Smart City: come IA e digital twin trasformano le città

Cosa rende davvero “intelligente” una città, e come può l’Intelligenza Artificiale fare la differenza nella gestione quotidiana di milioni di cittadini? La crescente complessità urbana richiede una regia dei dati che consenta di anticipare problemi, ottimizzare risorse e migliorare l’esperienza dei servizi pubblici, riducendo al contempo impatti ambientali e costi operativi. Il modello smart city offre questa regia, allineando investimenti tecnologici con obiettivi di qualità della vita, sostenibilità e competitività territoriale.

Che cos’è una smart city e come funziona?

Una smart city integra IoT, connettività avanzata, piattaforme dati e IA per rendere più efficienti reti e servizi chiave come mobilità, energia, ambiente e servizi digitali, abilitando una governance trasparente e decisioni in tempo reale orientate al cittadino. In Italia l’adozione procede a velocità diverse, ma i principali capoluoghi mostrano segnali concreti di maturità e una pipeline crescente di progetti ad alto impatto. Dietro a queste infrastrutture tecnologiche c’è un mercato in rapida evoluzione, con investimenti concentrati su ambiti sempre più strategici.

Il mercato italiano delle smart city

Secondo la sintesi di Intesa Sanpaolo Innovation Center, nel 2023 il mercato italiano delle città intelligenti ha superato per la prima volta 1 miliardo di euro, con crescita dell’11% su base annua, pur rallentando rispetto al 2022 per la riallocazione di priorità legate al PNRR. L’IA si afferma come abilitatore trasversale: dai modelli predittivi per traffico ed energia, ai digital twin per la pianificazione urbana, fino all’automazione dei servizi al cittadino e al monitoraggio ambientale in tempo reale. Questi numeri segnano un cambio di passo verso un’adozione più matura e orientata ai risultati.

Stato dell’arte in Italia

Bologna, Milano e Torino guidano lo Smart City Index 2025 di EY, che valuta 109 capoluoghi su 323 indicatori lungo transizione digitale, ecologica e inclusione sociale, evidenziando una crescente capacità di orchestrare dati e servizi. Completano la top 10 Venezia, Roma, Trento, Cagliari, Modena, Reggio Emilia e Firenze, con performance trainate da piattaforme dati, servizi online e progetti di mobilità sostenibile, in coerenza con le priorità d’investimento degli ultimi anni.

Perché le città metropolitane avanzano più rapidamente?

Le città metropolitane registrano un aumento della readiness digitale, spinto da infrastrutture e progettualità, incluse le Case delle Tecnologie Emergenti (CTE) che accelerano sperimentazione e trasferimento tecnologico. Bologna eccelle su inclusione sociale e transizione digitale, mentre Milano e Torino consolidano la leadership su innovazione diffusa e servizi smart, aumentando attrattività per talenti e investimenti.

Dove l’IA genera valore tangibile?

Mobilità intelligente: analisi predittiva del traffico, priorità semaforica dinamica e ottimizzazione del Trasporto Pubblico Locale (TPL) migliorano tempi di percorrenza e riducono congestione ed emissioni nelle aree metropolitane che hanno attivato control room integrate e dataset multimodali.
Energia ed edifici: monitoraggio continuo dei consumi, manutenzione predittiva e prime sperimentazioni di digital twin su asset pubblici abilitano risparmi e pianificazione più efficiente degli interventi.
Ambiente e qualità della vita: reti di sensori su aria, acqua e rifiuti generano dati per modelli predittivi e decisioni proattive, con casi di alberature e riforestazione urbana integrati in strategie climatiche come ForestaMi a Milano.

Progetti di IA nelle città italiane

Milano sperimenta il Gemello Digitale Esteso per pianificazione e gestione urbana, con iniziative su MaaS e Smart Parking per abilitare l’intermodalità e ridurre il traffico privato, in sinergia con programmi come ForestaMi (tre milioni di alberi entro il 2030 per migliorare qualità dell’aria).

Attraverso il Building Information Modeling (BIM), è ora possibile analizzare in tempo reale le dinamiche urbane, elaborare scenari per la riprogettazione delle infrastrutture e dei servizi, gestire i flussi e le emergenze, e creare un digital twin della città che simula interventi prima della loro attuazione fisica.

Incubatori e spazi di test—come Smart City Lab e programmi su tecnologie emergenti—creano ponti tra startup, imprese e PA per validare soluzioni IA su mobilità, energia e ambiente prima della scalabilità. Questi esempi dimostrano che l’IA non è più teoria: è operativa. Ma il vero salto qualitativo avviene quando la città fisica trova il suo gemello digitale.

Perché i digital twin stanno cambiando la pianificazione urbana?

