L’articolo mostra una timeline immaginata da ChatGPT che illustra come l'IA trasformerà progressivamente il lavoro del topografo: da un ruolo inizialmente da “co‑pilota” nel 2025–2027, a una quasi completa automazione entro il 2035, fino a una supervisione remota e legale centrata sul professionista nel 2036–2040.
Ormai l’intelligenza artificiale viene utilizzata per qualsiasi cosa. Nel mio lavoro, ad esempio, non c’è una mail (principalmente in inglese) che io non faccia passare tramite ChatGPT, per renderla più professionale e adeguata al destinatario. Allo stesso modo, non c’è informazione che io non vada prima a cercare utilizzando questi strumenti.
Le capacità di ChatGPT, naturalmente, non si limitano a questo: possono essere impiegate anche per analisi complesse e approfondite in diversi settori. Per questo motivo, tramite una serie di prompt successivi, ho chiesto a ChatGPT di illustrarmi quale potrebbe essere il futuro di un ruolo lavorativo a cui tengo molto: quello del topografo. Il risultato è stato sorprendente: il sistema ha analizzato le tecnologie emergenti e mi ha restituito una sintesi molto interessante, che riporto qui:
Qui la prima risposta.
2025–2027 (adozione accelerata, “co-pilota AI”)
- 30–50% delle missioni ripetitive indoor/outdoor controllate (cantiere, impianti) passano a robot o mobile mapping, con il topografo come supervisore/QA.
- Dock autonomi per ispezioni frequenti diventano comuni in siti industriali chiusi; BVLOS “vero” rimane limitato a U-space/aree autorizzate.
- Post-processing (registrazione, classificazione base, clash/change detection) è per lo più automatico, con revisione umana finale.
2028–2030 (automazione end-to-end in scenari standard)
- 60–70% dei rilievi periodici standardizzati (as-built progress, volumetrie cave, facciate senza vincoli) viene svolto con pipeline autonoma (robot/dock + AI + QA).
- Migliore BVLOS operativo in corridoi U-space e siti rurali/industriali → più tratte lineari (argini, linee elettriche, fotovoltaico).
- Scan-to-BIM strutturale/impiantistico raggiunge automazioni “one-click” per elementi regolari; modellazione di oggetti complessi resta semi-assistita.
2031–2035 (maturità su larga scala)
- 80–90% dell’acquisizione ripetitiva è robotizzata; il topografo si concentra su pianificazione, calibrazione rete di controllo, certificazione, integrazione legale.
- Autonomia avanzata per ambienti GNSS-denied (sotterraneo, interni complessi) Diventa prassi (SLAM + multi-robot).
- Nascono standard di responsabilità algoritmica per pipeline AI su nuvole di punti (audit trail, incertezza, tracciabilità delle decisioni).
2036–2040 (sostituzione parziale del “campo”, centralità del “capo-rilievo”)
- Nella maggior parte dei progetti AEC e infrastrutturali, l’uscita in campo del topografo è eccezione; flotta mista di robot/drone opera H24, con tele-supervisione e intervento umano su anomalie, controlli di precisione, capisaldi e riconfinamenti.
- Rilievi catastali/legali di alta responsabilità continuano a richiedere presenza e firma del professionista; l’AI è strumento, non sostituto.
Percentuale di attività “sostituibili” (stima)
- Acquisizione ripetitiva standard: ~50% oggi → ~85–95% entro il 2035.
- Elaborazione tecnica (registrazione, classificazione, change detection): ~60–70% oggi → ~90% entro il 2030, con QA umano.
- Atti con valore legale (catasto, riconfinamenti, collaudi): <10% automatizzabile nel 2030; forte presenza umana oltre il 2035 per norme e responsabilità.
- Consulenza, integrazione BIM/GIS, definizione tolleranze, firma: restano umane a lungo termine.
Perché non è “sostituzione totale”
1. Norme & responsabilità (BVLOS, sicurezza, firma del professionista): la tecnologia corre più delle regole.
2. Accuratezza metrologica e riferimenti: reti di appoggio, controlli, tarature e decisioni su tolleranze richiedono competenza professionale.
3. Casi non standard (vincoli, aree critiche, evidenze legali): l’AI riduce il lavoro manuale ma non la responsabilità.
Chiaramente era una risposta “lunga” e dunque gliela ho fatta accorciare, poi era troppo corta e gliela ho fatta allungare.
Seguendo la seconda legge della robotica, non ha protestato per cercare una lunghezza “giusta” della sola timeline, tralasciando il resto. Da questo, ho creato un post su LinkedIn, che qui segue:
Mi servivano le immagini e quindi le ho chieste. Un post sui Social, senza immagini, è meno visibile. Questo il prompt: Mi cerchi un set di immagini liberamente utilizzabili per spiegare meglio l’articolo?
E questa la risposta, che per me non è stata affatto soddisfacente.
Quindi ho chiesto: Mi fai una infografica.
E il riassunto di Chat GPT è stato interessante, sintetico e chiaro. Era chiaro per me, soprattutto, quanto l’intelligenza artificiale conosca i gusti umani e, dunque, come l’infografica sarebbe stata strutturata.
Ho provato a fare diverse scelte di colore, di stile, ma ho comunque tenuto buona la prima per la pubblicazione.
Ciascuno di voi può utilizzare il medesimo prompt e ciascuno di voi avrà risultati leggermente diversi a seconda del modello utilizzato del contesto delle proprie chat sui sistemi di intelligenza artificiale che ricordo mantengono in memoria le precedenti conversazioni e che sicuramente variano da persona a persone, anche da abbonamento ad abbonamento e quindi da sistema a sistema.
Ho fatto il medesimo test con altre tre “intelligenze”, che uso di meno e qui riporto solo l’infografica. La bassa risoluzione, in alcuni casi, è dovuta al differente abbonamento (non commerciale) utilizzato. Perplexity PRO ha trovato una interessante resa grafica di tipo circolare che, con un paio di modifiche al testo, sarebbe perfetto per una analisi.
Luca Gusella, PhD Surveying & Geodesy Specialist at SPEKTRA – A Trimble Company
In SPEKTRA, parte del gruppo Trimble, fornisco consulenza tecnica, supporto operativo e formazione avanzata, contribuendo a sviluppare soluzioni su misura per migliorare accuratezza, efficienza e sicurezza nei processi di rilievo. Il mio obiettivo è valorizzare il potenziale delle tecnologie Trimble, creando un ponte tra tradizione e innovazione e garantendo risultati affidabili e di qualità in ogni fase del lavoro topografico.
