Automazione e AI per una PA più efficiente: strategie ed esempi pratici #adessonews

Cos’è la Robotic Process Automation (RPA) nella PA

L’automazione dei processi mediante software, o Robotic Process Automation (RPA), rappresenta una delle leve più potenti per l’innovazione nell’ambito dei servizi e può essere benissimo applicato anche nel contesto della pubblica amministrazione italiana.

Ma cos’è esattamente la RPA? In breve, si tratta dell’uso di software, commerciali e non, per automatizzare compiti ripetitivi e basati su regole che normalmente verrebbero eseguiti manualmente da dipendenti. Questi “robot software” interagiscono con le applicazioni in modo simile agli esseri umani, ma chiaramente con maggiore velocità e precisione senza necessitare di pause o interruzioni di sorta.

La Pubblica Amministrazione, caratterizzata da una struttura generalmente rigida e gerarchica anche nella distribuzione delle attività e dei carichi di lavoro, rappresenta un campo di applicazione perfetto per questa specifica tipologia di strumenti, volti proprio ad automatizzare attività ripetitive. In questo ambito specifico la RPA trova infatti una vasta gamma di applicazioni che spaziano dalla gestione dei dati alla comunicazione con i cittadini.

LA RPA nella gestione delle richieste dei cittadini

Prendiamo ad esempio la gestione delle richieste. Quando un cittadino presenta una domanda per un servizio, che si tratti di un’autorizzazione, un certificato anagrafico o un sussidio, l’elaborazione di questa richiesta può richiedere diversi passaggi: verifica dei dati, invio delle conferme, aggiornamento o richiesta a uno specifico database e così via. Un sistema di RPA può automatizzare molti di questi passaggi, riducendo i tempi di attesa e gli errori umani.

Un altro esempio comune è l’applicazione della RPA nella contabilità e gestione finanziaria. Processi come il controllo e la riconciliazione delle fatture, il monitoraggio delle spese e la generazione di report finanziari possono essere eseguiti con efficienza e precisione grazie a robot software, liberando il personale per concentrarsi su compiti più strategici.

La RPA nella gestione delle risorse umane

La RPA nel contesto della pubblica amministrazione potrebbe essere anche utile nella gestione delle risorse umane. Immaginiamo il percorso burocratico e operativo nella gestione del dipendente, dal suo reclutamento alla gestione giuridica passando per presenze, competenze accessorie, ed elaborazione delle buste paga, questi processi amministrativi potrebbero essere notevolmente accelerati nonché standardizzati attraverso l’automazione, offrendo così un servizio migliore sia ai dipendenti della PA che ai cittadini^.

Tali tecnologie permettono di digitalizzare e automatizzare in tutto o in parte il flusso di lavoro di un dipendente, scomponendolo in diverse sottofasi ed eliminando ridondanze, azioni ripetute e semplici task di trasferimento e manipolazione di dati e documenti.

RPA: più efficienza e qualità nella pubblica amministrazione

Efficienza e qualità sono pertanto la risultante dell’applicazione di questi strumenti nel contesto della Pubblica Amministrazione. La prima derivante dalla riduzione dei tempi di elaborazione delle task, non solo con un abbassamento dei costi e tempi operativi, ma anche con un sostanziale miglioramento della soddisfazione dei cittadini, che possono così ricevere risposte ai loro bisogni in tempi più rapidi.

Allo stesso tempo, la seconda ovvero la qualità dei servizi aumenta grazie alla diminuzione degli errori tipici delle attività manuali, garantendo una maggiore affidabilità e accuratezza dei dati nonché una eguaglianza di trattamento che prescinde dal singolo operatore che gestisce la pratica o la specifica attività.

Gli strumenti di Robotic Process Automation attualmente in essere presentano tuttavia alcuni limiti legati alla capacità di questi software di “comprendere” e analizzare i documenti o “decidere” costituendo un importante elemento di rigidità del sistema nonché un ostacolo all’implementazione dello stesso.

Limiti della Robotic Process Automation (RPA) “tradizionale”

La Robotic Process Automation (RPA) è una tecnologia che automatizza attività ripetitive e basate su regole predefinite, attività tipicamente svolte da esseri umani all’interno di un processo aziendale. Nell’ambito della pubblica amministrazione, la RPA ha dimostrato il suo valore nel migliorare l’efficienza dei processi amministrativi, aumentando l’accuratezza delle operazioni e riducendo i tempi di esecuzione. Tuttavia, nonostante questi vantaggi, la RPA tradizionale presenta una serie di limitazioni che ne minano l’efficacia e l’applicabilità, specialmente in contesti più complessi e dinamici.

Complessità nei processi non strutturati

Uno dei limiti più significativi della RPA tradizionale è la sua difficoltà nell’affrontare processi non strutturati. La RPA è altamente efficiente quando applicata a processi ripetitivi e ben definiti, caratterizzati da input e output standardizzati. Tuttavia, quando un processo include variabili non strutturate, come testi non standardizzati, decisioni basate su giudizi o interpretazioni, la tecnologia RPA tradizionale fatica a gestirli.

