La trasforazoine pervasiva dell’intelligenza artificiale coinvolge anche la Pubblica Amministrazione, dove molti Enti centrali e locali ne stanno valutando o sperimentando le applicazioni.
Benefici e nuove opportunità dell’IA nella pubblica ammiistrazione
L’intelligenza artificiale promette di migliorare l’efficienza, ridurre i costi e offrire servizi più personalizzati ai cittadini. Tuttavia, l’adozione di queste tecnologie pone nuove e significative sfide, richiede nuove competenze e impone nuove strategie, che non si fermano alla mera implementazione tecnologica ma che abbracciano una visione sistemica e collaborativa. Mai come ora è importante creare sinergie e condividere esperienze.
Per le Pubbliche Amministrazioni, l’introduzione dell’Intelligenza Artificiale rappresenta un’opportunità senza precedenti per raggiungere i propri obiettivi e principi. In particolare:
- Efficienza (ottenere il massimo risultato con il minimo impiego di risorse):
- Tramite l’Intelligenza Artificiale è possibile automatizzare i processi a basso valore aggiunto, sollevando i professionisti da compiti ripetitivi e meccanici.
- La capacità dell’IA di analizzare in tempo reale grandi quantità di dati eterogenei aiuta a comprendere fenomeni complessi, mettendo a disposizione dei decisori strumenti tempestivi e sintetici
- L’introduzione di chatbot e assistenti virtuali apre la possibilità alla progettazione di servizi pubblici aperti 24 ore su 24, accessibili e inclusivi, in quanto un assistente virtuale è in grado di interagire tramite comandi vocali e tradurre i contenuti in tutte le lingue.
- Efficacia (capacità di raggiungere gli obiettivi prefissati):
- Grazie all’IA è possibile creare servizi digitali altamente personalizzati e proattivi, realmente centrati sull’utente e sui suoi bisogni.
- L’applicazione di modelli previsionali costituisce un valido supporto alla pianificazione e alla governance, anche attraverso simulazioni di scenari “what-if” per valutare quanto certe scelte avvicinano agli obiettivi prefissati.
- La capacità dell’IA di aggregare innumerevoli parametri e fonti dati permette il monitoraggio in tempo reale di diversi fenomeni, supportando le scelte con tempestività e dati oggettivi.
- Economicità (utilizzare le risorse in modo tale da massimizzare la qualità e ridurre gli sprechi):
- Grazie all’automazione dei processi è possibile liberare risorse umane per compiti di più alto profilo e responsabilità.
- L’applicazione di IA generativa può ridurre drasticamente i tempi di redazione di atti o procedimenti. Al funzionario resta il controllo e la responsabilità su quanto scritto, partendo da una bozza da correggere invece che da un foglio bianco.
- Il monitoraggio dei consumi energetici dei fabbricati tramite sensori IoT e il controllo centralizzato tramite IA (smart illumination, smart irrigation, ecc.) può portare notevoli risparmi nei costi di gestione.
L’esperienza del Comune di Firenze: applicazioni di Machine Learning alle immagini
Il Comune di Firenze ha iniziato ad utilizzare l’IA per efficientare l’analisi dei dati del territorio, estraendo nuovi strati informativi dai rilievi realizzati dal Sistema Informativo Territoriale (SIT) nell’ambito del Digital Twin (voli LIDAR, rilievi con droni su specifiche aree, rilievi laserscanner terrestri). La tecnologia per condurre rilievi in modo cadenzato o “al bisogno” si è molto evoluta e per l’ente pubblico è sempre più facile ottenere immagini e dati di qualità. Poi, grazie all’applicazione del machine learning a tali immagini è possibile estrarre oggetti georeferenziati per contarli, catalogarli e confrontarli con le informazioni già in possesso del Comune. Un caso d’uso semplice ma efficace è stato:
- Identificare le aree verdi e contare le alberature per supportare la redazione del Piano del Verde e l’analisi delle isole di calore privato (intervento realizzato con fondi PON Metro 2014-2020 – Asse 6 REACT-EU FESR). Aree verdi e alberature gestite dal Comune sono censite e georeferenziate all’interno di un gestionale ma i dati sul verde in spazi privati (cortili condominiali, ville, istituti di ricerca, cliniche private) sono difficilmente reperibili anche se importanti per la pianificazione urbana. Grazie all’IA, a partire dalle immagini aeree, grazie ad algoritmi allenati a riconoscere alberi e aree verdi, è stato possibile contare e catalogare tutto il verde privato Un aspetto da sottolineare è che nella fase di “training” della rete neurale, tecnici specializzati hanno identificato alcuni falsi positivi (ad esempio istruire l’algoritmo su come non considerare le aree sportive in erba artificiale o piccoli specchi d’acqua che in una foto aerea possono essere confusi con aree verdi) che hanno portato grossi benefici ai risultati.
