L’accesso ai dati da parte dei funzionari e dei cittadini è uno dei pilastri della trasformazione digitale della Pubblica Amministrazione. Nel caso dei dati geografici, però, la disponibilità delle informazioni non coincide automaticamente con la loro effettiva utilizzabilità: strutture complesse, strumenti specialistici e linguaggi tecnici rappresentano spesso una barriera per molti utenti.
Indice degli argomenti
GeoChat: intelligenza artificiale generativa e dati territoriali
In questo contesto si collocano le ultime esperienze dei progetti di Ricerca e Sviluppo di CSI Piemonte che sperimentano nuove modalità di interazione con i dati territoriali, combinando intelligenza artificiale generativa, basi dati geografiche e visualizzazione tridimensionale.
Dal dato geografico alla conversazione in linguaggio naturale
L’idea di realizzare una “GeoChat” nasce dall’obiettivo di rendere il patrimonio informativo territoriale della PA interrogabile in linguaggio naturale. Alla base dell’idea vi è la volontà di consentire agli utenti di poter porre domande intelligibili – ad esempio su risorse, vincoli o criticità del territorio – e ottenere risposte affidabili, contestualizzate e supportate da una rappresentazione spaziale.
Questa visione si è concretizzata nel progetto GeoChat3D, primo prototipo sviluppato nel 2025 nell’ambito di un progetto di Ricerca e Sviluppo interno di CSI Piemonte, che ha dimostrato come un assistente conversazionale possa fungere da livello di mediazione tra la complessità dei Sistemi Informativi Territoriali e le esigenze operative di decisori e operatori.
Il caso Rivoli: GeoChat 3D per la Protezione Civile
Nel 2026, il modello GeoChat è stato sperimentato in un contesto reale grazie al progetto EXPAND – GEOAI PA Test Bed, con il Comune di Rivoli come ente pilota e un caso d’uso ad alto impatto: la Protezione Civile.
Il prototipo consente di interrogare dati territoriali e documentali attraverso domande in linguaggio naturale, come: “Quali aree di attesa sono presenti vicino a un determinato indirizzo?”, oppure “Quali edifici scolastici ricadono in un’area a rischio idraulico?”
Le risposte combinano testo, dati strutturati e visualizzazione su mappa 3D, facilitando l’accesso alle informazioni anche a utenti non specialisti GIS.
Un’architettura che valorizza i sistemi esistenti
Uno degli aspetti chiave del progetto è l’approccio architetturale, pensato per non sostituire i sistemi esistenti ma integrarli.
I dati sono gestiti su database PostGIS, già utilizzati dagli enti per i Piani Comunali e la Protezione Civile. Per il progetto sono state definite viste dedicate, esposte tramite API conformi agli standard più moderni dell’Open Geospatial Consortium (OGC API – Features), che consentono di normalizzare e rendere interoperabili informazioni eterogenee come:
- aree di emergenza,
- edifici strategici,
- organizzazioni di volontariato,
- aree a rischio e punti critici.
Questo approccio garantisce coerenza con i principi di interoperabilità e con l’architettura pubblica dei dati.
AI generativa e governo delle fonti: affidabilità e trasparenza
L’intelligenza artificiale generativa utilizzata in GeoChat è integrata all’interno di un sistema di orchestrazione controllata delle fonti informative, progettato per garantire affidabilità, coerenza e trasparenza delle risposte. Il modello dialoga con fonti dati strutturate e governate.
In particolare, il sistema è istruito a distinguere chiaramente tra:
- dati strutturati di origine geografica, provenienti dai database dei sistemi informativi territoriali (geometrie, distanze, prossimità e relazioni spaziali);
- contenuti testuali, derivanti da documenti di piano e norme tecniche.
Per migliorare la capacità dell’AI di comprendere e utilizzare correttamente la documentazione testuale, i documenti vengono arricchiti attraverso un sistema di tag, che consente di associare a parti significative del testo informazioni tematiche e contestuali coerenti con il dominio applicativo. Questo approccio permette di superare una semplice ricerca per parole chiave, migliorando la fruizione dei contenuti da parte dell’AI e la loro integrazione con il dato geografico.
