Il 5 maggio siamo stati tra i relatori del convegno finale dell’Osservatorio Smart City dal titolo “Smart City – Smart Land: dirigere l’orchestra dell’innovazione”, in programma presso il Campus Durando e in streaming. Nel panel “L’Intelligenza Artificiale è lo strumento che alza il livello dell’orchestra?”, Andrea Guglielmetti Responsabile Business Development, Strategic Marketing & Product Management ha portato l’esperienza di A2A Smart City su come dati, piattaforme e AI possano supportare le decisioni delle amministrazioni.
Dall’ orchestra” dei dati a una partitura comprensibile
Il panel è partito da una domanda chiara: l’AI può davvero “alzare il livello dell’orchestra” dei dati urbani? Per A2A Smart City la risposta passa dall’integrazione dell’AI dentro i modelli di governance, non come tecnologia isolata ma come motore di interpretazione. Piattaforme come One City permettono di trasformare il “rumore” dei dati grezzi provenienti da sensori, telecamere, sistemi di mobilità, open data e fonti istituzionali in una partitura leggibile fatta di indicatori, previsioni e scenari.
In questo modo l’AI non sostituisce le decisioni delle amministrazioni, ma le rafforza: normalizza dati eterogenei, individua pattern nascosti, segnala anomalie e propone scenari “what‑if” che consentono a chi governa città e territori di valutare gli impatti prima di agire. La governance diventa così più trasparente, basata su evidenze e in grado di coordinare meglio politiche su ambiente, mobilità, sicurezza e sviluppo urbano.
AI e mobilità: dai dati di campo ai modelli predittivi
Una delle domande del panel è dedicata alla mobilità, pilastro di ogni smart city: come integrare il monitoraggio in tempo reale con una visione di lungo periodo? L’esperienza di A2A Smart City parte proprio dai dati raccolti “sul campo” e dalla loro trasformazione in modelli predittivi e scenari a supporto della pianificazione.
Grazie a soluzioni di videoanalisi e sensori IoT, le fermate del trasporto pubblico e le infrastrutture di mobilità diventano veri e propri sensori intelligenti della città. Nel progetto con ATM, ad esempio, videocamere intelligenti e algoritmi di AI vengono utilizzati per contare i flussi pedonali e misurare i livelli di affollamento lungo una delle linee più trafficate di Milano. I dati raccolti alimentano la piattaforma One City, che li rende disponibili in tempo reale attraverso dashboard e li usa come base per analisi storiche e simulazioni di servizio.
A livello più ampio, i modelli di One City combinano dati su traffico, incidenti, meteo e contesto urbano per prevedere il rischio incidenti su piccole aree cittadine con orizzonti di alcuni giorni, e per simulare l’effetto di interventi come modifiche alla viabilità o nuove politiche di regolazione. In questo modo il monitoraggio real time non resta un esercizio di controllo, ma alimenta scenari “what‑if” che aiutano amministrazioni e operatori a progettare una mobilità più sicura, efficiente e sostenibile nel medio‑lungo periodo.
Un contributo al dibattito sul futuro delle smart city post‑PNRR
Nel contesto post‑PNRR, il convegno dell’Osservatorio Smart City mette al centro temi come Smart Land, partnership pubblico‑private, Intelligenza Artificiale e impatto sociale dell’innovazione urbana. La partecipazione di A2A Smart City e di Andrea Guglielmetti a questo confronto è l’occasione per condividere casi concreti e una visione: usare infrastrutture digitali, dati e AI per trasformare il rumore della complessità urbana in decisioni “musicali” 🙂 più consapevoli, inclusive e orientate alla qualità della vita delle persone.
