La città che pensa: anatomia di un sistema cognitivo urbano

Le nostre città stanno sviluppando un sistema nervoso. Una rete invisibile di sensori, dati e intelligenza artificiale che promette di trasformare il modo in cui viviamo, lavoriamo e ci muoviamo. Ma come possiamo governare questa complessità crescente senza perdere il controllo? La risposta non risiede solo in città più “intelligenti”, ma in città più “sagge”. Dobbiamo, infatti, a mio avviso, rivedere lo stesso paradigma delle smart city trasformandolo in una mappa di un percorso evolutivo elaborato mettendo a sistema il lavoro fatto con le città da oltre dieci anni con il nostro ICity Club.  Comprendere questa progressione è essenziale per capire dove siamo e dove stiamo andando.

Tappa 1: La Città Digitale

Il punto di partenza del nostro viaggio è la Città Digitale. In questa fase, l’amministrazione si concentra sulla digitalizzazione dei propri servizi e sull’offerta di infrastrutture di connettività. Un approccio figlio dei programmi comunitari dedicati all’egovernment di vent’anni fa.  L’obiettivo era, e per alcune realtà è ancora, migliorare l’efficienza e l’accessibilità: i cittadini possono ottenere certificati online, pagare tributi via web e le scuole gestiscono le iscrizioni in formato digitale. La città digitale è reattiva: fornisce servizi su richiesta, ma non “ascolta” ancora attivamente il territorio. È una base fondamentale, ma i suoi servizi operano spesso in modo isolato, senza una visione d’insieme e con una bassa capacità di anticipare i bisogni. Il nostro ICity Rank dimostra come, sostanzialmente, tutte le città capoluogo di provincia hanno raggiunto questo traguardo.

Tappa 2: La Città Senziente

Il secondo passo consiste nel dare alla città dei “sensi”. Grazie a un’infrastruttura diffusa di sensori IoT (Internet of Things), la città inizia a percepire in tempo reale ciò che accade. Videocamere intelligenti, rilevatori ambientali e contatori smart trasformano l’ambiente urbano in una fonte continua di dati. Si passa dal “sapere cosa è successo” al “capire cosa sta accadendo”. Questo “sistema nervoso” permette un monitoraggio continuo di mobilità, sicurezza ed energia, ma si scontra con un limite significativo: i dati sono spesso frammentati in silos verticali (mobilità, ambiente, sicurezza) che non comunicano tra loro, rendendo difficile avere una visione integrata.

Tappa 3: La Data Control Room

Per superare la frammentazione, nasce la Data Control Room, la sala di controllo unificata. Qui, i dati provenienti da fonti eterogenee vengono finalmente integrati, analizzati e visualizzati su dashboard interattive. È il “centro di comando” che permette di avere una visione d’insieme e di coordinare le risposte, specialmente in caso di emergenze. La sua logica è ancora prevalentemente operativa e orientata al presente, ma rappresenta un salto qualitativo fondamentale: si passa da una logica verticale a una logica di rete, dove le informazioni possono essere raccolte e poi condivise tra diversi attori urbani. Diverse sono le realtà italiane che hanno raggiunto questa dimensione.

Tappa 4: Il Digital Twin

Il Digital Twin (o gemello digitale) segna il passaggio dalla gestione operativa alla pianificazione strategica. Si tratta di una replica virtuale e dinamica della città, un modello che integra dati statici (come la topografia) e dati dinamici (come i flussi di traffico in tempo reale). Questo strumento permette di passare dalla semplice osservazione alla simulazione. Cosa succederebbe se chiudessimo una strada per lavori? Quale sarebbe l’impatto di un nuovo quartiere residenziale? Il Digital Twin consente di testare scenari “what-if”, supportando una pianificazione più robusta e a medio-lungo termine. È il primo vero passo verso l’anticipazione del futuro.

Tappa 5: La Città Cognitiva

L’ultima frontiera di questa evoluzione è la Città Cognitiva. Qui entra in gioco in modo preponderante l’Intelligenza Artificiale. La città non si limita più a simulare scenari predefiniti, ma interpreta, apprende e agisce in modo semi-autonomo. Grazie ad algoritmi di machine learning, è in grado di riconoscere pattern complessi nei dati, anticipare i bisogni dei cittadini e suggerire soluzioni ottimali che un operatore umano potrebbe non vedere. È un sistema che impara costantemente dall’esperienza per migliorare le proprie decisioni, trasformando la città in un vero e proprio organismo pensante.

Questa imponente architettura tecnologica ha senso solo se ci aiuta a prendere decisioni migliori. Il modello DIKW (Data, Information, Knowledge, Wisdom) illustra perfettamente il percorso che trasforma i dati grezzi in azioni consapevoli:

• Dati (Data): i numeri grezzi e frammentati raccolti dai sensori.
• Informazioni (Information): i dati organizzati e contestualizzati (es. “il traffico è aumentato del 20% in centro”).
• Conoscenza (Knowledge): le informazioni correlate per capire le cause e le conseguenze (es. “un evento sportivo in centro ha causato la congestione del traffico”).
• Saggezza (Wisdom): la capacità di usare la conoscenza per agire in modo responsabile, etico e lungimirante. È a questo livello che la Città Cognitiva si realizza, integrando l’analisi dei dati con una dimensione valoriale e sociale.

Una città cognitiva, con le sue immense capacità, pone una sfida di governance cruciale, ben descritta dal dilemma di Collingridge: una tecnologia è facile da controllare quando il suo impatto è ancora incerto, ma quando l’impatto diventa evidente, è troppo tardi per governarla. Pensiamo all’automobile e al suo impatto non previsto sulla struttura delle nostre città.

Per evitare di ripetere gli stessi errori con l’Intelligenza Artificiale, serve un nuovo approccio: la governance anticipatoria. Invece di reagire ai problemi quando si manifestano, questo modello cerca di anticiparli, esplorando futuri possibili e adattando le strategie in modo dinamico. Si basa su tre pilastri: foresight sistemico, allineamento dinamico e decisioni basate sull’evidenza.

Il viaggio dalla città digitale alla città cognitiva non è una semplice corsa alla tecnologia. È una trasformazione profonda che ci obbliga a ripensare il concetto stesso di governance, di sistema locale dell’innovazione, di idea e ruolo dei sistemi urbani. L’obiettivo finale non è creare città automatizzate, ma comunità in grado di usare la tecnologia per diventare più resilienti, inclusive e democratiche. La governance anticipatoria ci offre il manuale di istruzioni per guidare questa transizione, assicurando che l’intelligenza artificiale urbana sia al servizio della saggezza collettiva. Solo così potremo costruire città che non siano solo “smart”, ma veramente “wise”.

In questo contesto il lavoro fatto negli anni con il nostro ICity Club ha rappresentato  uno strumento indispensabile per monitorare  il percorso di digitalizzazione  ma anche per condividere e analizzare, tra i diversi attori, i segnali deboli che arrivano  dai territori e trasformarli in analisi condivise in grado di anticipare le prossime sfide.

È su queste basi che ci incontriamo a FORUM PA Città il prossimo 4 dicembre, guardando alle cose fatte ma progettando anche le sfide future.