20 de proiecte majore cu termen 2026 arată cum AI devine esențial pentru șantiere: respectarea termenelor, eficiență energetică, siguranță și control al costurilor.
De ce contează cu adevărat proiectele cu termen 2026
2026 nu e „peste câțiva ani”. E, practic, următoarea fereastră de livrare pentru marile șantiere deja pornite. Autostrada A7, A0 Nord, spitale PNRR, campusuri de birouri verzi, stadioane noi – toate vin cu același set de presiuni: termene dure, costuri care trebuie ținute sub control, cerințe de sustenabilitate, raportări la finanțatori europeni.
Iar aici apare miza reală pentru industria de construcții din România: nu doar să terminăm la timp, ci să schimbăm modul în care lucrăm pe șantier. Iar asta nu se mai poate fără digitalizare și fără inteligență artificială în fluxurile de proiectare, execuție și operare.
În seria „AI în Construcții și Infrastructură: Digitalizarea Șantierelor”, articolul de față ia cele mai importante 20 de proiecte anunțate cu finalizare realistă în 2026 și le privește printr-o singură lentilă: cum arată un proiect mare atunci când AI devine instrument de lucru, nu doar buzzword în prezentări.
1. Ce au în comun marile proiecte care trag România spre 2026
Toate proiectele din listă – de la A0 și A7, la Timpuri Noi Square, One Technology District sau noile spitale PNRR – au patru trăsături comune:
- investiții mari, adesea cu bani europeni;
- complexitate tehnică ridicată (geotermie, fotovoltaice, certificări verzi, echipamente medicale sofisticate);
- termene ferme 2025–2026, cu penalități serioase la depășire;
- presiune publică și politică pentru „să fie gata la timp și să nu se prăbușească”.
Aici AI-ul începe să conteze. Nu ca instrument abstract, ci în lucruri foarte concrete:
- planificare BIM asistată de AI, care reduce conflictele de proiectare (clash detection) înainte de șantier;
- monitorizare automată a progresului, prin drone și imagini analizate de modele de viziune artificială;
- algoritmi de optimizare a resurselor (materiale, utilaje, echipe) pentru respectarea graficului de execuție;
- predicția riscurilor: întârzieri, depășiri de buget, probleme de calitate.
Realitatea? Proiectele care ajung în 2026 cu șantiere „în beznă digitală” vor suferi. Cele care tratează AI-ul ca parte din infrastructură – nu ca experiment – au șanse mult mai mari să respecte termenul și standardele cerute.
2. Proiecte rutiere majore: A0 și A7 – laborator perfect pentru AI în infrastructură
Autostrada A0 și A7 sunt exemple ideale pentru a înțelege cum poate AI-ul să schimbe jocul în infrastructura rutieră.
A0 Centura București – 100 km de complexitate
A0 înseamnă peste 100 km de autostradă, noduri cu A1 și A2, poduri, lucrări de artă, exproprieri, utilități relocate. Sudul este deja deschis etapizat, nordul împins spre 2026.
Cum ajută AI-ul aici, concret:
- Planificare multi-lot: modele AI care iau în calcul resursele tuturor loturilor (inclusiv Loturile 3 și 4 cu provocări majore), identificând din timp blocaje: lipsă materiale, subdimensionare echipe, suprapuneri de utilaje.
- Monitorizare progres: drone care scanează traseul, iar AI traduce imaginile în procente de execuție pe fiecare segment. Managementul nu mai depinde de raportul „pe hârtie”, ci vede zilnic realitatea.
- Control calitate: AI poate analiza imagini cu armături, cofraje, asfalt proaspăt turnat, pentru a detecta abateri față de proiect sau neconformități repetate la un anumit subcontractor.
A7 Moldova – datele ca armă împotriva întârzierilor
A7 a avansat vizibil, cu segmente deja circulabile până la nord de Focșani și continuare spre Bacău și Pașcani planificată pentru finalizare până în 2026.
Pe un astfel de proiect lung de ~450 km, consistența execuției e critică. Fără digitalizare, fiecare lot e „lumea lui”. Cu AI integrat în platforme de management de proiect:
- poți compara productivitatea pe loturi diferite și identifica rapid unde se pierde timp;
- poți simula impactul vremii (ploi, ninsori, îngheț) asupra graficului și replanifica în timp real;
- poți prioritiza sectoarele critice pentru a deschide cât mai repede trasee parțiale în siguranță.
Un lucru pe care l-am văzut la companiile de infrastructură care folosesc deja soluții AI: transparentizarea datelor schimbă discuția dintre antreprenor și beneficiar. Nu mai e doar „ne țin ploaia și autorizațiile în loc”, ci există grafice, prognoze și scenarii alternative pe masă.
