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Ai per la Pa, tutte le applicazioni per migliorare i servizi ai cittadini



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Gestione delle pec, graduatorie, rapporti con gli utenti: le applicazioni dell’intelligenza artificiale per la pubblica amministrazione trovano posto in diversi campi per semplificare i processi pubblici

Pubblicato il 19 giu 2024

Patrizia Saggini

avvocata, esperta di digitalizzazione della Pubblica Amministrazione



intelligenza artificiale generale

Nel capitolo 5 del nuovo Piano triennale Ict c’è una parte dedicata all’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella pubblica amministrazione. In attesa che vengano rese disponibili le Linee Guida da parte di AGID sui passi metodologici e organizzativi che le pubbliche amministrazioni devono seguire per definire attività progettuali di innovazione mediante l’utilizzo di IA, è già possibile fin da ora dare qualche esempio di applicazioni pratiche, che possono dare indicazioni utili per iniziare a sviluppare qualche idea progettuale.

AI per la Pa, le indicazioni del Piano triennale Ict

Riportiamo, testualmente, i “principi generali che dovranno essere adottati e declinati in fase di applicazione tenendo in considerazione lo scenario in veloce evoluzione:

1. Miglioramento dei servizi e riduzione dei costi. Le pubbliche amministrazioni concentrano l’investimento in tecnologie di intelligenza artificiale nell’automazione dei compiti ripetitivi connessi ai servizi istituzionali obbligatori e al funzionamento dell’apparato amministrativo. Il conseguente recupero di risorse è destinato al miglioramento della qualità dei servizi anche mediante meccanismi di proattività.

2. Analisi del rischio. Le amministrazioni pubbliche analizzano i rischi associati all’impiego di sistemi di intelligenza artificiale per assicurare che tali sistemi non provochino violazioni dei diritti fondamentali della persona o altri danni rilevanti. Le pubbliche amministrazioni

adottano la classificazione dei sistemi di IA secondo le categorie di rischio definite dall’AI Act.

3. Trasparenza, responsabilità e informazione. Le pubbliche amministrazioni pongono

particolare attenzione alla trasparenza e alla interpretabilità dei modelli di intelligenza

artificiale al fine di garantire la responsabilità e rendere conto delle decisioni adottate con il supporto di tecnologie di intelligenza artificiale. Le amministrazioni pubbliche forniscono informazioni adeguate agli utenti al fine di consentire loro di prendere decisioni informate riguardo all’utilizzo dei servizi che sfruttano l’intelligenza artificiale”.

Gli altri principi – in sintesi – riguardano:

4. Inclusività e accessibilità, garantendo l’equità, la trasparenza e non discriminazione;

5. Privacy e sicurezza, nel rispetto delle normative europee e nazionali sul trattamento dei dati personali e della cybersecurity;

6. Formazione e sviluppo delle competenze, sia per quanto riguarda il personale della Pubblica Amministrazione che deve progettare e gestire i sistemi, e sia per quanto riguarda gli utenti, cioè gli utilizzatori finali;

7. Standardizzazione, considerando la normazione tecnica degli enti internazionali ed europee;

8. Sostenibilità, collegato alla valutazione dell’impatto ambientale ed energetico della soluzione adottata;

9. Foundation Models (Sistemi IA “ad alto impatto”): nel caso venga adottato un modello “ad alto impatto”, è necessario che vengano definiti i ruoli del fornitore e dell’utente, in modo da garantire la necessaria trasparenza e chiarire le responsabilità;

10. Dati: nel caso di utilizzo di servizi che funzionano con API, occorre garantire la tutela della proprietà dei dati e il rispetto della privacy.

Impatto dell’IA sul lavoro e sui cittadini

Secondo l’AI Index Report della Stanford University, nel 2023 diversi studi hanno valutato l’impatto dell’IA sul lavoro, suggerendo che l’IA consente ai lavoratori di completare le attività più rapidamente e di migliorare la qualità dei loro risultati. Questi studi hanno anche dimostrato il potenziale dell’IA nel colmare il divario di competenze tra i lavoratori poco e altamente qualificati.
Altri studi ancora avvertono che l’utilizzo dell’intelligenza artificiale senza un’adeguata supervisione può portare a una riduzione delle prestazioni.