Con la stessa logica, è possibile riconoscere e catalogare qualsiasi oggetto. Dal rilievo stradale è possibile ad esempio identificare passi carrabili, insegne pubblicitarie, dehors, confrontarli con le informazioni in possesso del Comune e, dall’analisi delle differenze, individuare gli abusi, supportando la lotta all’evasione fiscale.
L’applicazione dell’IA a questo tipo di immagini fornisce un potente strumento all’Amministrazione, rendendo rapida e sintetica l’analisi di grandi quantità di informazioni, aumentando allo stesso tempo il valore degli investimenti fatti per i rilievi. Con l’applicazione dell’IA un’immagine non è più una semplice immagine ma una preziosa fonte dati, un vero e proprio granaio digitale che non perde valore nel tempo ma che diventa elemento di confronto per evidenziare le differenze e l’evoluzione nel tempo di fenomeni che riguardano la città.
L’esperienza del Comune di Firenze: efficientamento dei processi
Il Comune di Firenze ha sviluppato un portale dedicato alla promozione turistica della città, Feel Florence, interoperabile con il Portale regionale del turismo, Visit Tuscany. Una delle specifiche del progetto regionale richiede che i contenuti abbiano una descrizione breve di 150 caratteri, mentre il portale cittadino non ha questo limite.
Senza l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale, i redattori avrebbero dovuto affrontare un lavoro aggiuntivo significativo, ovvero sintetizzare ogni contenuto già prodotto (itinerari, punti di interesse, eventi, articoli) in una breve descrizione. Altrimenti, i contenuti inviati al portale regionale sarebbero stati troncati, con conseguente perdita di informazioni e di significato.
Grazie ad una semplice applicazione di IA, i redattori di Feel Florence possono scrivere le descrizioni degli eventi senza restrizioni e al momento della trasmissione dei contenuti verso Visit Tuscany, una chiamata API a un modello di linguaggio avanzato (LLM) genera automaticamente un riassunto compatibile con il vincolo del portale regionale, preciso e in maniera del tutto trasparente all’operatore.
Questo esempio, pur molto semplice, dimostra quale sia il potenziale di questa tecnologia nell’efficientare processi a basso valore aggiunto, consentendo agli operatori di concentrarsi su attività di maggiore impatto.
Il progetto del Comune di Firenze: assistenti virtuali per cittadini, imprese e turismo
Un altro ambito di grande innovazione è rappresentato dall’evoluzione degli attuali chatbot in assistenti virtuali basati sull’intelligenza artificiale generativa. L’idea progettuale che il Comune di Firenze intende sperimentare è quella di istruire un assistente virtuale sulle informazioni del portale istituzionale, le schede descrittive dei servizi erogati e la knowledge base del contact center 055055. Nella prima fase del progetto l’assistente virtuale fornirà supporto agli operatori del contact center che, a fronte di un bisogno del cittadino, potranno interagire in linguaggio naturale e ottenere risposte rapide e precise. Questo primo step servirà anche ad affinare l’apprendimento dell’IA, in quanto gli operatori potranno verificare le informazioni ottenute e segnalare eventuali imprecisioni (che possono essere dovute all’algoritmo ma anche ad informazioni incomplete, ambigue o non aggiornate nelle pagine del portale). Una volta che l’assistente sarà sufficientemente testato, sarà messo a disposizione del pubblico.
Ancor più interessante è l’applicazione dell’assistente virtuale al portale dedicato ai turisti (Feel Florence), perché in quest’ambito potrebbe apprendere non solo dalle informazioni inserite nel portale (punti di interesse, eventi, articoli, itinerari) ma anche da altri portali dell’area metropolitana (ad esempio siti di musei, di particolari eventi o della Firenze Card, il pass museale ufficiale della città), oltre che dai numerosi Open Data pubblicati dal Comune di Firenze (fontanelle dell’acqua pubblica, esercizi storici, colonnine di ricarica, aree verdi, aree cani, bagni pubblici, …), consentendo interazioni in linguaggio naturale molto complete e basate sulla posizione dell’utente.
