L’economia circolare applicata all’edilizia e alle costruzioni richiede accesso a dati strutturati, interoperabilità tra sistemi e capacità predittiva. Un progetto sperimentale avviato in Austria prova a superare questi limiti sfruttando un’infrastruttura AI per la gestione delle informazioni di cantiere.

Nel contesto della transizione ecologica, il settore delle costruzioni rappresenta uno dei fronti più critici per la riduzione dell’impatto ambientale. Secondo l’UNEP (United Nations Environment Programme), il programma delle Nazioni Unite che coordina le attività ambientali globali e promuove lo sviluppo sostenibile attraverso la ricerca scientifica, la definizione di politiche e la cooperazione internazionale. gli edifici e le infrastrutture sono responsabili di circa il 37% delle emissioni globali di CO₂ legate all’energia (Global Status Report for Buildings and Construction, 2022).
Ma non basta, Inoltre, i rifiuti da costruzione e demolizione (CDW – Construction and Demolition Waste) rappresentano, in Europa, quasi un terzo del totale dei rifiuti prodotti, con una quota di recupero materiale ancora troppo eterogenea tra i paesi membri (Eurostat, 2023).

L’introduzione di pratiche ispirate all’economia circolare – riuso, disassemblaggio selettivo, progettazione per la reversibilità – è ostacolata, tra gli altri fattori, dalla mancanza di accesso sistematico a informazioni dettagliate sulla composizione materiale degli edifici esistenti.
Sono molti i report, da quello pubblicato dalla Ellen MacArthur Foundation “Reimagining our buildings and spaces for a circular economy” del 2022, al più recente “Sustainable and circular contruction”, di Interreg Europe, del marzo dello scorso anno, “per rendere l’ambiente costruito pienamente circolare è necessario sviluppare sistemi in grado di tracciare, analizzare e connettere i materiali lungo l’intero ciclo di vita dell’opera”.

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Takeaways

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Riferimenti normativi e obiettivi europei

Il quadro regolatorio europeo riconosce da tempo il potenziale della digitalizzazione per migliorare la gestione dei rifiuti da costruzione e promuovere il recupero dei materiali. Già nella Direttiva Quadro sui Rifiuti (2008/98/CE), l’UE ha fissato l’obiettivo minimo del 70% di recupero per i rifiuti non pericolosi da costruzione e demolizione. L’obiettivo è stato ribadito e aggiornato con il Pacchetto Economia Circolare del 2018, che ha introdotto obblighi più stringenti in materia di prevenzione della produzione di rifiuti e preparazione per il riutilizzo.

Nel 2020, la Strategia dell’UE per un ambiente costruito sostenibile ha incluso tra le priorità l’adozione di passaporti digitali dei materiali, strumenti in grado di registrare e condividere dati tecnici, ambientali e commerciali sugli elementi edilizi, rendendoli tracciabili e riutilizzabili. Il Digital Product Passport (DPP), al centro delle proposte contenute nell’Ecodesign for Sustainable Products Regulation (ESPR), è uno degli strumenti cardine in fase di implementazione.

Nel frattempo, a livello operativo, la Commissione ha inserito le costruzioni tra i settori prioritari del Circular Economy Action Plan 2020, incoraggiando lo sviluppo di soluzioni digitali, interoperabili e scalabili per migliorare l’efficienza dei flussi informativi e materiali.

Le implicazioni per il contesto italiano

In Italia, le indicazioni europee sono state recepite in modo progressivo, ma con ritardi significativi in termini di attuazione sistemica. La Strategia Nazionale per l’Economia Circolare (SNEC), adottata nel 2022, include esplicitamente il settore edile tra quelli ad alto potenziale di trasformazione, ma la disponibilità di dati interoperabili resta limitata.

Il Piano Nazionale per la Gestione dei Rifiuti (PNGR 2022–2028) evidenzia che solo una quota minoritaria dei rifiuti da C&D (Costruzioni & Demolizioni) viene effettivamente riutilizzata come materia prima seconda. Le Linee guida SNPA (Sistema Nazionale per la Protezione dell’Ambiente) spingono per l’introduzione di strumenti digitali per il tracciamento e la rendicontazione dei flussi di materiali, ma manca una base normativa vincolante per l’obbligo di inventariazione pre-demolizione, come avviene invece in paesi come i Paesi Bassi o la Germania.

Il BIM (Building Information Modeling), promosso dal Codice degli Appalti e obbligatorio per opere pubbliche oltre i 15 milioni di euro dal 2023, rappresenta un punto di partenza importante, ma non sufficiente: gran parte dei dati effettivamente generati nei cantieri è al di fuori del perimetro BIM, dispersa in formati non standardizzati e priva di struttura semantica.

Il problema dei dati non strutturati e la proposta sperimentale di Revitalyze

È in questo scenario che si colloca, tra gli altri, il lavoro di Revitalyze, startup tirolese, con sede in Austria, che ha avviato un progetto di ricerca applicata per affrontare una specifica criticità: la prevalenza di dati non strutturati nei flussi informativi di cantiere. Contratti, planimetrie, computi metrici, verbali e crono-programmi sono spesso archiviati in formati non interoperabili (PDF, immagini, file audio), rendendo difficile – se non impossibile – l’analisi sistematica delle informazioni utili alla valutazione di un edificio in ottica circolare.

