Quando si tratta di trasformazione digitale nella pubblica amministrazione, l’intelligenza artificiale è sempre più al centro dell’attenzione, tra opportunità e bisogno di agire
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L’intelligenza artificiale promette numerosi vantaggi per la pubblica amministrazione: dall’automazione di compiti ripetitivi, che alleggerisce il carico di lavoro e velocizza processi come l’elaborazione delle domande, all’analisi dei dati, che supporta decisioni più precise e strategiche. Per sfruttare appieno questo potenziale, tuttavia, è fondamentale affrontare alcune sfide e chiarire questioni ancora aperte.
AI e PA: a che punto siamo
Il tema dell’intelligenza artificiale interessa la pubblica amministrazione da tempo. Anche in Italia, diverse organizzazioni statali ne stanno esplorando le potenzialità per migliorare i servizi ai cittadini e ottimizzare i processi interni. Il Dipartimento per le libertà civili e l’immigrazione del Ministero dell’Interno, ad esempio, sta lavorando alla digitalizzazione completa dei suoi processi, che spaziano dalla gestione delle politiche migratorie alla cittadinanza, dalla protezione internazionale all’accoglienza, fino alla gestione dei fondi europei e nazionali. L’obiettivo finale è la creazione di un Sistema Unico di Asilo (SUA) entro il 2025. Secondo recenti stime, nel 2024 sono stati avviati circa 130 progetti di AI nella PA italiana, ma solo 52 risultano pienamente operativi, evidenziando le sfide ancora presenti nell’implementazione di queste tecnologie.
Le applicazioni interessanti per la PA
Come noto, l’intelligenza artificiale offre la possibilità di ottimizzare quasi tutti i flussi di lavoro nella pubblica amministrazione. Un esempio concreto è l’elaborazione intelligente dei documenti: grazie all’AI, i dati di richieste e documenti vengono analizzati, fornendo raccomandazioni operative all’addetto, che mantiene comunque la responsabilità finale, ma vede i processi fondamentali notevolmente accelerati. Un altro caso d’uso significativo è il rilevamento delle frodi nei più svariati settori amministrativi: l’AI aiuta a identificare irregolarità e casi di frode nell’assicurazione sociale o nell’indennità di malattia, oltre a permettere di valutare i dati strutturali dei ponti, il loro contesto e altri fattori, consentendo un monitoraggio continuo che identifica la necessità di interventi in modo più rapido e con minori costi. Non dimentichiamo, infine, il potenziale dell’AI per migliorare la sicurezza dei cittadini, ad esempio attraverso sistemi di videosorveglianza intelligenti capaci di rilevare automaticamente situazioni anomale o comportamenti sospetti, e per personalizzare i servizi offerti, anticipando le necessità in base ai dati demografici e alle interazioni pregresse con l’amministrazione, suggerendo automaticamente i documenti necessari per una pratica o segnalando agevolazioni a cui potrebbero avere diritto.
Il modo migliore di procedere
Per implementare con successo un progetto di AI, è necessaria un’attenta preparazione e una pianificazione strategica, che prevede obiettivi chiari e un’analisi completa dei dati. La creazione di un team interdisciplinare è fondamentale per affrontare sia le sfide tecnologiche che quelle specialistiche. Nella pratica, l’entusiasmo per le possibilità offerte dall’AI porta spesso le autorità e le amministrazioni a trascurare lo sviluppo di una strategia ben definita. Di conseguenza, gli obiettivi da raggiungere e la scelta del caso d’uso più adatto per l’introduzione dell’AI rischiano di passare in secondo piano. Per evitare questo errore, è fondamentale coinvolgere tempestivamente esperti, che con la loro esperienza possono offrire una prospettiva nuova e guidare il progetto verso il successo. Il Ministero dell’Interno, come illustrato durante l’ultimo Red Hat Summit Connect, ha scelto di affrontare la trasformazione digitale partendo dalle persone, con un percorso di formazione che ha coinvolto sia i dipendenti interni che i fornitori, adottando metodologie Agile e principi DevOps per superare l’organizzazione a silos e favorire una cultura dell’innovazione continua. L’INPS, dal canto suo, sta implementando una Internal Developer Platform (IDP) per rendere i team di sviluppo più autonomi, automatizzando le Operation e standardizzando le tecnologie di piattaforma.
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Il modello giusto
Un altro aspetto cruciale è la scelta del modello di AI: optare per un grande modello linguistico generalista (LLM) o per modelli più piccoli e specifici? Gli LLM offrono vantaggi nella comunicazione in linguaggio naturale e nella generazione di immagini, ma sono costosi e poco adatti a compiti specifici dell’amministrazione. Per questo, una combinazione di modelli specializzati potrebbe essere la soluzione più efficace. La possibilità poi dell’utilizzo di un LLM a livello nazionale solleva la questione della protezione dei dati: le informazioni raccolte per una specifica procedura non possono essere utilizzate per altri scopi, a meno che non vi sia un interesse legittimo. In ogni caso, la tracciabilità dei risultati dell’AI è un requisito imprescindibile, soprattutto in settori come il catasto, dove le decisioni devono essere comprensibili e giustificabili anche a distanza di anni. Questo implica la necessità di avere accesso agli algoritmi e ai dati di addestramento, e di disporre di un’infrastruttura adeguata alla loro conservazione a lungo termine.
Democratizzazione dell’AI e open source
La democratizzazione della tecnologia è un altro aspetto fondamentale per le applicazioni AI nella pubblica amministrazione. Questo significa garantire a tutti gli attori – dai responsabili IT ai cittadini – accesso e comprensione del funzionamento dell’AI. Le tecnologie open source giocano un ruolo chiave in questo processo, abbattendo le barriere e assicurando un controllo sicuro dei dati. Le soluzioni open source, infatti, promuovono lo scambio di best practice e il miglioramento continuo delle applicazioni. In questo modo, si favorisce l’innovazione e si garantisce che le implementazioni dell’AI siano trasparenti, affidabili e conformi alla legge. Iniziative come il progetto InstructLab e la famiglia Granite di modelli open source, promosse da Red Hat, riducono ulteriormente le barriere all’ingresso, consentendo a esperti di diversi settori di contribuire con le proprie competenze, accelerando l’addestramento dei modelli AI e creando le basi per una gestione autonoma dell’Intelligenza Artificiale nel settore pubblico.
L‘Intelligenza Artificiale apre una nuova era per la PA, superando il ruolo di semplice tendenza tecnologica. Con un’integrazione mirata nei processi esistenti e un confronto aperto sulle sfide e le soluzioni, i responsabili IT hanno l’opportunità di costruire un’amministrazione moderna, efficiente e trasparente. Per realizzare appieno questo potenziale, è fondamentale tradurre le buone idee in azioni concrete, creando un ambiente favorevole all’innovazione. Un approccio “platform product”, che consente di ridurre i tempi di realizzazione dei progetti, standardizzare le architetture e facilitare l’inserimento di nuovi sviluppatori, può sicuramente portare notevoli benefici alla pubblica amministrazione che potrà così accelerare la trasformazione digitale.
Pasquale Rongone (nella foto di apertura) è Strategic & Enterprise Sales Manager di Red Hat
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