Il ruolo sempre più centrale dell’AI generativa anche per lo sviluppo di nuovi servizi digitali al cittadino, se applicata in modo responsabile, in linea con opportune regolamentazioni, proteggendo la privacy e seguendo un processo decisionale trasparente e spiegabile. È questo in estrema sintesi uno degli argomenti che il Ceo di IBM Stefano Rebattoni affronterà in occasione di ComoLake2023 – Next Generation Innovations, la principale Conferenza internazionale sul digitale in programma a Cernobbio il 5, 6 e 7 ottobre.
Key4biz. Intelligenza artificiale generativa sempre più pervasiva nelle aziende ma anche nella Pubblica Amministrazione per nuovi servizi al cittadino. Qual è la visione di IBM?
Stefano Rebattoni. L’AI generativa è centrale per lo sviluppo di nuovi servizi digitali nella Pubblica Amministrazione. Di certo, si tratta di uno strumento importante, una leva fondamentale a supporto dei Governi e nella fattispecie del nostro sistema Paese. Dal nostro punto di vista, l’AI, vista la sua pervasività, darà l’avvio anche ad una nuova era di servizi pubblici.
Key4biz. Cosa significa?
Stefano Rebattoni. Da un lato, nuovi servizi digitali che crescano attorno alle necessità dei cittadini, che contribuiscano a rafforzare la fiducia nel rapporto con lo Stato e gli enti pubblici. Dietro ad una migliore qualità dei servizi offerti e delle competenze con cui si può interagire c’è tutto un tema di miglioramento del rapporto di fiducia con i cittadini.
Key4biz. E ancora?
Stefano Rebattoni. Oltre al versante dei cittadini, c’è un altro aspetto importante, che riguarda il miglioramento l’efficienza del personale, con lo spostamento del baricentro delle competenze verso l’alto. Questa è una grande opportunità grazie da un lato all’automazione di attività rutinarie di back-end che riduce costi e tassi di errore e, dall’altro, sposta di conseguenza il lavoro del personale pubblico verso attività di maggior valore. Questo può significare assumere nuovi talenti, come data scientist, ma anche riqualificare il personale con la formazione necessaria relativa all’AI per facilitare, ad esempio, l’analisi di dati che ancora oggi si trovano in tante basi dati separate, che non parlano fra loro, ma che con queste nuove tecnologie possono interoperare in maniera nativa.
Key4biz. Quindi, un dialogo migliore fra il cittadino e l’ente stesso grazie all’AI.
Stefano Rebattoni. Esattamente.
Key4biz. Ci può fare qualche esempio?
Stefano Rebattoni. Negli Stati Uniti, l’AI e l’automazione offrono insight concreti modernizzando l’elaborazione della dichiarazione dei redditi ad opera dell’IRS (Internal Revenue Services). C’è poi la sanità pubblica con soluzioni che garantiscono che le consegne di medicinali salvavita distribuiti in vari paesi al mondo avvenga in modo puntuale e ancora, ad esempio, i servizi che sono stati offerti in un ambiente critico come l’Ambasciata Ucraina nella Repubblica Ceca in cui l’AI ha permesso ai cittadini di avere informazioni su come ottenere permessi, documenti, lavoro e servizi di sostegno durante il conflitto. Lo stesso discorso si può allargare ad altri ambiti, come la ricerca delle frodi in ambito previdenziale, fiscale e riuscire così a liberare risorse.
Key4biz. C’è qualche esempio virtuoso anche in Italia?
Stefano Rebattoni. Sì, ad esempio c’è il caso dell’Inail, un’amministrazione del welfare pubblico che sulla centralità del dato sta facendo importanti investimenti. Il “flusso” dati Inail prevede la gestione di banche dati interne ed esterne con migliaia di transazioni al secondo. Per questo Inail sta sviluppando una strategia dati con tutti gli interlocutori istituzionali di riferimento, come il dipartimento per la trasformazione digitale e l’Istat, oltre che con i partner tecnologici di riferimento. In questo contesto evolutivo verso l’AI, le architetture di data management sono un elemento fondamentale della strategia per una gestione delle pratiche utente sempre più efficiente.