Le informazioni provenienti dalle diverse fonti sono quindi ricondotte a un database strutturato di supporto, che consente all’AI di integrare i risultati in modo coerente e controllato. Questa architettura, basata sulla separazione delle fonti, sul tagging dei contenuti e sull’integrazione guidata delle risposte, rappresenta un elemento centrale del governo dell’intelligenza artificiale nel progetto, riducendo il rischio di risposte non corrette in contesti operativi sensibili come quello della Protezione Civile.
Analisi spaziale semplificata e visualizzazione 3D con Cesium
Il sistema introduce anche funzionalità di analisi spaziale semplificata, attivabili tramite linguaggio naturale. A partire da una richiesta testuale, il sistema può generare automaticamente aree di analisi e individuare risorse o criticità al loro interno.
La visualizzazione dei risultati è affidata a Cesium, piattaforma open source per la rappresentazione 3D del territorio. La mappa tridimensionale consente di evidenziare dinamicamente le geometrie coinvolte, migliorando la comprensione immediata del contesto urbano e anticipando scenari di utilizzo legati ai gemelli digitali.
Verso un assistente territoriale per i Digital Twin della PA
Su queste basi si sviluppa il progetto di Ricerca e Sviluppo 2026, che rappresenta un’evoluzione delle precedenti esperienze di GeoChat, con un focus sull’estensione funzionale e sulla maturazione dell’approccio. L’iniziativa è orientata alla realizzazione di un assistente conversazionale territoriale in grado di supportare scenari decisionali articolati, andando oltre la semplice consultazione dei dati e introducendo capacità di analisi e valutazione del contesto. Il progetto è concepito in coerenza con le traiettorie di sviluppo dei Digital Twin territoriali della Pubblica Amministrazione, con l’obiettivo di favorirne l’integrazione progressiva e l’utilizzo in ambito operativo.
Il programma di Ricerca e Sviluppo 2026 di CSI Piemonte prosegue quindi il lavoro sulla GeoChat ampliando le modalità di interrogazione dei dati geografici attraverso analisi spaziali più avanzate, combinazioni di vincoli e valutazioni multicriterio attivabili tramite linguaggio naturale. Un ulteriore ambito di lavoro riguarda il miglioramento dell’analisi dei documenti di knowledge base – piani, regolamenti e norme tecniche – strutturata a partire dai casi d’uso più ricorrenti delle amministrazioni pubbliche e valorizzando le competenze maturate nel governo integrato dei dati territoriali e normativi.
Un elemento qualificante del progetto sarà l’attenzione alle scelte tecnologiche, orientate ai principi di riuso, interoperabilità e sostenibilità nel tempo. Fin da ora, l’architettura si basa su componenti modulari e su standard aperti, in particolare quelli promossi dall’Open Geospatial Consortium, per garantire la piena integrazione con i sistemi informativi già in uso presso gli enti e facilitare l’evoluzione futura delle soluzioni. L’adozione di tecnologie open source, sia per la gestione dei dati geografici sia per la visualizzazione e l’orchestrazione dei servizi, consente di ridurre il lock-in tecnologico, favorire la collaborazione tra amministrazioni e abilitare il riuso delle componenti in contesti diversi. Questo approccio rafforza la coerenza con le strategie nazionali e comunitarie sul patrimonio informativo pubblico e sulle piattaforme digitali, ponendo le basi per soluzioni replicabili e scalabili all’interno dell’ecosistema della Pubblica Amministrazione.
GeoChat: un modello replicabile per la trasformazione digitale della PA
L’esperienza dei progetti di Ricerca e Sviluppo di CSI Piemonte sopra descritti dimostra come l’AI generativa possa essere adottata dalla Pubblica Amministrazione in modo consapevole, valorizzando dati esistenti, standard aperti e tecnologie open source. Più che una singola applicazione, la GeoChat rappresenta un modello replicabile, capace di accompagnare gli Enti verso nuove forme di accesso intelligente ai dati geografici pubblici, confermando il ruolo del CSI Piemonte come abilitatore della trasformazione digitale.
