Entro il 2050, il 70% della popolazione mondiale vivrà in città, e questo dato imponente rende la pianificazione urbana sempre più complessa. Di conseguenza, i pianificatori stanno ricorrendo alla tecnologia, e più recentemente all’intelligenza artificiale generativa, per progettare, analizzare e sviluppare aree sovraffollate.

Gli entusiasti immaginano un futuro in cui i pianificatori urbani utilizzano l’AI per esaminare proposte di sviluppo, analizzare modifiche urbanistiche e creare nuovi piani regolatori o ottimizzare quelli esistenti.

In un recente caso studio, i professori del Virginia Tech hanno impiegato l’AI generativa per valutare la “walkability” (facilità di percorrere a piedi) di un’area, utilizzando strumenti di AI per analizzare immagini e identificare elementi dell’ambiente costruito come panchine, lampioni e marciapiedi. Se l’AI può assumere compiti semplici ma dispendiosi in termini di tempo, i pianificatori urbani potrebbero dedicarsi a problemi più complessi come l’edilizia abitativa accessibile, il cambiamento climatico e il declino del settore degli uffici.

Le sfide dell’IA generativa in urbanistica

L’integrazione dell’AI generativa nella digitalizzazione della pianificazione urbana, nota anche come PlanTech, non è priva di sfide. La domanda chiave rimane: l’intelligenza artificiale può offrire abbastanza valore da giustificarne l’uso?

I costi di costruzione e gestione delle infrastrutture di AI sono enormi, sia in termini economici che ambientali. Se l’AI generativa è in grado di risolvere solo problemi minori, non quelli maggiori, i comuni potrebbero mettere in dubbio la validità di questi investimenti. Inoltre, dato il complicato rapporto storico dell’urbanistica con le disuguaglianze, i pianificatori sono particolarmente sensibili al rischio che dati di addestramento distorti generino modelli di IA altrettanto distorti.

I progressi tecnologici hanno migliorato le città?

Nonostante i grandi guadagni in efficienza raggiunti con il PlanTech, questa tecnologia viene talvolta percepita come parte di un insieme di applicazioni “cool” ma superficiali, che migliorano alcuni aspetti della vita urbana senza affrontare problemi reali come le crisi sanitarie o i costi crescenti delle abitazioni.

Uno dei primi tentativi di integrare tecnologie avanzate nella pianificazione urbana moderna è stato l’avvento delle “smart cities” nei primi anni 2000. Le città intelligenti utilizzano tecnologie dell’informazione e della comunicazione (ICT), come l’imaging 3D e il information modeling, per migliorare i servizi urbani. San Francisco, ad esempio, ha implementato un sistema di gestione dei rifiuti intelligente che utilizza sensori e dispositivi connessi per ottimizzare la raccolta e lo smaltimento.

Tuttavia, sebbene l’uso della tecnologia nelle città intelligenti abbia portato a guadagni in efficienza, non è chiaro se questo si traduca in un miglioramento della qualità della vita per i cittadini. Dopo la pandemia di COVID-19, gli studiosi hanno analizzato se le città più “intelligenti” avessero gestito meglio la crisi sanitaria. I risultati hanno mostrato che le città meglio classificate secondo gli indicatori delle smart cities non hanno necessariamente gestito la pandemia in modo più efficace.

Inoltre, c’è il rischio che il focus delle smart cities su modelli e algoritmi svantaggi quegli aspetti della vita urbana che non sono facilmente misurabili in termini quantitativi.

L’innovazione più recente: i “digital twins”

Un’ondata più recente di innovazione tecnologica nella pianificazione urbana riguarda i digital twins (gemelli digitali), modelli virtuali in tempo reale di aree urbane, che vanno da un edificio a un’intera città. Proprio come la NASA utilizza simulatori digitali per addestrare gli astronauti, questi strumenti consentono ai pianificatori urbani di testare progetti e piani di utilizzo del suolo prima della loro implementazione.

I comuni possono utilizzare i gemelli digitali per esplorare l’impatto di disastri naturali, come inondazioni centenarie o eventi di calore estremo, e sviluppare risposte appropriate. Attraverso i digital twins, è possibile modellare nuovi edifici o regioni e testarli in diversi scenari prima che lo sviluppo effettivo venga realizzato.

Nonostante il loro potenziale, ci sono ostacoli alla loro adozione su larga scala. Tra le sfide più significative vi sono la difficoltà di sviluppare e mantenere una simulazione di digital twin. Questi strumenti richiedono enormi quantità di dati, spesso provenienti da fonti diverse e formati incompatibili. Più grande e complessa è l’area simulata, più difficile diventa integrare tutti i dati necessari e mantenerli aggiornati. Inoltre, come per le smart cities, non tutti gli aspetti della vita urbana possono essere quantificati e inseriti in un modello.

Il ruolo del capitale umano

Il mercato degli strumenti tecnologici avanzati per la pianificazione urbana è destinato a crescere, come già avvenuto con lo sviluppo dell’AI. Tuttavia, queste tecnologie non sostituiranno i pianificatori urbani.

I pianificatori non sono semplicemente tecnocrati: sono chiamati a migliorare la vita dei cittadini, il che richiede un approccio multidisciplinare che includa non solo aspetti tecnici delle decisioni sull’uso del suolo, ma anche scienze sociali, etica e salute pubblica. La professione dovrà affrontare ulteriori interruzioni tecnologiche in futuro. Per rimanere rilevante, dovrà abbracciare la complessità e non accontentarsi di guadagni di efficienza a breve termine.

Questo articolo proviene dalla Johns Hopkins University, sponsor di Fortune Brainstorm Health. Seydina Fall è la direttrice del programma accademico del programma MS in Real Estate and Infrastructure presso la Johns Hopkins Carey Business School. La versione completa è disponibile su Fortune.com