Architettura e intelligenza artificiale: due mondi che, solo fino a poco tempo fa, sembravano distanti. Oggi invece si incontrano, si intrecciano e, in certi casi, si scontrano.
In questa pagina del sito ho scelto di raccogliere alcune riflessioni per orientarmi, e orientare, all'interno di un tema che è sicuramente ancora in piena trasformazione. L'intelligenza artificiale è entrata nel quotidiano, spesso in modo invisibile. Ma cosa significa davvero "intelligenza artificiale"? E cosa succede quando entra nei processi progettuali, creativi e costruttivi?
Qui si parte dalle basi: una panoramica generale sull'IA, sulla sua evoluzione e sul suo funzionamento, per poi avvicinarmi progressivamente al suo impatto nell'ambito architettonico.
Senza pregiudizi, né entusiasmi ciechi. Solo con spirito critico e curiosità progettuale!
L'idea di macchine capaci di pensare, ragionare o decidere esiste fin dall'antichità, dalla mitologia greca alle macchine meccaniche animate. Tuttavia, l'IA come disciplina scientifica inizia ufficialmente nel 1956, al Dartmounth College, durante un seminario organizzato da John McCarthy, Marvin Minsky, Cloude Shannon e Allen Newell. È McCarthy a coniare il termine "Artificial Intelligence", con l'obiettivo ambizioso di modellare l'intelligenza umana in forma computazionale.
Negli anni '60 e '70, l'entusiasmo fu alto: si svilupparono sistemi simbolici e logici, che eccellevano in compiti come risolvere problemi matematici o giocare a scacchi. Tuttavia, limiti tecnici portarono alla prima fase di stasi, nota come "AI winter", un periodo di forti investimenti azzerati e scarso progresso.
La rinascita avvenne con il machine learning e successivamente con il deep learning. Grazie all'esplorazione dei big data e alla potenza di calcolo degli anni 2000, un importante progresso fu segnato nel 2012 dalla rete neurale "AlexNet", che fece il botto vincendo la competizione "ImageNet" a fronte di un tasso di errore dimezzato rispetto ai concorrenti.
Un altro traguardo fondamentale arrivò nel 2022, con il lancio di ChatGPT da parte di OpenAI. Il modello raggiunse 100 milioni di utenti in soli due mesi, diventando la più rapida adozione software nella storia. Da quel momento l'IA è diventata una tecnologia mainstream: integrata in chat, immagini, video, coding e migliaia di applicazioni quotidiane.
L'architettura è sempre stata il risultato di una collaborazione tra mente, mano e macchina. Dai primi strumenti di disegno tecnico alle odierne piattaforme di modellazione parametriche, la tecnologia ha progressivamente ridefinito il ruolo dell'architetto. Oggi l'arrivo dell'intelligenza artificiale segna un'ulteriore svolta: non più solo uno strumento, ma un vero e proprio partner cognitivo.
Nel contesto architettonico, l'IA può intervenire in tutte le fasi progettuali:
nella ricerca e analisi di dati, aiutando a interpretare contesti urbani, normativi o climatici;
nella fase ideativa, suggerendo varianti morfologiche, linguaggi e riferimenti;
nella modellazione, attraverso il design generativo e ottimizzazione automatica;
nella comunicazione, con visualizzazioni e render creati da zero in pochi secondi.
Ma attenzione: l'intelligenza artificiale non progetta. O almeno, non ancora.
È piuttosto una matrice generativa da interrogare, un moltiplicatore di possibilità, un filtro critico che dipende interamente da chi la guida, e come. L'architetto resta quindi regista del processo, ma si trova davanti a un'intelligenza che, se ben usata, può sfidare la sua visione, arricchirla, o persino metterla in discussione.
Oggi parliamo di autorialità ibrida, di sperimentazione condivisa, di nuovi codici visivi e narrativi. In questo spazio complesso, l'intelligenza artificiale non è né salvezza né minaccia: è solo uno specchio del nostro modo di pensare e progettare.
Negli ultimi anni sono nati strumenti e piattaforme pensati per chi lavora nel campo architettonico. Alcuni si concentrano sull'ideazione visiva, come Krea.ai, che consente di generare o modificare immagini architettoniche in tempo reale modificando il prompt come se stesse disegnando. Altri, come Rendair.ai, permettono di ottenere immagini e rendering partendo da schizzi, elaborati CAD o modelli 3D, con un livello di accuratezza oggi accettabile. Il risultato diventa sorprendentemente più preciso e realistico quando si parte da una vista già impostata.
