Questo articolo è stato realizzato a partire dall’intervista a Matteo Risi, Direttore dell’Osservatorio Smart City della School of Management del Politecnico di Milano, nel quinto episodio di TuttoSmart, il podcast prodotto da Mondadori Studios in collaborazione con gli Osservatori Digital Innovation.
Quando si parla di Smart City, il pensiero corre facilmente a scenari futuristici fatti di infrastrutture iperconnesse e tecnologie visibili in ogni angolo della città. Nella realtà, molte applicazioni sono già presenti nella quotidianità e spesso passano inosservate: dal tabellone alla fermata che comunica i tempi di attesa ai sistemi che permettono di conoscere la disponibilità dei parcheggi prima di raggiungerli.
L’obiettivo della Smart City, come sottolinea Matteo Risi, non è però costruire la città più tecnologica possibile. La tecnologia rappresenta uno strumento, non il fine. Deve contribuire a rendere gli spazi urbani più sostenibili, efficienti e inclusivi e a migliorare i servizi offerti ai cittadini.
Un progetto Smart City non si misura quindi dalla quantità di tecnologia installata, ma dalla capacità di utilizzarla per rispondere concretamente ai bisogni dei cittadini e migliorare il funzionamento della città.
Per spiegare il ruolo dei dati in una Smart City, Risi paragona la città a un organismo di cui è necessario monitorare i parametri per comprendere cosa sta accadendo e prendere decisioni più consapevoli.
Sensori e altre fonti informative possono aiutare le amministrazioni a osservare fenomeni differenti: dai flussi di traffico alla qualità dell’aria, fino agli spostamenti delle persone e all’utilizzo dei servizi. Queste informazioni possono essere utilizzate nella pianificazione urbanistica, nella gestione della mobilità e nell’organizzazione dei servizi pubblici.
Nell’intervista, Risi cita ad esempio l’utilizzo di sensori installati su mezzi che percorrono regolarmente il territorio, come quelli della raccolta rifiuti, per ottenere rilevazioni ambientali più distribuite. In questo modo è possibile raccogliere informazioni in aree differenti della città senza dipendere esclusivamente da punti di rilevazione fissi.
Anche le tecniche di video analytics possono contribuire al monitoraggio urbano, distinguendo per esempio diverse categorie di veicoli o utenti della strada e rilevando determinati eventi senza necessariamente ricorrere al riconoscimento facciale. L’utilizzo di queste tecnologie deve comunque avvenire nel rispetto dei requisiti applicabili in materia di protezione dei dati.
Un livello ulteriore di utilizzo dei dati è rappresentato dal Digital Twin, una rappresentazione digitale di infrastrutture o sistemi urbani alimentata da informazioni provenienti da fonti differenti.
Il gemello digitale può permettere alle amministrazioni di osservare il comportamento della città e simulare scenari prima di intervenire nel mondo fisico. Una modifica alla viabilità, per esempio, può essere analizzata preventivamente per valutarne gli effetti sui flussi di traffico o sulle emissioni.
Il valore non deriva quindi soltanto dalla rappresentazione digitale del territorio, ma dalla possibilità di utilizzare dati aggiornati per comprendere meglio le conseguenze delle decisioni e supportare la pianificazione urbana.
La diffusione delle iniziative Smart City in Italia restituisce un quadro ancora eterogeneo.
Secondo la Ricerca più recente dell’Osservatorio, il 31% dei comuni italiani ha avviato almeno un progetto Smart City. Considerando il solo triennio 2023-2025, la quota scende al 17%, un dato che mostra come le iniziative siano ormai presenti sul territorio ma non ancora sviluppate con continuità in tutte le amministrazioni.
Il mercato italiano della Smart City nel 2025 vale inoltre circa 1,03 miliardi di euro, con mobilità intelligente, illuminazione pubblica e monitoraggio ambientale e territoriale tra i principali ambiti di investimento.
La disponibilità di finanziamenti, tuttavia, non è sufficiente a garantire il successo dei progetti. Tra gli ostacoli principali rimangono infatti la carenza di personale e la mancanza di competenze adeguate all’interno delle amministrazioni.