L’intelligenza artificiale ha superato le prestazioni umane in diversi compiti, come ad esempio nella classificazione delle immagini, nel ragionamento visivo e nella comprensione dell’inglese. Eppure resta indietro su compiti più complessi come la matematica a livello competitivo, il ragionamento visivo basato sul buon senso e la pianificazione.

Il sentiment dei cittadini

Quindi, se da un lato può essere condiviso l’assunto che l’IA è utile per analizzare e trattare grandi moli di dati, e per agevolare compiti ripetitivi, dall’altro lato – spostandoci nell’ambito della Pubblica Amministrazione – i cittadini sembrano essere ancora molto dubbiosi sul tema. Da un’indagine FPA emerge che su un campione di 500 cittadini rappresentativo della popolazione italiana:

  • il 26% dei cittadini italiani pensa che l’Ai sia una tecnologia come le altre, prevedendo che avrà un impatto limitato sul funzionamento della Pa,
  • il 20% è apertamente critico, ritenendo che la Pa non sia pronta a gestire questa rivoluzione.
  • solo il 24% crede che l’IA avrà un impatto rilevante, contribuendo a rafforzare le pubbliche amministrazioni.
  • Inoltre, un significativo 30% di italiani non ha un’opinione, evidenziando incertezza o scarsa conoscenza del tema.

Vediamo invece che la tecnologia avanza a passi da gigante, anche nel rapporto con gli utenti: è di pochi giorni fa il lancio di Chat GPT 4o (omni): nella presentazione di OpenAI, si dice che “GPT-4o ragiona attraverso voce, testo e immagini, e questo è incredibilmente importante, perché guardiamo al futuro dell’interazione tra noi e le macchine.”

Si passa da una interazione macchina-uomo e si arriva ad una interazione macchina-uomo-macchina; il nuovo sistema è “capace” di leggere immagini e testo, “ad esempio, si può chiedere di analizzare lo screenshot di una porzione di codice da decifrare e correggere. Oppure si può chiedere di analizzare lo screenshot di un documento e analizzarlo. Per poi riscriverlo nella maniera corretta”.

La situazione nella pubblica amministrazione

Da una ricerca della Commissione europea dal titolo “Diffusione dell’Intelligenza Artificiale nel settore pubblico”, realizzata con circa 640 casi mappati in Europa, risulta che l’Italia si colloca al 2° posto nel ranking europeo per numero di casi di applicazione dell’Intelligenza Artificiale nel settore pubblico ed è al 1° posto per numero di progetti di Intelligenza Artificiale implementati e rilasciati agli utenti; ciò emerge in un recente report di The European House – Ambrosetti.

Si conferma così l’immagine di un Paese di inventori, innovatori, sperimentatori, ma fragile, se non incapace di portare questi esiti a sistema, impotenti di fronte alla necessità di trasformare le innovazioni singole, direi individuali, in azioni di trasformazione dell’intero Paese.

Per accelerare la trasformazione digitale della Pubblica Amministrazione italiana è indispensabile adottare in modo sinergico e combinato una pluralità di tecnologie e di strumenti innovativi: ad esempio dati, Cloud Computing, intelligenza artificiale, strumenti avanzati di automazione, ecc.

Inoltre, la trasformazione digitale della PA non è solo un tema tecnologico, ma deve coniugare anche la riprogettazione e il rinnovamento dei processi, lo sviluppo di nuove competenze e del capitale umano e l’adozione di policy ad hoc per tutelare gli stakeholder che si relazionano con il soggetto pubblico, anche per il superamento del digital divide.

Entriamo un po’ più nel merito e vediamo alcune esperienze in corso sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella pa.

