Cresce l’utilizzo dell’AI nel settore pubblico

Lo scorso giugno, il Joint Research Center della Commissione Europea ha pubblicato il report “AI Watch. European landscape on the use of Artificial Intelligence by the Public Sector”.

Oltre a rappresentare una panoramica a livello europeo circa lo stato di avanzamento dei processi di implementazione e adozione dell’intelligenza artificiale nel settore pubblico, il documento identifica le principali sfide, gli ostacoli e i rischi connessi, proponendo strategie su come affrontarli e fornendo preziose raccomandazioni ai decisori politici.

I risultati mostrano un trend in crescita di utilizzo dell’AI per migliorare la qualità dei servizi pubblici e supportare le attività di governo e amministrazione. Al contempo, permangono una serie di sfide di carattere sociale, organizzativo, culturale ed economico che richiedono un’attenta considerazione da parte delle istituzioni europee e dei governi nazionali per accelerare i processi di adozione e consentire all’intelligenza artificiale di dispiegare a pieno i suoi effetti a vantaggio della collettività.

Il ruolo dell’intelligenza artificiale nel settore pubblico

Le pubbliche amministrazioni sono ormai sempre più consapevoli dei benefici potenzialmente sconfinati che un utilizzo strategico e responsabile dei sistemi di intelligenza artificiale è in grado di generare in termini di efficacia, efficienza e semplificazione dell’azione amministrativa.

L’assimilazione dei sistemi di analisi predittiva, machine learning e deep learning in ambito pubblico può costituire un fattore determinante per supportare i decisori nelle fasi di programmazione, definizione, attuazione e monitoraggio delle attività di governo.

Dal punto di vista di cittadini e imprese, l’AI può contribuire a migliorare l’efficienza dei servizi pubblici – razionalizzando i costi nell’intera filiera di produzione e approvvigionamento – e a ideare servizi digitali innovativi basati sul patrimonio informativo pubblico e sulle reali esigenze del territorio.

Le istituzioni europee, riconoscendo il ruolo centrale e l’importanza strategica dell’AI per lo sviluppo economico e sociale degli Stati membri, hanno intrapreso una serie di iniziative volte a sostenere l’applicazione dell’intelligenza artificiale nel settore pubblico garantendo, al contempo, un utilizzo etico, affidabile e antropocentrico mirato ad accrescere la fiducia da parte dei cittadini.

Rispetto al settore privato, le organizzazioni pubbliche devono affrontare una serie di sfide peculiari, prevalentemente legate all’ampio bacino di soggetti coinvolti e alle elevate aspettative dei cittadini in merito alla qualità e alla trasparenza delle logiche utilizzate.

Nel solco dei vari interventi europei sul tema, il report in commento – elaborato da AI Watch, il servizio studi della Commissione europea istituito per monitorare lo sviluppo e l’impatto dell’intelligenza artificiale in Europa – persegue l’obiettivo di fornire ai decisori politici raccomandazioni utili per fronteggiare con successo le sfide, gli ostacoli e i rischi connessi all’adozione dell’AI nel settore pubblico.

Per giungere ai risultati finali, lo studio si basa sui seguenti pilastri:

• analisi delle strategie nazionali sull’AI ufficialmente adottate dagli Stati membri;
• inventario dei casi d’uso europei di applicazione dell’AI nel settore pubblico;
• studio approfondito di otto casi di utilizzo dell’AI nel settore pubblico, con descrizione dei fattori cruciali per lo sviluppo e l’adozione responsabile dell’AI, unitamente alle conseguenze generate dalla sua applicazione.

L’analisi delle strategie nazionali sull’AI

L’analisi delle strategie nazionali sull’AI ha lo scopo di fornire un quadro comparativo delle diverse iniziative pianificate dai Paesi europei per stimolare lo sviluppo e l’adozione di sistemi di intelligenza artificiale nel settore pubblico.

I principali risultati dell’analisi di AI Watch sono riassumibili nei punti che seguono.

• Le strategie nazionali riconoscono la carenza da parte dei dipendenti pubblici di adeguate competenze digitali, considerate come un fattore chiave per integrare le tecnologie e le nuove logiche di lavoro all’interno dell’organizzazione. Il rafforzamento della capacità amministrativa e della consapevolezza dei dipendenti si esplica attraverso alcuni principali interventi: programmazione di corsi formativi dedicati (anche per il personale tecnico); organizzazione di eventi di informazione e sensibilizzazione; partecipazione ad eventi internazionali per migliorare le opportunità di networking e apprendere dalle best practice di settore.
• A livello organizzativo, molte strategie prevedono la necessità di instaurare un coordinamento centrale (e/o locale) e di strutturare una chiara governance dei dati, attraverso la creazione di centri di competenza e la istituzione di nuovi dipartimenti e uffici specializzati.
• Una forte attenzione viene riservata al miglioramento dell’accessibilità e della qualità del patrimonio informativo pubblico, tramite iniziative legate: alla disponibilità degli open data; alla interoperabilità tra le banche dati pubbliche; al rafforzamento della cooperazione con il settore privato per ampliare il bacino di dati utili allo svolgimento delle analisi.
• Gli aspetti etici e giuridici costituiscono una delle principali barriere alla piena assimilazione dei sistemi di AI nell’ambito dell’azione amministrativa, richiedendo l’introduzione di un apposito quadro normativo che ne assicuri un uso trasparente e responsabile.
• La fase di sperimentazione (anche attraverso la predisposizione di apposite sandbox) è considerata cruciale per effettuare valutazioni circa le possibili conseguenze indesiderate di natura etica e/o sociale, adottando idonee misure per eliminare o mitigare i rischi di violazione dei diritti e delle libertà degli interessati.
• Un’ulteriore barriera è costituita dalla mancanza di adeguati finanziamenti per abilitare i processi di innovazione. Oltre allo stanziamento di fondi, una priorità di molte strategie è rappresentata dalla stimolazione dell’ecosistema privato e dalla riforma del settore degli appalti pubblici per introdurre nuove forme di partenariato pubblico-privato e migliorare i processi di procurement, facilitando l’acquisizione da parte delle PA delle più innovative tecnologie fornite dal mercato.

