20 de proiecte majore cu termen 2026 testează la maximum șantierele din România. Vezi cum poate AI să reducă întârzierile și să susțină construcțiile sustenabile.
20 de șantiere majore spre 2026 și rolul real al AI în livrarea lor
În 2026, România ar putea avea un nou inel de autostradă în jurul Bucureștiului, spitale regionale PNRR funcționale, stadioane moderne și clădiri de birouri fără gaz, cu certificări LEED Platinum. Vorbim de zeci de miliarde de lei în derulare acum, în același timp, pe șantiere întinse din Timișoara până la Constanța.
Majoritatea acestor proiecte au două trăsături comune: termene foarte strânse (de multe ori legate de PNRR) și obiective de sustenabilitate ambițioase. Exact combinația în care managementul clasic de șantier începe să scârțâie, iar AI pentru construcții și infrastructură devine un instrument de supraviețuire, nu un „nice to have”.
În acest context, seria „AI în Construcții și Infrastructură: Digitalizarea Șantierelor” își propune să arate, fără cosmetizări, cum pot fi livrate astfel de proiecte la timp și cu standardele promise. Iar lista celor 20 de proiecte programate pentru 2026 este un teren de joacă perfect pentru a vedea unde face diferența inteligența artificială.
1. De ce aceste 20 de proiecte sunt testul de stres pentru construcții în România
Aceste investiții nu sunt doar „știri bune la TV”. Ele sunt, practic, un stress-test național pentru felul în care lucrăm în construcții:
- Autostrăzi critice: A0 Centura București, A7 Moldova
- Spitale și clinici noi: Cluj, Târgu Mureș, Constanța, Spitalul MAI „Gerota”
- Clădiri verzi, fără gaze: The Arc, One Technology District, Timpuri Noi Square faza II
- Proiecte mixte și rezidențiale mari: One Cotroceni Park, One High District, Silk District, Avantgarden 4, H Pipera Lake
- Logistică și porturi: Lion’s Head Logistics Park, Extinderea Portului Constanța, Terminalul de cereale COFCO
- Infrastructură sportivă și hotelieră: Stadionul Eroii Timișoarei, Stadionul Municipal Târgoviște, Hotel Mondrian Bucharest
Aceste proiecte au câteva probleme comune:
- Calendar PNRR sau contracte fixe – pierderea termenului nu înseamnă doar întârziere, ci risc de pierdere a finanțării sau penalități grele.
- Complexitate tehnică ridicată – de la acoperișuri retractabile (Stadionul Eroii Timișoarei) până la sisteme geotermale și solare integrate (The Arc, One Technology District, Timpuri Noi).
- Coordonare multi-actor – antreprenori generali, subcontractori, furnizori, autorități, consultanți, finanțatori.
Realitatea? Fără digitalizare de șantier și fără AI, șansele reale de a respecta 100% aceste termene sunt mici. Nu pentru că „nu vrem”, ci pentru că gradul de complexitate a depășit cu mult tabelul Excel și raportul săptămânal în PDF.
2. Cum ajută AI concret la respectarea termenelor pe marile șantiere
Respectarea termenului de 30.06.2026 la Spitalul MAI „Gerota” sau livrarea noilor loturi A0 Nord nu se joacă la nivel de „să tragem tare în ultimele 3 luni”. Se joacă în mii de micro-decizii zilnice. Aici AI începe să conteze.
2.1. Predicția întârzierilor, înainte să fie prea târziu
Soluțiile moderne de AI pentru managementul proiectelor de construcții își fac treaba exact acolo unde oamenii nu mai pot procesa tot:
- Analizează graficul de execuție (BIM + planificare)
- Corelează cu progresul real (poze, scanări, rapoarte, drone, date din șantier)
- Compară cu sute de proiecte similare
- Oferă un scor de risc: „faza instalații este cu 12 zile în spatele graficului, cu probabilitate de 83% să afecteze termenul de recepție structură”
Pe un proiect ca Clinica de Neurochirurgie de la Cluj, unde deja suntem la peste 90% avans fizic, astfel de algoritmi pot semnala:
- loturi critice de echipamente medicale care riscă întârziere
- zone de coordonare arhitectură–instalații–echipamente unde, istoric, apar conflicte
Rezultatul: managerul de proiect nu mai „stinge incendii”, ci gestionează din timp riscuri cuantificate.