Esistono anche plug-in dedicati ai software più usati in architettura, come Rhino e Grasshopper, che integrano l’IA nei flussi parametrici e nelle ottimizzazioni morfologiche, permettendo una sperimentazione ancora più profonda e mirata.
Infine, stanno emergendo strumenti trasversali che mescolano intelligenza artificiale generativa, interfacce grafiche semplificate e dataset architettonici. In queste piattaforme, l’IA non è solo un generatore d’immagini, ma un interprete del linguaggio architettonico, capace di leggere mappe, stimare vincoli, proporre schemi distributivi o concept volumetrici.
Quello che accomuna tutti questi strumenti è la loro natura ibrida e ancora in evoluzione. L'intelligenza artificiale in architettura non ha ancora trovato un'unica strada, ma si sta sperimentando in molte direzioni. Ed è proprio in questa fase iniziale, incerta e creativa, che si aprono le possibilità più interessanti per ripensare il progetto.
L'intelligenza artificiale è entrata negli edifici, ma non ancora nei progetti. La maggior parte delle architetture che oggi vengono associate all’IA si riferisce a sistemi di gestione intelligenti: ottimizzazione energetica, manutenzione predittiva, comfort adattivo.
In altre parole, l’intelligenza artificiale entra in gioco dopo la costruzione, come strumento per automatizzare il funzionamento degli spazi. È una presenza tecnica, invisibile, ma ancora raramente coinvolta nella fase ideativa o progettuale.
Stiamo però assistendo a un cambio di rotta. Alcuni studi, tra cui in particolare Zaha Hadid Architects, stanno esplorando nuove modalità di progettazione assistita da IA, in cui strumenti generativi come Midjourney o DALL·E vengono utilizzati in fase concettuale, per stimolare visioni alternative, suggerire forme e atmosfere, e generare narrazioni visive complesse.
Non esistono ancora esempi costruiti in cui l’IA abbia guidato in modo determinante l’intero processo progettuale. Ma i casi che seguono raccontano l'avvicinamento progressivo tra intelligenza artificiale e architettura: una convergenza che oggi è ancora in corso.
Progettato da Renzo Piano Building Workshop e completato nel 2012, The Shard è molto più di un’icona dello skyline londinese: è anche uno degli edifici più avanzati dal punto di vista gestionale. Al suo interno è integrato un Building Management System (BMS), che controlla, in tempo reale, parametri ambientali come temperatura, ventilazione, illuminazione e consumi energetici.
Questo sistema non si limita a monitorare: grazie all’uso di algoritmi di machine learning, è in grado di apprendere dai comportamenti degli utenti e di ottimizzare il funzionamento dell’edificio in modo adattivo; si tratta di una sorta di intelligenza “di servizio” che migliora comfort, efficienza e manutenzione predittiva.
Anche se non si tratta di intelligenza artificiale in senso pieno, il BMS rappresenta un precursore tecnologico: un ponte tra automazione classica e intelligenza artificiale, oggi sempre più integrata nei sistemi predittivi degli smart building. The Shard dimostra come la progettazione architettonica e quella algoritmica siano destinate a convergere, prima nella gestione, poi nella progettazione stessa.
Progettato da Ateliers Jean Nouvel e inaugurato nel 2017, il Louvre Museum Abu Dhabi è un complesso museale che si sviluppa come una “città galleggiante” sull’acqua, coperta da una maestosa cupola geometrica con un diametro di 180 metri. La struttura, composta da oltre 7.800 elementi intrecciati, crea l’effetto visivo della celebre "pioggia di luce", filtrando il sole attraverso strati sovrapposti di reticoli metallici.
Anche se non ideato con strumenti di intelligenza artificiale, il progetto ha generato negli anni successivi una serie di studi e simulazioni AI-based focalizzati sull’analisi solare, sul comportamento termico della cupola e sull’ottimizzazione energetica. Oggi, la gestione del museo integra sistemi intelligenti che utilizzano IA e machine learning per controllare i flussi di visitatori, monitorare i parametri ambientali e regolare l’illuminazione artificiale in funzione della luce naturale.
Il Louvre Abu Dhabi rappresenta un esempio significativo di integrazione progressiva dell'IA nella gestione museale e ambientale, pur non essendo un edificio progettato con essa. Si tratta di un caso in cui l’intelligenza artificiale non trasforma la forma, ma amplifica la funzionalità, contribuendo a prolungare la vita e la qualità del progetto nel tempo.
