L’offerta di strumenti di intelligenza artificiale per architetti e progettisti continua a crescere. Alle applicazioni per produrre immagini si aggiungono sistemi capaci di leggere documenti, confrontare informazioni, preparare testi, verificare elaborati e organizzare gli archivi dello studio. Secondo una recente ricerca di mercato, il valore globale dell’AI generativa applicata all’architettura potrebbe crescere rapidamente nei prossimi anni.
Il dato più interessante, tuttavia, non riguarda solo le dimensioni economiche del settore. Mostra soprattutto che l’AI sta uscendo dalla fase delle prime sperimentazioni e sta entrando in un numero sempre maggiore di attività professionali. Per uno studio tecnico, però, una maggiore scelta non comporta automaticamente un lavoro migliore. Al contrario, può diventare difficile distinguere ciò che risponde a un’esigenza reale da ciò che viene provato per curiosità e abbandonato dopo poche settimane.
La domanda da cui partire non dovrebbe quindi essere: quale nuovo strumento possiamo introdurre? È più utile chiedersi: quale parte del nostro lavoro stiamo cercando di migliorare?
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Indice
Consigliamo:
Intelligenza Artificiale generativa per progettisti
Un volume operativo e metodologico per integrare l’intelligenza artificiale generativa negli studi di progettazione con consapevolezza, controllo e responsabilità. L’opera accompagna il lettore dalla scelta degli strumenti alle applicazioni concrete nel lavoro quotidiano, trasformando la sperimentazione episodica in una struttura di lavoro stabile. Il libro parte da una domanda essenziale per ogni professionista: quali operazioni ha senso affidare all’AI, in quale fase del processo e con quale controllo sull’output? Da questa prospettiva, l’intelligenza artificiale non viene presentata come una scorciatoia tecnica, ma come un tema di metodo, da governare all’interno del progetto. Vantaggi chiave Metodo a prova di obsolescenza, organizzato su tre scale: metodo, pratiche e strategia. Applicazioni concrete per immagini, narrazioni visive, alternative spaziali, testi tecnici e analisi normativa. Esercizi guidati per generare immagini, esplorare varianti volumetriche, scrivere documenti tecnici e interrogare la normativa. Focus sugli agenti AI e sull’automazione di operazioni ricorrenti, con attenzione a limiti, responsabilità e controllo del progettista. Casi studio di MVRDV, Studio Tim Fu, Lombardini22 e Settanta7, con esperienze reali di integrazione dell’AI nella pratica professionale. Strategie per organizzare archivi visivi, gestire dati sensibili e ridistribuire competenze interne in modo sostenibile. Estensione digitale con chatbot conversazionale: guida al testo, supporto su metodo e termini, approfondimento di casi studio e strumenti. Un riferimento indispensabile per introdurre l’AI nella progettazione senza perdere il controllo del processo. Acquista il volume e costruisci un metodo di lavoro più consapevole, aggiornato e competitivo. Luciana Mastrolia è architetta e dottoressa di ricerca presso il Politecnico di Torino, dove svolge ricerca e docenza sui processi di trasformazione digitale degli studi professionali. Affianca professionisti e organizzazioni come consulente per l’introduzione dell’AI nei flussi di lavoro e svolge in parallelo attività di progettazione. Federica Joe Gardella è architetta e dottoressa di ricerca in Architettura presso il Politecnico di Torino. La sua attività di ricerca e didattica si concentra sull’integrazione dell’intelligenza artificiale nella progettazione architettonica, con particolare attenzione agli strumenti generativi, ai processi progettuali aumentati e alle trasformazioni della pratica professionale.
Luciana Mastrolia, Federica Joe Gardella | Maggioli Editore
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Il rischio di partire dallo strumento
La tentazione più comune è scegliere prima un’applicazione e cercare poi un modo per utilizzarla. Questo approccio porta facilmente ad accumulare account, abbonamenti e procedure personali che restano isolate. Una persona usa l’AI per preparare i verbali, un’altra per lavorare sulle immagini, un’altra ancora per cercare informazioni nei documenti. Le singole prove possono funzionare, ma difficilmente diventano un metodo condiviso.
L’AI produce un beneficio più stabile quando parte da un’attività precisa, non dalle funzioni offerte da una piattaforma. Prima di aggiungere un nuovo strumento, può quindi essere utile rispondere a cinque domande.
- Quale attività si ripete davvero?
Conviene iniziare da ciò che viene svolto spesso: la preparazione dei verbali, la ricerca nei capitolati, il riordino delle osservazioni o la produzione di documenti ricorrenti. Un’attività ripetitiva è più facile da osservare, descrivere e migliorare. Per individuarla basta annotare, per alcuni giorni, le operazioni svolte più volte o quelle che richiedono di recuperare continuamente informazioni già cercate. - Il risultato atteso può essere descritto con precisione?
“Usare l’AI per il progetto” non definisce un’attività. “Estrarre da un capitolato tutte le prescrizioni relative agli isolanti, indicando la pagina di provenienza” è invece un compito preciso. Prima ancora di scrivere un prompt, può essere utile completare questa frase: “Al termine dell’operazione voglio ottenere…“. La risposta può essere un elenco, una tabella, una sintesi, un confronto tra versioni o una prima bozza. L’importante è che il risultato sia riconoscibile e verificabile. - Quali documenti servono?