3. Clădiri verzi și campusuri office: cum susține AI sustenabilitatea
Proiectele office și mixed-use din București – The Arc, One Cotroceni Park faza II, Timpuri Noi Square faza II, One Technology District, Silk District, One High District, H Pipera Lake, Avantgarden 4 – au un element comun: sunt gândite să fie verzi, eficiente energetic, cu certificări LEED/WELL și fără gaze naturale.
Aici AI-ul nu e doar „nice to have”. Fără el, multe dintre obiectivele de eficiență energetică sunt greu de atins în practică.
De la proiectare la operare: rolul AI într-o clădire nZEB
Proiecte precum The Arc sau One Technology District folosesc geotermie, panouri solare, pompe de căldură și fațade performante. AI poate contribui pe trei niveluri:
-
În proiectare (BIM + AI)
- simulări termice și energetice accelerate;
- optimizarea amplasării panourilor fotovoltaice pentru producție maximă anuală;
- calcularea celor mai eficiente soluții de anvelopă, raportate la cost vs. performanță.
-
În faza de șantier
- corelarea livrărilor de echipamente speciale (pompe de căldură, echipamente HVAC) cu stadiul real al șantierului, pentru a evita blocajele;
- verificarea automată a conformării montajelor față de modelul BIM (prin scanare 3D și AI).
-
În operare (când clădirea devine „organism viu”)
- algoritmi de management energetic care citesc mii de senzori și ajustează în timp real încălzirea, răcirea, iluminatul;
- estimarea curbelor de consum și producție PV pentru a maximiza autoconsumul și a reduce factura la energie;
- mentenanță predictivă pentru echipamentele critice.
The Arc se promovează ca primul proiect de birouri din România fără gaze, cu LEED Platinum. Fără un strat de inteligență software în spatele instalațiilor, riscul e să rămâi cu o clădire „verde pe hârtie, gri în exploatare”.
Logistică și parcuri industriale: Lion’s Head Logistics Park și Portul Constanța
Un parc logistic de 85.000 mp la Popești-Leordeni, precum Lion’s Head Logistics Park, sau extinderea Portului Constanța (cheu nou, 550.000 mp de zonă portuară, terminalul COFCO modernizat) sunt mini-ecosisteme industriale.
AI-ul poate genera aici beneficii directe:
- optimizarea rutelor interne pentru camioane și utilaje, reducând consumul de combustibil și timpii morți;
- management inteligent al depozitării, cu algoritmi care decid unde se depozitează marfa pentru a minimiza mișcările interne;
- previziuni de trafic portuar și feroviar, utile atât pentru operatori, cât și pentru autorități.
În logistică, diferența dintre un proiect bun și unul excelent se vede în costul pe tonă manipulată. AI-ul exact aici lovește: în eficiența de zi cu zi.
4. Sănătate și siguranță: spitale și stadioane gestionate digital
Proiectele medicale și sportive din listă – Clinica de Neurochirurgie Cluj, Spitalul de Urgență MAI „Dimitrie Gerota”, Centrul Chirurgical Cardiovascular Târgu Mureș, Spitalul „Sf. Andrei” Constanța, Stadionul Eroii Timișoarei, Stadionul Municipal Târgoviște, Hotel Mondrian Bucharest – au o particularitate: nu-ți permiți erori.
Spitale PNRR: AI pentru urgențe, dar și pentru șantier
Clinica de neurochirurgie din Cluj este deja la 93% execuție, cu termen țintă sfârșit de 2025. Centrul din Târgu Mureș și spitalul din Constanța au termen iunie 2026.
În mod ironic, despre AI în sănătate se vorbește mult în context de diagnostic. Dar adevărul e că AI poate salva vieți și cu mult înainte ca primul pacient să intre în spital, în faza de construcție:
- verificarea automată a traseelor de evacuare, a accesului ambulanțelor, a fluxurilor curate/murdare în blocul operator pe baza modelului BIM;
- simulări de evacuare în caz de incendiu sau cutremur, pentru a optimiza amplasarea scărilor, ușilor, rampelelor;
- control strict al conformării la cerințele de seism, foc și igienă, prin rapoarte automate generate din modelul digital.
După darea în folosință, același strat digital poate continua să ajute:
- management energetic inteligent (spitale mari, cu sute de paturi, sunt consumatori uriași de energie);
- mentenanță predictivă pentru CT-uri, RMN-uri, instalații de gaze medicale;
- integrare cu sisteme de programare și triere a pacienților asistate de AI.
