Le cervellotiche strutture della P.A. si evolvono seguendo un trend abbastanza consolidato, le prime a recepire il cambiamento tecnologico sono i grandi enti pubblici nazionali e le agenzie nate da un decentramento funzionale-gestionale (secondo le definizioni di E. L. CARBONE, F. CARINGELLA, F. ROMANO, Il nuovo volto della Pubblica Amministrazione tra federalismo e semplificazione, Edizioni Giuridiche Simone, 2001, 85-87): che le emancipa dai ministeri di appartenenza, oggi deputati alla vigilanza, conferendo loro una relativa autonomia organizzativa ma anche un’accentuata unità e uniformità interna, stiamo parlando di INPS, INAIL, Agenzia delle Entrate ecc. Le amministrazioni locali invece seguono il traino, oscillando fra adeguamenti normativi e “aggiustamenti” al contesto organizzativo, in modo disomogeneo, partendo dalle realtà più virtuose e precorritrici in genere a livello regionale più che comunale (come si evince da Federico Butera in Progettare insieme tecnologia, organizzazione, lavoro nelle Pubbliche Amministrazioni per la Fondazione IRSO). 

Il PNRR ha tentato di dare una spinta alla capacità dei comuni di divenire protagonisti della digitalizzazione nella Pubblica Amministrazione. Sembra però che il trend sia il medesimo a giudicare dal percorso di implementazione dell’Intelligenza Artificiale che si può tracciare leggendo il Piano Triennale dell’Informatica redatto dall’Agid (Agenzia per l'Italia Digitale). 

Il Piano Triennale dell’Informatica nella PA e le sfide per i Comuni: andiamo alle fonti.

Come sempre facciamo, si parte dalla lettura dei documenti ufficiali. Il nostro documento, ci dice sostanzialmente due cose, le parafrasiamo così:

1. L’Intelligenza Artificiale DEVE entrare a far parte degli strumenti a disposizione delle pubbliche amministrazioni per offrire servizi di pubblico interesse. 
2. Le pubbliche amministrazioni DEVONO gestire l’integrazione dell’intelligenza artificiale nei propri processi in modo esemplare, quindi avendo in considerazione gli aspetti etici e di tutela delle sfere giuridiche dei cittadini.

Per collimare in queste finalità il piano propone benchmark di questo tipo: affidamenti per l’acquisto di almeno 100 servizi di I.A. nel 2025 per tendere ai 300 nel 2026, sviluppare 400 progetti di innovazione mediante I.A. negli enti pubblici entro la fine del 2026 (Fabio Massimi - L'intelligenza artificiale nel Piano Triennale). 

Per quanto attiene ai rischi, quelli principali sono così classificati: 

1. Manipolazione cognitiva comportamentale di persone o di specifici gruppi vulnerabili 
2. Social scoring: classificazione delle persone in base al comportamento, allo status socio-economico o alle caratteristiche personali.
3. Sistemi di identificazione biometrica in tempo reale e a distanza, come il riconoscimento facciale.

I profili di rischio individuati a dire il vero sono strettamente connessi con l’utilizzo che l’IA può avere nella Pubblica Amministrazione. Pensiamo al social scoring e ai sistemi di smistamento delle istanze dei cittadini. Se un cittadino formula richieste ripetitive con lo stesso contenuto, come viene catalogato dai sistemi automatizzati e qual è il confine con il social scoring che già vediamo attuare in alcuni paesi come la Cina?

Come si diceva gli Enti nazionali sono più avanti. L’INAIL è uno dei primi ad integrare l’IA, specialmente per l’analisi dei dati sugli infortuni per elaborare modelli predittivi, capaci di selezionare i temi oggetto di campagne di sensibilizzazione, ma anche di riflettersi sulle scelte di spesa. Nello studio si parla di bilanci di previsione che vanno a 30-50-90 anni. INAIL con un utilizzo del linguaggio python nell’ambito della data analysis e la personalizzazione di modelli di IA, già attua valutazioni sull’organizzazione e sul personale tese a evidenziare la migliore distribuzione delle risorse umane nelle varie funzioni e coordinazioni. Pensiamo a quanto possa essere utile per garantire l’efficienza, quindi la celerità del procedimento amministrativo.