Documentale semantico per la Pubblica amministrazione

Il progetto è stato presentato nel convegno Ital – IA 2024, tenutosi alla fine di maggio, insieme ad altri studi relativi ad esperienze di applicazioni di IA in vari ambiti – pubblici e privati; in particolare, il progetto, denominato “Datalake”, riguarda il Ministero della Giustizia e il Consorzio Interuniversitario Nazionale di Informatica (CINI), ed è finanziato dalla CRUI nell’ambito di una convenzione con la Direzione Generale dei Sistemi Informativi Automatizzati (DGSIA) del Ministero di Giustizia.

“Le esperienze effettuate, i Proof of concept e le specifiche funzionali prodotte, potranno costituire un repository di funzionalità per un “documentale semantico della PA”, che faccia evolvere i sistemi informativi delle PA verso piattaforme in cui i dati non strutturati possano essere sfruttati e integrati con i dati strutturati, per migliorare e dare valore ai servizi digitali che la PA eroga, e i processi di governo possano essere condotti utilizzando tutta la conoscenza. espressa nei documenti e altre forme di dati non strutturati.

Vengono descritte l’organizzazione giudiziaria, i procedimenti e i processi, le esigenze degli utenti, la struttura funzionale del Datalake, l’architettura di implementazione, in vista di un percorso di progettazione e produzione indirizzato a tutto l’insieme delle PA”.

Intelligenza artificiale per la redazione e semplificazione normativa

Lo scorso 14 febbraio la Vice Presidente della Camera Anna Ascani ha lanciato una manifestazione di interesse per la presentazione di progetti sull’utilizzo dell’IA nella produzione legislativa, in tre settori:

  • la definizione di strumenti a supporto delle attività di predisposizione della documentazione per i deputati;
  • l’identificazione di tool per migliorare i processi di redazione delle proposte di legge e di atti di indirizzo e controllo;
  • una serie di idee per favorire l’accesso all’attività parlamentare da parte dei cittadini in modo più completo e inclusivo.

Si insedierà quindi una Commissione per scegliere le proposte più interessanti, presentate prevalentemente da Università italiane.

Il caso della Regione Emilia-Romagna

Un’analoga esperienza è stata portata avanti dalla Regione Emilia-Romagna, che poco tempo fa ha presentato Savia, sistema realizzato dall’Assemblea legislativa della Regione Emilia-Romagna in collaborazione con il Consorzio interuniversitario Cineca, assieme a Unioncamere Emilia-Romagna e al Dipartimento di studi giuridici dell’Università di Bologna; “il percorso prevede attività e progetti per la valutazione della qualità delle leggi, con analisi di come vengono applicate e di quali effetti producono, nonché azioni per la diffusione della cultura delle tecnologie dell’informazione e dell’etica nell’utilizzo dei sistemi di intelligenza artificiale.

L’attività di ricerca e sperimentazione ha utilizzato alcune leggi regionali per la creazione di un primo ”prototipo” e tra queste c’è anche la legge regionale sulla partecipazione, la l.r. 15-2018.”

Gestione delle PEC in arrivo

Uno dei primi progetti realizzati con la tecnologia dell’IA – che ha vinto anche un riconoscimento dell’UNESCO nel 2022 – è quello di INPS, per a gestione delle pec in arrivo: in questo articolo si descrive il contenuto e le funzioni, anche dal punto di vista tecnico; in prospettiva, sarà una soluzione che rivoluzionerà la gestione documentale di tutta la PA, nella misura in cui le istanze e i messaggi inviati tramite pec dai cittadini e professionisti potranno essere protocollati in modo “automatico”, sulla base di parole chiave, e ad essi potrà essere associata anche la classificazione e fascicolazione.

Ovviamente, rimane il controllo umano dell’operatore – anche per l’addestramento del sistema in ottica di “machine learning” – ma sicuramente il tempo risparmiato è notevole.

