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L’AI promette di rivoluzionare la pubblica amministrazione, migliorando i servizi e l’efficienza. Tuttavia, questa promessa rischia di rimanere tale se le organizzazioni pubbliche non affronteranno seriamente le sfide di gestione dei dati, sicurezza, governance e competenze. Le linee guida dell’AGID, pur delineando un approccio olistico, non garantiscono il successo. Sarà la capacità di tradurre queste linee guida in azioni concrete a determinare se l’IA diventerà un vero motore di cambiamento. In questo contesto, alcune aree chiave richiedono un’attenzione ancora maggiore.
Il primo aspetto riguarda la centralizzazione e la governance dei dati, fondamento imprescindibile per un’AI efficace nella PA. L’IA si nutre di dati, e la frammentazione attuale del patrimonio informativo, spesso confinato in silos e gestito in modo disomogeneo, costituisce un ostacolo significativo. Una strategia efficace richiede la creazione di un “cervello centrale” per i dati, implementando un’unica piattaforma, un data lakehouse, in grado di gestire dati provenienti da diverse fonti, sia interne che esterne, strutturate e non. Questo approccio permette di superare la frammentazione e ottenere una visione completa del patrimonio informativo.
Parallelamente, è essenziale definire standard di qualità dei dati chiari e misurabili, garantendo che le informazioni siano accurate, complete, coerenti e aggiornate, attivando anche processi di “data cleaning” per eliminare errori, duplicati e informazioni obsolete. L’implementazione di politiche di governance dei dati che ne regolamentino l’accesso, l’utilizzo, la condivisione e la protezione, nel rispetto delle normative sulla privacy e sulla sicurezza, è altrettanto cruciale per garantirne l’accuratezza nel tempo. Infine, l’automatizzazione della tracciabilità attraverso sistemi di lineage dei dati, che consentono di ricostruirne l’origine, le trasformazioni subite e le dipendenze tra le diverse fonti, facilita la comprensione, la gestione e la risoluzione dei problemi di qualità, creando una sorta di “DNA” per ogni dato.
La protezione dei dati sensibili rappresenta naturalmente la questione su cui si concentra maggiormente l’attenzione del pubblico non solo per la capacità di gestire i dati in conformità con le normative vigenti ma anche per la capacità di sfruttarli in maniera etica. Non sorprende, quindi, che le linee guida AGID sottolineino con forza l’importanza di rispettare il GDPR e altre normative sulla privacy. Per adempiere a questa responsabilità, è fondamentale dotarsi di strumenti per gestire anche l’AI privata, consentendo alla Pubblica Amministrazione di utilizzare modelli che prevedono l’esposizione dei dati non sensibili nel cloud pubblico, ma di importare i modelli di AI all’interno del perimetro di sicurezza dell’organizzazione attraverso l’adozione di piattaforme dati ibride nel caso di dati sensibili, attivando così un’AI di tipo privato che coniuga innovazione e sicurezza.
Parallelamente, è necessario implementare misure di sicurezza avanzate, utilizzando tecniche di crittografia, controllo degli accessi, audit trail e data masking per proteggere i dati sensibili da accessi non autorizzati e da violazioni della privacy. L’adozione di strumenti di automazione della conformità al GDPR, per la gestione del consenso, la valutazione d’impatto sulla protezione dei dati (DPIA) e la segnalazione delle violazioni, è altrettanto cruciale. Infine, è essenziale implementare processi di monitoraggio proattivo che consentano di rilevare e prevenire minacce alla sicurezza dei dati e dei sistemi di AI, garantendo una protezione continua e dinamica.
Tutti questi aspetti richiedono competenze elevate per essere gestiti in maniera efficace e di successo per la PA, per questo le competenze umane rappresentano il primo, fondamentale investimento strategico nell’era dell’implementazione dell’AI. Non è sufficiente saper utilizzare gli strumenti; è necessario saper governare l’innovazione in modo responsabile ed efficace. L’adozione dell’AI richiede competenze specifiche, sia a livello tecnico che a livello etico e legale, e la PA deve investire nella formazione del proprio personale, creando team multidisciplinari in grado di gestire e analizzare i dati, acquisendo competenze nell’utilizzo di strumenti di data management, analytics e machine learning.
È inoltre essenziale formare esperti nella progettazione, nello sviluppo e nell’implementazione di modelli di AI che rispettino i principi etici e legali, costruendo algoritmi etici che garantiscano la trasparenza e l’equità. La creazione di figure specializzate nella protezione dei dati e nella gestione dei rischi legali ed etici, in grado di bilanciare innovazione e responsabilità, è altrettanto cruciale per governare l’innovazione in modo consapevole. Infine, è fondamentale promuovere la cultura dell’AI, sensibilizzando tutti i dipendenti sui benefici e sui rischi di questa tecnologia, promuovendo un approccio responsabile e consapevole che coinvolga l’intera organizzazione.
Torniamo quindi alla necessità di un sistema centralizzato funzionale all’adozione etica e responsabile dell’intelligenza artificiale nella PA. Questo richiede una governance che definisca ruoli e responsabilità chiari, assegnando responsabilità specifiche per la gestione dei dati, la sicurezza, la conformità normativa e la supervisione dei sistemi di AI. È fondamentale stabilire processi decisionali trasparenti e documentati per l’adozione, la valutazione e l’utilizzo dei sistemi di AI, garantendo la tracciabilità delle decisioni. L’implementazione di meccanismi di monitoraggio e controllo è essenziale per garantire che i sistemi di AI siano utilizzati in modo conforme alle normative e ai principi etici. Infine, è cruciale coinvolgere gli stakeholder, inclusi i cittadini, le imprese e le associazioni, nel processo di adozione dell’AI, raccogliendo feedback e suggerimenti per garantire che le decisioni siano informate e rispondano alle esigenze della comunità.
In conclusione, le linee guida AGID rappresentano un punto di partenza fondamentale, ma la vera sfida risiede nella traduzione di queste linee guida in azioni concrete, investendo in infrastrutture, competenze e governance. Solo così la PA potrà sfruttare appieno il potenziale dell’AI per migliorare la vita dei cittadini e delle imprese, senza compromettere i loro diritti e la loro sicurezza. La rivoluzione dei dati è già iniziata, e il successo dipenderà dalla capacità della PA di abbracciare un nuovo paradigma con responsabilità e trasparenza.