Altro fondamentale esempio è l’INPS, la cui esperienza fornisce significative indicazioni alle P.A., dalla scelta fra modelli di I.A. linguistici e non linguistici a seconda del contesto e del tipo di dati a disposizione, alla scelta di soluzioni open source, fino alla necessità di rendere interattivi e graduali gli input dati dall’utente, prevedendo la possibilità di consentire un affinamento del prompt (della richiesta) basato su domande e risposte progressive. 

Le possibili applicazioni dell'IA nei comuni

In generale nei Comuni, come nelle altre P.A., l’intelligenza artificiale dovrebbe ragionevolmente trovare queste applicazioni:

Smistamento delle PEC:

se si pensa che i Comuni faticano a rispondere alle PEC dei cittadini e che tante volte questi non ricevono risposte per mesi, o non ne ricevono affatto, occorre valutare l’importanza di automatizzare (anche solo parzialmente) la possibilità per una P.A. di dare indicazioni al cittadino sulle amministrazioni a cui rivolgersi, di raggruppare comunicazioni dello stesso tipo, di comprendere la tipologia di comunicazione pervenuta e le priorità. 

Protocollazione automatica:

per prevenire l’intempestività della protocollazione e della successiva pubblicazione nell’Amministrazione Trasparente. 

Individuazione degli operatori a cui assegnare le istanze: 

Nei grandi enti nazionali si pone il problema del passaggio fra operatori di primo e secondo livello. Nel caso dei comuni, l’annoso problema dell’indirizzamento agli uffici rivestiti della competenza richiesta.

Assistenti virtuali e ChatBot:

per fornire risposte rapide all’utenza su istanze non dotate di particolare complessità

Analisi dei dati:

Pensiamo a quanto sia importante che sul sito di un Comune le persone trovino più facilmente le informazioni più ricercate, anche in base al periodo dell'anno in cui ci si trova, quindi con più probabilità di interessarli. Oltre a queste, tantissime altre le opportunità, per esempio comprendere l’efficacia della riscossione dei tributi, oppure ipotizzare in base agli scenari di spesa la tenuta delle finanze comunali. 

Tutelare il lavoro, renderlo più sicuro, ergonomico, vivibile. Tutelare il lato umano della P.A.

La vera sfida dell’IA nella Pubblica Amministrazione è capire se possa essere un modo per rendere il lavoro efficiente ed ergonomico, salvaguardando il personale. Per migliorare il “risultato”, principio che mutuato dalla recentissima normativa del Contratto pubblico entra nel linguaggio della Pubblica Amministrazione. La P.A. si trova dinanzi a criticità, sul piano dei livelli occupazionali, che risalgono ai vincoli di Stabilità, oggi aggravate dalla contiguità con sacche di esternalizzazione e somministrazione del lavoro. Per questo occorre declinare l’I.A. esclusivamente come strumento in capo al personale della P.A., tenendo ben salda la distinzione soggetto-oggetto. E’ anche una questione di efficienza. Il cittadino di fronte alle rigidità della Pubblica Amministrazione cerca il rapporto umano, non lo vuole superare. Solo un cittadino lavorando per la Cosa Pubblica può ispirarsi ai principi di disciplina, onore, imparzialità per svolgere funzioni di pubblico interesse, di interesse per gli altri suoi concittadini. La Costituzione è scritta per i cittadini, non per le macchine, e i soggetti che “agiscono” la Costituzione rimangono la cittadina e il cittadino, avvalendosi di volta in volta dello strumento offerto da quel progresso della Società al quale sempre i cittadini contribuiscono secondo l’art. 4 della nostra Carta Costituzionale. 

A cura di Nadir Lehemdi .