la proposta

Bandini: “Digitalizzare le PA locali con il modello best practice”

Pubblicato il 06 Feb 2017

Giacomo Bandini

Competere

AI Questions Icon
Chiedi all'AI
Riassumi questo articolo
Approfondisci con altre fonti
Bandini: “Digitalizzare le PA locali con il modello best practice”

La razionalizzazione della data governance, ossia quell’insieme di strategie e processi che indirizzano e regolano l’utilizzo dei dati pubblici e privati, è vitale per il progresso digitale della pubblica amministrazione ed è uno dei nodi centrali della Strategia per la Crescita Digitale 2014-2020. L’Italia in questo settore sconta gravi ritardi rispetto alle amministrazioni di altri paesi competitor a livello globale ed europeo, pagando lo scotto dell’estrema frammentazione delle migliaia di micro-PA in fatto di gestione e conservazione dei dati.

È innegabile che le linee guida lanciate da Agid, per lo meno nelle intenzioni, possano rappresentare una svolta cruciale. Ciò che ancora pare oscuro è come si intende procedere concretamente verso l’attuazione del piano e, soprattutto, quale sia il piano in concreto. Consci che la sfida è digitalizzare amministrazioni poco propense ad innovarsi e poco efficienti per natura, occorre passare dalle buone intenzioni ai fatti.

Innanzitutto, nel caso si propenda per una estrema centralizzazione e concentrazione della gestione digitale della PA, risulta ancora poco chiaro quali siano le scelte tecnologiche che permettano un accesso unico all’utilizzo di tutti i micro-servizi come, ad esempio, Spid. Per poter rendere fruibile qualsiasi prestazione al cittadino sembrerebbe opportuno, in armonia con il progetto di accorpamento e semplificazione, ragionare su una piattaforma unica a livello macro (centrale-nazionale) inclusiva di tutti i processi e le applicazioni che utilizzano i dati degli utenti.

Ciò non sembra ovviamente essere sufficiente. Ai fini di una migliore governance del sistema e per garantire maggiore interoperabilità, è necessario operare ed anche orientare la scelta verso un utilizzo del Cloud “ponderatamente” centralizzato. In questo senso solo il dato deve essere centralizzato affinché ogni ente della PA, sia locale sia nazionale, possa comunicare direttamente con la banca dati centrale. Allo stesso tempo questa soluzione non rende obbligatoria, per le singole amministrazioni locali, l’uniformazione ad un solo modello di servizi e piattaforme a livello micro. L’importante è infatti garantire il collegamento diretto con i dati a livello centrale per ottimizzare la disponibilità di dati in modo omogeneo.

Da questo ultimo concetto deriva una proposta. Nel caso Agid non spinga per imporre un modello unico di infrastruttura, piattaforma e servizi al quale tutte le singole Pa locali si debbano obbligatoriamente conformare, potrebbe essere proficuo ricorrere ad un sistema di best practice. Un modello di mercato e di innovazione bottom up, dal basso. Nel concreto, dal momento che nelle logiche del cloud ogni PA ha già un servizio e che tutte le strutture si stanno uniformando verso l’interoperabilità, non è necessario costringere il singolo ad adottare un sistema unico. Si potrebbe semplicemente premiare i modelli migliori a livello locale e spingere perché altri enti li assimilino, anche con il semplice principio di prossimità territoriale. Le Smart Cities nel mondo hanno fatto scuola in questo settore; speriamo possano farlo anche in Italia.

Valuta la qualità di questo articolo

La tua opinione è importante per noi!

People&Change

Tutti
CARRIERE
AI E LAVORO
COMPETENZE
Produttività e AI
AI IN AZIENDA
SCENARI
FORMAZIONE
CULTURA AZIENDALE
AI in azienda
Carriera
AI leadership
Leggi l'articolo Primo lavoro e carriera: le dinamiche invisibili che guidano il successo
competenze
Primo lavoro e carriera: le dinamiche invisibili che guidano il successo
Leggi l'articolo AI e lavoro, chi beneficerà davvero del tempo risparmiato?
scenari
AI e lavoro, chi beneficerà davvero del tempo risparmiato?
Leggi l'articolo Industria 5.0, chi difende le competenze quando decide l’AI
scenario
Industria 5.0, chi difende le competenze quando decide l’AI
Leggi l'articolo AI e lavoro in Italia: perché la formazione non può aspettare
l'analisi
AI e lavoro in Italia: perché la formazione non può aspettare
Leggi l'articolo Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
lo studio
Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
policy
Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
Leggi l'articolo AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
collaborazione uomo-ai
AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
Leggi l'articolo Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
la sentenza
Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Leggi l'articolo Primo lavoro e carriera: le dinamiche invisibili che guidano il successo
competenze
Primo lavoro e carriera: le dinamiche invisibili che guidano il successo
Leggi l'articolo AI e lavoro, chi beneficerà davvero del tempo risparmiato?
scenari
AI e lavoro, chi beneficerà davvero del tempo risparmiato?
Leggi l'articolo Industria 5.0, chi difende le competenze quando decide l’AI
scenario
Industria 5.0, chi difende le competenze quando decide l’AI
Leggi l'articolo AI e lavoro in Italia: perché la formazione non può aspettare
l'analisi
AI e lavoro in Italia: perché la formazione non può aspettare
Leggi l'articolo Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
lo studio
Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
policy
Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
Leggi l'articolo AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
collaborazione uomo-ai
AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
Leggi l'articolo Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
la sentenza
Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
0
Lascia un commento, la tua opinione conta.x