Automazione, Generative Design e nuovi assistenti stanno trasformando il CAD e il modo di lavorare negli uffici tecnici. Ma l’evoluzione non riduce il ruolo dell’uomo: ne sposta il valore verso competenza, metodo, capacità di valutazione e responsabilità sulle scelte progettuali. Intervista a Umberto Fioretti
Per anni, l’automazione nella progettazione meccanica si è focalizzata su software più veloci, procedure più efficienti e strumenti capaci di ridurre le operazioni manuali. Oggi, però, L’intelligenza artificiale sta entrando nel mondo CAD e lo sta facendo non soltanto attraverso nuove funzioni, ma modificando progressivamente il modo stesso in cui il progettista interagisce con gli strumenti di sviluppo prodotto.
Che l’AI sia ormai sdoganata negli uffici tecnici è un dato di fatto. La vera sfida è capire dove possa generare valore, quali attività possa supportare o automatizzare e quali competenze resteranno distintive dell’essere umano.
Secondo Umberto Fioretti, fondatore e titolare di FormaMe, centro di formazione professionale e coaching specializzato in SOLIDWORKS, il primo passo è chiarire cosa si intenda oggi per AI. «Per comprendere ciò che sta accadendo, bisogna innanzitutto fare una distinzione: oggi, infatti, vengono definite “AI” tecnologie che hanno caratteristiche e collocazioni molto differenti», spiega l’esperto, che nella nuova edizione del suo manuale dedica ampio spazio all’intelligenza artificiale.
Una prima categoria è l’AI integrata nei software CAD, capace di riconoscere una situazione e suggerire un’operazione, anticipare una scelta, individuare un problema o eseguire automaticamente una funzione. «È una modalità estremamente comoda per il progettista», osserva, «ma ha un limite preciso: il perimetro delle sue possibilità è stabilito da chi sviluppa il software».
Diverso il caso dei modelli linguistici generativi, come ChatGPT, Gemini o Claude: «Sono strumenti che, nativamente, non conoscono il progetto sul quale il progettista sta lavorando». Attraverso connettori come gli MCP, però, possono accedere ad archivi, dati aziendali e, in determinati contesti, anche direttamente al software CAD. A questo si aggiungono le API, che consentono ai diversi software di comunicare e interagire attraverso il codice. L’AI può, così, entrare nel processo progettuale come componente integrata.
«Siamo di fronte a una prospettiva completamente nuova: fino a pochi anni fa, infatti, per automatizzare qualcosa bisognava saper programmare oppure si era costretti a commissionare il lavoro e aspettare. Era una barriera concreta, che ha tenuto fuori intere generazioni di progettisti da opportunità che avrebbero potuto semplificarne il lavoro. Oggi quella barriera non c’è più e a sostituirla non è la capacità di scrivere codice, ma quella di descrivere bene un problema», precisa Fioretti.
Il cambiamento, dunque, non è solo tecnologico: il valore si sposta dall’esecuzione di un’operazione alla capacità di individuare ciò che serve, formularlo con precisione e guidare l’AI verso il risultato desiderato.
Automazione e Generative Design
Il passaggio successivo riguarda il modo in cui l’AI può intervenire nel lavoro quotidiano del progettista. Il primo ambito è quello delle attività ripetitive, soprattutto quando possono essere ricondotte a una regola precisa. «Si automatizza bene quello che oggi fai a mano, ripetendo lo stesso gesto su un file dopo l’altro, oppure quello che richiede una regola che il software non conosce», continua il professionista. Gli esempi vanno dall’estrazione e organizzazione dei dati di un assieme alla compilazione delle proprietà delle configurazioni, fino alla rinomina di centinaia di file secondo una convenzione, mantenendone i riferimenti. Prima di ricorrere all’AI, però, occorre verificare che la funzione non sia già disponibile nel CAD. «Buona parte di quello che i progettisti chiedono di automatizzare il CAD lo fa già, con strumenti che spesso non si trovano nei menu di uso quotidiano. È opportuno cercare prima e costruire dopo».
L’automazione può quindi liberare tempo, ma non sostituisce l’esperienza. Restano centrali le decisioni che precedono la costruzione del modello: l’architettura del prodotto, la suddivisione in gruppi e sottogruppi, le interfacce, la modularità e la gestione delle varianti. Altrettanto importante è riconoscere i casi limite, spesso evidenti solo a chi conosce il lavoro manuale. Il tema diventa ancora più delicato nella verifica, perché l’automazione può trasformare l’errore anziché eliminarlo: «Si passa da molti errori piccoli e casuali a pochi errori sistematici e silenziosi». Un risultato ordinato e apparentemente corretto può, di fatto, nascondere un errore sistematico. «Saper distinguere un semplice arrotondamento da un componente conteggiato erroneamente, non è una funzione che può essere affidata al software: È mestiere», osserva Fioretti.
Un cambio di paradigma ancora più evidente emerge nel Generative Design, che modifica l’iter progettuale tradizionale: non si parte più dalla forma, ma dalla definizione del problema, stabilendo spazio disponibile, aree da non occupare, carichi, vincoli, obiettivi prestazionali e limiti produttivi. «Il Generative Design ribalta l’ordine con cui si lavora di solito: normalmente si disegna una forma e poi si verifica che tenga; in questo caso, invece, viene tracciata l’idea, mentre il software genera la forma». Il vantaggio, quindi, non è tanto nella velocità di elaborazione, quanto nella possibilità di esplorare molte più alternative. «Il guadagno di tempo non sta nel calcolo, ma nel numero di alternative che si riesce a valutare». Variando i parametri, in sostanza, il sistema rigenera rapidamente le soluzioni e amplia lo spazio esplorato, riducendo la necessità di procedere per tentativi successivi.
