Individuare le dispersioni idriche tramite i satelliti, per intervenire in modo puntuale, solo dove e quando serve, magari prima che il problema si aggravi. Conoscere in anticipo, combinando previsioni metereologiche e dati raccolti nella rete, i momenti e i punti esatti di sovraccarico. Creare copie digitali delle reti idriche e fognarie per leggere in anticipo criticità, sovraccarichi e per ottimizzare interventi e dispendio energetico. Sono solo alcune delle funzioni che l’intelligenza artificiale può svolgere con precisione, migliorando sensibilmente la salute e la manutenzione dei sistemi acquedottistici e delle reti idriche.
Come in ogni campo dell’applicazione della AI, peraltro, siamo solo “all’inizio”, e i margini di miglioramento e allenamento sono ampi. Ma iniziamo a vedere come, nel mondo, questa tecnologia sta già cambiando il mondo dell’acqua, della sua raccolta, potabilizzazione e distribuzione.
Da Singapore alla Svezia, passando per il Giappone: una rivoluzione globale
Le sperimentazioni più avanzate nell’utilizzo di sistemi digitali applicati ad acquedotti, reti fognarie e depurazione stanno avvenendo in Asia. Singapore ha istituito la figura del Chief Information Officer più di dieci anni fa e utilizza da anni sistemi AI capaci di raccogliere e analizzare ogni giorno gigantesche quantità di dati provenienti da tutta la rete idrica, in maniera omogenea e continuativa. Sensori e software monitorano pressioni, flussi e anomalie, permettendo di individuare le sezioni più fragili delle infrastrutture e programmare interventi di manutenzione preventiva. Sistemi analoghi sono stati realizzati in Giappone, a Osaka e a Tokyo, che con circa 37 milioni di abitanti costituisce l’area urbana più popolosa al mondo. I risultati nella lotta alla dispersione idrica sono eccellenti: a Singapore le perdite sono attorno al 5%, mentre nelle città giapponesi sono addirittura sotto il 4%, a fronte di una media europea di oltre il 30%, e performance nazionali comprese tra l’8% dei Paesi Bassi e diversi stati che superano addirittura il 50%. Anche in Cina, l’intelligenza artificiale viene utilizzata soprattutto nella gestione avanzata delle reti idriche e dei depuratori e nella creazione di sistemi “digital twin”, ossia repliche virtuali degli acquedotti che analizzano in tempo reale dati provenienti da sensori e reti di distribuzione. Oltre a prevenire le perdite, queste applicazioni della tecnologia consentono di ottimizzare il dosaggio chimico negli impianti e di simulare emergenze o rotture delle condotte, migliorando efficienza e qualità dell’acqua distribuita.
Anche in Europa e Nord America l’intelligenza artificiale sta entrando nella gestione degli acquedotti e delle reti fognarie, soprattutto per ridurre le perdite, prevenire allagamenti e migliorare l’efficienza energetica degli impianti.
Nel Regno Unito uno dei casi più avanzati è quello di Northumbrian Water, utility che serve Newcastle, Durham e altre aree del nord-est inglese. L’azienda utilizza una tecnologia sviluppata da una startup britannica, capace di individuare perdite d’acqua tramite immagini satellitari e algoritmi AI. Il sistema analizza i segnali radar riflessi dal terreno: le superfici umide, infatti, restituiscono dati differenti rispetto a quelle asciutte e possono indicare la presenza di tubature danneggiate. L’intelligenza artificiale integra, inoltre, informazioni relative alla vegetazione e ai cedimenti del terreno. Il sistema, secondo l’azienda, ha un’accuratezza dell’80% nell’individuazione delle perdite.
Northumbrian Water utilizza anche AI e 750 sensori installati nelle fogne per prevedere quando si presenteranno i rischi di sovraccarico. Integrando dati meteorologici e monitoraggio in tempo reale, il sistema è in grado di deviare temporaneamente i reflui verso vasche di accumulo, riducendo il rischio di allagamenti e sversamenti nei fiumi. La utility stima che fino all’80% degli episodi avversi potrebbe essere evitato grazie a questa tecnologia.
Sempre nel Regno Unito, Southern Water ha installato circa 34 mila sensori radar sotto i tombini per monitorare i flussi nelle reti fognarie. I sistemi AI analizzano continuamente i dati e inviano allerte automatiche agli operatori in caso di anomalie o rischio di esondazioni. Secondo l’azienda, la tecnologia avrebbe già evitato migliaia di casi di allagamento da reflui.
In Svezia, a Gothenborg e Helsingborg, il progetto “Future City Flow” ha sviluppato veri e propri “gemelli digitali” delle reti fognarie urbane. Un digital twin è una replica virtuale dinamica della rete reale che riceve dati dai sensori diffusi lungo la rete, simula scenari e flussi, prevede criticità collegate a eventi meteorologici, suggerendo azioni operative per minimizzare, ad esempio, gli sversamenti di reflui non trattati.
