La complessità urbana contemporanea non si governa raccogliendo una quantità sempre maggiore di dati, ma selezionando dati pertinenti, verificabili e collegati a decisioni concrete.

Un’amministrazione può disporre di migliaia di informazioni sul territorio e continuare a essere incapace di intervenire efficacemente, se quei dati non rispondono a una domanda precisa, non provengono da fonti affidabili e non sono associati a un responsabile.

È questo il problema affrontato dalla Matrice KPI e Governance, uno dei moduli operativi della visione Smart Polis Policentrica, formulata a partire dal 2019 attraverso le attività di ricerca e divulgazione di SmartCityProject.it. Il quadro generale dell’architettura informativa del modello è stato illustrato nel precedente articolo Smart Polis Policentrica – Architettura dei Dati Territoriali, al quale questo contributo si collega sviluppando in modo specifico il rapporto tra metriche, KPI, responsabilità e decisioni di governance.

La matrice trasforma metriche, indicatori e dashboard da semplici strumenti tecnici in leve strategiche di governo del territorio. Il suo principio centrale è chiaro: ogni fenomeno rilevante deve essere collegato a un indicatore, ogni indicatore a una fonte dati e ogni scostamento a un soggetto responsabile dell’azione correttiva.

Perché serve una nuova architettura metrica

Un progetto tradizionale ha un inizio, una durata e una conclusione. Può quindi essere valutato principalmente attraverso la relazione tra tempi, costi, qualità e risultati prodotti.

Un territorio, invece, non termina. È un sistema dinamico nel quale convivono esigenze ambientali, economiche, sociali, infrastrutturali e sanitarie che possono anche entrare in conflitto tra loro.

Una città può, per esempio, perseguire contemporaneamente obiettivi differenti:

• aumentare la produttività senza peggiorare la qualità ambientale;
• digitalizzare i servizi senza escludere le persone con minori competenze tecnologiche;
• sviluppare nuove infrastrutture senza compromettere il paesaggio;
• incrementare la sicurezza senza ridurre la libertà e la privacy dei cittadini;
• favorire la crescita economica mantenendo accessibili i servizi essenziali.

Per governare questa complessità, la tradizionale relazione tra tempo, costo e qualità non è più sufficiente. La Smart Polis Policentrica richiede un’architettura metrica capace di integrare:

1. metriche mirate, progettate per descrivere fenomeni territoriali reali;
2. KPI strategici, utilizzati per orientare le decisioni e non soltanto per registrare risultati;
3. dashboard cognitive, capaci di ridurre il rumore informativo;
4. fonti dati verificabili, aggiornate con frequenza adeguata;
5. responsabilità operative, assegnate a persone, uffici o strutture chiaramente individuate.

L’obiettivo non è accumulare informazioni, ma selezionare ciò che è realmente necessario per decidere.

Come nasce la Matrice KPI e Governance

La costruzione della matrice non consiste nel prelevare indicatori da un catalogo internazionale e applicarli indistintamente a qualsiasi territorio.

Ogni KPI deve derivare da una specifica esigenza decisionale. Il processo di costruzione segue quindi una sequenza precisa.

1.  Individuazione del dominio critico

Si identifica un ambito che incide direttamente sulla qualità della vita e sul funzionamento del territorio, come:

• energia;
• ambiente;
• mobilità;
• urbanistica;
• welfare;
• sicurezza;
• economia;
• cultura;
• partecipazione civica;
• infrastrutture digitali.

2.  Definizione della variabile chiave

Per ogni dominio si individua la variabile che descrive il fenomeno da controllare.

Nel settore energetico, per esempio, può essere necessario misurare il livello di autoconsumo collettivo. Nel settore ambientale, la qualità dell’aria o il comfort microclimatico. Nell’ambito della partecipazione, il coinvolgimento effettivo dei cittadini nei processi deliberativi.

3.  Formulazione della domanda decisionale

La domanda decisionale rappresenta ciò che un amministratore, un tecnico o un responsabile deve poter comprendere osservando il dato.

Non basta chiedersi quale sia il valore di un indicatore. Occorre stabilire quale decisione quel valore debba rendere possibile.