Come spiega David Plaseller, cofondatore e CEO della startup, «il 90% dei dati generati nei progetti edilizi risulta destrutturato o difficilmente accessibile in forma computabile». L’approccio adottato da Revitalyze si fonda sull’integrazione di un data lake centralizzato con una pipeline NLP (natural language processing) che sfrutta modelli linguistici esistenti (LLM) per l’estrazione automatica di entità e relazioni a partire dai documenti di progetto.

L’obiettivo è la creazione di un knowledge graph contestuale, capace di rappresentare, in modo dinamico, la struttura logica e materiale di un edificio, così da facilitare la valutazione di opportunità di riuso o smaltimento selettivo in fase di demolizione.

Dal dato all’azione: automazione dei processi e limiti attuali

Il progetto non si limita alla fase estrattiva, ma si estende alla prototipazione di agenti AI specializzati, ovvero moduli software autonomi capaci di svolgere compiti specifici sulla base delle informazioni disponibili:

• generazione automatica di inventari materiali;
• supporto alla compilazione di offerte per gare pubbliche;
• analisi semantica di contratti e documentazione tecnica;
• trascrizione automatica e indicizzazione semantica dei meeting di cantiere.

La piattaforma è stata testata in sei progetti pilota con imprese edili austriache, in modalità semi-sperimentale. L’interfaccia utente è basata su linguaggio naturale, ma le risposte fornite dai modelli sono vincolate esclusivamente al perimetro documentale del progetto (non accedono a informazioni esterne). Questo consente, almeno in linea teorica, un maggior controllo sulla validità delle fonti e una tracciabilità della catena inferenziale.

Secondo Plaseller, «gli agenti AI rappresentano un primo passo verso una gestione semantica del progetto, ma restano vincolati all’accuratezza e alla completezza del corpus documentale di partenza». In questa fase, il sistema si limita ad automazioni “deboli” (estrazione, ricerca, ricomposizione), ma è in corso lo sviluppo di agenti in grado di compiere scelte operative sulla base di obiettivi dichiarati dall’utente, secondo logiche simili a quelle dei task-based agents emergenti in ambito RPA (Robotic Process Automation) avanzato.

Considerazioni aperte: verso una conoscenza computabile del costruito?

L’esperienza di Revitalyze mostra come la sfida dell’economia circolare in edilizia non sia (solo) progettuale, ma informativa. Il riuso efficiente dei materiali richiede che i dati relativi alla loro presenza, quantità, composizione e condizioni siano accessibili in forma strutturata e interrogabile, condizione oggi rara nel ciclo edilizio convenzionale.

La combinazione tra modelli linguistici generalisti e ontologie specifiche di dominio – ancora in fase embrionale nel settore delle costruzioni – potrebbe aprire la strada a una nuova generazione di strumenti per la modellazione semantica del costruito esistente. Tuttavia, restano aperte questioni rilevanti legate a:

• qualità e affidabilità delle fonti documentali;
• governance dei modelli AI adottati;
• interoperabilità con strumenti BIM e sistemi di gestione documentale aziendali;
• valutazione ambientale e normativa dei materiali estratti.

In assenza di standard condivisi per la rappresentazione digitale del patrimonio esistente, progetti come quello di Revitalyze contribuiscono a esplorare un terreno ancora poco codificato, dove l’intelligenza artificiale non sostituisce l’expertise tecnica, ma può facilitarne l’azione nei contesti più opachi del ciclo edilizio.

Glimpses of Futures

Per comprendere gli scenari futuri dell’intelligenza artificiale applicata alla circolarità nel settore delle costruzioni, possiamo utilizzare il framework STEPS, che ci consente di analizzarne gli impatti attraverso cinque dimensioni chiave: Sociale, Tecnologica, Economica, Politica e Sostenibilità.

S – SOCIAL
L’introduzione di sistemi intelligenti nei cantieri può modificare profondamente il ruolo delle competenze umane, riducendo le attività ripetitive ma richiedendo nuove capacità di lettura e gestione del dato. La circolarità supportata da AI rende necessaria una formazione multidisciplinare che combini conoscenze edilizie, ambientali e digitali.

T – TECHNOLOGICAL
La maturazione dei modelli linguistici, combinata con infrastrutture semantiche come knowledge graph e ontologie di dominio, apre la strada a sistemi conversazionali in grado non solo di interpretare dati, ma di coordinare processi operativi complessi. La sfida sarà garantire interoperabilità e trasparenza.

E – ECONOMIC
La possibilità di tracciare materiali riutilizzabili e automatizzare le analisi documentali può generare nuove efficienze economiche, riducendo costi di gestione e tempi di risposta nei processi di gara o demolizione. Tuttavia, la scalabilità delle soluzioni dipenderà dalla standardizzazione dei formati e dall’accesso ai dati.

P – POLITICAL
Le politiche europee spingono verso un ecosistema digitale dell’edilizia, ma il quadro normativo resta frammentato tra ambizioni green e assenza di obblighi stringenti in materia di tracciabilità. Sarà cruciale un allineamento tra regolazione ambientale, procurement pubblico e standard digitali condivisi.

S – SUSTAINABILITY
L’obiettivo della sostenibilità edilizia non può prescindere dalla conoscenza computabile degli edifici esistenti. L’intelligenza artificiale può accelerare la transizione solo se supportata da ecosistemi informativi aperti, strumenti verificabili e governance trasparente dei modelli impiegati.

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