Vent’anni di reti di sensori e dashboard non sono riusciti a risolvere i problemi del traffico urbano, dello spreco energetico o della gestione delle emergenze. Il motivo è più semplice di quanto si possa pensare — e finalmente è arrivata la soluzione.

Vent’anni fa, “città intelligente” era il termine che avrebbe trasformato la vita urbana. Sensori ovunque. Dati in tempo reale. Pannelli di controllo che avrebbero permesso agli amministratori cittadini di avere una visione d’insieme di tutto ciò che accadeva su milioni di metri quadrati di infrastrutture urbane. Le amministrazioni pubbliche hanno investito ingenti somme. Le società di consulenza hanno sviluppato interi settori di attività attorno a questo concetto. I progetti pilota si sono moltiplicati.

Eppure, la maggior parte delle città oggi deve ancora affrontare gli stessi problemi strutturali che aveva nel 2005: congestione del traffico, spreco di energia, lentezza dei servizi di emergenza e infrastrutture gestite in modo reattivo anziché proattivo.

All’evento Tele2 IoT Talks Paris, tenutosi nel giugno 2026, Onur Kasaba, amministratore delegato di Tele2 IoT, dopo oltre 20 anni nel settore, ha espresso chiaramente il concetto:

A smart city essentially meant a city with a dashboard. Unfortunately. It improved efficiency to some extent, but it didn’t really move the needle on the fundamental level — because we didn’t have what we have today: the execution capability of artificial intelligence.

Perché i dati da soli non sono bastati a colmare il divario nell’esecuzione

Il modello originale di città intelligente si basava su una premessa valida: se si riesce a vedere cosa sta succedendo, è possibile gestirlo meglio. I sensori sono stati installati nei sistemi di traffico, nelle reti idriche, nelle reti energetiche e negli spazi pubblici. I dati confluivano in piattaforme centralizzate. I dashboard mostravano tutto.

Il problema era ciò che accadeva dopo. Gli esseri umani dovevano comunque controllare i dashboard, interpretare i dati, coordinare le risposte, inviare le squadre e attendere i risultati. Il ciclo “decisione-azione” era troppo lento per fare davvero la differenza nella maggior parte dei casi. Si poteva vedere una perdita d’acqua che si stava formando.

Ma per risolvere il problema ci volevano comunque lo stesso numero di chiamate, ordini di intervento e spostamenti dei tecnici di sempre. La raccolta dei dati non è mai stata il collo di bottiglia. Lo era invece la loro applicazione.

Come l’intelligenza artificiale trasforma i dati in azioni concrete

L’intelligenza artificiale non si limita ad aggiungere ulteriori dati. Offre la possibilità di agire sulla base dei dati senza l’intervento umano in ogni fase — e di agire in pochi secondi, non in ore.

I servizi di emergenza pianificano dinamicamente i percorsi in base ai dati in tempo reale sul traffico e sugli incidenti. I sistemi energetici si ottimizzano autonomamente ora per ora sulla base dei modelli di consumo effettivi. I semafori si regolano in tempo reale per ridurre la congestione prima che si formi. I sistemi idrici rilevano le anomalie e attivano le procedure di manutenzione prima che si verifichino guasti.

Non si tratta di intelligenza artificiale intesa come strumento di supporto decisionale, bensì di intelligenza artificiale intesa come livello operativo. La città smette di essere un osservatore passivo e inizia a comportarsi come un sistema attivo e autogestito.

La pietra miliare del Digital Twin che rende possibile una precisione del 100%

Uno dei momenti più significativi dal punto di vista tecnologico al CES 2026 è stata la dimostrazione delle capacità del gemello digitale con una precisione del 100%. La piattaforma Cosmos di Nvidia consente di digitalizzare qualsiasi ambiente — comprese le infrastrutture urbane complesse — con un livello di fedeltà che prima era semplicemente impossibile da raggiungere.

Cosa significa questo in pratica? Una città può modellare una modifica infrastrutturale proposta, simularne l’impatto in condizioni reali e convalidarne i risultati prima ancora che un solo operaio arrivi sul posto. Il risultato fisico può essere testato virtualmente.

Ecco perché gli urbanisti prevedono ora una riduzione del consumo energetico fino al 60% grazie a una pianificazione e a un’attuazione guidate dall’intelligenza artificiale. La simulazione è sufficientemente affidabile da poter essere utilizzata come base per agire.

Infrastruttura per città intelligenti basata sull’intelligenza artificiale: come funziona nella pratica

La prossima generazione di infrastrutture intelligenti nelle città intelligenti è progettata secondo principi diversi rispetto alla precedente. È volutamente distribuita anziché centralizzata, poiché l’esperienza ha dimostrato che un unico punto di guasto in un sistema centralizzato può mettere fuori uso servizi fondamentali in un’intera città, dalla gestione del traffico alla misurazione del consumo idrico.