L’assistente virtuale è in grado di comprendere domande in tutte le lingue, cercare le informazioni in italiano tra le pagine dei siti, sintetizzarle e rispondere nella stessa lingua in cui ha ricevuto la domanda. Per i soggetti disabili è in grado di leggere testi, descrivere immagini o sottotitolare video. In base alle indicazioni ricevute dai sensori IoT, sarà in grado anche di consigliare percorsi alternativi per evitare il sovraffollamento di certi luoghi negli orari di punta, evitando così code, attese e assembramenti, promuovendo un turismo più sostenibile, oltre a migliorare l’esperienza della visita alla città.
Da non sottovalutare l’inestimabile valore che le informazioni raccolte, in accordo con la normativa sulla protezione dati personali, possono dare alla governance cittadina. Sapere cosa chiede la cittadinanza, cosa chiedono le imprese, cosa cercano i turisti, in maniera aggregata, chiara e precisa, diventa uno strumento incredibilmente potente per supportare le scelte. Sapere ad esempio che in una certa piazza molta gente chiede dove sia un bagno pubblico accessibile ai disabili o una fontana di acqua potabile, fotografa un bisogno da soddisfare in maniera molto più spontanea e immediata di segnalazioni o interviste a campione.
Quello che il Comune di aspetta da questi progetti è sia il miglioramento della qualità dei servizi offerti, sia delle indicazioni a supporto delle scelte per la governance cittadina, la comunicazione e la promozione turistica.
Nuove sfide: istruire l’IA con dati di qualità
Nonostante i notevoli benefici, l’implementazione dell’Intelligenza Artificiale nelle Pubbliche Amministrazioni presenta diverse sfide, tra cui la protezione dei dati personali, l’aderenza a regole e principi etici, la trasparenza, il controllo e la spiegabilità delle decisioni prese. Tuttavia, la principale sfida da affrontare è la corretta gestione dei dati (data governance) per assicurare dati di qualità.
L’Intelligenza Artificiale necessita di grandi quantità di dati (Big Data) di qualità per apprendere in maniera affidabile e minimizzare i bias o le cosiddette “allucinazioni”, ovvero risposte false fabbricate a partire da dati ambigui o errati. Se i dati non sono esatti, nessun algoritmo potrà mai funzionare bene. In informatica, questo principio si chiama “garbage in, garbage out” (se immetti spazzatura, otterrai in risposta solo spazzatura).
Il concetto di dataset di qualità è presente in oltre dieci punti dell’AI Act, in particolare con riferimento agli algoritmi a rischio elevato: “I set di dati di addestramento, convalida e prova devono essere pertinenti, rappresentativi, esenti da errori e completi.” (articolo 10 “Dati e governance dei dati”, comma 3).
Per comprendere quanto la qualità dei dati sia importante per garantire l’affidabilità delle applicazioni di Intelligenza Artificiale, è importante conoscere come funziona il processo di apprendimento: Prendiamo come esempio un bambino di tre anni a cui vogliamo insegnare a riconoscere i gatti. Se gli mostriamo sempre e solo gatti neri, potrebbe non riconoscere correttamente un gatto bianco, poiché non ha avuto esempi sufficientemente vari e potrebbe pensare che la parola “gatto” si riferisca solo ai gatti neri. Ancora peggio, se mostriamo una grande quantità di gatti ma li chiamiamo occasionalmente “cane”, il bambino si confonderà e potrebbe chiamare un gatto “cane” o viceversa. Questi esempi possono essere applicati all’apprendimento dell’IA: nel primo caso, i dataset di addestramento sono incompleti o poco rappresentativi; nel secondo caso, le informazioni fornite sono ambigue o errate.
I “modelli” sono delle rappresentazioni della realtà create a partire da una base di conoscenza. Più questa base di dati è rappresentativa, completa ed esatta, più il modello sarà realistico. Per contro, se i dati sono mal campionati o sporchi, il modello rappresenterà una realtà distorta, affetta da bias o, peggio, polarizzata verso un certo tipo di risposte.
Questo implica un ruolo cruciale della data governance, ovvero l’insieme delle politiche, procedure e standard che regolano la gestione dei dati all’interno dell’organizzazione.
Cos’è la data governance e perché è strategica
I dati non nascono standard ma nascono per uno scopo specifico e in uno specifico contesto (ad esempio, per essere trattati dal software gestionale dei tributi o di archiviazione pratiche). Quando questi dati escono dai loro silos per essere aggregati, correlati e confrontati con altri dati, diventa fondamentale assicurare una gestione uniforme, organizzata e chiara.
