Cum ajută AI proiectele majore cu termen 2026

Cum ajută AI proiectele majore cu termen 2026

Cele 20 de proiecte mari anunțate cu finalizare în 2026 însumează zeci de miliarde de lei și mii de oameni în șantier, aproape în același timp. Realitatea dură din România? Majoritatea proiectelor mari ajung să întârzie, nu din lipsă de bani, ci din lipsă de control și coordonare pe șantier.

Seria „AI în Construcții și Infrastructură: Digitalizarea Șantierelor” exact asta urmărește: cum trecem de la „vedem noi pe parcurs” la șantiere conduse pe date, cu inteligență artificială, în care termenul de 2026 nu mai e o promisiune politică, ci un angajament măsurabil, urmărit zilnic.

În articolul de azi folosim lista celor mai importante 20 de proiecte cu termen 2026 – de la A0 și A7 până la spitale PNRR, stadioane și proiecte imobiliare verzi – ca să arătăm, concret, unde și cum poate fi folosită AI în România pentru a:

• monitoriza progresul real al lucrărilor,
• preveni derapajele de buget și întârzierile,
• optimiza resursele (materiale, echipe, utilaje),
• crește calitatea și sustenabilitatea construcțiilor.

---

1. Proiectele cu termen 2026: presiune uriașă pe șantiere

Până în 2026, România are în lucru un val de proiecte critice: autostrăzi (A0, A7), spitale de urgență și regionale, stadioane, clădiri de birouri verzi, ansambluri rezidențiale și parcuri logistice.

Câteva repere:

• Autostrada A0 – Centura București: 100 km de autostradă, cu loturi nordice aflate încă în lucru și istoric de întârzieri.
• Autostrada A7 Moldova: 450 km de la București la Pașcani, cu segmente critice ce trebuie închise până în 2026 pentru o conexiune coerentă.
• Spitale finanțate PNRR: Gerota București, Centru Chirurgical Cardiovascular Târgu Mureș, clinici noi la Cluj, spitalul „Sf. Andrei” Constanța.
• Clădiri verzi și proiecte urbane mixte: The Arc, One Cotroceni Park (faza II), One Technology District, Timpuri Noi Square (faza II), Silk District, One High District, H Pipera Lake, Avantgarden 4.
• Infrastructură logistică și portuară: Lion’s Head Logistics Park, extinderea Portului Constanța, terminalul COFCO.

Toate au un numitor comun: complexitate ridicată și dependență de termene fixe (PNRR, contracte comerciale, sezon turistic, competiții sportive etc.). Aici, inteligența artificială nu e „moft de marketing”, ci instrument practic de management de risc.

În proiecte cu sute de subcontractori și mii de activități, un PM cu Excel și telefonul nu mai face față. AI completează, nu înlocuiește, echipa de management.

---

2. Cum ajută AI să ții termenele la infrastructură grea (A0, A7, porturi)

La infrastructură rutieră și portuară, AI aduce cel mai mare impact pe trei zone: planificare, monitorizare fizică a șantierului și management de risc.

2.1. Planificare dinamică pe date reale

În loc de un Gantt static la început de proiect, soluțiile moderne de construction intelligence cu AI fac:

• analiză istorică (câte zile durează, în realitate, un anumit tip de lucrare pentru un anumit antreprenor);
• simulări de scenarii (dacă întârzie furnizorul X, ce lot sau ce activitate pot accelera ca să nu pierd anul?);
• prioritizare automată a activităților critice (CPM augmentat cu AI: AI marchează nu doar „critical path” pe hârtie, ci „critical risk path” pe baza datelor din teren).

Aplicat pe A0 Nord sau tronsoanele rămase din A7, asta înseamnă:

• reprogramări săptămânale bazate pe progres măsurat (nu raportat „din pix”);
• identificarea din timp a loturilor care nu mai au cum să prindă termenul, astfel încât să poți redistribui resurse sau renegocia contractual, nu să afli în decembrie 2026.