4.  Scelta del KPI

Il KPI deve tradurre la domanda decisionale in un valore misurabile, confrontabile nel tempo e interpretabile rispetto a una soglia, a un obiettivo o a un livello di servizio atteso.

5.  Identificazione della fonte dati

La matrice stabilisce da dove proviene il dato:

• sensori IoT;
• sistemi amministrativi;
• piattaforme energetiche;
• registri sociali;
• sistemi di manutenzione;
• modelli BIM e GIS;
• Digital Twin;
• sondaggi;
• piattaforme di partecipazione;
• log dei sistemi informatici.

Devono inoltre essere definite la frequenza di aggiornamento, la qualità attesa e le modalità di verifica.

6.  Assegnazione della responsabilità

Ogni KPI viene associato a una persona, a un ufficio o a una struttura che possieda le competenze e l’autorità necessarie per intervenire.

È questo passaggio a trasformare la matrice da schema descrittivo a strumento di governance.

Il principio presenta alcune analogie con la WBS, Work Breakdown Structure, utilizzata nel project management per scomporre un progetto complesso in unità gestibili e assegnare responsabilità definite.

Nel caso della Smart Polis, tuttavia, l’oggetto non è un progetto destinato a terminare, ma un territorio che deve essere osservato, mantenuto e migliorato nel tempo.

Metriche: leggere la complessità senza ridurla a un numero

Una metrica efficace non è un dato isolato. È una lente attraverso la quale osservare una variabile critica del territorio.

Per essere utile alla governance, una metrica deve essere:

• mirata, perché riferita a un fenomeno specifico;
• contestuale, perché progettata in relazione alle caratteristiche del territorio;
• comprensibile, perché interpretabile anche dai decisori non specialisti;
• azionabile, perché collegata a una possibile decisione;
• verificabile, perché basata su fonti attendibili;
• responsabile, perché associata a un ruolo preciso.

Una metrica priva di contesto può descrivere un fenomeno, ma difficilmente permette di governarlo.

KPI: gli indicatori che orientano le decisioni

I KPI, Key Performance Indicators, non devono limitarsi a rappresentare ciò che è accaduto. Devono aiutare a comprendere se il territorio si sta avvicinando oppure allontanando dagli obiettivi stabiliti.

Di seguito alcuni indicatori utilizzabili nella Matrice KPI e Governance.

SROI – Social Return on Investment

Lo SROI stima il valore sociale generato da un investimento. Permette di confrontare il costo di un intervento con i benefici prodotti per la comunità, traducendo effetti sociali e collettivi in valori equivalenti.

Earned Value

L’Earned Value è una tecnica di project management che mette in relazione:

• lavoro pianificato;
• lavoro effettivamente completato;
• costo sostenuto.

Consente di verificare se un’opera o un programma sta rispettando tempi e costi previsti.

Indice di liquidità corrente

Misura la capacità del progetto o dell’organizzazione di sostenere le proprie obbligazioni nel breve periodo e garantire la continuità operativa dei servizi.

Efficienza degli Smart Tunnel

Valuta la capacità dei cunicoli tecnologici polifunzionali di distribuire in modo sicuro ed efficiente energia, dati, acqua, reti termiche e altri servizi infrastrutturali.

Tasso di autoconsumo della Comunità Energetica Rinnovabile

Indica la quota di energia prodotta localmente e consumata all’interno della comunità. Permette di valutare il livello di autonomia energetica del territorio.

AQI e PMV

L’Air Quality Index sintetizza la qualità dell’aria, mentre il Predicted Mean Vote stima il comfort termico percepito dalle persone.

Utilizzati insieme, permettono di valutare non soltanto le condizioni ambientali misurate, ma anche il modo in cui esse incidono sul benessere quotidiano.

F1-Score dell’intelligenza artificiale civica

L’F1-Score misura l’affidabilità di un modello predittivo bilanciando precisione e capacità di individuare correttamente i casi rilevanti.

Può essere utilizzato, per esempio, per verificare l’efficacia di sistemi di manutenzione predittiva o di individuazione automatica delle anomalie.