Stadioane și hoteluri: experiență pentru utilizator, dar și date pentru operator
Stadionul Eroii Timișoarei (10.101 locuri, acoperiș retractabil) și viitoarea arenă modernizată din Târgoviște nu sunt doar „betoane și scaune”. Cu o infrastructură de senzori și software potrivită, devin spații inteligente:
- AI pentru managementul fluxurilor de suporteri (căi de acces, aglomerări la porți, evacuare);
- ajustarea dinamică a iluminatului și climatizării în funcție de gradul de ocupare;
- analiză video pentru siguranță și prevenirea incidentelor.
La Hotel Mondrian Bucharest, componenta de ospitalitate premium se potrivește perfect cu:
- sisteme inteligente de rezervare și dynamic pricing;
- control personalizat al camerei prin AI (temperatură, lumină, preferințe de ședere);
- optimizarea operațiunilor de housekeeping și mentenanță.
Toate acestea sunt imposibil de făcut bine dacă în faza de șantier nu s-a lucrat pe un model digital coerent, integrat cu viitoarele sisteme de operare.
5. Cum arată, practic, un șantier „AI-ready” pentru 2026
Dacă ești antreprenor, dezvoltator sau responsabil de proiect pe oricare dintre tipurile de investiții de mai sus, întrebarea corectă nu e „avem AI?”, ci „cât de pregătit este șantierul meu să folosească AI în mod real?”.
Un șantier „AI-ready” pentru 2026 arată cam așa:
1. Model digital la bază (BIM ca limbă comună)
- toate disciplinele (arhitectură, structură, instalații, drum, utilități) sunt integrate într-un model BIM;
- există procese clare de versionare și control al modificărilor;
- datele sunt structurate, astfel încât AI-ul le poate folosi (nu PDF-uri aruncate într-un folder).
2. Colectare de date din teren în timp real
- utilizarea de drone, scanere 3D, fotografii geolocalizate;
- aplicații mobile pentru raportarea zilnică a progresului, incidentelor, consumului de materiale;
- senzori pe utilaje mari pentru a urmări utilizarea, consumul de combustibil, timpii de staționare.
3. Platformă centrală de management de proiect cu AI
- dashboard unic pentru toate șantierele (dacă ești companie cu portofoliu mare);
- algoritmi care transformă datele brute în predicții: risc de întârziere, risc de depășire de buget, zone cu incidente frecvente de securitate;
- alerte automate către managerii de proiect atunci când deviațiile devin periculoase.
4. Cultură internă orientată spre date, nu doar spre „experiență”
Mulți șefi de șantier au experiență solidă, dar fără un minim apetit pentru date, AI-ul rămâne decor.
Ce am văzut că funcționează:
- traininguri scurte, aplicate, direct pe proiectul curent (nu teorii generale);
- KPI clari legați de utilizarea instrumentelor digitale (nu doar „instalăm o platformă și vedem”);
- feedback constant între echipele din teren și cele care implementează soluțiile AI.
6. De ce 2026 va fi un test de maturitate pentru AI în construcții
Lista celor 20 de proiecte importante cu termen 2026 nu este doar un inventar de șantiere mari. Este, de fapt, o hartă a locurilor unde AI-ul poate demonstra că își merită locul pe cască, lângă vizieră.
- Infrastructura rutieră (A0, A7) va arăta cât de mult se pot reduce întârzierile când deciziile sunt bazate pe date.
- Clădirile verzi (The Arc, One Technology District, Timpuri Noi, One Cotroceni Park) vor dovedi dacă putem trece de la „certificări la dosar” la performanță energetică măsurabilă, orchestrată de algoritmi.
- Spitalele și stadioanele vor testa cât de bine putem integra de la început cerințele de siguranță, fluxuri și exploatare în modelele digitale.
Dacă lucrezi deja pe unul dintre aceste proiecte sau pe altele similare, următorul pas este clar:
- analizează unde ești azi în ceea ce privește digitalizarea șantierului;
- identifică două-trei zone în care AI poate aduce un câștig rapid (planificare, monitorizare progres, calitate, energie);
- începe pilotul ACUM, nu în 2026, când vei fi deja în faza de recepție.
România nu duce lipsă de proiecte mari. Le vedem în București, Cluj, Iași, Constanța, Brașov, Târgu Mureș, Timișoara. Provocarea reală este să trecem de la „șantierul de hârtie” la „șantierul inteligent”. Iar 2026 va fi anul în care se va vedea cine a făcut pasul acesta la timp.