Porcinai aveva ragione: il primo materiale sono le piante

Per molti anni l’arboricoltura urbana è stata considerata una disciplina marginale. Spesso trascurata, talvolta persino derisa, era percepita come un ambito tecnico di scarso interesse scientifico e culturale. Oggi, invece, complice la crescente attenzione verso i cambiamenti climatici, i servizi ecosistemici e la qualità della vita nelle città, il settore è improvvisamente diventato di moda. Una trasformazione che, in linea di principio, dovrebbe essere accolta con favore. Più attenzione significa più risorse, più ricerca e maggiori opportunità di miglioramento. Tuttavia, come spesso accade quando una disciplina diventa “cool”, accanto agli aspetti positivi emergono anche alcune derive preoccupanti.
Negli ultimi anni si è, infatti, assistito a una proliferazione di studi, modelli previsionali, applicazioni informatiche e strumenti decisionali che promettono di fornire risposte rapide e apparentemente definitive a problemi complessi. Si sente sempre più spesso affermare: “abbiamo sviluppato un tool”, “abbiamo prodotto un modello”, oppure, con una certa enfasi, “abbiamo realizzato un sistema esperto”. L’impressione è che la disponibilità di grandi quantità di dati, di software sempre più sofisticati e, oggi, di strumenti di intelligenza artificiale, ci abbia convinto che la conoscenza possa essere sostituita dall’elaborazione automatica delle informazioni.
Si tratta di un equivoco pericoloso. Saper utilizzare un computer o avere delle basi minime di informatica non significa essere esperti di arboricoltura, così come la capacità di elaborare statisticamente un dataset non equivale alla comprensione dei fenomeni biologici che quei numeri rappresentano. Troppo spesso si incontrano ricercatori e consulenti perfettamente in grado di costruire modelli complessi, ma incapaci di riconoscere le differenze sostanziali tra specie diverse o di interpretare correttamente le risposte fisiologiche di una pianta nel contesto reale in cui vive.
L’ambiente urbano, infatti, è tutt’altro che uniforme. È un mosaico di condizioni spesso ostili: suoli compattati, disponibilità idrica limitata, inquinamento, isole di calore, interferenze con infrastrutture e gestione manutentiva discontinua. Ma soprattutto ogni sito possiede caratteristiche proprie che possono determinare il successo o il fallimento di una scelta progettuale o gestionale. Ridurre questa complessità a poche variabili inserite in un algoritmo rischia di produrre risultati apparentemente rigorosi ma sostanzialmente privi di significato operativo.
Il problema di fondo è che le piante non si conoscono esclusivamente attraverso i dati. Si conoscono osservandole, studiandole e frequentandole sul campo. Si comprendono seguendone lo sviluppo nel tempo, osservandone le reazioni agli stress, riconoscendone le peculiarità specifiche e le differenze individuali. Nessun software, per quanto sofisticato, può sostituire completamente questa esperienza diretta. E certamente non può farlo un sistema di intelligenza artificiale addestrato su informazioni che, spesso, sono recuperate dal web senza un’analisi critica.
Già nel 1935 Pietro Porcinai coglieva con straordinaria lucidità questo aspetto quando scriveva: «Per la stessa ragione che l'architetto e l'ingegnere devono conoscere la natura e la resistenza dei materiali da impiegare, anche il progettista dei giardini deve conoscere il principale dei suoi materiali, cioè le piante». Una considerazione che conserva oggi tutta la sua attualità. Perché le tecnologie possono rappresentare strumenti utilissimi, ma restano strumenti. La competenza nasce dalla conoscenza critica, dall’esperienza e dalla capacità di interpretare la realtà. Quando si dimentica questo principio, il rischio è quello di scambiare l’elaborazione dei dati per comprensione dei fenomeni e la dimestichezza con un software per autentica competenza professionale.