C’è poi un altro caso in Italia, non nella PA ma relativo ad un settore altamente regolamentato come quello delle comunicazioni. Mi riferisco a Wind Tre che ha progettando una soluzione di Intelligent Automation basata su Intelligenza Artificiale (AI) e automazione per ottimizzare il processo di gestione dei reclami aperti da clienti e utenti a seguito di anomalie sui sistemi e ridurre le attività ripetitive del suo Service Desk. Ad oggi la soluzione è stata in grado di gestire in maniera automatizzata oltre duecentomila segnalazioni, raggiungendo elevati livelli di automazione. E si tratta di una soluzione relativa ad un caso d’uso facilmente replicabile ad altri ambiti.
Key4biz. Quali sono i principali ambiti di interesse dell’AI negli enti pubblici?
Stefano Rebattoni. Uno l’ho già citato, ed è l’evoluzione delle competenze della forza lavoro con lo sviluppo di maggiori competenze digitali, in particolare sull’AI e AI generativa. A tutti i livelli anche i dipendenti pubblici sono chiamati ad affrontare questa nuova era dell’AI cavalcandola per non essere esclusi dalle nuove e interessanti opportunità che può offire, Quindi, la possibilità di fare con la formazione una riqualificazione del personale esistente che, con l’utilizzo di questi strumenti può creare maggior valore, efficienza, produttività e innalzare la qualità del servizio e persino l’engagement dello stesso dipendente, con un lavoro che potrà essere più creativo e magari anche più significativo rispetto ad oggi.
Il secondo punto è il sostegno ai cittadini con la semplificazione del reperimento delle informazioni allo sportello e del loro incrocio con diverse banche dati. Grazie all’AI si potranno fornire informazioni in tempo reale e personalizzare i servizi, migliorandoli e aumentando anche la percezione del cittadino.
Ultimo punto, l’applicazione dell’AI all’Information Technology, con la modernizzazione di diversi servizi pubblici verso architetture ibride e multi-cloud.
Key4biz. In altre parole, l’AI modernizza i servizi digitali.
Stefano Rebattoni. Sì, come le nuove soluzioni che, supportate dall’AI generativa watsonx, consentono di accelerare l’evoluzione delle applicazioni mainframe preservare le prestazioni, la sicurezza e le capacità di resilienza per avere soluzioni sempre più aperte ma anche flessibili e agili.
Key4biz. Quali sono i fattori di attenzione da tenere presenti?
Stefano Rebattoni. Servono delle regolamentazioni da parte dei policy maker. Noi auspichiamo che vi sia una strategia nazionale nel nostro paese e non solo, visto che tanto si dibatte dell’AI Act a livello di Unione Europea. L’auspicio però è che sia una regolamentazione di precisione, vale a dire una regolamentazione che non sia una barriera allo sviluppo e all’innovazione. Non si tratta di bloccare o rallentare lo sviluppo dell’AI: noi riteniamo che vadano regolamentati i casi d’uso, non gli algoritmi. Perché gli algoritmi possono essere buoni o cattivi a seconda dell’utilizzo che poi se ne fa. Il caso d’uso può essere invece più o meno critico in base all’applicazione. Se si parla di servizi pubblici, si tratta di servizi molto sensibili. Altro discorso vale per delle campagne di marketing su dei prodotti retail. Quindi, cerchiamo di distinguere il fattore di rischio ed il peso specifico dei servizi di cui si parla.
Key4biz. Per quanto riguarda la responsabilità dell’AI?
Stefano Rebattoni. È necessario distribuire la responsabilità dell’AI su tutta la catena del valore. Ovvero, dalla ricerca, allo sviluppo, fino alla distribuzione e utilizzo. Quindi, la responsabilità non deve essere solo di chi chi produce gli algoritmi.
Key4biz. Ad esempio?
Stefano Rebattoni. Se si sviluppa un’applicazione per l’erogazione del credito finanziario e poi si scopre che questa applicazione si fonda su dei bias, dei pregiudizi legati a età, genere, piuttosto che etnia, è chiaro che questo deve essere ascritto alla responsabilità dello sviluppatore. Ma la responsabilità è anche dell’azienda che utilizza il software di AI generativa con dei bias.
Key4biz. Quindi non c’è un unico punto di responsabilità.
Stefano Rebattoni. No. Tutti vanno responsabilizzati lungo la catena del valore. In questo senso, IBM dispone di strumenti di governance di tali algoritmi per dare all’utilizzatore finale la capacità di capire due cose: quali sono i dati e per quale motivo hanno fornito una determinata risposta ad una data domanda.
