AI, la nuova alleata del trasporto pubblico

Tecnologie e applicazioni reali nelle reti di trasporto

L’intelligenza artificiale sta entrando in modo sempre più strutturato nell’operatività quotidiana e il trasporto pubblico non fa eccezione. Secondo il Knowledge Brief dell’UITP e analisi recenti sulla trasformazione digitale della mobilità, l’AI sta già producendo risultati misurabili su accessibilità, sicurezza, qualità del servizio ed efficienza operativa, grazie all’uso combinato di Large Language Models, video analytics e modellazione predittiva.

Dall’informazione al passeggero alla sicurezza: dove l’AI sta già cambiando il trasporto pubblico
Sul fronte dell’informazione al passeggero, i modelli linguistici rendono la comunicazione più continua e inclusiva.
A Singapore l’avatar digitale SiLViA traduce annunci vocali e testuali nella lingua dei segni in tempo reale.
In Svizzera PostBus utilizza sistemi cloud basati su AI per generare annunci automatici multilingue, aggiornati dinamicamente in base a eventi pianificati o imprevisti.
Negli Stati Uniti la Chicago Transit Authority ha introdotto un chatbot evoluto capace di gestire la maggior parte delle richieste informative dei passeggeri, ampliando progressivamente le funzioni di recupero e generazione dei contenuti.
In Italia si segnala Velvet, chatbot open source per il trasporto pubblico regionale, in grado di fornire informazioni in tempo reale su orari, variazioni di servizio e condizioni operative, mostrando come modelli specialistici possano rafforzare il rapporto tra amministrazioni, operatori e cittadini.

Parallelamente, la video analytics sta trasformando la videosorveglianza in sistemi intelligenti di monitoraggio e supporto decisionale.
L’AI viene impiegata per rilevare stanchezza dei conducenti, individuare guida rischiosa, monitorare angoli ciechi e prevenire incidenti, come nelle flotte di autobus di Singapore.
In altri contesti le telecamere intelligenti aiutano a contrastare l’evasione tariffaria in tempo reale, come a Barcellona, oppure a individuare intrusioni non autorizzate nei tunnel ferroviari, come nelle sperimentazioni della Metropolitan Transportation Authority di New York.
A Sofia un modello di visione artificiale “leggero” è stato usato per classificare l’occupazione dei mezzi senza sensori aggiuntivi, indicando un percorso scalabile e a basso impatto per la gestione delle flotte.

Governance e capacità istituzionale: cosa serve per trasformare l’AI in benefici strutturali
La modellazione predittiva è uno degli ambiti a maggiore valore strategico: algoritmi di machine learning, alimentati da dati storici e in tempo reale, permettono di anticipare eventi critici, ottimizzare risorse e migliorare l’affidabilità del servizio.
In Marocco sistemi predittivi sono stati usati per ottimizzare lo stile di guida correlando telemetria con traffico, carico passeggeri e meteo, ottenendo riduzioni significative di consumi ed errori operativi.
In Spagna piattaforme basate su AI gestiscono in modo intelligente la ricarica delle flotte di autobus elettrici, riducendo i costi energetici e prolungando la vita delle batterie.
Ad Amburgo software predittivi per la gestione del traffico consentono di stimare in anticipo l’impatto di incidenti e cantieri sulla rete e supportano decisioni operative in tempo reale.

In questi casi l’AI cessa di essere una semplice e mera applicazione isolata, arrivando ad essere un insieme di strumenti integrati in ecosistemi digitali complessi, basati su grandi volumi di dati eterogenei e crescente interoperabilità tra sistemi.
Per le amministrazioni e i decisori pubblici, questa evoluzione apre opportunità e responsabilità su governance, competenze e quadro normativo.
L’AI Act, entrato in vigore nel 2024, definisce il perimetro dei sistemi ad alto rischio, includendo applicazioni legate alla guida autonoma e alla gestione del traffico, con requisiti di sicurezza, trasparenza e supervisione umana.
Si affiancano le tutele del GDPR e le iniziative europee sugli spazi comuni dei dati, fondamentali per sviluppare soluzioni efficaci tutelando diritti e fiducia nei sistemi digitali.

Per trasformare la tecnologia in benefici strutturali servono investimenti nella qualità dei dati, nella formazione e nella capacità istituzionale di governare sistemi complessi. Senza una strategia chiara di integrazione tra tecnologia e pianificazione, il rischio è adottare strumenti avanzati senza riuscire a tradurli in vantaggi duraturi per i territori.