Hyang Schöndorff | Adviseur
Dit artikel geeft geen korte uitleg over economie, maar over het waarom en hoe van Smart City. De zojuist genoemde definitie vormt namelijk de basis van een Smart City. Want wat kan een stad doen om het wonen, werken en leven zo in te richten dat mensen zich gelukkig en veilig voelen? Welke informatie is daarvoor nodig? En als die informatie er is, hoe zet je dat om in acties?
Een Smart City gebruikt data en slimme technologie om vraagstukken zoals mobiliteit, veiligheid, milieu, energietransitie en duurzaamheid op te pakken en te experimenteren om zo de leefomgeving optimaal in te richten. Voorbeelden van Smart Cities in Nederland zijn: Amsterdam, Eindhoven, Utrecht en Rotterdam.
Wat betekent dat nu in de praktijk? Door bijvoorbeeld sensoren te plaatsen om data te verzamelen, kunnen werkprocessen efficiënter worden, zoals vuil ophalen uit afvalcontainers in een stad. Nu rijden er afvalwagens rond volgens een vast schema om ze te legen. Door sensoren in de containers in te bouwen die meten hoe vol ze zijn, kunnen de afhaalroutes efficiënter ingedeeld worden, zodat de vuilniszakken niet opstapelen op een punt en andere punten voor niets bezocht worden. Of apps die helpen sneller een parkeerplaats te vinden.
Ook is het mogelijk om de kwaliteit van de leefomgeving te meten en te delen, denk aan kwaliteit van lucht, fijnstof en geluid. In de zorg wordt er geëxperimenteerd met kleine robots die praten met ouderen. Iets ingewikkelder is signaleren en voorspellen. Bij een grote gemeente wordt al enkele jaren bijgehouden waar inbraakpogingen gedaan worden. Hieruit is een patroon naar voren gekomen dat in bepaalde wijken vaker wordt ingebroken en onverwacht bleek dat er ook een patroon zat in de maanden waarin ze plaatsvonden. De politie patrouilleert daarom vaker in die wijken wanneer er verwacht wordt dat de inbraken zullen gaan toenemen en geeft daar ook meer voorlichting over het beveiligen van huizen.
Door data te gebruiken kun je meer intelligentie toevoegen in het maken van beleid, het evalueren van beleid en in de uitvoering.
In een Smart City wordt constant data gemeten, gecombineerd, geanalyseerd, en oplossingen bedacht voor knelpunten en het voorspellen van mogelijke knelpunten.
Data kan omgezet worden in algoritmes waardoor er ook voorspellingen gedaan kunnen worden. Dat kan ook onwenselijke effecten hebben. Zoals profielen die er bijvoorbeeld in China gemaakt worden. Op basis van die profielen worden conclusies getrokken die gevolgen hebben voor de hoogte van een hypotheek en het wel of niet krijgen van een baan. 
Het groeiende aantal mogelijkheden voor innovatieve toepassingen van data heeft ook gevolgen voor het beschermen van privacy en beveiligen van data. Daarnaast zijn er ook ethische vraagstukken. Zoals het delen van informatie over fraudeurs en plegers van misdrijven of hun privacy beschermen?
Door veel samen te werken en kennis te delen met andere partijen in binnen- en buitenland is het veld van mogelijkheden heel breed en innovatief. Het innovatieve karakter vormt ook het grootste probleem. Smart City projecten leveren niet gegarandeerde quick-wins. Het vereist soms (veel) tijd en experimenteren zonder dat het verwachte resultaat er per se uitkomt. Bij gemeenten wil men graag weten wat het gewenste resultaat precies is en hoeveel dat gaat kosten voor de volgende budgetronde.
Fouten durven maken en lef tonen is een vereiste. Blijven experimenteren en kennis bijhouden kan mooie vruchten afwerpen. Soms komen er onverwachte oplossingen voor andere problemen of leveren uitvindingen jaren later pas wat op. Zoals een oplader waardoor een telefoon binnen enkele minuten opgeladen kon worden. Deze accu was veel te groot en te duur voor de gemiddelde consument maar is later succesvol verwerkt in elektrische auto’s.
Smart City innovaties aantrekkelijk maken bij opdrachtgevers in de publieke sector vereist slimmere overtuigingskills dan Smart technology.