Ci si augura che la soluzione di INPS venga resa disponibile anche ad altre PA, in modo da ottimizzare e condividere la conoscenza.

Graduatorie dei concorsi pubblici

Qualche anno fa, il Ministero dell’Istruzione ha utilizzato un algoritmo nella procedura di concorso per l’assegnazione dei ruoli di dirigenti scolastici di fascia C; a seguito della graduatoria, sono stati presentati diversi ricorsi.

Inizialmente il TAR del Lazio aveva dichiarato l’illegittimità della procedura, poi invece il Consiglio di Stato (sentenze nn. 8472, 8473, 8474/2019) ha considerato legittime le procedure automatizzate amministrative anche nell’attività discrezionale della Pubblica amministrazione, indicandone dettagliatamente criteri e limiti, aprendo uno scenario finora inedito: quello della responsabilità del titolare del potere pubblico riguardo alla corrispondenza dell’algoritmo utilizzato al principio di legalità, al quale è legata indissolubilmente l’azione amministrativa.

Rilevante altresì un’altra sentenza del Consiglio di Stato (n. 302, del 2 gennaio 2020), in cui sempre la VI sezione ha stabilito che il titolare dei diritti di proprietà industriale e intellettuale del software (algoritmo) assume la parte di controinteressato, in quanto titolare di un interesse uguale e contrario a coloro che chiedono l’accesso e l’ostensibilità dell’algoritmo.

Queste sentenze, seppure di qualche anno fa, sono del tutto conformi ai principi che poi sono stati recepiti nell’AI Act, in particolare il principio di trasparenza e informazione.

Recupero dell’evasione fiscale

Il recente D. Lgs. 12 febbraio 2024, n. 13, che contiene “Disposizioni in materia di accertamento tributario e di concordato preventivo biennale”, prevede l’impiego dell’intelligenza artificiale per migliorare e velocizzare l’accertamento fiscale, al fine di ottenere – attraverso la piena interoperabilità tra le banche dati – la disponibilità delle informazioni rilevanti e garantirne il tempestivo utilizzo al fine di individuare l’attività di controllo nei confronti di soggetti a più alto rischio fiscale.

Successivamente il Decreto 24 aprile 2024 del MEF ha individuato gli atti per i quali non sussiste il diritto al contraddittorio ai sensi dell’articolo 6-bis della legge 27 luglio 2000, n. 212 (Statuto dei diritti del Contribuente), e si considerano automatizzato e sostanzialmente automatizzato ogni atto emesso dall’amministrazione finanziaria riguardante esclusivamente violazioni rilevate dall’incrocio di elementi contenuti in banche dati nella disponibilità della stessa amministrazione.

Rimane pur sempre valido il diritto del contribuente di sapere come e con quali dati è stata accertata la violazione, secondo il principio di trasparenza e accessibilità.

Il contrasto all’evasione fiscale è un tema rilevante anche per gli enti locali, ma si rende necessaria una maggiore condivisione ed interoperabilità delle banche dati necessarie (Catasto, Redditi fiscali, ecc.), utilizzando anche le funzioni della Piattaforma Nazione – PDND.

Altri sviluppi interessati ci possono essere anche per quanto riguarda il valore degli immobili: da un’intervista ad Aldo Scalise dell’Agenzia delle Entrate emerge che “Gli aspetti che potremmo approfondire e su cui sviluppare soluzioni sono prevalentemente due:

  • l’acquisizione automatica di informazioni e dati tramite intelligenza artificiale da contratti di vendita e di locazione;
  • i processi di machine learning e big data analysis per valutazioni multi-criteriali sui contesti geografici per la stima del valore degli immobili.

I due approcci permetterebbero di creare un sistema di supporto alle decisioni (DSS) che permetterebbe ai tecnici valutatori di possedere uno strumento in grado di fornire dati e indicazioni oggettivi nelle diverse procedure di valutazione”.

