Sono le 7:42 del mattino in una grande città. Una conduttura idrica si rompe e blocca un incrocio chiave. Gli autobus, privi di aggiornamenti in tempo reale, cercano freneticamente percorsi alternativi. I camion della logistica si accodano all’uscita di un porto. Le app di mobilità vanno in crash sotto il carico improvviso. Migliaia di pendolari restano bloccati, non perché la città manchi di infrastrutture, ma perché i suoi sistemi non sono sufficientemente connessi o resilienti.
Con la crescita della popolazione urbana, le lacune nelle reti di mobilità e infrastrutture diventano una sfida critica. Oltre l’80% del prodotto interno lordo globale è generato nelle città, ma il disallineamento tra crescita e pianificazione minaccia la sostenibilità. Entro il 2050, il 68% della popolazione mondiale vivrà in aree urbane, spesso in regioni prive di strategie di mobilità a lungo termine o di un design urbano sostenibile — un dato che evidenzia l’urgenza di agire.
Affinché le megalopoli possano prosperare, è necessario adottare un approccio che integri la potenza della AI, ecosistemi collaborativi, connettività digitale e design incentrato sull’essere umano in una strategia di trasformazione unitaria.
AI fisica: un nuovo modello per l’evoluzione urbana
Per decenni, le iniziative urbane in ambito di mobilità sono state guidate dalle autorità dei trasporti e dai pianificatori urbani. Tuttavia, affidarsi esclusivamente a questi attori tradizionali ha creato punti ciechi. Cittadini, startup, produttori di veicoli, operatori logistici e partner tecnologici restano spesso ai margini, pur essendo elementi fondamentali per il successo del sistema.
Le città più efficienti stanno utilizzando la AI fisica per abbattere questi silos.
La AI fisica combina IoT e AI, ma con un cambiamento architetturale decisivo: l’elaborazione avviene all’edge. Elaborando i dati localmente anziché nel cloud, le città ottengono tempi di risposta più rapidi e una latenza ridotta. I modelli sono leggeri, economicamente sostenibili e basati su principi fisici e matematici, piuttosto che su astrazioni linguistiche.
Le città sono, per loro natura, sistemi fisici. Gestiscono strade, reti di servizi, edifici e spazi pubblici in tempo reale. Se la AI è già stata applicata a domini digitali — come l’ottimizzazione dei budget IT — la AI fisica rappresenta un punto di svolta. Consente una gestione continua e in tempo reale delle infrastrutture fisiche, migliorando in modo significativo reattività, affidabilità e qualità dei servizi.
Le applicazioni spaziano dalla qualità dell’aria e dell’acqua alla gestione del traffico, dalla sicurezza pubblica alla prevenzione degli incendi e alla risposta agli eventi meteorologici. Con l’arrivo di un numero crescente di veicoli autonomi negli ambienti urbani, la dipendenza dalla AI fisica aumenterà in modo esponenziale.
La necessità di un’innovazione integrata
Ma le città sono davvero pronte?
Ciò di cui hanno bisogno è un ecosistema di innovazione integrata — capace di riunire imprese, mondo accademico e leader civici per co-creare soluzioni di AI fisica. Queste collaborazioni possono generare valore sia sociale sia economico, trasformando le città in motori di efficienza, sostenibilità e inclusione.
Tuttavia, gli ecosistemi da soli non bastano. La AI è costosa, come dimostrano le valutazioni più recenti e il boom dei data center. Le città necessitano di nuovi modelli per finanziare e scalare l’innovazione basata sulla AI e la trasformazione urbana. Nuovi meccanismi di finanziamento consentono di modernizzare sistemi obsoleti e sperimentare tecnologie emergenti:
- Partnership pubblico-private che distribuiscono il rischio e accelerano l’implementazione di infrastrutture AI e servizi di mobilità
- Modelli di finanziamento basati sui risultati, che collegano gli investimenti a miglioramenti urbani misurabili come la riduzione della congestione, il miglioramento della qualità dell’acqua e la diminuzione delle emissioni
- I fondi per l’innovazione e i modelli di valore condiviso permettono a più stakeholder di co-investire in soluzioni che apportano benefici all’intera città, sfruttando il boom dei data center in contesti urbani.