Anche qui, però, l’esito dipende dalla qualità dell’impostazione: «Il risultato è tanto affidabile quanto lo sono i carichi e i vincoli che hai stabilito», chiarisce l’esperto. Un’impostazione errata può produrre una geometria ottimizzata rispetto a condizioni che nella realtà non esistono. Per questo, il risultato del Generative Design non è automaticamente un componente pronto per la produzione, ma una geometria che il progettista deve valutare, modificare e rendere producibile.
L’AI in SOLIDWORKS
Nelle applicazioni concrete questa evoluzione assume contorni più definiti. Per vedere come si traduce concretamente nel lavoro del progettista, è utile guardare all’ecosistema SOLIDWORKS, dove le diverse soluzioni coprono ambiti e livelli di intervento differenti. Qui occorre distinguere tra gli strumenti di ottimizzazione disponibili sul desktop e quelli della piattaforma 3DEXPERIENCE. Sul desktop, lo studio topologico incluso in Simulation Professional, utilizza i solutori SIMULIA Tosca, basati su metodi matematici applicati al calcolo a elementi finiti; sulla piattaforma sono, invece, disponibili ambienti che sfruttano anche la capacità di calcolo del cloud. Questi strumenti risultano particolarmente utili quando la riduzione della massa incide su prestazioni o costi, come nel caso di componenti in movimento, bracci, staffe e supporti strutturali, ma anche per parti destinate alla stampa 3D metallica. Infatti, è proprio in questo ambito che le forme organiche vengono prodotte senza limiti geometrici. «Fuori da questi contesti, il pezzo alleggerito con il Generative Design costa più di quanto rende», chiarisce Umberto Fioretti. L’AI, dunque, non migliora automaticamente qualsiasi componente: il suo valore dipende dalla questione da affrontare e dalla convenienza della soluzione.
È, però, nell’evoluzione di SOLIDWORKS che emerge con maggiore chiarezza la trasformazione del CAD in uno strumento sempre più interattivo. Secondo il professionista, infatti, l’AI è già presente nelle versioni recenti, anche in funzioni che il progettista può utilizzare senza percepirle come tali: «Se il tuo ufficio tecnico ha aggiornato SOLIDWORKS alla versione 2025 Service Pack 3 o a una successiva, l’intelligenza artificiale la stai già usando»; tra gli esempi, si possono citare il riconoscimento della bulloneria negli assiemi e la creazione automatica degli accoppiamenti. Con la versione 2026, inoltre, arriva anche la conversione di un’immagine in schizzo; per cui, si parte da una foto o da un disegno acquisito e si ottengono entità su cui lavorare.
Ma è sulla piattaforma 3DEXPERIENCE che si concentra una parte crescente di nuove funzionalità. Qui entrano in gioco i Virtual Companions, assistenti con cui il progettista interagisce attraverso una finestra di conversazione: AURA risponde alle domande sul software citando le fonti, mentre LEO può intervenire direttamente sul progetto, creando e propagando fori negli assiemi, diagnosticando errori di schizzo, scalando i corpi o convertendo geometrie importate in modelli parametrici. La piattaforma consente, inoltre, di generare automaticamente i disegni, ricavando dal modello viste, quote e annotazioni. Ma non è solo una questione di funzionalità; anche la scelta di dare un nome – LEO e AURA – a questi strumenti dice qualcosa sulla direzione intrapresa: «Dare un nome è una dichiarazione di intenti: non si tratta solo di sviluppare nuove applicazioni, ma di creare un vero e proprio interlocutore», osserva Fioretti.
L’AI interviene, dunque, in diverse fasi del processo: dallo schizzo alla modellazione, dagli assiemi alla messa in tavola. Restano, però, fuori dagli strumenti integrati alcune esigenze tipiche degli uffici tecnici, soprattutto nella gestione dei dati: compilazione delle proprietà delle configurazioni, codifica e rinomina massiva dei file, estrazione dei dati degli assiemi e degli elenchi dei file referenziati. Per queste attività servono ancora strumenti costruiti ad hoc al di fuori del CAD.
L’evoluzione di SOLIDWORKS 2026 mostra, quindi, una traiettoria precisa: l’AI è già in grado di suggerire operazioni, automatizzare attività e ottimizzare parti del processo. Diverso è il ruolo nelle decisioni progettuali: «Supportare le decisioni no. E non è una questione di tempo» chiarisce il docente. Una decisione deve infatti tenere insieme prodotto, processo produttivo, costi e ciò che il cliente è disposto ad accettare, elementi che non possono essere ridotti alla sola geometria.
Tuttavia, proprio mentre gli assistenti diventano più efficaci, emerge il rischio più critico: considerare automaticamente corretto un risultato solo perché appare plausibile: «Più un assistente diventa bravo, meno viene controllato». È proprio qui, secondo l’esperto, che si concentrerà una delle abilità decisive: riconoscere i limiti dell’AI e capire quando il risultato non è affidabile. «La capacità che servirà non è tanto saper usare l’assistente, ma essere in grado di individuare quando ha torto». Una competenza che richiede soprattutto conoscenza del mestiere e dei dati, prima ancora che del software stesso.
Non a caso, nella nuova edizione del suo manuale su SOLIDWORKS, il capitolo dedicato all’AI privilegia il metodo rispetto al codice: «Il codice invecchia, il metodo regge». Perché, anche in un reparto di progettazione, nel quale l’intelligenza artificiale sarà sempre più presente, la decisione finale resterà comunque nelle mani dell’uomo. «La responsabilità di quello che esce dall’ufficio tecnico resterà dove è sempre stata. Nessun assistente firma un progetto», conclude Umberto Fioretti.
