WITP, acronimo di Where Is The Parking, è un’applicazione iOS sviluppata dal diciottenne Daniele Scruzzi, sviluppatore indipendente originario di Verbania che opera con il nome By D.S., con l’obiettivo di indicare agli automobilisti non semplicemente un punto generico sulla mappa, ma le aree nelle quali esiste una maggiore probabilità di trovare parcheggio. Il progetto combina dati cartografici, geometrie reali delle strade, un modello probabilistico deterministico e funzionalità di intelligenza artificiale, cercando di rappresentare in maniera più precisa la struttura effettiva delle aree di sosta e le condizioni che possono modificarne la disponibilità.
Il primo prototipo dell’applicazione utilizzava immagini satellitari come base per l’individuazione delle zone di parcheggio, ma questa impostazione è stata abbandonata nella primavera del 2026 perché non garantiva il livello di precisione richiesto. Scruzzi ha quindi riscritto sostanzialmente il progetto, passando a una rappresentazione basata sulle geometrie reali provenienti da OpenStreetMap e Apple Maps. La differenza riguarda soprattutto il modo in cui viene modellato lo spazio urbano: invece di associare semplicemente una posizione geografica a un pin, WITP cerca di identificare la forma e la disposizione effettiva delle strade e delle aree nelle quali può essere consentita la sosta.
Su questa base cartografica viene applicato un modello probabilistico deterministico incaricato di stimare la possibilità di trovare un posto disponibile. L’impostazione scelta punta a evitare che una percentuale mostrata all’utente venga generata come semplice risultato opaco di un modello di intelligenza artificiale. La probabilità viene invece costruita attraverso una formula e una serie di condizioni definite, in modo che il valore ottenuto sia riconducibile a un processo di calcolo strutturato. Se il sistema mostra, per esempio, una probabilità del 72%, quel valore deve derivare dai parametri utilizzati dal modello e non essere semplicemente una stima prodotta senza una logica verificabile.
L’intelligenza artificiale viene quindi inserita in WITP senza sostituire il modello probabilistico di base. Nei livelli a pagamento l’applicazione utilizza Claude come ulteriore livello di ragionamento, incaricato di elaborare le informazioni già raccolte dal sistema e contribuire alla scelta delle aree più interessanti. La probabilità di parcheggio e il ragionamento dell’IA rimangono così due componenti distinte dell’architettura: la prima viene calcolata attraverso il modello deterministico, mentre Claude interviene successivamente nell’interpretazione dei risultati e nella selezione della soluzione da proporre all’utente.
Il sistema integra anche funzioni di computer vision. WITP utilizza infatti un motore proprietario denominato WDSL+, progettato per analizzare dati visivi e convertirli in informazioni geometriche utili al riconoscimento delle aree di parcheggio. Il modello lavora sulle immagini vettorializzate e comunica direttamente con il sistema di previsione, con l’obiettivo di riconoscere le zone nelle quali la sosta è realmente possibile anziché considerare indistintamente gli spazi presenti lungo una strada. L’analisi può essere utilizzata anche per interpretare segnaletica e restrizioni, distinguendo una normale area di sosta da una zona soggetta a particolari condizioni o divieti.
Una parte dell’elaborazione viene eseguita direttamente sull’iPhone. Il progetto è stato sviluppato specificamente per l’ecosistema Apple e sfrutta l’elaborazione locale per alcune attività di riconoscimento e previsione, riducendo la necessità di trasferire continuamente dati a infrastrutture esterne. Il sito del servizio descrive il motore di analisi come ottimizzato per Apple Silicon e presenta il funzionamento locale anche come elemento legato a velocità di risposta e tutela dei dati dell’utente.
L’applicazione è strutturata per ridurre al minimo l’interazione richiesta mentre si guida. Dopo aver analizzato le aree disponibili, il sistema può proporre direttamente una zona verso la quale dirigersi anziché mostrare una grande quantità di risultati che l’automobilista dovrebbe confrontare manualmente. Sono previste inoltre integrazioni con Siri e Dynamic Island per fornire indicazioni e informazioni durante lo spostamento, insieme a funzioni collegate alla gestione del parcheggio già effettuato, come promemoria per il ticket, segnalazioni relative alla pulizia delle strade e indicazioni per ritrovare successivamente l’automobile.
La struttura dei diversi livelli di servizio modifica soprattutto l’estensione della ricerca, la quantità di aree esaminate e il modello di intelligenza artificiale utilizzato. La versione gratuita mantiene il motore di elaborazione locale e limita automaticamente la ricerca a un raggio più ridotto, mentre i livelli superiori ampliano progressivamente il numero di zone analizzate e introducono Claude come componente di ragionamento. L’architettura non prevede quindi che le versioni premium sostituiscano il motore probabilistico con un chatbot, ma che il modello linguistico venga aggiunto sopra un sistema già basato su geometrie, computer vision e calcolo della probabilità.
La scelta di costruire WITP attorno alla geometria delle strade deriva dal limite individuato nel tradizionale approccio basato sui punti di interesse. Sapere che in una determinata posizione esiste un parcheggio non equivale infatti a sapere lungo quale tratto sia effettivamente consentita la sosta, quanto sia estesa l’area disponibile o quale parte della strada debba essere presa in considerazione. Utilizzando geometrie cartografiche reali, il sistema può invece trattare le zone di parcheggio come elementi spaziali e metterle in relazione con le caratteristiche della viabilità circostante.
Il progetto rimane in una fase di sviluppo e sperimentazione e non utilizza sensori installati fisicamente nei singoli posti auto per stabilire con certezza se uno stallo sia libero in un determinato istante. La funzione centrale è piuttosto quella di individuare le aree nelle quali, sulla base delle informazioni disponibili e del modello probabilistico, conviene concentrare la ricerca. Questa distinzione è importante perché WITP non viene concepita come una mappa di occupazione in tempo reale di ogni singolo parcheggio, ma come un sistema di previsione che restringe progressivamente l’area nella quale l’automobilista dovrebbe cercare.
Lo sviluppo dell’applicazione è stato condotto finora dallo stesso Scruzzi come progetto indipendente. La riscrittura effettuata nel 2026 ha modificato l’architettura iniziale passando dalle immagini satellitari alla combinazione di geometrie cartografiche, computer vision e modellazione probabilistica. L’intelligenza artificiale viene aggiunta a questa struttura come componente di interpretazione e selezione, mentre la stima di base rimane affidata a un modello definito matematicamente. WITP punta quindi a trasformare la ricerca del parcheggio in un problema di analisi geografica e probabilistica: non indicare semplicemente dove si trova un’area di sosta, ma stabilire quali zone abbiano in quel momento caratteristiche sufficientemente favorevoli da meritare di essere controllate per prime.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)