Pa&Innovazione
Applicazioni Operative e Creazione di Valore Pubblico
L’Intelligenza Artificiale non è più una prospettiva futuribile, ma una realtà operativa che sta già migliorando l’efficienza dei servizi pubblici europei. I progetti censiti dal Public Sector Tech Watch evidenziano applicazioni concrete in settori chiave:
1. Affari Economici e Controllo Fiscale: L’Agenzia delle Entrate ha introdotto l’“Evasometro anonimizzato”, che utilizza algoritmi per incrociare database e stimare il tenore di vita rispetto al reddito dichiarato.
2. Welfare e Salute: L’INPS utilizza sistemi di IA per la classificazione e lo smistamento automatizzato delle PEC, gestendo oltre 3 milioni di messaggi e riducendo i tempi di risposta.
3. Sicurezza e Ambiente: Sistemi predittivi sono impiegati per la manutenzione stradale (es. Regno Unito) e il monitoraggio degli incendi boschivi (es. Spagna).
La Data Governance: Big Data e Privacy
Il successo dell’IA dipende dalla qualità del patrimonio informativo. Tuttavia, solo il 23% delle PA italiane ha adottato una Data Strategy da oltre 18 mesi. La sfida risiede nel coniugare la gestione dei Big Data con il rispetto del GDPR. È necessario implementare modelli di “privacy and security by design”, utilizzando tecniche come la crittografia omomorfica per elaborare dati sensibili senza esporli.
Il Digital Divide Interno e il Reskilling del Personale
Il principale ostacolo all’innovazione non è tecnologico, ma legato alle competenze. La PA italiana presenta un’età media elevata (circa 51 anni) e una carenza di profili STEM. Solo il 7,4% delle amministrazioni dichiara che almeno la metà del personale possiede conoscenze di base sull’IA. Per colmare questo gap, è indispensabile:
• Lanciare programmi strutturali di alfabetizzazione digitale e formazione continua.
• Istituire Centri di Competenza nazionali e locali per condividere best practice.
• Promuovere partnership pubblico-privato per accedere a know-how specialistico.
Governare con l’IA, governando l’IA
L’obiettivo ultimo non deve essere la sostituzione del funzionario, ma il potenziamento delle sue capacità attraverso modelli human-in-the-loop. Solo un’integrazione che bilanci efficienza algoritmica e responsabilità etica potrà generare un valore pubblico sostenibile e rafforzare la fiducia dei cittadini nelle istituzioni.
È stato sviluppato un framework specifico per rappresentare le diverse modalità di utilizzo dell’Intelligenza Artificiale nel settore pubblico. Questo framework, denominato «matrice di maturità dell’IA nella PA», si basa su una rappresentazione a tre dimensioni: chi adotta la tecnologia (amministrazioni centrali, locali o agenzie), quale soluzione viene impiegata (es. chatbot, modelli predittivi o IA generativa) e quanto essa sia effettivamente integrata nei processi operativi. Il framework utilizza una scala di maturità da 1 a 5 per distinguere tra sperimentazioni embrionali e implementazioni avanzate capaci di generare valore pubblico misurabile. Questa rappresentazione tridimensionale permette alle amministrazioni di identificare il proprio “punto nave” tecnologico e di pianificare traiettorie di sviluppo mirate.
Fonti citate:
• P. Miele, Intelligenza Artificiale e Pubblica Amministrazione, 2024.
• Rapporto TEHA Group & Salesforce, Il ruolo e gli impatti dell’Intelligenza Artificiale nella PA italiana, 2024.
— Giacomo Alonzi