L’intelligenza artificiale nel settore pubblico: una sfida che non si può perdere

di Marco Leonardi e Andrea Boscaro

È stato pubblicato in USA il provvedimento di creazione di DOGE il Department of Government Efficiency di Musk. Al netto di tutto quel che si può pensare della coppia Trump – Musk, DOGE è un esperimento interessante per chi si occupa di digitalizzazione della PA. Si usa una vecchia agenzia pubblica per dargli nuovi compiti e un nuovo capo (Musk) a diretto riporto del presidente degli Stati Uniti. DOGE è una struttura a termine, in soli 18 mesi deve “fare una massiccia innovazione digitale della PA” e per farlo ha sostanzialmente mano libera sull’utilizzo di tutti i dati della PA superando anche i vecchi limiti regolamentari per cui ogni pubblica amministrazione tiene i suoi dati per sé. Curioso che si tratti della stessa agenzia (US digital service del 2013) che anni fa ispirò in Italia la creazione del team per la trasformazione digitale, affidato a Diego Piacentini a diretto riporto del presidente del consiglio, e oggi confluito nel dipartimento della transizione digitale. Noi italiani non siamo digiuni a tentativi simili, è che prima non esisteva IA, adesso sì. 

Quando è stato scritto il PNRR nel 2020 e 2021, non c’era ancora una discussione sull’intelligenza artificiale. Nel PNRR si stanno facendo investimenti per il cloud, per la digitalizzazione degli archivi e delle procedure che riguardano gli appalti, i tribunali, i grandi enti pubblici e i ministeri, ma non c’è nulla su AI.

L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel settore pubblico promette un grande incremento di efficienza e produttività ma è subordinato a una riorganizzazione complessiva perché il lavoro del funzionario deve essere trasformato da un sistema formale di passaggi procedurali verso un sistema completamente diverso, basato sull’interazione con il software e sul dialogo con i contenuti che possono essere consultati e rielaborati dalle macchine. Non soltanto i dipendenti devono essere formati per cogliere queste opportunità, ma la stessa pubblica amministrazione deve essere riorganizzata in modo coerente, altrimenti il rischio è di digitalizzare le inefficienze invece che migliorare i processi.

Lo sviluppo di progetti di Intelligenza Artificiale nella pubblica amministrazione può fare leva sulle tante applicazioni con cui alcune amministrazioni pubbliche si sono già messe a disposizione dei cittadini in modo facile ed accessibile.

Il Comune di Roma ha sviluppato la app Julia per il Giubileo. La strada degli assistenti virtuali, già intrapresa dai comuni di Roma, Siena e Trento, può trarre un grande giovamento dall’Intelligenza Artificiale Generativa.   

Il Comune di San Benedetto del Tronto usa una app, non per assistere i cittadini o i turisti, ma per ricevere da loro segnalazioni. Solo poche amministrazioni però (per esempio il progetto Savia in Emilia Romagna) sono in grado di usare AI per migliorare l’efficienza del processo legislativo e delle attività amministrative grazie ad una consultazione efficiente del database delle leggi e degli atti amministrativi regionali.

In Europa, contrariamente agli USA, ci sono regole stringenti sull’uso dell’IA raccolte nell’AI Act. Le grandi amministrazioni possono cavarsela perché hanno sviluppatori e avvocati per affrontare l’AI Act. Per esempio, l’Agenzia delle Dogane si serve del Machine Learning per rendere più veloci i tempi di sdoganamento delle merci e i controlli anti-frode, l’Inps per smistare le comunicazioni ricevute verso gli uffici competenti, l’Inail per aumentare il numero di imprese che possono partecipare agli avvisi pubblici. Più difficile è il compito per i comuni o le amministrazioni più piccole: inferiori sono le risorse di sviluppo, più oneroso rispettare gli adempimenti tecnici e legali prescritti dall’AI Act. Qualora si intendesse avvalersi dell’Intelligenza Artificiale per concedere un sussidio, ad esempio, questa attività, essendo secondo l’AI Act un’attività “ad alto rischio”, richiede attenti controlli sia nella fasi iniziali di raccolta dei dati e di scelta della tecnologia sia nelle successive fasi di applicazione.

Come nel caso delle app che possono fare riferimento a piattaforme personalizzabili – su Municipium hanno la propria app più di mille comuni italiani – occorrono soluzioni centralizzate a cui ogni ente locale possa fare riferimento. Dal punto di vista operativo servirebbe una unità di missione diretta da qualcuno di molto competente, con potere di superare le gelosie delle singole amministrazioni sulla gestione dei propri dati. Molti progetti non si riescono a portare a termine perché manca la interoperabilità delle banche dati. 

Da noi invece si è fatta la scelta di ridimensionare un ministero della tecnologia ad un semplice dipartimento pur di affidarlo ad un sottosegretario di partito, e di vanificare il progetto di unificazione delle banche dati delle tre amministrazioni maggiori INPS ISTAT e INAIL. La Strategia Italiana per l’intelligenza artificiale di Agid va nella giusta direzione ma per ora è solo una conferenza stampa.

Trump ha già promesso una radicale semplificazione della burocrazia pubblica, noi come possiamo rispondere? Qui non si tratta di sviluppare tecnologie nuove ma del non meno difficile compito di applicare sistemi sviluppati da altri a organizzazioni complesse. 

Professore di economia politica all’università degli Studi di Milano, si occupa di disoccupazione e diseguaglianze. E’ stato tra gli anni 2015 e 2018 membro del comitato tecnico di valutazione della Presidenza del Consiglio e consigliere economico del Presidente Gentiloni. Ha scritto un libro sulle riforme di quegli anni dal titolo “le riforme dimezzate, perché su lavoro e pensioni non si può tornare indietro”, EGEA 2018. Fa parte della Presidenza Nazionale di Libertà Eguale.

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