L’intelligenza artificiale non sostituisce il progetto architettonico, ma ne modifica gli strumenti, accelerando e ampliando le possibilità esplorative senza eliminare il ruolo decisionale di chi l’ha ideato.
L’intelligenza artificiale (AI) sta entrando nella progettazione architettonica e urbana in modo concreto, ma ancora parziale. Non sta sostituendo il processo creativo né automatizzando la città: sta modificando alcune fasi operative specifiche, soprattutto quelle legate alla generazione di alternative, alla simulazione e alla produzione di immagini.
L’AI per esplorare alternative progettuali
La letteratura scientifica recente sul design computazionale mostra che i modelli generativi vengono utilizzati principalmente per indagare configurazioni molteplici a partire da vincoli definiti dall’architetto o architetta che l’ha impostato. In questo tipo di workflow, l’AI non “decide” la forma finale, ma produce un insieme di opzioni possibili che vengono poi vagliate secondo criteri strutturali, ambientali o funzionali. Questo approccio riflette un modello di lavoro basato su esplorazione e selezione, distante dall’automazione integrale del progetto.
Photo: Unsplash / Evgeniy Surzhan
Un cambiamento già visibile nella pratica riguarda la fase di concept e rappresentazione. Gli strumenti di generazione di immagini permettono oggi di produrre rapidamente scenari visivi a partire da descrizioni testuali o schizzi. Questo accelera il ciclo tra idea e verifica visiva, trasformando l’immagine stessa: non è più solo la rappresentazione di un output definito, ma una parte attiva del processo di ricerca. Sebbene diversi studi sulla design computation sottolineino che questa dinamica aumenti il numero di iterazioni possibili, la qualità progettuale resta legata alla capacità di filtraggio delle persone.
I digital twin urbani
A scala urbana, l’applicazione più strutturata non risiede nell’AI generativa, ma nel paradigma dei digital twin. Secondo il “Joint Research Centre” della Commissione Europea, questi sistemi integrano dati complessi per simulare scenari e supportare decisioni pubbliche. Già utilizzati in alcune città europee per analisi su mobilità, energia e pianificazione, operano come avanzati strumenti di supporto decisionale piuttosto che come sistemi autonomi di urbanistica.
Edificio a Los Angeles (USA) – Photo: Unsplash / Kevin Bergen
I casi internazionali: Zaha Hadid Architects e Foster + Partners
Nel mondo delle grandi practice internazionali, uno dei casi più noti è quello di Zaha Hadid Architects. Lo studio utilizza da anni strumenti di progettazione computazionale e generative design per esplorare configurazioni spaziali complesse, specialmente nelle fasi concorsuali. In questi sistemi di esplorazione, le soluzioni prodotte non vengono adottate acriticamente, ma selezionate e rielaborate attraverso processi iterativi di valutazione da parte del team.
Un approccio analogo, ma più orientato alla simulazione ambientale, è quello di Foster + Partners. Attraverso il proprio Specialist Modelling Group, lo studio impiega modellazione digitale per analizzare il comportamento energetico e strutturale dei volumi. Questi sistemi confrontano scenari alternativi nelle fasi preliminari del progetto, offrendo un supporto analitico guidato da chi l’ha impostato, che rimane responsabile della sintesi finale tra dati e visione architettonica.
Un esempio italiano: Mario Cucinella Architects
Nel contesto italiano, Mario Cucinella Architects rappresenta un caso significativo di integrazione tra visione e strumenti digitali avanzati, con un focus sulla sostenibilità. Nel progetto Tecla, sviluppato con tecnologie di stampa 3D, il processo ha combinato modellazione parametrica e simulazione dei vincoli ambientali per verificare la fattibilità di materiali naturali e processi circolari.
Anche in assenza di un’AI generativa autonoma, il metodo è già fortemente data-driven, mostrando come la progettazione stia diventando un processo di ottimizzazione guidata dai dati.
Photo: Unsplash / Marc Olivier Jodoin
Una trasformazione mirata
Ciò che emerge dalle evidenze disponibili è una trasformazione concreta ma circoscritta a specifiche fasi del percorso progettuale. L’AI è oggi uno strumento operativo potente per la visualizzazione e la gestione di scenari complessi, ma non è ancora un agente progettuale autonomo.
Mentre le speculazioni più radicali sulla città gestita integralmente dagli algoritmi restano confinate alla ricerca teorica, la pratica professionale delinea un quadro più pragmatico: gli architetti non vengono sostituiti, ma vedono evolvere i propri strumenti verso una capacità esplorativa senza precedenti, dove il ruolo decisionale e critico rimane, tuttavia, l’unico vero perno del progetto.
Photo cover: Pexels / Kenny Foo