2.2. Monitorizare cu drone, camere și AI pe imagini

Tot ce înseamnă autostradă, port, parc logistic mare poate fi monitorizat vizual:

• drone care scanează traseul săptămânal;
• camere fixe pe zonele critice (noduri rutiere, poduri, structuri speciale);
• algoritmi de computer vision care transformă imaginile în metri cubi de terasamente, lungimi de strat asfaltic, număr de grinzi montate.

Rezultatul:

• progresul fizic se calculează automat și se compară cu graficul de execuție;
• discrepanțele devin vizibile imediat (de ex., pe Lotul X ar trebui să fie 70% din terasamente finalizate, dar algoritmul detectează doar 48%).

Asta ar ajuta enorm la proiecte precum:

• A7 Moldova – urmărirea ritmului pe segmente lungi, greu de inspectat clasic;
• Extinderea Portului Constanța și terminalul COFCO – monitorizare a lucrărilor de dragaj, cheuri și platforme, unde erorile pot costa scump la recepție.

2.3. Management de risc asistat de AI

Sistemele de tip „early warning” cu AI scanează:

• datele de progres;
• istoricul de întârzieri la furnizori;
• vremea, sezonalitatea, restricțiile de trafic;
• situația financiară a subcontractorilor (acolo unde există date publice).

Și dau alerte precum:

• „Riscul de întârziere pe tronsoanele X și Y depășește 60% dacă nu se crește mobilizarea în următoarele 30 de zile”;
• „Lipsă material critic (bitum, armătură) în 3 săptămâni pe baza ritmului actual de consum și a timpilor de livrare”.

Pentru CNAIR, CNI sau marii antreprenori, astfel de sisteme înseamnă mai puține „surprize neplăcute” și mai multe decizii luate înainte să fie prea târziu.

---

3. Clădiri verzi și proiecte urbane mixte: unde AI aduce bani înapoi

Proiecte precum The Arc, One Technology District, Timpuri Noi Square faza II, One Cotroceni Park II, Silk District, One High District, H Pipera Lake, Avantgarden 4 au două caracteristici clare:

• sunt dense, mixte, pe parcele complicate;
• vând sau închiriază spații cu promisiunea de eficiență energetică și confort ridicat.

AI poate interveni în tot ciclul de viață, de la proiectare BIM până la operarea clădirii.

3.1. Planificare BIM + AI pentru șantier ordonat

Când lucrezi pe un masterplan mare (Silk District, One Cotroceni Park, Avantgarden 4), coordonarea între faze e critică. BIM-ul oferă modelul, AI îl transformă într-o „mașină de scenarii”:

• detectează automat coliziuni între instalații, structuri, trasee de utilități;
• sugerează secvențe de execuție mai eficiente (de ex., cum ordonezi fazele astfel încât să reduci numărul de mutări de macarale);
• estimează cu acuratețe consumul de materiale pe faze, reducând pierderile și supra-comenzile.

Beneficiu direct pentru dezvoltatori:

• mai puține modificări în șantier;
• timpi de execuție mai scurți;
• costuri ținute în frâu – ceea ce contează enorm când vinzi la preț fix, dar construiești într-o piață cu prețuri volatile la materiale.

3.2. Optimizarea eficienței energetice în clădirile nZEB

Clădiri ca The Arc, One Technology District și Timpuri Noi Square faza II merg pe:

• sisteme geotermale;
• panouri fotovoltaice;
• lipsa gazului ca sursă de încălzire;
• standarde LEED/WELL.

Aici, AI nu mai e doar pe șantier, ci și în exploatare:

• analizează în timp real consumurile de energie, ocuparea spațiilor, datele meteo;
• ajustează automat set-point-urile pentru HVAC, iluminat, ventilare;
• identifică echipamente care consumă anormal și alertează echipa de mentenanță.

Rezultatul? Pentru un chiriaș mare din IT sau R&D:

• costuri de operare mai mici;
• confort termic și calitate a aerului mai bună pentru angajați;
• date clare pentru raportarea ESG.

