Il segnale e il rumore

I concorsi di progettazione alla prova dell’intelligenza artificiale — 1 di 5

Comincio da una constatazione che ho verificato con qualche fatica, perché non è quella che mi aspettavo.

Di tutto ciò che l’intelligenza artificiale sta cambiando nella nostra professione (la redazione documentale, la rappresentazione, la verifica normativa, i flussi di lavoro), l’ambito su cui il danno è più rapido, più profondo e meno discusso non è nessuno di quelli di cui si parla nei convegni. È il concorso di progettazione.

La ragione è strutturale, e conviene enunciarla subito perché regge l’intera serie. Tutti gli altri fronti riguardano l’efficienza con cui produciamo qualcosa: quanto tempo impieghiamo, quanto costa, quanto è accurato. Il concorso riguarda invece un meccanismo di selezione. E i meccanismi di selezione hanno una proprietà che i processi produttivi non hanno: possono smettere di funzionare senza che nessuno se ne accorga.

Una relazione tecnica sbagliata produce un diniego. Un cantiere mal diretto produce un contenzioso. Un concorso che seleziona male produce un vincitore — e nessuno saprà mai se era il migliore. È l’unico dei nostri strumenti che può guastarsi restando in perfetta forma procedurale.

Questa invisibilità del fallimento è ciò che rende la questione urgente. Il degrado di un dispositivo di selezione non genera allarmi: genera esiti che appaiono normali. Se ne accorge, semmai, la storia dell’architettura, vent’anni dopo.

Che cosa è, davvero, un concorso

Per capire il danno bisogna prima capire il meccanismo, e la risposta è meno ovvia di quanto sembri.

Un concorso di progettazione è un dispositivo che risolve un’asimmetria informativa. La stazione appaltante non conosce la capacità dei progettisti; i progettisti la conoscono ma non possono comunicarla in modo credibile, perché una dichiarazione non costa nulla e chiunque potrebbe renderla. Il concorso risolve chiedendo una prestazione osservabile e costosa: tempo, competenza, struttura, rischio di perdere.

Il punto — quello che di solito si perde — è che il segnale è informativo non perché sia bello, ma perché è caro da produrre. È l’asimmetria di costo fra chi ha capacità e chi non ce l’ha a rendere leggibile la proposta. Se quella asimmetria svanisce, la proposta smette di dire qualcosa sul suo autore.

Da qui la diagnosi, che formulo nel modo più netto di cui sono capace:

L’intelligenza artificiale generativa abbatte il costo di produzione del segnale in misura molto maggiore per chi non ha capacità rispetto a chi ce l’ha. Riduce cioè proprio l’asimmetria che rendeva il segnale informativo.

L’asimmetria dell’asimmetria

Vale la pena soffermarsi, perché è il passaggio meno intuitivo e il più importante.

Uno studio strutturato che produce tavole di concorso da vent’anni ha già ammortizzato il proprio costo di rappresentazione: dispone di modelli, librerie, personale addestrato, procedure consolidate. Il risparmio marginale che l’intelligenza artificiale gli offre sulla rappresentazione è reale, ma modesto: partiva già da un costo unitario basso.

Chi quella struttura non ce l’aveva partiva invece da un costo unitario altissimo: doveva acquistare all’esterno la visualizzazione, o produrne una scadente.

Il risultato è una compressione verso l’alto della qualità rappresentativa. Ed è esattamente ciò che Anil Doshi e Oliver Hauser hanno misurato sperimentalmente per la scrittura creativa, in uno studio pubblicato su Science Advances il 12 luglio 2024: l’accesso a idee generate da un modello linguistico rende i testi individualmente più creativi, meglio scritti e più godibili, con benefici concentrati proprio sugli autori meno creativi di partenza, e contemporaneamente rende i testi prodotti più simili tra loro di quelli scritti senza assistenza. Gli autori lo formulano come un dilemma sociale: individualmente si sta meglio, collettivamente si produce un ventaglio più povero di contenuti nuovi.

È un esperimento sulla narrativa breve e non riguarda l’architettura: non è un dato. Ma il meccanismo è lo stesso, e in architettura opera con intensità maggiore, per una ragione che dirò nella quarta puntata.

Una precisazione che mi preme, perché il fraintendimento è dietro l’angolo: la compressione riguarda la rappresentazione, non il progetto. Chi non sa progettare non impara a progettare usando un generatore di immagini. Impara soltanto a sembrare uno che sa. È precisamente questo il problema: il segnale continua a esistere, ma ha smesso di correlare con ciò che dovrebbe misurare. E la Composizione potrebbe tornare a fare la differenza.

I numeri, per non restare nell’aneddoto

Che l’intelligenza artificiale sia entrata in architettura come tecnologia della rappresentazione (e non della progettazione), è documentato.