Connettività digitale: la nuova infrastruttura della AI
Così come le città del XX secolo dipendevano da strade ed elettricità, le città del XXI secolo dipendono dalla connettività. Banda larga, 5G, reti IoT e piattaforme AI costituiscono la base per mobilità, energia, logistica e sicurezza pubblica.
Le città più innovative stanno già dimostrando ciò che è possibile:
- A Brownsville, Texas, il 5G privato viene utilizzato per fornire soluzioni di AI fisica per la sicurezza pubblica
- A Madrid Nuevo Norte, architetture digitali aperte e piattaforme dati migliorano l’accessibilità dei pendolari e ottimizzano i flussi
- Alla stazione ferroviaria di Chamartín, sempre a Madrid, digital twin e AI offrono visibilità in tempo reale su occupazione, flussi di passeggeri ed esigenze operative
- I data trust per la mobilità offrono un mercato sicuro e sovrano per la condivisione dei dati, consentendo a soggetti pubblici e privati di collaborare senza compromettere la fiducia.
AI fisica come servizio: mobilità fluida per persone e merci
Se il movimento delle merci è il sangue vitale di una città, è anche una delle principali fonti di congestione ed emissioni.
La AI fisica come servizio sta ridefinendo il modo in cui le consegne fluiscono attraverso porti, terminal ferroviari e hub di distribuzione. Grazie a pianificazione collaborativa, instradamento basato sui dati e migliori collegamenti ferroviari, le città possono:
- Ridurre il traffico intorno ai terminal logistici
- Accelerare il trasporto delle merci
- Abbassare costi ed emissioni
- Incentivare il passaggio dalla strada alla ferrovia
Design urbano human-centric: l’equazione del potere
La AI da sola non crea grandi città; lo fanno le persone. Ogni innovazione — inclusi digital twin e AI fisica — deve servire bisogni umani fondamentali come accessibilità, sicurezza, equità, sostenibilità e qualità della vita.
È l’essenza del design urbano human-centric: utilizzare tecnologia e strategie finanziarie per migliorare l’esperienza di ogni cittadino, indipendentemente da dove viva o da come si muova.
Tuttavia, emerge una nuova criticità: la rapida espansione della AI e dei data center hyperscale nelle aree urbane dense sta mettendo sotto pressione reti elettriche non progettate per tali livelli di domanda, causando congestione e aumento dei costi energetici per i consumatori.
Questo solleva una questione più profonda sulla nuova “equazione del potere” delle città abilitate dalla AI.
In sintesi, la capacità della AI cresce con l’accesso all’energia: una disponibilità limitata frena l’innovazione, mentre una maggiore capacità la accelera. Senza una regolamentazione attenta, si rischia di creare disuguaglianze urbane, in cui le grandi aziende tecnologiche ottengono accesso preferenziale all’energia, mentre le comunità sostengono costi più elevati con benefici locali limitati.
Ma le città possono cambiare questa equazione. Ad esempio, perché non prevedere, per tutti i data center urbani, una “quota locale” destinata a casi d’uso di AI fisica all’edge? In questo modo, i data center genererebbero benefici immediati per le comunità locali.
Il futuro urbano: connesso, inclusivo e costruito insieme
Le città sono catalizzatori di opportunità, innovazione e comunità.
Combinando finanza creativa ed ecosistemi di innovazione integrata, possono ripensare le proprie economie, migliorare la mobilità e realizzare la visione del World Economic Forum di un futuro urbano più connesso, inclusivo e sostenibile.
Prossimi passi
Scopri di più sul Center for Urban Transformation di NTT DATA e su come mettiamo i cittadini al centro di un ecosistema collaborativo e integrato.