Spazio pianificato e spazio generato: AI generativa per l'analisi, l'elaborazione e la costruzione di documenti di piano

In questi ultimi anni si è assistito al proliferare di modelli linguistici di grandi dimensioni (Large Language Models-LLMs) sia per scopi generali che per finalità verticali in diversi domini disciplinari (soprattutto matematico-finanziario, medico-sanitario, climatologico, legale, di ingegneria del traffico), superando in parte anche la barriera linguistica. La pratica pianificatoria sta, invece, solo ora iniziando, e soprattutto nel contesto asiatico, ad essere influenzata dall’evoluzione tecnologica portata dai modelli di intelligenza artificiale generativa (GenAI). Sono stati, infatti, già condotti esperimenti di grande rilievo che hanno portato in alcuni casi alla prototipazione di un primo modello linguistico (PlanGPT, Zhu et al. 2024) e di uno di linguaggio visivo (PlanGPT-VL, Zhu et al. 2025). Questo fermento non può non costringere la disciplina e i suoi professionisti a riflettere sull’opportunità e sulle modalità per comprendere, acquisire, governare queste nuove tecnologie, cercando di utilizzarle in modo opportuno. Se infatti, da un lato, la GenAI sembra promettere l’estensione delle tecnologie computazionali dall’automazione di processi algoritmici a flussi di lavoro che richiedono fasi decisionali più tipicamente umane, dall’altro, la programmatica delega di task, tradizionalmente basati su specifiche competenze disciplinari, ad agenti software che restituiscono output risultanti da processi computazionali opachi (black-box), desta preoccupazione e scetticismo. Le nuove tecnologie promettono, però, anche lo sviluppo di una inedita dimensione dinamica per la pianificazione, così come una drastica riduzione di tempi e risorse (anche economiche) nella elaborazione dei piani, consentendo di lavorare con moli maggiori di informazioni e dati, aumentando anche la loro accessibilità e comunicabilità. Occorre, però, ancora lavorare sull’integrazione tra modelli linguistici (racconto del piano tramite quadri conoscitivi, contesto normativo, strategie e programmi d’azione) e modelli visivi (allegati cartografici, schemi, immagini fotografiche, etc.), sviluppando flussi di lavoro multi-modali e multi-agente con l’obiettivo di supportare l’elaborazione di modelli di organizzazione e rappresentazione dello spazio, strumenti e metodi di progettazione, partecipazione, sviluppo e produzione, monitoraggio e valutazione, comunicazione dei documenti di piano. Il presente contributo rappresenta una prima sperimentazione a riguardo e descrive lo sviluppo e l’interazione con un modello di GenAI, basato sul LLM open source Llama 3.2, al quale viene fornito come contesto di riferimento un corpus di documenti di piano a livello regionale. In esso, l’interazione è volta a testare le potenzialità del modello nell’analisi dei documenti di piano, esplorando, attraverso prompt mirati, la capacità di riconoscerne la struttura e individuarne (e concettualizzarne) le linee guida relative alla pianificazione del territorio. Un esercizio propedeutico all’analisi delle coerenze di piano e delle relazioni tra le catene di obiettivi ed azioni, e magari, in un prossimo futuro, alla possibilità di fornire un modello di supporto alla pianificazione.