendali o all'interno di account aziendali. Un preventivista che usa uno strumento di calcolo sul proprio laptop, un disegnatore che utilizza un programma di disegno con funzione IA, un project manager che consulta un chatbot su una clausola contrattuale — nessuno di questi utilizzi appare in un elenco di licenze, e nessuno lo ha mai esplicitamente approvato o disapprovato. Non si tratta di negligenza; è una conseguenza di come è organizzato il settore. Chi vuole sapere cosa succede realmente deve chiederlo alle persone che svolgono il lavoro, e questo riesce solo se porre domande non porta immediatamente a una correzione.
Non ogni applicazione dell'IA nel settore delle costruzioni ha lo stesso peso. Uno strumento che riassume email è diverso da uno strumento che verifica un calcolo strutturale o da un sistema che riordina autonomamente materiali sulla base dei dati di magazzino. La governance in questo settore inizia con la distinzione di questi ruoli: dove l'IA viene usata come strumento di supporto per il lavoro testuale, dove viene usata per produrre o verificare contenuti tecnici, e dove prende una decisione con conseguenze finanziarie o fisiche senza che un essere umano sia interposto. Questa classificazione determina il livello di supervisione necessario, e questo livello differisce notevolmente tra un assistente di pianificazione e uno strumento che valuta disegni per la coerenza strutturale.
Il settore delle costruzioni lavora con appaltatori principali, subappaltatori, architetti, società di consulenza e fornitori, e l'uso dell'IA può presentarsi a ognuno di questi livelli. Quando un errore nasce da un calcolo generato dall'IA o da un disegno generato automaticamente, non è sempre immediatamente chiaro chi sia responsabile di cosa: la parte che ha utilizzato il modello, la parte che ha approvato l'output, o la parte che ha accettato il risultato finale. Governance qui non significa escludere l'uso dell'IA nella filiera, ma stabilire chi esegue quale passaggio di controllo e come tale passaggio sia dimostrabile, in modo che in caso di controversia o incidente si possa ricostruire cosa è successo e su quali informazioni è stata presa una decisione.
La domanda "utilizzate l'IA nel vostro lavoro" nel settore delle costruzioni produce spesso una risposta negativa, anche quando la risposta dovrebbe in realtà essere affermativa. Ciò non deriva da riluttanza ma da incertezza: le persone non sono sicure che ciò che fanno rientri nella definizione di 'IA', oppure temono che una risposta onesta abbia conseguenze per la loro posizione o per il modo in cui il loro lavoro viene valutato. Un approccio di governance che funziona non inizia quindi con un divieto ma con un inventario separato dalla valutazione — solo quando è chiaro cosa sta succedendo si può determinare quale politica sia logicamente adeguata e quale classificazione di rischio corrisponda a ogni applicazione.
Il settore delle costruzioni conosce già estesi sistemi di qualità e sicurezza, dalla certificazione alla supervisione della sicurezza strutturale. La governance dell'IA non deve diventare un circuito separato accanto a questa struttura; funziona meglio quando si collega alle categorie di rischio e alle linee di rendicontazione esistenti, in modo che un'applicazione dell'IA con impatto sulla sicurezza strutturale venga valutata nella stessa linea di altri rischi con impatto comparabile, invece che in un quadro nuovo e separato.
La combinazione di lavoro d'ufficio e lavoro pratico, e di una filiera con molte parti indipendenti, non è esclusiva del settore delle costruzioni. Schemi simili si presentano nel settore degli impianti, dove tecnica e amministrazione si intrecciano allo stesso modo, nell'industria manifatturiera, dove pianificazione della produzione e ingegneria utilizzano l'IA a modo proprio, e nel settore dei trasporti, dove pianificazione e logistica giocano un ruolo simile a quello del cantiere. Chi lavora in uno di questi settori probabilmente riconosce parte delle stesse domande.
Un inventario dell'uso dell'IA e una classificazione per rischio rispondono alla domanda su cosa sta succedendo e dove è necessaria la supervisione. Non rispondono alla domanda su quanta parte del lavoro stesso, attività per attività, sia adatta a essere affidata all'IA. Per le imprese di costruzione che vogliono sapere in quale fase del processo — dalla preventivazione alla pianificazione all'amministrazione — l'IA possa fare la maggiore differenza, questa è una domanda diversa da quella a cui la sola governance può rispondere. La scansione del lavoro di FTE TO AI calcola per ogni attività quale parte del lavoro può essere ripresa, come complemento alla panoramica che fornisce la Responsible AI Scan.
Vraag maar. Governance begint bij weten wat er draait — ook wat niemand heeft goedgekeurd.
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