MTTR – Mean Time to Repair

Indica il tempo medio necessario per ripristinare un servizio o risolvere un guasto. È utile nella manutenzione di reti, impianti e strutture pubbliche.

Partecipazione e-democracy

Misura il livello di partecipazione effettiva dei cittadini alle consultazioni, alle assemblee digitali, ai bilanci partecipativi e agli altri processi deliberativi.

Indice di standardizzazione

Valuta quanto le soluzioni architettoniche, infrastrutturali e organizzative siano documentate, modulari e replicabili in altri territori.

Indice di accessibilità pedonale

Misura la possibilità di raggiungere a piedi servizi essenziali come strutture sanitarie, spazi verdi, negozi di prossimità e servizi comunitari.

Assume particolare importanza per anziani, persone con disabilità e cittadini con mobilità ridotta ed è strettamente collegato al principio della città dei 15 minuti.

Indice di benessere percepito

Rileva, attraverso strumenti standardizzati e indagini periodiche, la percezione dei residenti rispetto alla qualità dei servizi, alla coesione sociale, alla sicurezza e alla qualità della vita.

Tasso di occupazione e risoluzione dei protocolli clinico-tecnologici

Misura l’efficienza della Zona H, intesa nel modello come struttura ad alta tecnologia applicata alla salute, alla prevenzione e al supporto clinico.

Numero di incidenti di sicurezza

Registra gli eventi di sicurezza fisica o informatica rilevati in un determinato periodo.

Il dato deve essere interpretato insieme alla gravità degli eventi, ai tempi di risposta e alla capacità di prevenirne la ricorrenza.

Dashboard cognitive: progettare l’ergonomia della decisione

Una dashboard efficace non è una semplice raccolta di grafici.

È un’interfaccia cognitiva progettata in funzione di chi deve assumere una decisione. Deve mostrare le informazioni essenziali, evidenziare gli scostamenti e permettere di approfondire le cause senza sommergere l’utente con dati secondari.

Le dashboard della Smart Polis Policentrica possono essere:

• differenziate per ruolo e competenza;
• gerarchiche, con KPI principali e metriche di dettaglio;
• integrate con il Digital Twin territoriale;
• alimentate da sistemi IoT e fonti amministrative;
• collegate alla Matrice KPI e Governance;
• configurate per generare segnalazioni e livelli di attenzione;
• accessibili ai cittadini, almeno per la parte relativa ai dati pubblici.

Un Project Management Office, un urbanista, un energy manager e un responsabile ambientale non hanno bisogno della stessa interfaccia.

La dashboard deve quindi mostrare la medesima realtà territoriale da punti di vista differenti, mantenendo però una base dati condivisa e coerente.

In questo senso, la dashboard non mostra soltanto numeri: rende visibili decisioni, priorità e responsabilità.

La Matrice KPI e Governance applicata a un distretto pilota

La seguente matrice rappresenta un’applicazione progettuale e didattica a un possibile distretto pilota della Smart Polis Policentrica.

Non contiene dati realmente rilevati da un territorio già operativo. Ha la funzione di mostrare come domande decisionali, KPI, fonti dati e responsabilità possano essere organizzati in un sistema unitario.

La matrice rende il territorio leggibile come un sistema coordinato, nel quale ogni informazione è collegata a una domanda e ogni domanda a un soggetto responsabile.

I ruoli della governance

Una matrice priva di responsabili rimane un catalogo di indicatori.

La responsabilità deve essere assegnata in modo esplicito, evitando sovrapposizioni e zone grigie. Ogni ruolo deve conoscere:

• il KPI di cui risponde;
• la fonte dati utilizzata;
• la soglia di attenzione;
• le azioni che può attivare;
• le strutture con cui deve coordinarsi;
• il budget o le risorse disponibili;
• i tempi entro cui intervenire.

La responsabilità non deve però essere interpretata come isolamento.

Molti KPI richiedono un coordinamento tra competenze differenti. Un peggioramento del comfort microclimatico, per esempio, può coinvolgere il responsabile ambientale, l’urbanista, l’energy manager e il gestore del verde pubblico.

