La cucitura di applicazioni e database con software svolta tradizionalmente con i Knowledge Management System (KMS, peraltro spesso sistemi proprietari e “chiusi”), ovviamente con cura a preservare dati e informazioni esistenti, di assoluto valore aggiunto per cittadini e imprese a fronte dei persistenti silos ICT (specie nella Pubblica Amministrazione), ha davanti la novità delle tecnologie basate su AI quale nuovo metodo operativo degno di attenzione per il potenziale notevole salto di qualità dei risultati raggiungibili.
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Il superamento dei limiti dei KMS: flessibilità e costi
Tali risultati sono caratterizzati infatti da risposte fruibili per l’utenza finale a velocità e accuratezza non immaginabili con i KMS, a fronte di problemi pur bene identificati da oltre un decennio, ma la cui soluzione tarda a concretizzarsi oggi non più soltanto per la persistente resilienza culturale degli addetti ai lavori, ma appunto proprio per limiti tecnologici.
Tali limiti sono ascrivibili in parte alla scarsa flessibilità dei KMS al mutare delle prestazioni richieste pertinenti alle missioni giuridicamente assegnate alle diverse PA (centrali e locali) e, in parte ai costi eccessivi dei KMS stessi rispetto a un’analisi dei benefici conseguibili in era AI. A ogni prestazione corrisponde infatti un vero e proprio servizio che la renda reale e fruibile e su questo nodo di servizio tecnologico è destinata a incidere la tecnologia AI.
L’AI come strumento di salto qualitativo
Se infatti già il cloud costituiva base decisiva non solo per materializzare prestazioni diverse tramite la cucitura dei corrispondenti servizi tecnologici sottostanti ma anche una vera e propria riduzione del numero dei servizi tecnologici mono-prestazione stessi attraverso la realizzazione di servizi tecnologici multi-prestazione fino a giungere al soddisfacimento di missioni coinvolgenti più di una PA, oggi appare reale la possibilità di elaborare i big data contenuti nei diversi silos verticali della PA grazie alla velocità degli algoritmi finalmente eseguibili in tempi rapidi nelle piattaforme AI.
Sia richieste di informazioni da parte di cittadini e imprese di prestazioni multi-PA, che poi sono eventualità frequentissima, sia richieste di attuazione di vere e proprie transizioni (per esempio, pagamenti), possono trovare risposta tecnologica non solo più a livello di memorizzazione (già dieci anni fa disponibile), ma soprattutto a livello di elaborazione, processamento vero e proprio.
Le macrofunzionalità beneficiarie dell’AI
Le piattaforme AI consentono l’allineamento tecnologico prestazionale fra grandi quantità di dati memorizzati (tecnologia cloud) e il loro rapido processamento. Chiaro che gli algoritmi dei quali beneficia AI, o per lo meno, la maggior parte di essi (metodi di programmazione matematica e ottimizzazione) esistono almeno a partire dagli anni ’50 (basti pensare alla ottimizzazione di problemi a stadii, a variabili miste e con vincoli, risolta dalla programmazione dinamica di Richard Bellman già nel 1957), ma i tempi di risposta erano legati drammaticamente ai limiti tecnologici dei chip a semiconduttore della tecnologia planare, oggi ampiamente e continuamente superati. È possibile identificare categorie di macrofunzionalità nei sistemi informativi delle PA che possono trovare beneficio dall’impiego di piattaforme AI, sia riguardo ad aspetti di back-office sia di front-office.
Comunicazione
Trasporto dati (in banda larga, mobile, etc.) “intelligente”; interazioni multicanale integrate.
Interoperabilità
Hosting gestito nelle funzionalità di base e applicative e finalizzato ai servizi online e/o multi-amministrazione; interfacce comuni di cooperazione applicativa.
Identificazione
Riconoscimento dei nodi di rete e dei server esposti; riconoscimento, condivisione e verifica in rete dell’identità personale, dei ruoli, dei soggetti organizzativi, dei responsabili e delle funzioni; e-signature.