Ove possibile, è ospitato in locale: i comuni attribuiscono grande importanza alla sovranità dei dati e i costi del cloud sono aumentati in modo sostanziale. Inoltre, funziona in tempo reale: le reti IoT 5G, ormai diffuse nella maggior parte delle grandi città di tutto il mondo, supportano cicli decisionali che coinvolgono contemporaneamente migliaia di sensori connessi.

Un esempio concreto: monitoraggio in tempo reale degli incidenti stradali

Uno degli esempi più evidenti di come ciò funzioni già nella pratica è una rete di segnalatori di emergenza in tempo reale che copre tutta la Spagna, che opera grazie alla connettività IoT di Tele2, che monitora in tempo reale gli incidenti stradali su tutto il territorio nazionale. I servizi di emergenza vengono allertati e indirizzati sul posto immediatamente.

Si tratta di un caso d’uso relativamente limitato, ma illustra bene il principio: i dati raccolti dai dispositivi IoT vengono elaborati immediatamente, innescando un’azione senza alcun intervento manuale. Questo ciclo, applicato ai sistemi idrici, al monitoraggio della qualità dell’aria, alle reti energetiche e alla gestione del traffico, rappresenta la città “nativa dell’IA” in piena operatività.

Perché i governi stanno prestando ora grande attenzione alla tecnologia delle città intelligenti

L’urgenza presenta una dimensione quantitativa che spesso viene trascurata nel dibattito sulla tecnologia. Le popolazioni urbane hanno raggiunto livelli storici, pur disponendo di infrastrutture progettate per densità demografiche tipiche degli anni ’60. Le inefficienze operative nei sistemi cittadini costano oggi alle economie fino al 4% del PIL. E il costo dell’inazione sta aumentando più rapidamente del costo dell’azione.

Allo stesso tempo, la tecnologia è diventata accessibile: i sensori sono economici, l’IA non è più una voce di bilancio riservata alle grandi imprese e le reti sono sufficientemente veloci. Le Nazioni Unite hanno lanciato un quadro di governance formale per il “Cityverse” — la versione della vita urbana potenziata dall’IA e dotata di gemello digitale che sta passando dal concetto all’agenda politica. Oltre 200 delegati governativi hanno partecipato al CES 2026 per confrontarsi con le infrastrutture urbane basate sull’intelligenza artificiale — non per turismo, ma per definire ciò che devono regolamentare, appaltare e realizzare.

Le città che adotteranno per prime le tecnologie delle città intelligenti saranno molto difficili da raggiungere

La “città intelligente” non è mai stata una cattiva idea: era una buona idea che è stata implementata prima che esistesse il livello operativo. Ora quel livello operativo esiste.

Le città e i team che si occupano di infrastrutture che riconosceranno tempestivamente questa distinzione — e realizzeranno sistemi IoT nativi per l’IA anziché limitarsi a sovrapporre l’IA alle dashboard esistenti — otterranno vantaggi cumulativi in termini di costi energetici, sicurezza pubblica, qualità del servizio ed efficienza operativa che chi agirà con maggiore lentezza avrà grandi difficoltà a colmare.

Punti chiave

Il concetto di “città intelligente” non era sbagliato: era semplicemente prematuro. I dati dei sensori sono sempre esistiti. La novità sta nella capacità di agire in base a essi in modo autonomo, in tempo reale, senza che un essere umano intervenga in ogni ciclo decisionale. Questo cambiamento trasforma ciò che le infrastrutture urbane sono effettivamente in grado di fare.

Le città “native per l’IA” rappresentano un problema di progettazione della connettività tanto quanto un problema di software. Architettura distribuita, cicli di sensori in tempo reale, gemelli digitali con precisione al 100%: nulla di tutto ciò può funzionare senza una rete in grado di trasmettere grandi volumi di dati in modo affidabile, a bassa latenza e su migliaia di endpoint contemporaneamente. La velocità dell’intelligenza artificiale nelle città intelligenti dipende interamente dalla velocità della connettività su cui si basa.

I volumi di dati stanno aumentando, non si stanno stabilizzando. Ogni nuovo sensore, ogni ciclo decisionale autonomo, ogni gemello digitale aggiunto al sistema di una città aumenta il carico che la rete deve gestire. La capacità di connettività e l’affidabilità sono requisiti progettuali fondamentali per ogni progetto di città intelligente, non un punto di partenza già risolto.

L’infrastruttura necessaria per le prime applicazioni è già disponibile. La rete di segnalatori di emergenza in tempo reale diffusa in tutta la Spagna — che si avvale della connettività IoT di Tele2, monitora gli incidenti stradali in tempo reale e indirizza automaticamente i servizi di emergenza — è un esempio concreto di come si presenta nella pratica il modello di città “AI-native”. Il suo ambito di applicazione è limitato, ma l’approccio alla base non lo è.

Man mano che le implementazioni delle smart city e dell’IoT passano a un funzionamento basato sull’intelligenza artificiale, la connettività diventa fondamentale. Vuoi sapere in che modo Tele2 IoT può supportare la tua implementazione? Contattaci.