La matrice individua il responsabile principale, ma deve anche rendere visibili le relazioni operative necessarie.

Dalla matrice alla Control Room

La Matrice KPI e Governance costituisce il quadro decisionale, ma per funzionare ha bisogno di un’infrastruttura dati aggiornata.

È qui che entrano in gioco il Digital Twin e le Control Room specialistiche.

Il Digital Twin è una rappresentazione digitale dinamica del territorio, alimentata da dati reali e capace di:

• mostrare lo stato delle infrastrutture;
• rappresentare fenomeni ambientali ed energetici;
• simulare scenari;
• confrontare alternative progettuali;
• anticipare criticità;
• valutare gli effetti di una decisione prima della sua applicazione.

Le Control Room specialistiche raccolgono e interpretano dati relativi a specifici domini, come ambiente, mobilità, energia o sicurezza.

Non costituiscono necessariamente il vertice della governance. Sono moduli tecnici che alimentano un sistema decisionale più ampio.

Un esempio di infrastruttura specialistica è rappresentato dalla Control Room ambientale regionale di ARPA Sicilia, che può fornire dati oggettivi sulle matrici ambientali e sul territorio.

Nel modello Smart Polis Policentrica, tali informazioni vengono integrate con dati urbanistici, energetici, infrastrutturali, sociali e amministrativi.

Il Digital Twin non sostituisce la decisione politica o tecnica. Permette di renderla più informata, trasparente e verificabile.

Come si interpreta un KPI: tre casi didattici

Gli esempi seguenti hanno esclusivamente finalità esplicative e non rappresentano dati reali misurati.

1.  Efficienza degli Smart Tunnel

La domanda decisionale è:

Le reti sotterranee distribuiscono correttamente energia, dati e altri servizi? Supponiamo che il KPI segnali un’efficienza dell’82%, rispetto a un obiettivo del 90%. La matrice non si limita a mostrare lo scostamento. Collega il dato:

• alla sensoristica installata negli Smart Tunnel;
  • alla possibile causa tecnica;
  • al responsabile delle infrastrutture;
  • alle procedure di manutenzione;
  • al tempo previsto per la verifica.

La Control Room ambientale non sarebbe il responsabile dell’intervento, perché presidia un dominio differente.

2.  Qualità ambientale e comfort microclimatico

Durante il periodo estivo, un distretto registra un peggioramento del comfort termico. La domanda decisionale diventa:

È necessario aumentare le superfici verdi, introdurre ombreggiamenti o modificare i materiali urbani?

Il responsabile ambientale analizza AQI e PMV, mentre l’urbanista valuta possibili interventi sullo spazio pubblico.

La matrice consente quindi di passare dalla rilevazione di un problema alla definizione delle competenze necessarie per affrontarlo.

3.  Valore sociale di un progetto

Un intervento di rigenerazione urbana produce, dopo il primo anno, un valore sociale inferiore alle aspettative.

La domanda decisionale è:

Il progetto sta generando benefici reali per la comunità?

Il responsabile del welfare, insieme al PMO, può analizzare:

• livello di partecipazione;
  • accessibilità dei servizi;
  • benefici percepiti;
  • distribuzione degli effetti tra i gruppi sociali;
  • eventuali barriere all’utilizzo delle strutture.

Il progetto può quindi essere corretto prima dell’avvio della fase successiva.

Limiti e rischi da governare

La Matrice KPI e Governance non elimina automaticamente i problemi decisionali. Può funzionare soltanto se vengono affrontati alcuni rischi fondamentali.

Qualità del dato

Un KPI è affidabile soltanto quanto la fonte che lo alimenta.

Sensori non calibrati, registri incompleti, dati non aggiornati o piattaforme non interoperabili possono produrre valutazioni errate.

Per ogni fonte devono essere stabiliti criteri di qualità, responsabilità di manutenzione e procedure di verifica.

Ottimizzazione dell’indicatore anziché del problema

Quando un indicatore diventa un obiettivo isolato, può generare comportamenti distorti.