Nei comuni di dimensioni ridotte, uno degli ostacoli principali allo sviluppo di progetti Smart City è la disponibilità di personale e competenze da dedicare all’innovazione. Anche quando esistono risorse economiche, enti con organici molto ridotti possono avere difficoltà a progettare, implementare e gestire nuove iniziative digitali senza sottrarre capacità alle attività ordinarie.
Il finanziamento, quindi, non è sufficiente se non è accompagnato dalle competenze necessarie per trasformarlo in servizi e progetti concreti.
Una possibile risposta è la collaborazione tra amministrazioni, attraverso la condivisione di competenze, servizi, piattaforme e infrastrutture. Aggregare le risorse di più enti può rendere sostenibili iniziative che un singolo comune avrebbe difficoltà a gestire autonomamente, ridurre duplicazioni e favorire soluzioni comuni per territori con esigenze simili.
Questa logica si inserisce nel concetto più ampio di Smart Land, in cui l’innovazione supera i confini della singola città e coinvolge più amministrazioni e attori territoriali. Oggi il 48% dei comuni dichiara di voler collaborare con altri enti locali, mentre solo il 13% partecipa già attivamente a una Smart Land.
Le difficoltà organizzative non riguardano soltanto i piccoli comuni. Nelle amministrazioni più grandi il problema può essere differente: settori e uffici possono lavorare in modo separato, rendendo più complessa la condivisione di dati, competenze e servizi.
I progetti Smart City, per loro natura trasversali, richiedono invece coordinamento tra ambiti differenti, come mobilità, lavori pubblici, ambiente e servizi ai cittadini. Per questo, oltre alla tecnologia, diventa centrale costruire modelli di governance capaci di far dialogare strutture e competenze diverse.
L’Intelligenza Artificiale rappresenta una delle tecnologie su cui le amministrazioni mostrano maggiore interesse, ma il livello di adozione è ancora limitato.
Nel 2025 soltanto il 7% dei comuni italiani dichiara di avere già adottato l’AI. La situazione potrebbe però cambiare rapidamente: il 18% prevede di introdurla nel corso del 2026 e un ulteriore 34% dal 2027 in poi.
Le applicazioni possibili vanno dall’analisi dei dati al supporto dei processi amministrativi, fino alla relazione con i cittadini. L’AI può contribuire a elaborare quantità di informazioni difficili da gestire manualmente e a rendere alcuni servizi più accessibili, ma richiede competenze, governance e attenzione alla gestione dei dati e agli impatti sociali.
Un esempio già operativo è Julia, l’assistente virtuale di Roma Capitale basato su AI generativa. Il servizio aiuta cittadini e visitatori a orientarsi tra servizi, documentazione e procedure e fornisce informazioni aggiornate sulla città.
Una delle evoluzioni più interessanti riguarda l’integrazione tra dati in tempo reale, Digital Twin e Intelligenza Artificiale.
Il Digital Twin consente di rappresentare e simulare sistemi urbani; l’AI può aggiungere capacità di analisi, riconoscimento di pattern e previsione. Insieme, queste tecnologie possono aiutare le amministrazioni a valutare scenari differenti e supportare decisioni più tempestive.
L’obiettivo non è delegare alla tecnologia le decisioni pubbliche, ma offrire ai decisori strumenti capaci di trasformare grandi quantità di dati in informazioni utilizzabili. Il valore della tecnologia emerge quando i dati raccolti vengono tradotti in indicazioni concrete per la gestione della città.
I progetti Smart City mostrano che l’innovazione urbana non dipende soltanto dalla disponibilità di tecnologie avanzate. Sensori, dati, Digital Twin e Intelligenza Artificiale diventano realmente utili quando sono accompagnati da competenze, capacità organizzativa e collaborazione tra amministrazioni.
La sfida è quindi trasformare tecnologie e informazioni in servizi capaci di rispondere ai bisogni delle persone. È questa combinazione tra strumenti digitali, organizzazione e attenzione al cittadino a determinare quanto una città possa essere considerata davvero “smart”.