Progettato da BIG (Bjarke Ingels Group) in collaborazione con Heatherwick Studio, il Google Bay View Campus è stato completato nel 2022 a Mountain View, nella Baia di San Francisco. Il complesso si estende su oltre 1 milione di metri quadrati, distribuiti in padiglioni a pianta libera e coperti da una sorprendente copertura “dragonscale” composta da oltre 50.000 pannelli solari. Il progetto unisce spazi flessibili, comfort ambientale e tecnologie green integrate, ponendo particolare attenzione al benessere degli utenti e alla neutralità energetica.
L’intelligenza artificiale è stata utilizzata fin dalle fasi iniziali di progetto per simulare scenari ambientali complessi: luce solare, ventilazione naturale, flussi interni, performance energetiche. La progettazione ha incluso una serie di modelli predittivi capaci di generare dati in tempo reale, utili per calibrare la geometria dei tetti, l’inclinazione delle vetrate e la disposizione degli spazi.
In fase operativa, l’IA continua ad agire come motore adattivo per ottimizzare climatizzazione, illuminazione e gestione energetica tramite una rete di sensori distribuiti e connessi a sistemi di machine learning. Inoltre, il campus è dotato di sistemi di manutenzione predittiva e analisi automatica del comportamento degli utenti, rendendolo uno dei primi esempi di ambiente lavorativo completamente Data-driven.
Progettate dallo studio Aedas Studio e completate nel 2012, le Al Bahar Towers sono due torri gemelle di 145 metri che ospitano uffici governativi e rappresentano un punto di svolta nel rapporto tra architettura, tecnologia e clima. Il tratto distintivo del progetto è la sua facciata dinamica, composta da oltre 1.000 moduli triangolari a geometria variabile ispirati alla mashrabiya araba tradizionale.
Questi elementi si aprono e chiudono in risposta alla radiazione solare, riducendo del 50% il guadagno termico e migliorando significativamente l’efficienza energetica. Il comportamento della facciata è gestito da un sistema computerizzato centralizzato, che oggi integra anche algoritmi di machine learning per ottimizzare l’apertura dei pannelli in base al meteo, all’orientamento solare e all’uso degli spazi interni.
Sebbene non concepita originariamente come architettura AI-driven, Al Bahar rappresenta uno dei primi esempi di involucro reattivo e intelligente, anticipando l’uso dell’intelligenza artificiale nella gestione adattiva dell’edificio. La facciata non è più un elemento passivo, ma un sistema attivo e responsivo, in dialogo continuo con l’ambiente esterno.
L’intelligenza artificiale è oggi una presenza concreta nel mondo dell’architettura, ma non ancora nel cuore del progetto. Come mostrano i casi studio analizzati, il suo impiego si concentra prevalentemente nella gestione operativa degli edifici: sistemi predittivi, ottimizzazione energetica e automazione intelligente. In questi contesti, l’IA agisce con efficacia, adattandosi in tempo reale al comportamento degli utenti e migliorando la performance ambientale e funzionale degli spazi.
Tuttavia, l’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle fasi ideative e progettuali rimane, ad oggi, ancora sporadica e sperimentale. Le architetture contemporanee non nascono (ancora) da algoritmi generativi o da prompt testuali, ma da processi umani supportati da strumenti digitali. Il progettista guida, filtra e interpreta: l’IA, in questo scenario, è più ispirazione che metodo.
Molti dei progetti presentati sono stati osservati dal vivo, visitati nel loro contesto urbano e culturale. Questa esperienza diretta ha contribuito a comprendere meglio la scala, la materia e la relazione tra forma e funzione, elementi che i documenti tecnici e le immagini digitali spesso non riescono a restituire pienamente.
Eppure, la direzione è tracciata. La crescente accessibilità di strumenti generativi e il desiderio di esplorare nuove forme di collaborazione uomo-macchina suggeriscono che nei prossimi anni potremmo assistere alla nascita di architetture davvero co-progettate con l’IA. Un cambio di paradigma in cui l’intelligenza artificiale non sarà solo un supporto tecnico, ma un partner critico e creativo nel processo progettuale.
Questa trasformazione, tuttavia, richiederà attenzione, consapevolezza e un nuovo equilibrio tra controllo umano, libertà algoritmica e responsabilità progettuale.
*Crediti immagini
Le fotografie presenti in questa sezione provengono da fonti pubbliche e autorevoli del settore: ArchDaily, Divisare e dai siti ufficiali degli studi di architettura autori dei progetti trattati. Ogni immagine è utilizzata a scopo di documentazione e ricerca, nel rispetto della finalità accademica della piattaforma.