di Daniele Mancuso (CEO GO-Mobility)

Il tempo rubato

Nella mobilità italiana ci sono due tempi che non ci possiamo più permettere di perdere. E nessuno dei due è quello che pensate.

Quando parliamo di “tempi della mobilità” pensiamo subito al ritardo dell’autobus, al treno che non arriva, alla coda in tangenziale. È il tempo rubato al cittadino, quello più visibile, misurabile, quotidiano. Ma c’è un secondo tempo rubato, meno visibile e molto più costoso: quello che il nostro settore perde nel ciclo che va dal dato alla decisione. Se il primo si misura in minuti, per il secondo si tratta di mesi. Ed è proprio il secondo che causa il primo.

Cosa ci possono svelare 12 minuti?

Prendiamo una linea di bus in una grande città italiana. Tempo programmato: 45 minuti. Tempo reale della corsa: 57 minuti. Dodici minuti rubati ogni corsa, ogni giorno. Il gestore dice: è il traffico. Il regolatore dice: è il gestore. Il cittadino ha smesso di ascoltare e ha preso la macchina.

Quando quei 12 minuti li studi con i dati giusti – nel nostro caso, telematica veicolare da flotte private, dati di traffico, GTFS real-time — scopri che non sono un blocco monolitico:

• 5 minuti sono congestione stradale: il bus è in coda alle 8:15 insieme a tutti gli altri, e se voi foste in macchina perdereste lo stesso tempo. Non è un problema del bus, è un problema della città.
• 3 minuti sono operativi: fermate gestite male, tempi di incarrozzamento lunghi, una validatrice lenta, un passeggero che chiede informazioni all’autista. Questo è territorio del gestore della linea.
• 4 minuti sono un errore di programmazione: l’orario è stato scritto quando il traffico era diverso, le fermate erano due in meno e il semaforo in fondo al viale non c’era. L’orario non descrive la realtà attuale, ma un momento passato.

Il ritardo viene dunque scorporato in tre cause diverse, che fanno capo ad altrettanti ambiti di intervento e a cui corrisponde una soluzione specifica per ognuno. Si chiama attribuzione causale e permette di trasformare un numero in una mappa di cause su cui agire.

Il traffico non rispetta i confini delle reti

Questo problema non riguarda solo gli autobus. Pensate alle autostrade: il traffico si genera fuori dal casello (può essere un polo logistico, un centro commerciale, un evento allo stadio) e risale sulla rete autostradale come un’onda che il concessionario autostradale non ha causato e non può prevedere con i soli dati di flusso ai varchi. Oppure il contrario: un cantiere autostradale devia migliaia di veicoli su strade provinciali e centri urbani che non se l’aspettavano, paralizzando reti progettate per volumi completamente diversi.

In entrambi i casi il meccanismo è lo stesso: l’effetto si manifesta su una rete, ma la causa nasce su un’altra. Senza la capacità di integrare dati tra le reti (traffico urbano, extraurbano, autostradale) ogni gestore vede solo il proprio pezzo del puzzle, e prende decisioni sulla base di un’immagine incompleta.

Nel nostro settore la data fusion è l’unico modo per ricostruire la catena causale, studiando il traffico nella sua interezza andando oltre i meri confini delle competenze amministrative che lo suddividono e lo governano.

Il secondo tempo rubato

C’è però un problema più profondo. Per dieci anni il nostro settore ha combattuto per convincersi che servivano i dati. Non solo: servivano piattaforme per raccoglierli, infrastrutture per storicizzarli, competenze per leggerli. Quella battaglia l’abbiamo vinta: oggi i dati ci sono.

Il collo di bottiglia, dunque, non è più il dato: ma il ciclo dato → elaborazione → decisione. Raccogliere dati prende tempo. Poi aspettiamo l’analisi, aspettiamo il report, aspettiamo la riunione… e quando finalmente si giunge alla decisione, spesso stiamo solo ratificando qualcosa che era già stato deciso per intuito tre mesi prima. O peggio, il problema nel frattempo è già cambiato.

Se il ciclo dato-decisione dura più del problema che deve risolvere, non si tratta più di data intelligence ma di archeologia.

Decision Intelligence: dalla diagnosi all’azione

La sfida che abbiamo davanti è costruire Decision Intelligence Systems. Non si tratta più quindi di elaborare dashboard che, seppur esplicative ed intuitive, raccontano il passato, ma motori che attribuiscono, simulano e raccomandano le azioni da intraprendere in tempo quasi reale.

Per costruirli serve un’architettura precisa. Serve un’ontologia di dominio: il sistema deve capire cos’è una linea, cos’è una corsa, cos’è un ritardo, cos’è una causa. Deve parlare la lingua del trasporto, non la lingua del database. Altrimenti ogni analisi parte da zero e continuiamo a rubare tempo al decisore. La differenza tra analytics a progetto e intelligenza operativa è tutta qui: nel primo caso produci un report, nel secondo costruisci un sistema che fornisce risposte.

In GO-Mobility stiamo lavorando esattamente in questa direzione: costruire layer trasportistici capaci di ricostruire flussi di traffico da dati telematici veicolari su intere reti, ora per ora, con simulazione di scenari what-if. Cosa succede se chiudo una strada? Se introduco una ZTL? Se interdico una classe emissiva? Il decisore non deve più aspettare tre mesi per un’analisi: interroga il sistema e ha la risposta.

Restituire il tempo

Il tempo rubato al cittadino lo misuriamo in minuti di ritardo. Quello rubato al decisore si trasforma in mesi di inerzia. Costruire gli strumenti giusti per governare i tempi della mobilità significa non solo misurarli, ma restituirli finalmente ad entrambi.

Daniele Mancuso è fondatore e CEO di GO-Mobility, società di consulenza data-driven specializzata in mobilità e trasporti.

Questo articolo è tratto dall’intervento al Next Mobility TALK 2 della Smart Mobility Alliance, Palazzo Lombardia, Milano, 16 aprile 2026.

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