Inventario dei casi d’uso nei Paesi europei

Lo studio di AI Watch include una panoramica di un elevato numero (ben 686) di casi d’uso dell’AI nel settore pubblico in tutti gli Stati membri (più la Norvegia), indice della sempre maggiore diffusione dell’intelligenza artificiale nel contesto pubblico europeo.

Si riportano, di seguito, alcuni punti salienti risultanti dall’analisi.

• La maggior parte delle applicazioni analizzate sono ancora in fase pilota o di sviluppo.
• Lo sviluppo dei sistemi di AI è guidato dai governi nazionali, muniti del capitale umano e delle capacità finanziarie per rendere sostenibili le fasi di progettazione e implementazione. Allo stesso tempo, un numero considerevole di iniziative viene sviluppato a livello territoriale, denotando un ruolo chiave di regioni, città ed enti locali (anche di piccola dimensione).
• La maggior parte delle soluzioni impiegate mira a migliorare la qualità dei servizi pubblici e l’efficienza dell’azione amministrativa. In altri casi, l’AI consegue obiettivi di aumentare la trasparenza, la partecipazione e il controllo da parte dei cittadini.
• La categoria più ampia di casi d’uso dell’AI si basa su tecniche di machine learning, seguita dalle tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

AI Watch: casi di studio approfonditi

Oltre all’inventario generale, il rapporto di AI Watch include un’analisi di otto casi di studio approfonditi. Gli esempi sono stati selezionati non in quanto best practice di riferimento, ma per estrapolare alcuni spunti utili su come affrontare – anche attraverso le esperienze e i fallimenti pregressi – le principali sfide che giocano un ruolo fondamentale per abilitare il cambiamento nell’organizzazione pubblica.

Di seguito, si riportano i principali risultati dell’analisi.

• I fattori critici di successo per l’implementazione dell’AI vanno oltre il requisito “tecnologico” e consistono in sfide di carattere sociale, organizzativo, culturale ed economico.
• Il settore pubblico è vincolato da specifici fattori di sviluppo e progettazione peculiari rispetto al settore privato, dovendo considerare valori e approcci diversi, come una maggiore necessità di trasparenza e di spiegabilità ai cittadini delle logiche utilizzate.
• Per sviluppare e integrare l’AI all’interno dell’organizzazione pubblica è necessario acquisire adeguate competenze tecniche e culturali. In tal senso, in tutti i casi presi in considerazione, il ricorso a competenze esterne è sempre accompagnato dal rafforzamento delle capacità interne, in quanto una totale esternalizzazione potrebbe comportare difficoltà nell’impostazione dei progetti e nelle attività di manutenzione evolutiva dei sistemi.
• Tutti i casi prendono debitamente in considerazione il rispetto di vincoli normativi e l’adozione di idonee misure di sicurezza, che aumentano di pari passo con l’intensità dei rischi e degli impatti sulla sfera dei diritti e delle libertà individuali.
• L’effettuazione dei test nella fase pilota fa emergere costantemente considerazioni aggiuntive di carattere organizzativo. In particolare, l’accettazione delle nuove logiche lavorative da parte dei dipendenti pubblici che utilizzano i sistemi di AI costituisce un elemento cruciale e può richiedere tempo e sforzi ulteriori per conseguire risultati soddisfacenti.

AI Watch: raccomandazioni politiche

Grazie alle evidenze raccolte dall’analisi delle strategie nazionali e dei casi d’uso, AI Watch ha formulato alcune raccomandazioni per decisori politici e dirigenti pubblici che si occupano di implementare e adottare soluzioni di AI. Le raccomandazioni si concentrano principalmente a livello organizzativo e sono riassumibili nei punti che seguono.

• Le organizzazioni pubbliche dovrebbero iniziare a considerare l’AI non solo come un’area di ricerca e innovazione, ma anche come un insieme di tecnologie già mature e disponibili per semplificare e ottimizzare la propria azione amministrativa.
• Il settore pubblico dovrebbe rafforzare la capacità amministrativa e le competenze digitali dei propri dipendenti per individuare le soluzioni tecnologiche più adeguate alle reali esigenze dell’amministrazione e sovrintendere ai relativi processi di applicazione e sviluppo da parte dei fornitori esterni di servizi informatici.
• Le pubbliche amministrazioni dovrebbero iniziare a considerare l’AI come una tecnologia che influenzerà la routine quotidiana della maggior parte dei dipendenti pubblici e, conseguentemente, attrezzarsi in termini culturali e organizzativi (ancor prima che tecnologici).
• I rischi dovrebbero essere sistematicamente valutati con una procedura strutturata e ben definita, evitando ogni forma di utilizzo discriminatorio e individuando (auspicabilmente in forma automatizzata) adeguate misure di mitigazione per garantire un uso dell’AI che metta al centro dignità e diritti dei cittadini.