L’Intelligenza Artificiale (AI) sta penetrando nella Pubblica Amministrazione con una rapidità sorprendente, trasformando pratiche e procedure che fino a poco tempo fa sembravano inamovibili. Oggi assistenti virtuali, sistemi di analisi documentale, automazione dei processi e applicazioni di AI generativa si spostano rapidamente dall’ambito della sperimentazione alla concreta implementazione.
Questa trasformazione è di vitale importanza e, per molti versi, inevitabile. Tuttavia, il rischio principale legato a tale rapidità è la possibilità di confondere la disponibilità della tecnologia con la capacità di utilizzarla in modo efficace. È fondamentale non lasciarsi travolgere dalla novità, ma piuttosto chiedersi qual è il problema specifico che si intende affrontare utilizzando l’AI.
Dalla tecnologia al bisogno
Un progetto di Intelligenza Artificiale dovrebbe iniziare molto prima di scegliere un modello o una piattaforma tecnologica. Il punto di partenza deve risiedere in una domanda semplice: quale problema vogliamo risolvere attraverso l’AI? È essenziale che l’innovazione scaturisca da un reale bisogno, piuttosto che dalle opportunità offerte dalla tecnologia.
Un approccio orientato al business implica identificare prima il bisogno, poi rivedere i processi, valutare le competenze necessarie e definire un’architettura adeguata, per ultima la tecnologia. Questo processo garantisce che l’AI venga implementata in modo strategico e funzionale.
Il ruolo del RTD: collegare organizzazione e tecnologia
Una volta identificata l’esigenza specifica, è cruciale coinvolgere il Responsabile per la Transizione al Digitale (RTD). Questo professionista deve svolgere un ruolo centrale per trasformare le necessità organizzative in percorsi innovativi, integrando le strutture amministrative con l’IT e la governance digitale. In questo contesto, è essenziale anche il contributo dell’IT Manager per garantire che l’amministrazione disponga delle competenze necessarie per realizzare e gestire il progetto AI nel tempo.
Ripensare il processo prima dell’implementazione dell’AI
Prima di introdurre l’AI, è fondamentale rivedere i processi esistenti. Automatizzare un processo inefficiente è rischioso, poiché si potrebbe semplicemente digitalizzare l’inefficienza. È importante analizzare il processo end-to-end per identificare le attività svolte, i dati utilizzati, le inefficienze e i passaggi che richiedono l’intervento umano. Solo dopo una valutazione accurata è possibile determinare se e come l’AI possa generare valore.
La governance dell’AI nella Pubblica Amministrazione
Il corretto approccio all’AI è ulteriormente rafforzato dalle normative europee e nazionali. L’AI Act europeo enfatizza l’importanza di requisiti di trasparenza e responsabilità lungo il ciclo di vita dei sistemi di AI. La Strategia italiana per l’Intelligenza Artificiale prevede che la Pubblica Amministrazione utilizzi l’AI per modernizzare i servizi e migliorare l’efficienza. È chiaro che l’AI richiede una governance rigorosa che definisca responsabilità, processi decisionali e gestione dei dati.
Una reference architecture per i progetti AI nella PA
È fondamentale affrontare anche il tema dell’architettura quando si parla di Intelligenza Artificiale. L’implementazione dell’AI può alterare significativamente la struttura tecnica dell’amministrazione. È necessario ripensare a dati, applicazioni e sistemi di integrazione in base al nuovo contesto. Una corretta architettura garantirà che le sperimentazioni non diventino progetti isolati, ma contribuiscano a creare capacità riutilizzabili.
La sequenza corretta: esigenza, persone, processo, architettura, tecnologia
È cruciale che la Pubblica Amministrazione eviti innovazioni “a silos”, dove ogni unità agisce in modo autonomo. Il percorso deve seguire una sequenza ben definita: esigenza, analisi del processo, coinvolgimento del RTD, valutazione delle competenze, riprogettazione del processo, definizione della reference architecture, scelta della soluzione tecnologica e infine sperimentazione e governance. Sebbene questo approccio possa sembrare più lento, consente di accelerare l’industrializzazione e la diffusione della soluzione.
In conclusione, la Pubblica Amministrazione non ha tanto bisogno di adottare più tecnologie AI, quanto piuttosto di farlo in modo strategico e ben pianificato. L’innovazione non si misura solo dal numero di progetti dichiarati, ma dalla capacità di generare valore pubblico in modo sostenibile e responsabile.