Smart city: come decidere cosa finanziare quando tutto sembra importante

C’è un momento, in ogni città, in cui il tavolo si riempie di proposte: comunità energetiche e smart grid, piattaforme dati urbani, raccolta rifiuti “intelligente”, digital twin, telemedicina territoriale.

Tutte idee sensate, tutte urgenti. Il problema non è inventarle, ma metterle in fila. Chi finanziare per primo? E in base a cosa, quando i criteri sono molti e spesso si contraddicono?

Smart city: metodo STEEP + logica fuzzy per prioritizzare gli investimenti

Lo studio "A strategic sustainability framework for smart city investment prioritization. Sustainable Cities and Society" di Yildirim, Ayyildiz e Aydin prova a rispondere con un approccio che non si limita a sommare pareri: costruisce un percorso decisionale che mette ordine nell’incertezza e la usa a proprio vantaggio.

La chiave è una combinazione tra logica fuzzy intuizionista e metodi di decisione multicriterio. Tradotto: invece di forzare gli esperti a giudizi netti (“alto”, “basso”), il metodo accetta che ci sia esitazione—e la misura. Poi trasforma quelle esitazioni in numeri e, passo dopo passo, restituisce una classifica di priorità.

Il punto di partenza è una cornice di criteri ampia ma leggibile: STEEP—sociale, tecnologico, economico, ambientale, politico-istituzionale.

È una griglia che somiglia al modo in cui ragioniamo davvero quando pianifichiamo la città: impatto sulle persone, maturità e interoperabilità delle soluzioni, sostenibilità economico-finanziaria lungo il ciclo di vita, effetti su clima e risorse, allineamento a norme e tempi autorizzativi.

Niente sofismi: sono le domande che ci facciamo in ufficio ogni giorno, solo portate a metodo.

La novità sta in due mosse collegate.

La prima si chiama IF-SWARA: è una procedura che fa lavorare gli esperti sui pesi dei criteri.

Non tutti valgono uguale in ogni città o in ogni stagione politica; e non è realistico pensare che un tecnico sia sempre sicuro al cento per cento del proprio giudizio. Qui la logica fuzzy intuizionista entra in gioco: ogni valutazione non è un sì/no, ma una terna che include anche quanto siamo incerti.

Questo rende il peso dei criteri meno arbitrario e più aderente alla realtà.

La seconda mossa è IF-CODAS: una volta stabiliti i pesi, si mettono in riga i progetti calcolando quanto si allontanano dalla “soluzione peggiore”. È un’idea semplice: più un progetto è lontano dal profilo di alternativa “negativa” (quella che performa male su quasi tutto), più merita priorità.

Anche qui, l’incertezza non viene ignorata ma modellata, evitando di far dipendere tutto da un singolo numero categorico.

Il caso applicativo raccontato dagli autori è eloquente: in cima alla classifica finisce l’implementazione di Smart Grid, seguita dalla gestione rifiuti avanzata; la sanità smart scivola in fondo. Non perché non sia importante—anzi, ha un valore sociale evidente—ma perché porta con sé complessità di governance, sfide di privacy e interoperabilità, e un profilo CAPEX/OPEX che, in molti contesti, pesa più dei benefici attesi nel breve periodo.

La smart grid, al contrario, combina impatto ambientale immediato (energia risparmiata, CO₂ evitata), benefici economici misurabili e tecnologie relativamente mature. In altre parole: spunta più caselle, con meno incognite.

Occorre essere onesti: non esiste una classifica universale.

Cambiano i pesi, cambia l’ordine. Se un’amministrazione decide di alzare la priorità su equità sanitaria o inclusione digitale, è plausibile che un progetto di telemedicina risalga posizioni. Ed è giusto così. Il merito del framework non è congelare il futuro in un numero, ma rendere trasparente come e perché le priorità cambiano.

La sezione di sensitività proposta dagli autori serve proprio a questo: mostrare cosa succede al ranking se modifichiamo i pesi del 10–20%, se cambiamo qualche indicatore, se aggiorniamo i dati.

Immaginiamo una scena concreta. Siamo in giunta, o in un board multi-attore con Comune, utility e azienda sanitaria. Sul tavolo ci sono sei alternative. Si concordano i criteri STEEP, si definiscono indicatori misurabili (non etichette vaghe), si spiega al panel come funziona la scala fuzzy: quando un esperto dice “alto, ma dipende”, quel “dipende” diventa un grado di esitazione anziché un imbarazzo. Si pesano i criteri in due giri, cambiando l’ordine per evitare effetti di trascinamento. Poi si fa girare l’algoritmo di ranking e si guarda il risultato insieme, con la sensibilità pronta. Non è un oracolo, è una conversazione informata: perché la smart grid sale? quali prerequisiti servono per non far naufragare la telemedicina? quanto pesano davvero i tempi autorizzativi su quel progetto di waste 4.0?