2.2. Planificare de resurse pe bune, nu „cu noroc”
Gândește-te la Timpuri Noi Square faza II sau One High District: mii de muncitori, zeci de echipe, șantiere în paralel, în oraș aglomerat.
AI poate optimiza:
- alocarea echipelor pe zone și faze de lucru, în funcție de productivitatea reală (nu estimările din ofertă)
- livrările de materiale în așa fel încât să nu avem nici lipsuri, nici stocuri care blochează șantierul
- rotația utilajelor (macarale, pompe, echipamente speciale) între proiecte din același portofoliu
Pe scurt, mai puțină improvizație, mai puține ore pierdute, costuri sub control și șanse mai mari ca termenul 2026 să fie respectat.
2.3. Monitorizare vizuală automată a progresului
Mulți dezvoltatori mari deja fac asta, chiar dacă nu o strigă public:
- camere video time-lapse pe șantier
- drone care scanează suprafețe mari (ex. A0, A7, Extinderea Portului Constanța)
- aplicații mobile prin care șefii de echipă încarcă poze geo-etichete
Cu AI de procesare imagine, aceste date nu mai sunt doar „arhivă foto”, ci indicatori de progres:
- recunoașterea automată a fazelor executate (cofraj, armare, turnare, montaj fațadă etc.)
- compararea cu modelul BIM și cu graficul Gantt
- generarea automată de rapoarte pentru beneficiar / autorități / finanțatori
Pe un proiect PNRR – cum sunt Spitalul „Sf. Andrei” Constanța sau Centrul Chirurgical Cardiovascular Târgu Mureș – astfel de rapoarte sunt aur. Demonstrezi progresul, justifici decontări, reduci birocrația și, foarte important, limitezi riscul de dispută contractuală.
3. AI și clădirile verzi: cum supraveghezi geotermalul, solarul și nZEB-ul
The Arc, One Technology District, Timpuri Noi Square faza II au ceva în comun: nu mai au gaz. Sistemele lor MEP sunt mult mai complexe decât într-o clădire clasică.
Aici, AI are două roluri cheie:
3.1. Proiectare și coordonare MEP cu BIM inteligent
Când integrezi pompe de căldură geotermale, panouri solare, recuperare de căldură, sisteme de ventilare avansate, crește exponențial riscul de conflicte între instalații, structură și arhitectură.
Un flux BIM asistat de AI poate:
- detecta clash-uri încă din faza de proiect (în loc să le „descoperi” la fața locului)
- propună rerutări de trasee mai eficiente
- simuleze consumul energetic și scenarii de funcționare încă din fază de concept
Pe termen scurt, asta înseamnă mai puține modificări în șantier. Pe termen lung, înseamnă clădiri care își ating cu adevărat țintele de eficiență energetică, nu doar pe hârtie.
3.2. Optimizarea consumurilor în operare
După predare, aceste clădiri devin „laboratoare vii” pentru AI în facility management:
- ajustarea dinamică a sistemelor HVAC în funcție de ocupare reală și condiții meteo
- optimizarea producției și consumului de energie solară
- detecția anomaliilor (consum anormal într-o aripă de clădire, performanță scăzută la o pompă de căldură)
Pe proiecte precum One Cotroceni Park sau Silk District, unde conceptul este „live-work-play”, diferența dintre un sistem clasic și unul optimizat cu AI poate însemna zeci de procente economie la energie și un confort mai bun pentru chiriași și rezidenți.
4. Sănătate și infrastructură critică: aici greșelile nu se iartă
Spitalele și marile infrastructuri (autostrăzi, porturi, terminale logistice) sunt zone unde orice eroare costă mult și se vede imediat.
