Il Comune di Milano ha censito 44 progetti di intelligenza artificiale, di cui 9 già operativi. Dal Manifesto per l’AI ai servizi digitali, dal verde urbano alla governance, il caso milanese mostra un cantiere pubblico avanzato ma ancora segnato da sfide normative, organizzative e culturali.

Quarantaquattro progetti d'intelligenza artificiale censiti. Nove operativi. Se leggete questo dato senza contesto, la prima reazione è quasi inevitabile: ecco un’altra Pubblica Amministrazione che annuncia e non fa, che conta i progetti sulla carta e poi li lascia fermi in un cassetto. La narrativa è talmente nota che il cervello la completa da solo, prima ancora di aver letto i dettagli.

Peccato che questa volta il dato racconti qualcosa di diverso. Qualcosa che, se lo guardate con attenzione, vale la pena capire.

Il Comune di Milano ha appena completato una delle ricognizioni più sistematiche che una grande città italiana abbia fatto sul proprio portafoglio di iniziative AI. Non solo le proprie: anche quelle delle partecipate, A2A in testa. Il risultato, 44 progetti di cui 9 già operativi, non è il segno di una PA lenta. È la fotografia di un cantiere aperto, con impalcature visibili e qualche piano già abitato.

La differenza, come sempre, è nell’occhio di chi guarda.

Un Manifesto per l’uso dell’intelligenza artificiale

C’è un gesto che molte amministrazioni saltano perché sembra teorico, filosofico, poco pratico: Prima di fare, definire i principi. Il Comune di Milano ha scelto di non saltarlo. Ha costruito un Manifesto per l’uso dell’intelligenza artificiale, lo ha condiviso con le università, le imprese e le partecipate che fanno parte del Board della città, e lo ha reso pubblico durante la Milano Digital Week 2025.

Non un documento di marketing, non un comunicato stampa travestito da strategia. Un atto di governance.

Vale la pena leggere cosa dice, e non liquidarlo con un “ovvio” o un “già sentito”. Il Manifesto parte da un riconoscimento preciso: l’IA trasforma profondamente la società, e una Pubblica Amministrazione che la usa ha una responsabilità specifica nei confronti dei cittadini. Da qui derivano sei impegni concreti:

Sei principi che, presi insieme, definiscono una posizione. Non “usiamo l’AI perché è il futuro”, non “usiamo l’AI perché ci sono fondi disponibili”. Ma: “usiamo l’AI per questi scopi precisi, con questi vincoli precisi, e ci impegniamo a renderlo misurabile”.

Principi prima dei progetti

Questo ordine di operazioni, principi prima di progetti, è raro in Italia. Molto raro. La maggior parte delle amministrazioni fa il percorso inverso: si trova con un fornitore che propone qualcosa di interessante, si parte con una sperimentazione, e poi, se qualcuno fa una domanda scomoda, si cerca una risposta etica ex post. Milano ha deciso di invertire la sequenza. È un dettaglio che non si vede nei numeri, ma che cambia tutto nel metodo.

Torniamo al dato di partenza, perché merita una lettura più attenta.

Dei 44 progetti censiti, 14 fanno capo direttamente al Comune, 21 sono di A2A e il resto coinvolge altre partecipate. Nove sono già operativi. In percentuale: circa il 20%.

Nel contesto della PA italiana, questa percentuale va letta con un filtro che normalmente non si usa: quanti enti hanno fatto una ricognizione sistematica di quanti progetti AI esistono nel proprio ecosistema? La risposta, se la cerchi, è scomoda. La maggior parte non lo sa. Non perché i progetti non ci siano, ma perché nessuno li ha mai contati, classificati, messi in un registro.

Milano li ha contati. E già questo è un passo avanti rispetto a chi non sa nemmeno da dove cominciare.

I progetti operativi

Il 20% di operativi, non è necessariamente un valore basso. È basso se lo confronti con un’azienda tech privata, dove i cicli di sviluppo sono più rapidi e i vincoli normativi più limitati. Ma nella PA, con i processi di approvvigionamento, i requisiti di compliance, la necessità di formare il personale e il tempo che serve per far sedimentare una nuova modalità operativa, passare dall’idea al progetto funzionante è un percorso che raramente si misura in settimane. Si misura in mesi.

I 9 operativi, dunque, non sono un flop. Sono il segnale che il cantiere non è solo sulla carta.

Il cantiere del verde urbano

Veniamo a ciò che sta succedendo davvero. Perché nei progetti specifici si capisce meglio cosa significa, concretamente, “AI per un Comune”.

Tre dei progetti più interessanti riguardano la gestione dello spazio urbano. Il primo usa immagini satellitari per il change detection: confrontando le riprese nel tempo, l’algoritmo identifica le variazioni nel database topografico della città, riducendo il lavoro manuale di aggiornamento. Il secondo, chiamato IA StreetSmart, riconosce oggetti urbani come dehors e passi carrai anche quando sono parzialmente coperti o oscurati, supportando i controlli sul territorio.

Il terzo è probabilmente il più sofisticato, e anche il più elegante nella sua impostazione. Si chiama AI Digital Green Twin, e riguarda i 30.000 alberi di Milano.

Con tecnologia LIDAR, cioè scansione laser tridimensionale, e algoritmi di machine learning, il progetto mappa la canopia di ogni albero, costruendo una replica digitale del verde urbano. Questa replica non è solo un’immagine: è collegata a sensoristica che monitora in tempo reale lo stato di salute degli alberi, la densità fogliare, il rischio di cedimenti. Risultato: manutenzione predittiva invece di reattiva, valutazione degli impatti ecologici degli alberi in termini quantitativi, pianificazione urbana basata su dati reali invece che su stime.

È un esempio di come l’AI, quando è applicata a un problema concreto con dati di qualità, smette di essere una promessa e diventa uno strumento. Il verde urbano non è un tema sexy nei convegni sull’inn