L’idea di inserire intelligenza artificiale in alcune funzioni di Lepida è nata del 2018, su impulso di Regione Emilia-Romagna che ha sempre stimolato la sperimentazione di nuove tecnologie per migliorare il funzionamento della pubblica amministrazione e per rendere sempre migliori i servizi ai cittadini.
I sistemi di chatbot
La prima filiera su cui si è sviluppata l’analisi è sui sistemi di chatbot, cioè su quei sistemi che dialogano con l’utenza sulla base di un database di conoscenza accurato e mirato. Un’analisi è ricaduta a questo proposito sul sistema URP di Regione, con la possibilità di avere un ulteriore canale di interlocuzione con l’utenza.
L’esperienza di chi operava su questo settore ha permesso di identificare un buon database di conoscenza ma le sperimentazioni successive hanno portato a verificare che il motore di risposta deve necessariamente avere un minimo di memoria per correlare il dialogo e dare una esperienza piacevole. Ad esempio, un sistema di classificazione dello scritto non risulta sufficiente e spesso la prima esperienza non è positiva. Si è allora proceduto a cercare di separare il più possibile la componente di conoscenza, dalle componenti di comprensione, dalla componente di correlazione con il corrispondente.
Senza scendere nei dettagli applicativi o nelle scelte dei brand, questa tipologia di separazione ha comunque impatti sui prodotti che vengono utilizzati e sulla loro disponibilità. Le prime scelte fatte e le prime sperimentazioni hanno infatti mostrato che cosa non era utile utilizzare e verso quali soluzioni andare, fermo restando che non sempre è un buon sistema, ma è abbastanza generale per tutte le necessità.
La protocollazione
Un secondo sistema sperimentato è relativo alla protocollazione. Tutti i documenti che entrano ed escono dalla pubblica amministrazione sono soggetti ad un meccanismo di etichettatura, classificazione e conservazione fortemente legato alla protocollazione. Un sistema intelligente può fortemente diminuire la fatica umana in termini di classificazione e liberare risorse per altre funzioni. Per andare in tale direzione si rende necessario in prima battuta verificare, ed eventualmente riorganizzare il sistema di classificazione della protocollazione, detto titolario.
Qui l’esperienza effettuata ha mostrato la necessità di affinare che storicamente si è sviluppato in modo non organico, cercando un meccanismo di omogeneizzazione e razionalizzazione atto a semplificare ed uniformare la classificazione, anche mediante la riduzione del numero degli elementi selezionabili. Il risultato è stato interessante con un ottimo livello di classificazione, sempre successivamente mediato da un controllo umano.
La scrittura di atti
Una terza direzione è rispetto alla scrittura di atti. È innegabile che la pubblica amministrazione produce spesso molti atti fortemente ripetitivi, legati ad esempio ad aspetti autorizzativi o concessori. In tali atti esistono parti consolidate e parti dipendenti dal caso specifico, che possono essere generate sulla base dei risultati istruttori e delle analisi automatizzate. Le esperienze analizzate in casi analoghi, ad esempio nel mondo assicurativo, mostrano la capacità di sistemi esperti di produrre atti corretti ed affidabili, spesso eliminando una serie di sviste o errori che il cut&paste tipico potrebbe generare.
L’esercizio in questo senso è stato effettuato e le difficoltà si misurano nella presa di responsabilità da parte di chi alla fine deve adottare tale atto. La fiducia sul sistema automatico, infatti, è tutt’altro che semplice, nella difficoltà di identificare l’eventuale errore e soprattutto la responsabilità di chi ha generato tale errore. Il paradigma della responsabilità tra chi ha fornito il sistema esperto, chi ha programmato il sistema, chi ha prodotto la fusione dei risultati, vede infatti alcune difficoltà interpretative che fortemente dipendono dalla organizzazione e che non hanno, ad oggi, una normazione chiara e distinguibile. Resta evidente che la responsabilità vera e ultima è di colui che adotta l’atto.
La verifica della correttezza di atti inseriti dall’utente
Una quarta dimensione è nella verifica della correttezza di atti inseriti dall’utente all’interno di un procedimento generale costituito da una serie di endoprocedimenti, tra cui alcuni necessitano l’interazione con l’utenza. Tale interazione necessariamente può passare da documenti in formato di difficile interpretazione sia per la forma in cui è espresso che per i contenuti inseriti dall’operatore. Sebbene l’essere umano sia sicuramente capace e diretto nel riconoscimento del testo non sempre ha la sufficiente attenzione per verificare che tutti gli estremi riportati di documenti, leggi, casistiche e riferimenti siano corretti ed adeguati. Il sistema esperto, in questo caso, può essere di grande valore per la validazione dei risultati e per la verifica di completezza e coerenza del documento generato. Anche in tal senso si sono effettuate una serie di sperimentazioni per migliorare la velocità di verifica e di interazione con l’utenza.
L’analisi del sentimento rispetto a una iniziativa
Infine, una quinta direzione, sulla quale non si è effettuata ad oggi alcuna sperimentazione, ma che risulterebbe interessante, è l’analisi del sentimento rispetto ad una iniziativa. Spesso la politica necessita di identificare come verrà recepita una iniziativa e questo può essere fatto anche mediante l’analisi interpretativa delle reazioni ad azioni uguali o analoghe. Una simile analisi non vuole essere risolutiva o sostitutiva, ma coadiuvare nella scelta evidenziando, ad esempio, effetti o preoccupazioni difficili altresì da identificare o trattare.
Conclusioni
L’idea è che non basta digitalizzare i processi, sebbene possibile, ma occorre renderli più performanti e funzionali, spesso modificandoli. L’intelligenza artificiale non può dare, da sola, la soluzione, ma se aiutata risulta migliorare i servizi e liberare risorse per funzioni più facilmente automatizzabili.
