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il libro bianco

Una PA agile al tempo dell’Intelligenza Artificiale: così lavora Agid

La task force Agid sull’AI nella PA risponde all’esigenza di comprendere la disciplina, le sue implicazioni ed essere pronti a usarla al meglio prevedendone i potenziali rischi. Ecco in che modo si è riusciti a generare interesse e progettualità su una tecnologia dirompente e pervasiva per metterla a servizio dei cittadini

16 Apr 2018

Luca Ruggeri

Project Manager IA, AgID


Ben 400 candidature arrivate dopo la call di aprile, l’inizio dei lavori a settembre 2017, un coordinamento formato da 30 esperti dai profili multidisciplinari, una community con oltre 500 persone e finalmente un libro bianco sull’intelligenza artificiale pubblicato il 21 marzo. Tutto questo è stato possibile grazie a un metodo di lavoro nuovo per dar forma alle idee.

https://www.agendadigitale.eu/cittadinanza-digitale/intelligenza-artificiale-per-la-pa-i-benefici-le-sfide-e-il-giusto-approccio/

Perché una task force sull’intelligenza artificiale

L’idea di chiamare a raccolta gli esperti italiani sul tema dell’intelligenza artificiale è nata un po’ come una provocazione: stavamo già osservando cosa si stava muovendo nello scenario internazionale e avevamo il timore di dover partire subito in rincorsa. Inoltre eravamo consapevoli delle difficoltà insite in un progetto di così ampia portata ed impatto, ancora non inserito nei programmi di sviluppo consolidati. Secondo molti esperti, l’AI – tra le varie “tecnologie emergenti”- promette di essere quella davvero dirompente, la cosiddetta “singolarità”, ovvero quella tecnologia esponenziale che cambierà il mondo per come lo conosciamo. Nessun governo dovrebbe ignorare un argomento così pervasivo nella vita dei cittadini ma soprattutto non dovrebbe correre il rischio di intervenire non comprendendo appieno i confini. Questo era il nostro obiettivo: comprendere la disciplina, le sue implicazioni ed essere pronti a usarla /applicarla al meglio e a prevedendone i potenziali rischi.

La parte sfidante del progetto non era relativa solo ai contenuti ma anche agli elementi organizzativi e gestionali: scopo di questo articolo è infatti quello di mettere in evidenza tutti questi aspetti.

Intelligenza artificiale, pianificare nell’era dell’incertezza

Con pochi elementi assodati, molte variabili ma soprattutto un obiettivo in evoluzione dinamica, è inapplicabile una qualsiasi pianificazione rigida. In un mondo VUCA (volatility, uncertainty, complexity and ambiguity), ovvero mutevole, complesso, incerto ed ambiguo, abbiamo bisogno di modelli flessibili ed adattativi anche e soprattutto per la pianificazione e la gestione dei processi.

È da molti anni che, nel settore privato ed in particolare in quello dell’innovazione, i tradizionali metodi di project management e di business planning (quelli gerarchici, anche detti “waterfall”) hanno lasciato il posto agli approcci agili nati dal Manifesto pubblicato nel 2001 da di 17 programmatori illuminati. Se ci soffermiamo un momento a pensare a cosa è ad esempio un “business plan”, ovvero la stima di un’ipotesi, ci rendiamo conto di avere – con una battuta nerd – l’incertezza al quadrato. Che senso ha definire obiettivi e scadenze a 6 o 12 mesi, quando dopo qualche giorno dall’inizio potrebbero esserci cambiamenti così grandi da dover pianificare nuovamente tutto? O tali da costringere ad una rinegoziazione degli obiettivi finali o della sostenibilità stessa del progetto?

Ma torniamo alle attività della taskforce IA, agli obiettivi e alle variabili del progetto. Il nostro primo obiettivo era quello di “scaldare i motori” scrivendo un libro bianco che esplorasse gli ambiti di applicazione dell’IA nella PA e con forte attenzione ai servizi al cittadino. Ma il libro bianco non doveva essere il punto di arrivo, non volevamo fermarci alla parte legata alle raccomandazioni, volevamo definire un punto di partenza, un elemento che potesse abilitare un vero e proprio ecosistema dell’innovazione a favore del cittadino.

AI&Blockchain, all’Italia un ruolo leader

Cominciati i lavori sono cominciate le variabili, pensiamo ad esempio alla definizione di una scaletta di contenuti che recepisse tutte le competenze degli esperti coinvolti. Dopo i primi contatti con la Comunità Europea e l’interesse manifestato dall’OCSE – che ha riconosciuto all’Italia un ruolo di leadership all’interno del gruppo tematico AI&Blockchain – ci siamo confrontati con diverse realtà internazionali con l’obiettivo di inserire il nostro focus in modo complementare rispetto a quello degli altri Paesi comunitari. Parallelamente dovevamo iniziare a predisporre i primi progetti pilota che testassero o dimostrassero le posizioni che stavano emergendo all’interno del capitolo del libro bianco dedicato alle sfide, tutto questo coinvolgendo le amministrazioni interessate e costruendo insieme agli esperti le soluzioni ipotizzate.

