Negli ultimi anni il tema del rischio catastrofale è diventato sempre più centrale per imprese, professionisti e proprietari immobiliari. Terremoti, alluvioni e frane rappresentano infatti una componente di rischio economico concreta, oggi ulteriormente rilevante a seguito dell’introduzione dell’obbligo assicurativo previsto dalla Legge 213/2023 per le imprese italiane.
È proprio in questo contesto che nasce Catastima, una piattaforma SaaS progettata per la valutazione quantitativa del rischio catastrofale degli immobili italiani. Il sistema consente di stimare in modo rapido e documentato l’esposizione a rischio sismico, idrogeologico e da frana, trasformando grandi quantità di dati pubblici in informazioni operative utilizzabili da aziende, consulenti e professionisti del settore assicurativo e immobiliare.
Un approccio quantitativo basato su dati pubblici e modelli scientifici
Uno degli aspetti più interessanti di Catastima riguarda la scelta architetturale adottata per la generazione dei risultati.
La piattaforma calcola indicatori come:
- Perdita Annuale Media (PAM) espressa in euro/anno;
- classe di rischio sismico;
- intervalli di confidenza;
- esposizione a rischio alluvionale e franoso.
Tutti questi valori vengono prodotti da un motore matematico deterministico che utilizza dataset pubblici provenienti da INGV e ISPRA, integrati con curve di fragilità e modelli di rischio validati dalla letteratura scientifica.
La scelta progettuale è netta: nessun modello linguistico interviene nella generazione dei dati numerici.
In un dominio in cui una valutazione errata può avere conseguenze economiche, assicurative o addirittura legali, la separazione tra calcolo e generazione testuale rappresenta una garanzia fondamentale di affidabilità.
AI utilizzata dove ha realmente valore
L’intelligenza artificiale è comunque presente all’interno della piattaforma, ma con un ruolo ben definito.
I modelli linguistici vengono utilizzati esclusivamente per generare la narrativa descrittiva di accompagnamento ai risultati e la documentazione destinata ai report PDF, inclusa la sezione DVR. Il contenuto generato viene esplicitamente identificato come AI-generated, in linea con i principi di trasparenza previsti dall’AI Act europeo (Regolamento UE 2024/1689).
Questa distinzione consente di sfruttare i vantaggi dell’AI nella produzione documentale senza affidarle componenti critiche del processo di valutazione.
È un modello che potrebbe diventare un riferimento per molte applicazioni AI in domini ad alta responsabilità: usare l’intelligenza artificiale per spiegare i risultati, non per inventarli.
Il problema reale dei dati pubblici: disponibilità e affidabilità
Un’altra sfida affrontata dal progetto riguarda la gestione delle fonti dati.
Molti servizi pubblici espongono dataset fondamentali per analisi territoriali e geospaziali, ma non sempre garantiscono livelli adeguati di disponibilità e performance. Nel caso specifico, alcuni servizi web utilizzati per consultare i dati ISPRA risultavano frequentemente irraggiungibili o troppo lenti per sostenere un’applicazione operativa.
La soluzione adottata è stata la creazione di un mirror locale dei dataset open necessari ai calcoli.
I dati sono stati importati in un database PostgreSQL geospaziale contenente circa 4,5 GB di informazioni territoriali e oltre un milione di poligoni geografici. Questo approccio ha permesso di eliminare la dipendenza in tempo reale dai servizi esterni e di ridurre drasticamente i tempi di risposta: da circa un secondo per interrogazione a poche frazioni di millisecondo.
L’aggiornamento delle informazioni avviene attraverso procedure di monitoraggio e refresh periodici, mantenendo allineato il database locale con le fonti ufficiali.
Dalla normativa alla valutazione concreta del rischio
La piattaforma nasce in risposta a un cambiamento normativo destinato ad avere un forte impatto sul tessuto imprenditoriale italiano.
La Legge 213/2023 ha introdotto infatti l’obbligo per le imprese di dotarsi di coperture assicurative contro eventi catastrofali come terremoti, alluvioni e frane, con successive specifiche operative definite dai decreti attuativi.
In questo scenario, conoscere il rischio reale associato a un immobile diventa essenziale non solo per la compliance normativa, ma anche per valutare premi assicurativi, esposizioni economiche e strategie di mitigazione.
Catastima trasforma dati geologici, sismici e territoriali complessi in indicatori comprensibili e immediatamente utilizzabili, fornendo una base quantitativa per decisioni più consapevoli.
Un esempio concreto di AI responsabile
In un momento storico in cui l’intelligenza artificiale viene spesso proposta come soluzione universale, Catastima rappresenta un approccio differente: utilizzare l’AI dove aggiunge valore, mantenendo rigorosamente separate le componenti che richiedono precisione matematica e responsabilità normativa.
Il risultato è una piattaforma che combina modellazione quantitativa, geospatial analytics, open data e intelligenza artificiale in modo pragmatico, trasparente e verificabile.
Un esempio concreto di come costruire sistemi AI affidabili in contesti dove l’accuratezza non è soltanto una questione tecnica, ma anche una responsabilità verso utenti, imprese e decisioni economiche reali.