Pentru dezvoltator, asta se traduce în:

• randamente mai bune;
• atractivitate crescută pentru chiriași mari (cum e Infineon la One Technology District);
• argumente solide în negocierea chiriilor premium.

3.3. Siguranță și control pe șantiere dense

Șantierele din centru sau nordul Bucureștiului (Timpuri Noi, Cotroceni, Pipera, Aviației) au și o provocare de siguranță și logistică urbană. AI poate ajuta prin:

• monitorizare video inteligentă pentru accesul pe șantier (recunoaștere plăcuțe, număr de muncitori prezenți, zone aglomerate);
• detecție de risc (muncitor fără cască/vestă în zone critice, oameni prea aproape de utilaje în mișcare);
• optimizarea fluxurilor de aprovizionare (ferestre de descărcare, rute de camioane, reducerea blocajelor în trafic).

Beneficiu: mai puține accidente, mai puține amenzi, relație mai bună cu comunitatea locală.

---

4. Spitale PNRR și clinici noi: toleranță zero la erori și întârzieri

Proiectele medicale – Clinica de Neurochirurgie Cluj, Spitalul Gerota, Centrul Cardiovascular Târgu Mureș, Spitalul „Sf. Andrei” Constanța – au două presiuni majore:

• termene rigide, legate de finanțarea PNRR;
• standarde extrem de ridicate de calitate și conformitate tehnică.

Aici, AI poate face diferența între „recepționat la timp” și „pierdere de finanțare”.

4.1. Controlul calității și conformității

Spitalele sunt pline de detalii critice: pante de scurgere, presiuni de aer în săli de operație, trasee de gaze medicale, protecții la incendiu. AI ajută prin:

• verificarea semi-automată a conformității modelului BIM cu normativele (de exemplu, distanțe de evacuare, compartimentări de foc);
• utilizarea de scanner 3D + AI pe șantier pentru a compara realitatea construită cu modelul digital și proiectul tehnic;
• detecție de abateri care altfel ar fi observate abia la recepție sau, mai rău, în exploatare.

La un proiect precum Centrul Chirurgical Cardiovascular Târgu Mureș, unde structura de 19.400 mp a fost ridicată rapid cu prefabricate, un astfel de control digital reduce riscul de „corecții” costisitoare în fazele finale.

4.2. Coordonarea echipelor și a livrărilor de echipamente medicale

Spitalele implică:

• constructori;
• instalatori specializați;
• furnizori de echipamente sensibile (CT, RMN, angiografe etc.).

AI aplicată în platforme de management de proiect poate:

• sincroniza graficul de construcție cu livrările de echipamente (să nu vină aparatura când spațiile nu sunt pregătite);
• anticipa blocajele (de exemplu, lipsa specialiștilor pentru montaj într-o anumită perioadă);
• prioritiza lucrările în funcție de ce condiționează punerea în funcțiune (instalații critice înainte de finisaje estetice).

Rezultatul pentru beneficiari publici (MAI, consilii județene, Ministerul Sănătății):

• șanse mai mari să respecte termenul de 2026;
• mai puțin stres la auditul PNRR;
• spitale efectiv funcționale, nu doar „finalizate la nivel de clădire”.

---

5. Stadioane și hoteluri: AI ca instrument de imagine și eficiență

Proiecte precum Stadionul Eroii Timișoarei, Stadionul Municipal Târgoviște, Hotel Mondrian Bucharest sunt și proiecte de imagine. Lumea ține minte două lucruri:

1. dacă s-au terminat la timp;
2. cum se simte experiența în interior.

5.1. Respectarea termenelor înainte de evenimente-cheie

Pentru stadioane și hoteluri, termenele sunt strâns legate de:

• sezon competițional;
• evenimente culturale;
• sezon turistic.