Cybersecurity

Secondo gli studi più recenti, l’Intelligenza Artificiale (IA) sta modellando il campo della cyber security, contribuendo a proteggere la frontiera digitale, nei seguenti ambiti:

  • Rilevamento e prevenzione delle minacce
  • Analisi del comportamento degli utenti
  • Risposta automatizzata e mitigazione agli incidenti di cyber security
  • Intelligence e analisi sulle minacce
  • Machine learning contraddittorio
  • Autenticazione e controllo degli accessi migliorati
  • Automazione e orchestrazione della sicurezza

Verifica dei documenti digitali

L’intelligent document processing non solo digitalizza e indicizza i documenti cartacei, ma estrae anche informazioni preziose e fornisce approfondimenti dai dati, portando l’elaborazione dei documenti a un livello superiore.

L’elaborazione intelligente dei documenti:

  • utilizza tecnologie avanzate come l’apprendimento automatico e l’elaborazione del linguaggio naturale,
  • è più sofisticata nella sua capacità di comprendere dati complessi/non strutturati,
  • può sfruttare AI e ML per apprendere e adattarsi a specifici requisiti di estrazione dei dati e può produrre risultati più accurati mentre continua a elaborare e apprendere.

Pensiamo a quanto potrebbe essere utile questa funzione per abbattere i tempi della pre-istruttoria di pratiche complesse, la cui richiesta prevede documentazioni voluminose, come ad esempio le pratiche SUAP e SUE; anche in questo caso, come nel protocollo delle PEC, non deve ritenersi del tutto escluso il controllo dell’operatore, che anzi può essere indispensabile nella fase di training del sistema.

Chat Bot per l’assistenza ai clienti

Uno dei campi più comuni di utilizzo dell’IA è proprio quello dei Chat Bot – o assistenti virtuali – che danno assistenza agli utenti per chiedere informazioni su attività o servizi specifici, e vengono utilizzati sia in ambito privato e sia nelle Pubbliche Amministrazioni.

Alcuni sistemi prevedono non solo risposte scritte o vocali, ma anche la virtualizzazione di una persona, che interagisce con l’utente con un’immagine “umana”.

In prospettiva, la sfida più interessante dei Chat Bot è andare oltre la fase informativa e arrivare fino all’erogazione del servizio; ovviamente, per quanto riguarda la PA si dovrà tenere conto dell’accesso con Identità Digitale (SPID o CIE) e disegnare un’esperienza utente nuova e semplificata, che ottenga comunque come prodotto finale la presentazione di un’istanza o l’accesso ad un dato o documento.

Obiettivi e considerazioni finali

Alla fine di questa panoramica, si può concludere che gli spazi di miglioramento nell’utilizzo dell’IA nella pubblica amministrazione sono molto ampi, siamo solo all’inizio del percorso; per proseguire, occorre fare sistema in tutto il settore pubblico e porre in essere dei meccanismi di:

  • Condivisione di conoscenze;
  • Condivisione di strumenti;
  • Condivisione di buone pratiche.

Come evidenziato dall’esperienza di INPS, la progettazione ed implementazione di questi sistemi richiede personale con alte specializzazioni, che solo le poche grandi Amministrazioni possiedono, quindi è quantomai necessario fare in modo che il know-how sia diffuso il più possibile, quindi ben vengano le Linee Guida previste nel Piano Triennale ICT, che riguardano anche il Procurement dei sistemi di IA.

Sarebbe altresì molto utile mappare i benefici ottenuti da questi sistemi, sia dal punto di vista dell’Amministrazione, e sia dal punto di vista del cittadino-utente.

Per quanto riguarda le risorse finanziarie, non ci sono bandi dedicati, ma è possibile utilizzare i fondi PNRR che rimarranno a disposizione delle Amministrazioni dopo il completamento dei bandi digitali, sperando che le risorse non siano destinate ad altro.

Per quello che riguarda la futura interazione degli utenti con la PA, sarebbe necessario in prospettiva un nuovo design dei servizi pubblici, che passi dalla modalità “online” alla modalità “IA”.

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