(Adnkronos) - “La produttività non è solo efficientamento dei tempi, ma miglioramento della qualità dei servizi, sia per gli attori interni sia per i cittadini”, spiega Bianca Romano, Ecosystem technical manager di Ibm, in un’intervista all'Adnkronos.
Ripensare i processi prima della tecnologia
Il punto di partenza non è la tecnologia, ma la revisione dei processi. “Bisogna partire dalla reingegnerizzazione dei processi, analizzando quelli esistenti e ripensandoli alla luce delle nuove possibilità offerte dal digitale”. Solo dopo questa fase ha senso introdurre strumenti innovativi. Un passaggio che consente non solo di rendere più efficienti le attività, ma di trasformarle in modo strutturale.
Il ruolo decisivo dei dati
Alla base di tutto ci sono i dati. Senza dati di qualità, l’intelligenza artificiale non può funzionare in modo efficace. “L’AI sarebbe vana senza dati curati, corretti e disponibili”, sottolinea. Un approccio data-driven, già adottato da alcune amministrazioni, consente di migliorare sia la produttività sia la qualità dei servizi. È il caso, ad esempio, di sistemi che anticipano le esigenze dei cittadini, offrendo risposte più rapide e mirate.
Ai e automazione: un moltiplicatore di produttività
Un altro elemento chiave è l’integrazione tra intelligenza artificiale e automazione. “L’unione tra AI e automazione permette di mettere in azione le informazioni, riducendo attività ripetitive e tempi di lavoro incrementando la qualità dei servizi erogati”, spiega. Questo approccio consente di accelerare operazioni come verifiche, controlli e ricerca documentale, migliorando al tempo stesso l’efficacia dei processi. Un caso emblematico è quello della Giustizia Amministrativa Italiana, dove l’uso di soluzioni di intelligenza artificiale permette di: analizzare grandi volumi di documenti, individuare riferimenti normativi e precedenti, automatizzare l’oscuramento dei dati sensibili.
“Human in the loop”: la centralità delle persone
Nonostante il ruolo crescente della tecnologia, il fattore umano resta centrale. “L’utente deve essere sempre al centro: parliamo di un approccio ‘human in the loop’, in cui le tecnologie vengono utilizzate in modo consapevole e trasparente”, sottolinea. L’obiettivo non è sostituire il lavoro umano, ma supportarlo, mantenendo controllo e responsabilità nei processi decisionali.
Governance e fiducia nell’intelligenza artificiale
Perché l’AI sia davvero efficace, deve essere inserita in un quadro strutturato. “È necessario curare i dati, i modelli e la governance degli output, garantendo trasparenza e affidabilità”, spiega. Solo in questo modo gli strumenti possono essere utilizzati con fiducia e diventare parte integrante dei processi della Pubblica amministrazione.
Il nodo della sostenibilità
Accanto a produttività ed efficienza, emerge un altro tema: la sostenibilità. “Le tecnologie come AI e automazione sono energivore, quindi è fondamentale utilizzarle in modo efficiente”, osserva. In questo senso, infrastrutture come il Polo strategico nazionale stanno lavorando per ottimizzare l’uso delle risorse computazionali e rendere sostenibile la diffusione di queste tecnologie, efficientando gli investimenti IT con tecnologie di FinOps.
Più produttività, più qualità dei servizi
Nel complesso, la trasformazione della Pa passa da un equilibrio tra innovazione, organizzazione e competenze. L’integrazione tra dati, intelligenza artificiale e automazione consente di ridurre i tempi, ma soprattutto di migliorare la qualità del lavoro e dei servizi offerti. “Non si tratta solo di accelerare, ma di costruire processi migliori e più efficaci. Non è solo una questione di efficienza interna, ma di fiducia dei cittadini, qualità dei servizi e competitività del sistema Paese nel suo complesso”, conclude.
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