Per chi progetta, il messaggio è chiaro: portate evidenze. Interoperabilità dichiarata e verificabile, analisi LCC completa, indicatori ambientali robusti, rischi di lock-in esplicitati.

Per chi gestisce, il framework aiuta a legare la priorità d’investimento ai vincoli normativi (GDPR, NIS2, tassonomia UE, CSRD) e a impostare KPI di monitoraggio che non siano un esercizio di stile: CO₂ evitata, uptime dei servizi, scostamenti CAPEX/OPEX, soddisfazione utenti, adozione di standard aperti.

Per gli urbanisti, la forza è politica nel senso alto del termine: si connettono gli obiettivi di piano con scelte di spesa rendicontabili, si esplicitano i compromessi tra equità, clima, tempi e bilancio.

Gli Autori sollevano però un allarme, un avvertimento. Metodi come SWARA possono soffrire di bias d’ordine: se sempre lo stesso criterio viene discusso per primo, tende a pesare di più. Gli autori suggeriscono—giustamente—di randomizzare la sequenza e di lavorare su due o tre round per stabilizzare i pesi. E le scale di giudizio vanno concordate a monte, spiegando bene come interpretare quell’esitazione che spesso è il segnale più prezioso di un esperto onesto.

A questo punto la domanda diventa pratica: quanto è “pesante” mettere in campo questo approccio? Meno di quanto sembri. La parte più impegnativa non è il calcolo, ma la preparazione: definire bene i criteri, scegliere indicatori verificabili, raccogliere dati affidabili. Una volta a regime, il processo si presta a un ri-ranking annuale: aggiorni i dati (consumi, emissioni, costi, performance), rifai una rapida sensibilità, verifichi se la scala delle priorità tiene o se va aggiustata. È così che il metodo smette di essere un esercizio teorico e diventa governo della transizione.

In definitiva, lo studio non propone l’ennesimo “indice di smartness”, ma un modo chiaro di decidere: riconoscere che l’incertezza esiste, portarla dentro il modello, far emergere le preferenze, documentare i compromessi.

Se la smart grid finisce spesso davanti è perché oggi media bene tra impatto, coerenza regolatoria e maturità tecnologica. Domani, con pesi diversi o con nuove evidenze, potrebbe cambiare. L’importante è poterlo spiegare—e rifarlo—senza ricominciare ogni volta da zero.

Due sguardi per decidere: topografico e prospettico

Mi si consentono all’ultimo commento che nasce da una lettura che ho di recente fatto.

Nel libro La città scritta, Stefano Boeri richiama la necessità di due visioni complementari: azimutale (dall’alto, topografica) e laterale (a quota suolo, prospettica). È lo stesso doppio sguardo che serve quando progettiamo un quartiere o un edificio: la mappa per orientarsi e l’esperienza per capire come si vive davvero quel luogo.

Questo lavoro sulla priorità degli investimenti smart city porta quella lezione dentro il metodo. La griglia STEEP è la nostra vista azimutale: una mappa ordinata di criteri—sociali, tecnologici, economici, ambientali, politico-istituzionali—che impedisce di perdere l’insieme. La logica fuzzy intuizionista è la vista prospettica: ammette l’esitazione degli esperti, restituisce profondità ai giudizi, evita il feticismo del numero esatto quando il contesto è incerto.

IF-SWARA è l’atto con cui decidiamo “da dove guardare” (i pesi: ciò che in questa fase conta di più); IF-CODAS misura quanto ogni alternativa si allontana dalla soluzione peggiore, traducendo quel doppio sguardo in una scelta ordinata e motivata.

Ricordo al lettore che la città scritta di Stefano Boeri è un saggio che intreccia urbanistica, letteratura e memoria, rileggendo il pensiero di tre opere cardine del 1966: L’architettura della città di Aldo Rossi, Il territorio dell’architettura di Vittorio Gregotti e Il significato delle città di Carlo Aymonino. Attraverso mappe, testi e visioni, Boeri esplora come raccontare e progettare lo spazio urbano, unendo sguardi topografici e prospettici per comprendere la città nella sua dimensione fisica, sociale e simbolica, e orientarne la trasformazione futura.

Riferimento
Yildirim, B., Ayyildiz, E., & Aydin, N. (2025). A strategic sustainability framework for smart city investment prioritization. Sustainable Cities and Society, 106705. Advance online publication. https://doi.org/10.1016/j.scs.2025.106705