Alcuni processi chiave della data governance includono:
- Raccolta ed estrazione dei dati;
- Selezione dei dati utili, al fine di eliminare il “rumore”;
- Rimozione degli errori;
- Normalizzazione e standardizzazione dei dati;
- Metadatazione (documentazione) dei dati per renderli machine-readable;
- Anonimizzazione o pseudonimizzazione dei dati personali;
- Validazione;
- Aggiornamento continuo;
- Definizione di ruoli e responsabilità per ognuna delle precedenti fasi, fra personale tecnico ed esperti di dominio (data stewardship)
In questo processo è necessaria la cooperazione di più figure, tra cui almeno un esperto di dominio, con conoscenze specifiche sulla tematica e la natura del dato, e un esperto di banche dati e sistemi informativi, con competenze specifiche nella gestione e rappresentazione dei dati.
Per la Pubblica Amministrazione, una data governance efficace garantisce informazioni accurate, complete, aggiornate e accessibili, essenziali per supportare le decisioni e migliorare i servizi pubblici. Senza una solida data governance, l’implementazione dell’IA rischia di essere inefficace o dannosa.
L’importanza della formazione dei dipendenti pubblici
Investire nella formazione e nello sviluppo delle competenze dei dipendenti pubblici è quindi cruciale. Occorrono competenze tecniche (nello specifico campo dell’IA o della gestione dati) ma anche consapevolezza dei rischi e delle opportunità legate alle nuove tecnologie, a livello degli utilizzatori, del management e dei decisori politici. Solo con competenze adeguate la Pubblica Amministrazione può governare efficacemente il processo di digitalizzazione e innovazione.
Nuove strategie: riuso, interoperabilità e regole condivise
L’Intelligenza Artificiale ha il potenziale di trasformare radicalmente il modo in cui le amministrazioni pubbliche operano, migliorando la qualità dei servizi offerti e la gestione delle risorse. Tuttavia, per sfruttare appieno queste opportunità, è essenziale affrontare con attenzione le sfide tenendo conto di alcune buone pratiche:
- Promuovere il riuso delle soluzioni: Condividere e riutilizzare le soluzioni sviluppate da altri enti può accelerare l’adozione dell’IA e ridurre i costi.
- Garantire l’interoperabilità dei dati: Più dati di qualità si riescono a dare all’IA per farla apprendere, più efficienti e affidabili saranno le risposte. L’interoperabilità dei dati è cruciale per il successo dei progetti di IA. Iniziative come l’Interoperable Europe policy, la direttiva INSPIRE per i dati territoriali e la Piattaforma Nazionale Digitale Dati (PDND) vanno tutte nella direzione di promuovere la standardizzazione e interoperabilità di dati e sistemi.
- Investire nella formazione: Formare il personale a tutti i livelli sulle potenzialità e i rischi dell’IA è fondamentale per creare una cultura dell’innovazione e della sicurezza.
- Adottare un approccio etico: Sviluppare e seguire regolamenti e linee guida etiche per l’uso dell’IA è essenziale per garantire la trasparenza e l’equità. Citando il discorso dello stato dell’Unione Europea del 2020 “Artificial Intelligence will open up new worlds for us. But this world also needs rules” (L’IA ci aprirà nuovi mondi, ma questi mondi hanno bisogno di regole).
La strategia vincente: fare squadra
La strategia vincente è quella di fare squadra. Creare sinergie tra amministrazioni diverse, mettendo a fattor comune le esperienze e favorendo il riuso di tali esperienze anche a beneficio degli Enti più piccoli è la chiave per crescere tutti insieme. Un’esperienza di governance condivisa è il progetto Firenze Digitale, in cui il Comune di Firenze, la Città Metropolitana, la Regione, la Camera di Commercio e le utilities cittadine collaborano per promuovere l’interoperabilità e la diffusione delle competenze, anche grazie all’istituzione di un tavolo regionale sulla data governance.
Polverizzare risorse e investimenti non è mai una buona idea; specialmente ora, in un contesto dove più dati di qualità si hanno a disposizione, migliori e più affidabili saranno i modelli che ne derivano. Non è necessario reinventare la ruota. Dei buoni algoritmi sono già disponibili sul mercato e vanno solo istruiti sui dati giusti, con le giuste competenze, nel rispetto delle regole.
Bibliografia
- Portale istituzionale città di Firenze: https://www.comune.fi.it/
- Portale Feel Florence: https://www.feelflorence.it/it
- AI Act: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/IT/TXT/HTML/?uri=CELEX:52021PC0206
- State of the Union Address 2020: https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/SPEECH_20_1655
- Progetto Firenze Digitale: https://www.firenzedigitale.it/