Fruibilità dati
Gestione dinamica degli accessi in rete agli archivi; realizzazione di archivi open data e relative applicazioni.
Operazioni modulari di business process
Interazione via moduli e formulari digitali; gestione della produzione documentale e archiviazione sostitutiva; pagamenti e incassi elettronici; fatturazione, rendicontazione e controllo; strumenti di gestione delle attività (workflow); business intelligence.
Funzionalità specifiche per la sicurezza come sistema
Elementi di gestione della sicurezza locale a livello di connettività; elementi di gestione della sicurezza locale a livello applicativo; coordinamento della sicurezza (per esempio, piattaforme integrabili di monitoraggio).
Affidabilità delle tecnologie AI: sei aspetti da considerare
Circa l’affidabilità delle tecnologie AI, rispetto a un essere umano o a un KMS tradizionale progettato e sviluppato da un essere umano, si propone una riflessione su sei aspetti, di seguito indicati.
- Individuazione delle fonti da esplorare;
- selezione delle fonti giudicate affidabili con eventuale attribuzione di una gerarchia di affidabilità;
- estrazione dei contenuti informativi presenti nell’insieme di cui in b.;
- deduzione di conseguenze dedotte dal corpus di cui in c. distinguendo tra le conseguenze certe e quelle probabili;
- espressione in un testo dei contenuti di cui in c. e in d.;
- esposizione a garanzia del lettore dell’elenco risultante da b.Niente di nuovo in questa schematizzazione: è il percorso che gli umani seguono nel produrre un testo da pubblicare. Premesso che la piattaforma deve essere organizzata per consentire a richiesta la trasparenza su tutte le fasi, in linea di principio la fase a. e le fasi da c. fino alla fase e. possono essere svolte da una piattaforma anche meglio di quanto può fare un essere umano.
AI vs intelligenza umana: un confronto necessario
È inevitabile a questo punto porsi la domanda chiave, cioè cosa si intenda per intelligenza. È acquisito che esistono vari tipi di intelligenza. Howard Gardner è arrivato a identificarne nove: Intelligenza Linguistica, Intelligenza Logico-Matematica, Intelligenza Visuo-Spaziale, Intelligenza Corporeo-Cinestesica, Intelligenza Musicale, Intelligenza Intrapersonale, Intelligenza Interpersonale, Intelligenza Naturalistica, Intelligenza Esistenziale o Teoretica.
Evidentemente molte di queste facoltà sono ben distanti dalle prestazioni degli strumenti presentati come intelligenze artificiali. Una distinzione che si usa porre tra la cosiddette intelligenza artificiale e l’intelligenza dell’uomo è che questo è in grado di porsi domande mentre l’intelligenza artificiale si limita a rispondere (più o meno bene). Un’osservazione connessa alla precedente è che gli strumenti artificiali costruiscono correlazioni che vengono chiamate spiegazioni ma tali non sono perché non costruiscono rapporti di causa effetto né tanto meno ne descrivono i relativi meccanismi elementari di portata generale.
Conclusioni
Tornando alla questione delle “garanzie” sulle prestazioni di sistemi del tipo ad apprendimento che non solo accrescono, con l’uso il proprio patrimonio informativo, ma addirittura possono far evolvere le regole con cui processano le informazioni, si potrebbe prescrivere per ciascun esemplare la redazione dinamica di un CV analogo a quello umano che racconti la formazione avuta (training originario) e le successive esperienze avute (ivi inclusa la lista degli altri strumenti artificiali e dei soggetti umani con i quali hanno interagito) per sapere chi abbiamo di fronte.
Da tutto quanto sopra rappresentato, si evince il carattere disruptive delle tecnologie legate all’universo “intelligenza artificiale” (qualunque definizione si preferisca adottare) rispetto ai KMS al fine dell’integrazione e interoperabilità di tipo “meta” per il superamento dei tradizionali “silos” ICT verticali, fattore fortemente limitante per il dispiegamento efficace ed efficiente dell’azione della PA verso cittadini e imprese.
