Visti i risultati impressionanti, non sorprende l’entusiasmo che suscita attualmente l’IA. Ovunque nella nostra società tutto il mondo ne parla, tutto il mondo specula, mescolando finzione e realtà. E le rappresentazioni del futuro mi ricordano le opere di science fiction della mia giovinezza – che oscillano tra gli androidi sensibili di Star Trek e i supercomputer assassini di Terminator.
Da tempo ormai mi confronto quotidianamente con applicazioni che rientrano nella definizione di IA. I «modelli di apprendimento» per l’analisi dei dati hanno fatto la loro apparizione già alcuni anni fa. Anche per la programmazione non voglio rinunciare all’IA perché mi permette di perdere meno tempo con problemi banali. E grazie a ChatGPT & Co. ottimizzo le mie ricerche «manuali» su Internet. In termini economici: grazie all’IA la mia produttività è aumentata. Anche per questo sono un suo grande fan. Eppure, mi rendo conto che manca qualcosa di essenziale. Perché le applicazioni sono tutto, fuorché intelligenti. Devo passare al setaccio ogni singola riga di codice, riassunto o stima generati. E il tasso di errore è alto. In più, i miei assistenti artificialmente intelligenti falliscono sempre quando è richiesta un po’ di creatività.
Il motivo ha a che vedere con il modo di funzionare delle attuali applicazioni di IA: un algoritmo tenta di risolvere un problema basandosi sull’identificazione di un modello all’interno di un determinato set di dati. Se un caso concreto è difficile da rappresentare a partire dalle informazioni disponibili, il risultato è problematico. E nel settore immobiliare questo rappresenta un’autentica sfida.
«I miei assistenti artificialmente intelligenti falliscono sempre quando è richiesta un po’ di creatività. »
La spiegazione è semplice: i dati sono merce rara. Presto vedremo già gli enormi progressi in numerosi processi standard. Pensiamo ad esempio alla verifica preliminare automatizzata dei documenti nel processo ipotecario, ai bandi di gara generati dall’IA per gli appartamenti in locazione, o alla stima dell’andamento del prezzo di un tipico appartamento di città. Ma sappiamo tutti che le caratteristiche diverse di un immobile, di un progetto di costruzione o di un proprietario non si lasciano standardizzare tanto facilmente. La valutazione di un immobile speciale, la pianificazione di un progetto di edificazione complesso o la verifica di una concessione edilizia nel contesto della giungla amministrativa svizzera non possono essere gestiti tramite comparazione automatizzata. La creatività, il pragmatismo, la sensibilità e gli anni di esperienza – la vera intelligenza umana – restano insostituibili.
L’IA non riuscirà neppure ad aiutarci ad affrontare le sfide urgenti del mercato immobiliare. Potrà certamente assisterci per ottimizzare l’utilizzo del nostro terreno limitato e alleviare in qualche modo la drammatica carenza di alloggi che si aggrava pericolosamente. Tuttavia la ridotta attività edilizia, la densificazione troppo lenta e gli errori clamorosi legati a un esagerato incoraggiamento a utilizzare il suolo sono la conseguenza di problemi strutturali impossibili da risolvere con un miglioramento puntuale dell’efficienza. Ma una cosa è imprescindibile: vanno ripensati molti principi nella pianificazione territoriale, nei regolamenti edilizi o nel diritto di locazione. E qui la nostra società si confronta con un dilemma complesso che è chiaramente impossibile da risolvere a breve termine affidandosi all’IA – ma, soprattutto, che non dovrebbe neppure venire delegato all’IA.
Il ritratto
Alla Raiffeisen Svizzera Michel Fleury analizza ogni giorno la struttura e l’evoluzione del mercato immobiliare svizzero. Le sue conclusioni rappresentano le basi dell’opinione ufficiale del Gruppo Raiffeisen in materia di mercato immobiliare. Michel Fleury ha studiato scienze politiche e storia all’Università di Zurigo. Prima di entrare nel settore bancario è stato collaboratore scientifico dell’Alta scuola di economia di Zurigo (HWZ).