4.1. Spitale PNRR: Cluj, Târgu Mureș, Constanța, Gerota
La Clinica de Neurochirurgie Cluj, Centrul Cardiovascular Târgu Mureș, Spitalul „Sf. Andrei” Constanța și Spitalul MAI „Gerota”, provocarea este dublă:
- complexitate tehnologică (bloc operator, ATI, imagistică, circuite sterile)
- presiune politică și publică uriașă pe termene și calitate
AI poate ajuta la:
- simulări de fluxuri medicale (cum se mișcă pacienții, personalul, echipamentele), pentru a optimiza amplasarea secțiilor
- analiză de risc pentru fazele critice (instalații medicale, IT, gaze medicale)
- scenarii de etapizare a punerii în funcțiune, astfel încât spitalul să poată începe să funcționeze pe module, nu doar „toate sau nimic”
4.2. Autostrăzi și porturi: A0, A7, Portul Constanța, COFCO
Pe A0 și A7, dar și la Extinderea Portului Constanța sau terminalul COFCO, volumul de date tehnice este enorm:
- kilometri de taluzuri, poduri, structuri, rețele
- zeci de mii de metri de cheuri, linii CF, drumuri interne
AI poate fi folosit pentru:
- monitorizarea tasărilor și a stabilității prin senzori IoT și analize predictive
- optimizarea logisticii pe șantier (rute pentru camioane, timpi de încărcare/descărcare)
- prioritzarea intervențiilor de întreținere pe baza riscului real, nu doar a unui calendar rigid
Pe proiecte logistice precum Lion’s Head Logistics Park sau terminalul COFCO, AI de tip „digital twin” – o copie digitală a parcului/logistic hub-ului – permite scenarii de operare testate virtual înainte de a schimba ceva în teren.
5. De la excelaș la platforme AI de șantier: pași concreți pentru companii
Majoritatea firmelor de construcții din România sunt undeva între „Excel + WhatsApp” și „folosim un soft de planificare, dar nu îl hrănește nimeni cu date reale”. Vestea bună e că tranziția către AI nu trebuie să fie un salt în gol.
5.1. Nivel 1 – Digitalizarea de bază
Fără asta, AI nu are ce să proceseze:
- aplicații mobile pentru raportare zilnică de șantier
- centralizare digitală a documentelor (desene, avize, RFI-uri)
- utilizarea consecventă a unui model BIM pentru proiectele mari
5.2. Nivel 2 – Analytics și rapoarte automate
Aici începe să apară AI „light”:
- tablouri de bord cu progres fizic vs. plan
- rapoarte automate pentru management și beneficiari
- alerte simple pe baza unor praguri (de ex. productivitate sub un anumit nivel)
5.3. Nivel 3 – AI de predicție și optimizare
Pe baza datelor istorice, intră în joc algoritmi care:
- prezic întârzieri și depășiri de cost
- sugerează replanificare și re-alocare de resurse
- identifică anomalii (inclusiv în consumuri de materiale sau ore-muncă)
Exact acest nivel este cel care poate face diferența între „șantier în curs de finalizare” și „șantier recepționat la timp” pe proiectele cu termen 2026.
6. De ce merită să începi acum, cât timp șantierele sunt încă în lucru
Toate cele 20 de proiecte din listă au un lucru comun: sunt deja în execuție. Asta înseamnă că există o fereastră scurtă în care:
- poți testa AI pe un lot, o fază sau un corp de clădire
- poți demonstra intern (management, finanțatori, autorități) că digitalizarea de șantier nu e „jucărie IT”, ci instrument de livrare
- poți învăța pe proiectele actuale, ca să fii mult mai pregătit pe următoarea generație de autostrăzi, spitale și clădiri verzi
Eu văd așa lucrurile: cei care folosesc acum aceste proiecte ca teren de test pentru AI în șantier vor seta standardul industriei după 2026. Ceilalți vor încerca atunci să „recupereze”, dar fără date istorice și fără cultură de lucru digital, va fi mult mai greu.
Dacă ești antreprenor general, dezvoltator, proiectant sau manager de proiect implicat în infrastructură, sănătate, logistică sau proiecte verzi, întrebarea nu mai este „merită să testăm AI?”, ci „pe ce proiect începem și cu ce use-case concret?”.
Încheiere
Seria „AI în Construcții și Infrastructură: Digitalizarea Șantierelor” pornește exact de la astfel de exemple reale. România are pe masă, până în 2026, un portofoliu de proiecte cum nu a mai avut de la marile programe de autostrăzi și spitale regionale încoace. Diferența față de acum 10–15 ani este clară: acum avem și tehnologia necesară ca să nu mai lucrăm pe „merge și așa”.
Următorul pas ține de fiecare companie în parte. Vrei să fii printre cei care privesc aceste 20 de proiecte ca pe „norocul de la PNRR” sau printre cei care le folosesc ca platformă de lansare pentru o nouă generație de șantiere digitale, conectate și asistate de AI?