Nel Nord America, infine, le utility stanno utilizzando l’intelligenza artificiale soprattutto per prevedere la domanda d’acqua e ottimizzare la distribuzione. In Canada e negli Stati Uniti, sistemi AI elaborano dati meteo, consumi storici e variazioni stagionali per regolare pressione, pompaggio e stoccaggio, riducendo sprechi energetici e costi operativi.
Il percorso di Gruppo CAP
Anche in Italia, naturalmente, l’Intelligenza Artificiale è ormai un fattore decisivo in tutti i settori, gestione idrica compresa. Per Gruppo CAP, la società pubblica che gestisce il servizio idrico della Città metropolitana di Milano, il 2025 è stato un anno chiave nel percorso di integrazione degli strumenti di Intelligenza Artificiale nei suoi processi. Dal punto di vista dell’esperienza dell’utente, è stata messa a disposizione del pubblico sul sito web una chatbot, la creazione di un assistente virtuale basato su knowledge interna ed il classificatore delle richieste dei clienti. Tutto questo, con un vantaggio di tempo e di soddisfazione delle richieste che possono arrivare lungo tutto l’arco della giornata. Ma per chi si occupa di grandi processi idrici, naturalmente, l’Intelligenza Artificiale è molto di più di un pur fondamentale strumento di dialogo con gli utenti.
Gruppo CAP nel 2025 ha infatti presentato il nuovo sistema predittivo per la gestione della rete idrica basato sull’intelligenza artificiale. Il progetto, sviluppato nell’ambito del PNRR per la riduzione delle perdite idriche, permetterà di pianificare con precisione gli interventi di sostituzione delle condotte più a rischio, con importanti benefici in termini ambientali, economici e operativi.
Il sistema si fonda su un modello di machine learning che, proprio come in alcune delle best practice internazionali che abbiamo visto, raccoglie e processa una vasta quantità di dati per stimare la probabilità di guasti sulle condotte gestite lungo gli 6.500 km di rete idrica in tutta la Città metropolitana di Milano. Vengono utilizzati, sia attingendo a quelli storici che monitorando e accumulando quelli “in tempo reale”, dati su materiali, diametri, pressione, numero e frequenza delle riparazioni, ma anche condizioni climatiche e traffico urbano.
Il sistema, chiamato DSS – Decision Support System, è integrato con la piattaforma dati di Gruppo CAP e utilizza un’interfaccia cartografica che classifica la rete secondo una scala cromatica di priorità, per supportare le decisioni di pianificazione annuale e triennale. Naturalmente, gli operatori interagiscono col sistema impostando vincoli di budget e di spazio, costruendo scenari operativi per ottimizzare gli interventi sul campo.
La funzione di Business Intelligence genera report dettagliati su ogni tratto di rete selezionato, evidenziando le variabili che hanno determinato la priorità di sostituzione, offrendo una visione trasparente e tracciabile delle scelte.
La centralità attuale e di prospettiva degli strumenti di Intelligenza Artificiale, per Gruppo CAP, emerge del resto chiaramente nel Bilancio consolidato 2025 di Gruppo CAP.
Oltre a sottolineare i risultati già ottenuti, infatti, si sottolinea a più riprese l’obiettivo generale, cioè quello di introdurre strumenti di intelligenza artificiale nei processi aziendali “per ottimizzare il lavoro delle persone”, intervenendo sulla gestione operativa, sull’analisi dei dati e sul funzionamento quotidiano delle infrastrutture, proseguendo un cammino già intrapreso. Nel Bilancio, il gruppo sottolinea come il percorso di trasformazione digitale riguardi sia l’organizzazione interna sia i servizi offerti all’esterno. In quest’ottica nascerà BAOBHUB, una nuova business unit tecnologica progettata per accompagnare la trasformazione digitale del gruppo e sviluppare servizi IT anche verso altri operatori del settore.
L’intelligenza artificiale sarà inoltre integrata con altri strumenti già in sviluppo o implementazione, come i software di asset management e i sistemi di telecontrollo realizzati in collaborazione con altri gestori della Water Alliance lombarda. Tecnologie che permettono di raccogliere e analizzare grandi quantità di dati provenienti da reti e impianti, aprendo la strada a manutenzione predittiva, monitoraggio in tempo reale e gestione più efficiente delle infrastrutture idriche.
Accanto all’evoluzione tecnologica, CAP insiste sul ruolo delle persone. L’introduzione dell’AI sarà accompagnata da programmi di coinvolgimento dei dipendenti e da percorsi di evoluzione organizzativa, con l’obiettivo di integrare le nuove tecnologie nelle attività quotidiane senza limitarsi alla semplice automazione.
L’intelligenza artificiale e l’acqua, un rapporto integrato
In tutto il mondo, dunque, la rivoluzione dell’intelligenza artificiale cambierà in profondità il destino del servizio idrico. Naturalmente, è una sfida che riguarda molti livelli, compreso quello della grande richiesta di energia per i sistemi di Ai, da un lato, e il consumo d’acqua a essa connesso. Su questo ultimo tema, sempre più Data Center, nel mondo, stanno sfruttando sistemi di raffreddamento ad aria, salvando quindi risorse idriche per scopi civili, industriali e agricoli. Un passo, un altro, verso un mondo sostenibile e in equilibrio.