Nella rilevazione condotta da Architizer con Chaos nel novembre 2025 su circa ottocento professionisti, le tre applicazioni più diffuse fra chi usa realmente l’IA sono la generazione di immagini a partire da modelli tridimensionali (40%), la generazione di immagini da prompt testuale (40%) e il miglioramento di immagini esistenti (35%). Le applicazioni propriamente tecniche restano marginali: analisi del codice edilizio al 13%, generazione automatica di piante all’8%.

Sul versante dell’efficacia, l’86% di chi la usa dichiara di risparmiare tempo e il 59% stima almeno cinque ore la settimana, con i benefici concentrati sulla fase di concept (48%) e sul miglioramento delle immagini (40%).

Traduco: lo strumento che sta diffondendosi negli studi è uno strumento che produce, rapidamente e a costo quasi nullo, esattamente il materiale su cui i concorsi selezionano in prima fase.

Le tre funzioni, che vanno tenute distinte

Nel discorso corrente il concorso viene difeso indistintamente come «strumento di qualità». È vero ma impreciso, e l’imprecisione impedisce di vedere che l’intelligenza artificiale colpisce funzioni diverse con intensità diverse. Le separo, perché la distinzione regge tutta la serie.

Selezionare un progettista. È la funzione che ho appena descritto, ed è quella più direttamente compromessa: se il segnale non discrimina, la selezione diventa arbitraria.

Produrre una pluralità di idee. Il concorso non serve soltanto a scegliere chi, serve anche a scoprire cosa. La stazione appaltante, prima del concorso, non sa quali soluzioni siano possibili. Ma il valore di questa funzione dipende dalla distanza reciproca fra le proposte, non dalla loro qualità media: cento proposte simili valgono, informativamente, meno di dodici proposte diverse. Se la convergenza misurata da Doshi e Hauser si verifica anche da noi, un concorso può ricevere il triplo delle proposte ed esplorare meno spazio.

Legittimare la scelta. Il concorso produce una decisione pubblica, motivata, collegiale, impugnabile. In un ordinamento in cui l’affidamento discrezionale è strutturalmente sospetto, questa funzione ha un valore autonomo, e probabilmente è la ragione principale per cui l’istituto è sopravvissuto. È anche la funzione più esposta, per ragioni aritmetiche che sono il tema della terza puntata.

Le tre funzioni non stanno o cadono insieme. Un concorso può selezionare male e legittimare bene: è anzi l’esito peggiore possibile, perché produce una scelta arbitraria rivestita di procedura. E succede già ora.

Perché vale la pena occuparsene adesso

Chiudo con una ragione di opportunità, che è politica prima che tecnica.

Il concorso di progettazione è, in Italia, l’istituto su cui la categoria ha investito di più negli ultimi quindici anni: una piattaforma dedicata e certificata, un bando tipo, una pubblicistica copiosa, manifestazioni pubbliche per premiazioni, una posizione coerente a favore della procedura in due fasi, una campagna culturale contro l’appalto integrato, e da ultimo una ricerca empirica che ne dimostra il vantaggio comparato, la ricerca Dopo il progetto, commissionata dal Consiglio Nazionale al CRESME su trecento edifici scolastici realizzati fra il 2015 e il 2024 e presentata alla Camera dei Deputati nel settembre 2025.

È, in altri termini, il nostro capitale istituzionale più solido. E proprio nel momento in cui disponiamo per la prima volta di numeri per difenderlo (e in cui si apre la discussione sulla revisione della direttiva europea sugli appalti) rischia di essere svuotato dall’interno da una dinamica che nessuno sta governando. Da una tecnologia che si sente libera di farlo solo perché può farlo.

Un pessimo tempismo.

Nelle prossime quattro puntate provo a smontare il problema pezzo per pezzo: che cosa cambia il calcolo per chi partecipa, e perché la conclusione razionale è l’opposto di quella che sembra (2); l’aritmetica impossibile della commissione giudicatrice, e il rischio giuridico che ne discende (3); il varco normativo che consente di intervenire senza toccare una virgola di legge (4); e sette dispositivi concreti, con le obiezioni che cerco di anticipare(5).

Comincio dalla parte che riguarda direttamente chi legge: se partecipare a un concorso costa la metà, conviene partecipare al doppio di concorsi?

No. E il perché è la prossima puntata.

Fonti di questa puntata

•          Anil R. Doshi, Oliver P. Hauser, Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content, «Science Advances», vol. 10, n. 28, 12 luglio 2024, art. eadn5290.

•          Architizer e Chaos, AI in Architecture Report 2026, rilevazione di novembre 2025 su circa 800 professionisti (50% Nord America, 22% Europa).

•          CNAPPC e CRESME, Dopo il progetto, ricerca presentata alla Camera dei Deputati il 24 settembre 2025 su 300 edifici scolastici realizzati fra il 2015 e il 2024.

•          I riferimenti alla segnalazione costosa come meccanismo di selezione richiamano un filone consolidato della teoria economica dell’informazione.