Un sistem de monitorizare AI al șantierului, care combină:

• date de progres,
• imagini,
• consum de materiale,
• resurse umane,

poate oferi beneficiarului (primărie, dezvoltator privat) un „health check” săptămânal foarte clar:

• „La ritmul actual, șantierul va termina cu X luni întârziere”;
• „Dacă se suplimentează echipa de finisaje cu 20%, termenul revine în grafic”.

Asta schimbă radical discuția din „sperăm să fie gata” în „știm exact ce trebuie făcut ca să fie gata”.

5.2. Operare inteligentă după deschidere

Stadioanele și hotelurile sunt consumatori mari de energie și locuri unde confortul contează. AI poate:

• regla iluminatul, clima și ventilația în funcție de ocupare reală și prognoze meteo;
• anticipa vârfurile de consum la meciuri sau evenimente și pregăti sistemele din timp;
• optimiza mentenanța (de exemplu, predicție pentru defectarea echipamentelor critice).

Pentru un hotel premium ca Mondrian Bucharest, asta înseamnă:

• costuri mai mici de operare;
• experiență constantă pentru oaspeți;
• argumente serioase în zona de sustenabilitate, tot mai cerută de turiștii internaționali.

---

6. De unde începi dacă vrei șantier „augmented” cu AI până în 2026

Majoritatea companiilor de construcții din România nu trebuie să „sară direct” la AI sofisticată. Ce funcționează în practică este un plan în 3 pași, aliniat cu proiectele aflate deja în derulare:

6.1. Standardizează colectarea datelor pe șantier

Fără date, AI e doar un slogan.

• trecerea de la foi volante la aplicații mobile simple pentru raportul zilnic;
• fotografii standardizate pe zone și etape;
• urmărirea utilajelor (GPS, consum combustibil);
• integrarea acestor date într-o platformă unică.

6.2. Introdu AI punctual, pe probleme clare

Exemple realiste pentru companiile care lucrează la autostrăzi, spitale sau rezidențial mare:

• modul de computer vision care numără automat muncitorii și utilajele prezente în șantier;
• modul de predicție a întârzierilor pe baza progresului ultimelor 4–8 săptămâni;
• modul de optimizare a consumului de energie pentru clădirile nZEB.

Important: începi cu un proiect pilot (de exemplu, un lot de autostradă sau o fază dintr-un ansamblu mare) și extinzi după ce vezi rezultatele.

6.3. Conectează AI cu decizia reală de management

AI e inutilă dacă rapoartele rămân în PDF-uri pe e-mail.

• stabilește clar: cine se uită la dashboard-uri, când, ce praguri declanșează acțiuni;
• creează ritualuri săptămânale de „ședință pe date”, nu pe impresii;
• dă șefilor de șantier instrumente simple, nu 20 de grafice greu de citit.

Companiile care fac acest pas acum, în 2025–2026, vor avea un avantaj clar la licitațiile următoare: pot demonstra cu cifre cum au livrat la timp și în buget.

---

Concluzie: 2026 va fi testul adevărat pentru AI în construcții

Valul de proiecte cu termen 2026 – de la A7 și A0 până la spitale PNRR, clădiri verzi și stadioane – este, de fapt, primul test serios pentru AI în construcțiile din România. Dacă rămânem la modul clasic de lucru, vom vedea din nou întârzieri, suplimentări de contracte și nervi.

Dacă însă antreprenorii, dezvoltatorii și autoritățile încep acum să introducă monitorizare automată a șantierelor, planificare asistată de AI și optimizare energetică inteligentă, termenul „gata în 2026” devine realist. Nu perfect, dar cu mult mai aproape de ce a fost promis.

Seria „AI în Construcții și Infrastructură: Digitalizarea Șantierelor” merge fix în direcția asta: de la teorie la implementare concretă pe proiecte ca cele descrise mai sus. Următorul pas pentru tine? Uită-te la portofoliul tău de lucrări și întreabă-te sincer:

Pe ce șantier din 2025–2026 aș avea cel mai mult de câștigat dacă aș vedea, în timp real, adevărul despre progres, costuri și riscuri?

De acolo începe, în practică, digitalizarea inteligentă a șantierelor.