Switc, startup italiana specializzata in soluzioni di intelligenza artificiale per la mobilità e la logistica urbana, presenta il Mobility Data Maturity Index, il primo indice che analizza e classifica la disponibilità di dati pubblici relativi alla mobilità nelle principali capitali europee. L’obiettivo: rendere più efficienti le Smart Cities, ottimizzare flotte e trasporti e migliorare la pianificazione dei servizi urbani attraverso dati standardizzati, integrazione intelligente e AI predittiva.
L’ecosistema della Mobility as a Service (MaaS) è spesso caratterizzato da dati frammentati, standard disomogenei e feed mancanti. In questo contesto, la disponibilità di informazioni aperte tramite feed GBFS e GTFS diventa decisiva per ridurre congestione, ottimizzare le flotte e offrire servizi più aderenti alla domanda reale.
Grazie ai nuovi strumenti di AI, oggi è possibile trasformare grandi quantità di dati in insight predittivi, simulazioni e analisi in tempo reale. Tuttavia, avverte Switch, l’accesso ai dati rimane una sfida cruciale: senza infrastrutture digitali solide, l’intelligenza artificiale non può esprimere il suo pieno potenziale.
I risultati dello studio: le città più avanzate
La ricerca condotta da SWITCH mostra che oltre 20 capitali europee hanno già reso pubblici feed GTFS, mentre circa la metà dispone anche di feed GBFS per micromobilità e veicoli condivisi.
Le città più mature dal punto di vista della disponibilità e qualità dei dati sono:
- Copenhagen
- Berlino
- Parigi
- Madrid
- Helsinki
Queste capitali non solo mettono a disposizione feed completi e aggiornati, ma spesso includono anche dati storici e integrazioni con diversi operatori, creando un contesto ideale per l’uso avanzato dell’AI.
I quattro livelli del Mobility Data Maturity Index
Il Mobility Data Maturity Index classifica le città europee in quattro categorie di maturità:
Livello 0: città senza dati GTFS/GBFS
Esempi: Monaco, San Marino, Belgrado
Sono città dove la pianificazione della micromobilità è agli inizi. L’assenza di feed richiede agli operatori di affidarsi a dati alternativi (OSM, meteo, POI, dati demografici) per lanciare servizi predittivi, con rischi più elevati ma anche opportunità di primo ingresso.
Livello 1: città emergenti
Esempi: Bucarest, Sofia, Atene
Qui uno o due feed — spesso solo GTFS — offrono un primo livello di visibilità. L’AI consente analisi strategiche per simulare scenari di pricing, posizionamento flotte e valutare il ritorno sugli investimenti.
Livello 2: ecosistemi con prevalenza di GTFS
Esempi: Varsavia, Lisbona, Amsterdam
La presenza diffusa di dati GTFS è un buon punto di partenza, ma la scarsità di feed GBFS limita l’orchestrazione multimodale. L’introduzione di nuovi feed può portare queste città a un livello superiore di maturità, abilitando bilanciamento in tempo reale e gestione più efficiente delle flotte.
Livello 3: ecosistemi maturi
Esempi: Copenhagen, Berlino, Parigi, Madrid, Helsinki, Roma
Si tratta di capitali con feed completi, storici consolidati e numerosi operatori integrati. Sono i contesti ideali per applicazioni AI avanzate: simulazioni multimodali, previsioni di traffico, studi di accessibilità e valutazione dell’impatto delle politiche urbane.
Switch: “L’intelligenza predittiva come nuovo motore della mobilità urbana”
“La vera sfida non è la frammentazione dei dati, ma la capacità di trasformare questa materia prima in intelligenza predittiva”, sottolinea Matteo Forte, CEO e Founder di Switch.
“Con Urban CoPilot e Urbiverse integriamo feed multipli, dati alternativi e simulazioni AI per fornire insight operativi e strategici che migliorano efficienza, sostenibilità ed esperienza utente in tutte le città europee”.
La società ha già elaborato oltre 5 milioni di corse in diversi Paesi, dimostrando come l’intelligenza artificiale possa: ridurre i costi operativi delle flotte, prevedere la domanda di mobilità, ottimizzare i percorsi, aumentare la sostenibilità ambientale grazie a un uso più efficiente delle risorse.
La startup, sostenuta da un round pre-seed da 946.000 euro, collabora con città come Torino, Bologna e Roma, oltre che con operatori di micromobilità, car sharing, logistica e gestione flotte in tutta Europa.
I livelli delle capitali europee in sintesi
Livello 3 (maturi): Copenhagen, Berlino, Parigi, Madrid, Helsinki, Vienna, Dublino, Oslo, Luxembourg, Bruxelles, Berna, Bratislava, Budapest, Ljubljana, Londra, Praga, Roma, Tirana
Livello 2: Varsavia, Tallinn, Lisbona, Riga, Reykjavik, Vilnius, Stoccolma, Amsterdam
Livello 1: Bucarest, Sofia, Zagabria, Atene, Chisinau, La Valletta, Nicosia, Sarajevo
Livello 0: Podgorica, Skopje, Monaco, San Marino, Belgrado, Kiev, Andorra la Vella
***
CONTINUA A LEGGERE SU BUSINESSMOBILITY.TRAVEL
Per non perderti davvero nulla seguici anche su LinkedIn, Instagram e TikTok