L’intelligenza artificiale non risolve da sola un archivio disordinato. Se i documenti non sono aggiornati, le versioni non sono riconoscibili o mancano le fonti necessarie, anche il risultato sarà poco affidabile. Per preparare un verbale possono servire trascrizione, ordine del giorno ed elenco dei partecipanti; per una verifica documentale, capitolato, elaborati aggiornati e riferimenti normativi. Questa domanda fa emergere spesso un problema precedente all’AI: lo studio possiede molte informazioni, ma non sempre le conserva in una forma facilmente consultabile. - Dove si trova oggi la conoscenza necessaria?
In molti studi le informazioni più importanti non sono nei documenti, ma nella memoria delle persone. Un professionista senior sa dove cercare una prescrizione, ricorda come è stato risolto un problema simile o conosce le ragioni di una decisione presa anni prima. Il problema non è quindi soltanto trovare più velocemente le informazioni, ma evitare che la conoscenza prodotta resti legata a una singola persona. Archivi ordinati, procedure, checklist, modelli di relazione e casi precedenti possono diventare una base condivisa e riutilizzabile. L’AI può aiutare a consultarla, ma prima occorre decidere che cosa vale la pena conservare. - Come verrà controllato il risultato?
Il controllo dovrebbe essere definito prima di utilizzare l’AI. Bisogna stabilire chi verifica l’output, quali fonti devono essere controllate e quali errori sarebbero particolarmente gravi. Una sintesi interna richiede cautele diverse da una verifica normativa o da un testo destinato a un documento contrattuale. L’AI può svolgere una prima lettura, ordinare i materiali e segnalare elementi da approfondire. La responsabilità della valutazione resta però al professionista, soprattutto quando sono coinvolti norme, costi, sicurezza o decisioni progettuali.
Una prova da fare in una settimana
Per capire da dove iniziare non serve predisporre subito una strategia complessa. Per una settimana si possono annotare:
- le attività ripetute;
- le informazioni cercate più di una volta;
- i documenti difficili da ritrovare;
- i passaggi che dipendono sempre dalla stessa persona;
- le operazioni che richiedono trascrizioni o confronti manuali.
Alla fine si sceglie una sola attività e la si descrive attraverso cinque elementi:
- Attività: leggere i verbali di coordinamento.
- Materiali di partenza: verbali e trascrizioni.
- Risultato atteso: elenco di decisioni, responsabili e scadenze.
- Fonti ammesse: soltanto i documenti forniti.
- Controllo: revisione del responsabile di progetto.
A questo punto sarà più semplice scegliere lo strumento adatto, formulare la richiesta e valutare il risultato sulla base di un’esigenza concreta.
Dalla prova isolata a un metodo di lavoro
L’intelligenza artificiale può essere utile anche lontano dalle immagini e dai modelli tridimensionali. Può intervenire nella documentazione, negli archivi, nella ricerca delle informazioni e nelle operazioni ripetitive che occupano una parte consistente della giornata. Il passaggio decisivo non consiste però nell’aggiungere continuamente nuovi strumenti. Consiste nel riconoscere un’attività, descriverla, preparare le fonti e definire il controllo necessario.
È da questa esigenza che nasce Intelligenza Artificiale generativa per progettisti. Metodi e strumenti per una pratica progettuale aumentata, il volume che ho scritto insieme a Federica Joe Gardella e pubblicato da Maggioli Editore (>> questo il link per acquistarlo su Amazon).
Il libro affronta una domanda vicina a quella proposta in questo articolo: quali operazioni ha senso affidare all’AI, in quale fase del progetto e con quale controllo? Immagini, alternative spaziali, documenti tecnici, analisi normativa, agenti e archivi vengono ricondotti a un metodo comune.
Accanto agli esercizi pratici, il volume raccoglie casi di studi di progettazione che hanno già introdotto l’AI nel proprio lavoro e comprende un’estensione digitale conversazionale per approfondire i contenuti e aggiornare strumenti e applicazioni. In un settore che cambia rapidamente, imparare ogni nuovo software è impossibile. Costruire un criterio per scegliere cosa utilizzare è un investimento più duraturo.
Fonti e approfondimenti
- Kiana Buchberger, How Architects Can Simplify Project Workflows Beyond CAD and BIM, ArchDaily, 10 luglio 2026.
- Agustina Iñiguez, Rethinking the Architecture Firm for the AI Era, ArchDaily, 11 maggio 2026.
- Luciana Mastrolia, Federica Joe Gardella, Intelligenza artificiale generativa per progettisti. Metodi e strumenti per una pratica progettuale aumentata, Maggioli Editore, luglio 2026.
La rubrica settimanale “Architectural Prompting” è a cura degli esperti Luciana Mastrolia, Giovanna Panucci e Andrea Tinazzo
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07 Ott 2026 – 09 Nov 2026 4 appuntamenti, ore 15.00 – 17.00
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