I digital twin urbani non sono semplici mappe 3D, ma organismi dinamici che replicano in tempo reale edifici, infrastrutture, servizi e comportamenti sociali di un centro urbano, alimentandosi continuamente di dati da sensori IoT, immagini satellitari e banche dati pubbliche e private. Secondo l’EY Smart City Index 2025, la crescita dell’IoT e della sensoristica negli ultimi anni—con un aumento del 30% nella diffusione dei sensori e del 40% nelle centrali di controllo—ha reso possibile questa fusione tra realtà fisica e digitale.

Bologna rappresenta uno dei casi più avanzati in Italia: la città ha sviluppato un ambizioso gemello digitale che permette di simulare impatti di nuove infrastrutture e aree verdi prima della loro realizzazione, prevedere criticità durante emergenze meteo, ottimizzare percorsi logistici durante grandi eventi e valutare benefici di nuovi materiali o servizi cittadini. Questa simulazione urbana avanzata consente ai decisori politici e ai cittadini di visualizzare lo sviluppo urbano attraverso piattaforme condivise, coinvolgersi nelle scelte strategiche e monitorare gli esiti delle politiche in modo trasparente.

A livello nazionale, piattaforme come Snap4City—sviluppata dal DISIT lab dell’Università di Firenze e operativa dal 2019—rappresentano uno dei pochissimi esempi di gemello digitale a tutto tondo presenti in Italia, adattabile a ogni area geografica e scalabile per diversi tipi di entità urbane. Il mercato globale dei digital twin urbani è in forte espansione, con previsioni di crescita a doppia cifra nei prossimi anni secondo le principali società di analisi di settore.

Metriche e tendenze 2025

Lo Smart City Index 2025 registra progressi trasversali, con accelerazioni nelle città che hanno attivato CTE e piattaforme di orchestrazione dei dati, abilitatori cruciali di servizi IA end‑to‑end. Le città metropolitane del Mezzogiorno, tra cui Cagliari, Bari e Palermo, mostrano i recuperi più consistenti, associati a una maggiore readiness digitale e a investimenti mirati in sensoristica e centrali di controllo.

Il posizionamento dell’Italia nel confronto internazionale

Nessuna città italiana rientra nella top 50 dei principali ranking globali 2025, segnalando gap su scala, interoperabilità e velocità di implementazione rispetto ai benchmark europei e mondiali. Per colmare il divario servono standard aperti, data governance robusta, competenze interne e procurement di IA affidabile, con KPI chiari per misurare impatti su tempi di servizio, emissioni e soddisfazione degli utenti.

Governance responsabile dell’IA

L’adozione efficace dell’Intelligenza Artificiale in ambito urbano passa da principi di trasparenza, privacy‑by‑design e spiegabilità degli algoritmi, con strumenti come registri pubblici degli algoritmi, audit periodici e valutazioni d’impatto su rischi e bias per garantire fiducia e legittimazione sociale. Architetture interoperabili e ibride cloud‑edge, insieme a tecniche come il federated learning, aiutano a trattare dati sensibili e casi d’uso real‑time garantendo sicurezza, qualità e conformità. I digital twin stessi, per funzionare efficacemente, devono rispettare questi principi: la raccolta massiva di dati urbani solleva questioni etiche che vanno affrontate con framework chiari e trasparenti per garantire fiducia dei cittadini e sostenibilità di lungo periodo.

Il momento giusto per agire

La diffusione della sensoristica, la maturità delle piattaforme dati e l’operatività delle control room forniscono la base per scalare casi d’uso IA dalla sperimentazione ai servizi continuativi, massimizzando il ritorno sugli investimenti pubblici. I digital twin, in particolare, permettono di testare soluzioni virtuali minimizzando rischi prima dell’applicazione pratica, riducendo costi di errore e accelerando l’innovazione urbana. Allineare roadmap urbane a indicatori riconosciuti e misurare risultati con metriche condivise rafforza accountability, continuità e attrattività per partnership pubblico‑private.

Il punto di arrivo per le città italiane

L’IA è già un abilitatore concreto della trasformazione urbana, con impatti misurabili su mobilità, energia, ambiente e servizi digitali evidenziati da casi e indicatori 2025. I digital twin urbani rappresentano il cuore pulsante della città del futuro: aperta, resiliente e in costante dialogo tra mondo reale e digitale. Per competere a livello internazionale occorre un salto di qualità su interoperabilità, governance dei dati, competenze e scalabilità dei progetti, trasformando le sperimentazioni in servizi stabili orientati alla persona. Non si tratta di inseguire una visione futuristica, ma di consolidare ciò che funziona e renderlo accessibile a tutti i cittadini, costruendo città più vivibili, resilienti e inclusive.