10 sprint e un metodo (ScrumBan) per l’AI nella PA

Nell’incertezza tipica di progetti collaborativi e distribuiti come il nostro, abbiamo deciso di fissare gli obiettivi fondamentali adattando ogni attività ad un modello flessibile. Fin dal principio abbiamo scelto di procedere con la metodologia di agile project planning definita ScrumBan, unione delle metodologie Scrum (“mischia”) e Kanban (“lavagna” in giapponese). Il punto d’incontro di queste due metodologie è caratterizzato dal mettere gli obiettivi in primo piano adattando tutto il resto in base a ciò che succede nel corso del progetto. Per fare un esempio, pensiamo alla trama di un film: esiste un filo conduttore principale ed una serie di sottotrame. Il regista e lo sceneggiatore hanno la loro tesi da dimostrare – che rappresentano con la trama principale e il finale – ed arricchiscono l’esperienza complessiva aggiungendo delle linee di sviluppo opzionali. Le metodologie agili funzionano (non ce ne vogliano i puristi del metodo per la forte semplificazione) più o meno allo stesso modo. Fissato l’obiettivo principale si ipotizzano una serie di elementi collaterali importanti ma non fondamentali, dunque modificabili in corso d’opera. Così nel nostro caso: alcune delle sottotrame possono essere eliminate senza che la trama principale ne sia danneggiata, oppure svolgersi in modo diverso raggiungendo il medesimo obiettivo.

Le due metodologie hanno scopi e caratteristiche differenti. I vantaggi del metodo Kanban sono principalmente legati alla gestione degli eventi interni ed esterni al progetto attraverso momenti di inclusione, pianificazione e assegnazione delle priorità delle attività che accompagnano il progetto per tutta la sua durata. Esiste però un problema, poiché essendo nato come metodo di elezione per progetti essenzialmente “senza fine”, non permette l’incapsulamento delle varie attività in finestre temporali rigide. Lo Scrum invece, astraendone i concetti nati per la programmazione informatica, è strutturato in momenti di durata fissata, detti sprint, permette la creazione di team dedicati al progetto ed è utilizzato per “garantire” il raggiungimento degli obiettivi fondamentali scegliendo in modo dinamico i contenuti e le caratteristiche dei deliverable realizzati di volta in volta. La metodologia ibrida ScrumBan unisce i vantaggi di entrambi, per questo abbiamo deciso di utilizzarla per la Taskforce IA.

Da settembre a gennaio abbiamo definito 10 sprint che, attraverso l’alternanza di fasi divergenti (es. la scelta dei contenuti del libro bianco, da sviluppare) e poi convergenti (la revisione dei singoli contributi ricevuti), hanno portato l’intero team di lavoro – personale di AgID, esperti del coordinamento e della community IA, technical writers, personale di altre pubbliche amministrazioni che volevano apportare il loro bisogno o punto di vista – a finalizzare il documento consentendone così la condivisione con la collettività per l’ultima fase di consultazione pubblica.

Nel corso di uno sprint, il team di lavoro sceglie una serie di attività necessarie al completamento di una o più milestone e si stima quante di queste attività possano realisticamente essere completate nell’arco temporale dello sprint stesso (tipicamente 2 settimane). Il team di lavoro non è più visto come un solo insieme di ruoli o funzioni. Ciascuno contribuisce per quanto è in grado di fare e in base alle proprie competenze. L’allocazione della persona sulla singola attività non è forzata né gerarchica in modo che ognuno si senta auto-motivato nell’apportare valore e responsabilizzato al raggiungimento degli obiettivi scelti.

Attraverso rapidi momenti di condivisione collettiva di quanto è stato fatto, di quali siano i blocchi al completamento delle attività e di cosa si preveda di fare il giorno successivo, si procede in trasparenza alla chiusura dello sprint.

I vari sprint sono monitorati dal project manager e dal product manager (ricordate il regista e lo sceneggiatore dell’esempio precedente?): il primo ricopre di fatto il ruolo di facilitatore delle attività e delle discussioni interne al team mentre il secondo è colui che verifica i risultati delle iterazioni di lavoro e riporta al gruppo lo stato reale del progetto e degli obiettivi, evidenziando se quando e perché siano necessarie delle modifiche in tempo reale, adattando in questo modo gli obiettivi al contesto evolutivo in cui ci si sta muovendo.

Il nostro interesse per la metodologia agile rispetto al progetto task force IA e al suo primo “deliverable” – il libro bianco – nasce anche per dimostrare che un tale approccio può funzionare, per progetti complessi ed articolati, anche nella PA. Siamo soddisfatti del risultato, per questo continueremo ad usare le metodologie agili anche nella fase di implementazione dei progetti pilota insieme alle PA che si candideranno.

Pensare di esaurire ogni aspetto di una tecnologia (anche definirla in tal senso potrebbe essere riduttivo!) come l’IA in un libro bianco, che per scelta abbiamo voluto “snello” e dal taglio divulgativo, era ovviamente un’idea impossibile, così abbiamo scelto di ridurre il campo di applicazione ai soli ambiti più vicini alla cantierabilità delle potenziali soluzioni o all’interno stesso della pubblica amministrazione o in servizi rivolti al cittadino.

Le nove sfide per l’AI nella PA

Anche restringendo il campo alle 9 sfide che poi sono diventate capitoli del libro bianco (etica, tecnologia, competenze, ruolo dei dati, aspetti legali, accompagnare la trasformazione, prevenire le disuguaglianze, misurare l’impatto, l’essere umano), nei momenti di confronto tra esperti e recependo i contributi ed i punti di vista di potenziali implementatori e fruitori di servizi basati su AI, sono stati sollevati notevoli interrogativi. Ad alcuni di essi abbiamo dato risposte nel libro bianco o preso posizioni da sostenere a livello paese, altri rimangono interrogativi e punti di discussione aperti che verranno contestualizzati grazie ai primi casi applicativi.

Il lavoro della Task Force ha permesso di innescare nuovo interesse e generare progettualità su un tema ricco di sfaccettature come quello dell’Intelligenza Artificiale, che ha già un impatto molto forte nelle nostre vite e che dovrà rimanere “a servizio del cittadino”.

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