La mobilità sostenibile in Italia richiede un cambio di paradigma. Parliamo spesso di interventi separati, come il miglioramento del trasporto pubblico, l'estensione delle piste ciclabili e le nuove tecnologie, senza però integrarli in un sistema complessivo. L'obiettivo reale è passare da una mobilità tradizionale a un ecocompatibile e flessibile sistema che risponda alle esigenze degli utenti in tempo reale.
Motorizzazione record e dipendenza dal veicolo privato
L’Italia ha una densità di auto private eccezionalmente elevata: 701 vetture ogni 1.000 abitanti, un dato fuori scala rispetto alla media europea di 578 (ISTAT, 2024). La crescita media annua del 1,3% in Italia, rispetto all’immobilità del resto del vecchio continente, mette in evidenza una crescente resistenza a cambiare modello.
Una mobilità collettiva in stallo
I dati evidenziano che il trasporto pubblico non riesce a farsi scudo alla tendenza dell’aumento del traffico automobilistico urbano. Tra il 2019 e il 2024, il numero di viaggiatori in autobus è calato, mentre la domanda di veicoli privati ha toccato picchi del +23% a Milano, +14% a Roma e +10% a Torino. Questi flussi ribaltano le aspettative: l’emergere del car sharing e la crescita delle strutture ciclostradali non stanno avendo un effetto significativo.
La logica del DRT
Molte scelte di mobilità di oggi non sono motivate da mero gusto personale ma da mancanza di alternative affidabili. L’auto privata si posiziona come l’unica opzione fissa, prevedibile e accessibile. Il trasporto a chiamata mira a soddisfare questi tre parametri: controllo, prevedibilità e continuità.
Funzionamento del DRT
Il Demand Responsive Transport non è né taxi né autobus tradizionale. È un sistema capace di flettersi in base alla domanda con percorsi e orari dinamici, mantenendo tuttavia una componente pubblica o parapubblica. Utilizza veicoli adatti come navette o furgoni e mira a integrare aree periferiche e di bassa densità con il resto dei servizi mobilità.
Diffusione territoriale del DRT in Italia
Il settore DRT è in forte crescita: nel 2024 sono stati attivati 52 progetti, con un aumento del 40% rispetto all’anno precedente. Tuttavia, questa crescita non è omogenea: i servizi si concentrano soprattutto al Nord, con il 87% nei territori Lombardi e Veneti. Il Sud e la parte centrale del Paese, dove la richiesta più acuta è, contano rispettivamente il 10% e il 4% dei progetti complessivi.
Ruolo delle tecnologie AI
Il cuore del successo del DRT sta nell'applicazione dell’intelligenza artificiale. Tre funzioni chiave rendono scalabile e operativo il sistema: previsione della domanda, ottimizzazione del routing in tempo reale e sincronizzazione con la rete principale.
- Previsione della domanda: Modelli di machine learning analizzano dati storici, eventi e calendari per anticipare i picchi. Ciò permette di posizionare anticipatamente i mezzi.
- Ottimizzazione del routing: Algoritmi VRP gestiscono le richieste in tempo reale, bilanciando costi, chilometraggio e attese.
- Sincronizzazione con la rete principale: Il sistema DRT deve integrarsi con autobus, treni e stazioni, adattando gli orari in base a ritardi o eventi.
Limiti strutturali del DRT
Il DRT non è una soluzione universale: ha caratteristiche peculiari che lo rendono adatto a contesti specifici. I principali limiti strutturali sono:
- Economici: Il costo medio per passeggero è più alto rispetto alle linee fisse. Non è sostenibile su aree di alta densità.
- Finanziari: Si rischia di dipendere da sussidi. L’esempio tedesco mostra che la riduzione di finanziamenti ha bloccato molti servizi.
- Sociali: Gli strumenti digitali di booking escludono soggetti con scarsa familiarità tecnologica.
Governance e sostenibilità
La chiave per far crescere il DRT in maniera duratura sta nella sua gestione. L’attuale modello italiano presenta una frammentazione tra Regioni, Comuni e aziende di trasporto, rendendo complesso l’aggiunta di un servizio aggiuntivo come il DRT.
Chi paga? Questa domanda fondamentale è di volta in volta una trappola. Un servizio DRT serale in una piccola città non richiama traffico sufficiente per rendere l’investimento economico remunerativo. La soluzione potrebbe stare nei contratti a obiettivo con l’operatore, che riceve un compenso non soltanto per il servizio erogato ma anche in base al raggiungimento di criteri specifici per accessibilità e flessibilità.
Un modello percorribile
Un'esperienza possibile è rappresentata dal modello contrattuale ad obiettivo. In questo formato, l’autorità pubblica definisce chiaramente gli obiettivi del trasporto, e l’operatore è remunerato sulla base del raggiungimento dei risultati. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale smette dunque di essere una spesa inutile e diventa uno strumento di ottimizzazione utile a risparmiare risorse e migliorare i servizi per l’utenza.
Passare da sperimentazione a struttura
L’Italia ha il potenziale per un passo decisivo nella mobilità sostenibile: ma tale passo non avverrà attraverso l’implementazione casuale o l’amorale sperimentazione. Sarà necessario un piano chiaramente finanziario, tecnologico e sociale per far sì che il DRT non resti un’alba del settore, ma diventi un mattone strutturale del trasporto pubblico innovativo.