Un ufficio potrebbe, per esempio, ridurre apparentemente il tempo medio di riparazione chiudendo rapidamente i ticket senza risolvere la causa del guasto.

Il KPI deve quindi essere interpretato insieme ad altri indicatori e sottoposto a controllo qualitativo.

Privacy e protezione dei dati

Indicatori relativi a partecipazione, salute, sicurezza o utilizzo dei servizi possono coinvolgere dati personali e comportamentali.

Sono necessari:

• conformità al GDPR;
  • minimizzazione dei dati raccolti;
  • controllo degli accessi;
  • anonimizzazione o pseudonimizzazione;
  • trasparenza sulle finalità del trattamento;
  • possibilità di verifica dei sistemi algoritmici.

Rischio organizzativo

Se il responsabile di un KPI non possiede potere decisionale, risorse o budget, la matrice rischia di trasformarsi in un adempimento burocratico.

La responsabilità deve essere accompagnata da strumenti concreti di intervento.

Eccesso di indicatori

Un numero troppo elevato di KPI può rendere la dashboard illeggibile e spostare l’attenzione dalla decisione alla produzione di report.

È preferibile utilizzare pochi indicatori strategici, supportati da metriche di dettaglio consultabili soltanto quando necessario.

Automatizzazione impropria della decisione

Il sistema può generare alert, scenari e raccomandazioni, ma non deve sostituire automaticamente la valutazione umana nei casi che coinvolgono diritti, sicurezza, salute o distribuzione delle risorse pubbliche.

L’intelligenza artificiale deve supportare la governance, non diventare un’autorità opaca e incontestabile.

Il valore come misura del successo

Il successo di un ecosistema urbano non può essere valutato soltanto attraverso il rispetto del budget o dei tempi di realizzazione.

Deve essere misurato considerando il valore generato:

• sociale;
  • ambientale;
  • energetico;
  • economico;
  • sanitario;
  • tecnologico;
  • culturale;
  • civico.

Il valore rappresenta ciò che rimane nel territorio dopo la conclusione di una singola opera o di uno specifico programma.

Una Smart Polis non può quindi essere considerata intelligente soltanto perché utilizza sensori, piattaforme o algoritmi. Deve dimostrare che tali strumenti migliorano concretamente la vita delle persone, la qualità delle decisioni e la capacità di affrontare i problemi collettivi.

Dalla sperimentazione all’adozione

Un ente interessato ad adottare la Matrice KPI e Governance può procedere attraverso una sperimentazione progressiva:

1. mappare i domini critici del territorio;
2. individuare le variabili chiave;
3. formulare le domande decisionali;
4. selezionare un numero limitato di KPI;
5. identificare e verificare le fonti dati;
6. assegnare responsabilità operative;
7. realizzare una dashboard pilota;
8. sperimentare il sistema in un distretto o in un ambito circoscritto;
9. valutare i risultati e correggere gli indicatori;
10. estendere progressivamente il modello;
11. integrare Digital Twin e Control Room;
12. pubblicare i dati accessibili alla cittadinanza.

La fase pilota è essenziale perché permette di verificare non soltanto la disponibilità dei dati, ma anche la capacità organizzativa dell’ente di utilizzarli.

Conclusioni

La misurazione non è un’attività puramente tecnica. È un atto di governo.

Ciò che è rilevante deve essere osservabile. Ciò che è osservabile può essere misurato. Ciò che viene misurato può essere discusso, verificato e governato.

La Matrice KPI e Governance rende operativo questo principio collegando ogni fenomeno territoriale a una domanda decisionale, ogni domanda a un indicatore, ogni indicatore a una fonte dati e ogni scostamento a una responsabilità.

Metriche, dashboard, Control Room e Digital Twin acquistano così un significato politico e amministrativo preciso: non servono soltanto a rappresentare la città, ma ad aiutare istituzioni, tecnici e comunità a comprenderla e migliorarla.

La Smart Polis Policentrica può diventare realmente intelligente soltanto quando la tecnologia viene integrata in una governance trasparente, responsabile e orientata al valore generato per le persone.

Articolo a cura di Francesco Giardina – Smart City Project