L’AI sta diventando sempre più importante nel settore immobiliare, dalla progettazione alla gestione. Secondo le stime riportate da Il Sole 24 Ore, l’impatto combinato delle tecnologie digitali può generare circa 535 miliardi di euro entro il 2035 e arrivare fino a 800 miliardi al 2050, ridisegnando priorità d’investimento lungo tutta la filiera . Le proiezioni si basano su analisi di Scenari Immobiliari presentate all’Innovation Forum con Dils
L’adozione non è più sperimentale: la progettazione generativa accelera concept e varianti, i cantieri diventano data‑driven, e nella gestione i digital twin e la manutenzione predittiva migliorano efficienza, tempi di risposta e qualità del servizio. Il punto chiave è l’orchestrazione di dati, processi e persone: senza governance e competenze adeguate, i benefici restano parziali.
Esempi concreti arrivano da Generali Real Estate, che con circa 36,7 miliardi di asset e oltre 2.000 immobili ha creato una funzione tecnologica dedicata e applicazioni proprietarie di machine learning a supporto di ricerca, asset e property management, con un piano di ulteriore miglioramento della qualità dei dati entro il 2027 . Sul fronte costruzioni, il progetto “Attention” di Ance Friuli Venezia Giulia nell’ambito Interreg VI‑A Italia–Austria sperimenta agenti di AI per materiali, processi, riciclo e riduzione degli scarti, avvicinando innovazione e regole di mercato.
Anche le startup spingono l’integrazione: Plinn lavora per unire in un unico flusso ERP, CRM e BIM, trasformando dati dispersi in decisioni operative e democratizzando l’uso dell’AI in cantiere e nella gestione, la traiettoria è chiara: chi governa dati e competenze oggi avrà un grande vantaggio competitivo domani, soprattutto in un settore che l’AI sta già cambiando in profondità.
Accanto all’innovazione tecnica però c’è anche l’aspetto normativo: l’Europa sta fissando regole e diritti che impattano direttamente su come si progettano e gestiscono gli immobili. L’AI Act introduce requisiti di trasparenza, gestione del rischio e qualità dei dati per i sistemi di intelligenza artificiale, mentre il Data Act e il Data Governance Act aprono alla condivisione sicura dei dati tra produttori di impianti, gestori e proprietari, abilitando use case più maturi e interoperabili.