Ad esempio, l’elaborazione di pratiche o documenti di carattere fortemente normativo che possono contenere linguaggio ambiguo, non strutturato, rappresenta una sfida significativa per la RPA tradizionale. In questi casi, le regole rigide su cui si basa l’RPA non sono sufficienti per comprendere e processare gli elementi semantici di un documento non standardizzato, rendendo difficile automatizzare tali attività senza un intervento umano.

Un altro esempio può essere caratterizzato dalla gestione delle richieste dei cittadini, che spesso includono informazioni non strutturate, come lettere o email, scritte in linguaggi naturali e variabili. La capacità limitata della RPA di interpretare tali testi riduce la sua efficacia in questi contesti, richiedendo quindi un intervento umano o soluzioni più avanzate per l’automazione.

Rigidità degli script e necessità di aggiornamenti costanti

La RPA tradizionale dipende fortemente da script predefiniti che indicano esattamente come un compito deve essere eseguito. Ogni volta che un processo o un’interfaccia di sistema cambia, questi script devono essere aggiornati per riflettere tali modifiche. Questo rappresenta un problema significativo, soprattutto in ambienti dinamici come quelli della pubblica amministrazione, dove le normative e le procedure possono cambiare frequentemente.

Il continuo aggiornamento degli script non solo è oneroso in termini di tempo, ma può anche generare costi significativi. Inoltre, questa rigidità comporta che eventuali errori o cambiamenti inattesi possono interrompere il flusso di lavoro automatizzato, richiedendo ulteriori risorse per la risoluzione dei problemi. In un ambiente in cui l’adattabilità e la rapidità di risposta sono cruciali, questa rigidità limita l’efficacia della RPA e può rallentare l’efficienza operativa complessiva.

Mancanza di capacità decisionale e “intelligenza” semantica

Le soluzioni RPA tradizionali operano sulla base di regole rigide e predefinite, senza capacità decisionali autonome. Questo significa che la RPA è limitata a eseguire operazioni per cui è stata esplicitamente programmata, senza possibilità di adattarsi a situazioni nuove o inaspettate. In contesti in cui sono richieste decisioni complesse, interpretazione del linguaggio naturale o analisi contestuale, la RPA tradizionale risulta inadeguata.

Per esempio, quando un processo richiede l’interpretazione di informazioni contenute in un testo, la comprensione del contesto o l’applicazione di un giudizio soggettivo, la RPA non può svolgere tali compiti autonomamente. Questo limita la possibilità di automatizzare processi che richiedono una comprensione approfondita delle informazioni, riducendo l’ambito di applicazione della RPA e richiedendo il supporto di tecnologie più avanzate o l’intervento umano.

Scarsa adattabilità a input variabili

Un ulteriore limite della RPA tradizionale è la sua incapacità di gestire efficacemente input variabili o non strutturati. Gli strumenti RPA sono progettati per lavorare con dati standardizzati e strutturati, come moduli predefiniti o tabelle di database. Tuttavia, in molti contesti, come nella gestione delle comunicazioni con i cittadini o nell’elaborazione di documenti non strutturati, gli input possono variare significativamente in termini di formato e contenuto.

L’incapacità di gestire input non standardizzati richiede spesso un pre-processamento manuale o l’implementazione di sistemi di supporto che possano convertire questi input in un formato strutturato. Questo riduce l’efficienza complessiva del processo di automazione e può limitare l’applicazione della RPA in contesti più complessi, dove la variabilità degli input è elevata. Inoltre, la necessità di pre-processare e strutturare i dati prima dell’automazione può introdurre ulteriori punti di errore, aumentando il rischio di problemi e ritardi.

Vantaggi dell’integrazione di RPA e AI (LLM)

L’integrazione della RPA con i Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLM), come GPT, Claude AI o LLama, rappresenta un importante progresso nell’automazione dei processi nella pubblica amministrazione, capace di superare i limiti dell’RPA standard.

I LLM sono modelli di intelligenza artificiale addestrati su enormi quantità di dati testuali, che li rendono capaci di comprendere e generare linguaggio naturale con un alto grado di sofisticazione. Questa capacità consente di superare molte delle limitazioni intrinseche della RPA tradizionale, ampliando significativamente il campo di applicazione dell’automazione.

Automazione di processi non strutturati

Uno dei principali vantaggi dell’integrazione tra RPA e LLM è la capacità di automatizzare processi non strutturati. I LLM sono in grado di interpretare e lavorare con dati non strutturati, come documenti, email e richieste scritte, estraendo informazioni chiave e classificandole con un alto grado di precisione. Questo permette di automatizzare processi che in precedenza richiedevano l’intervento umano, come la gestione delle richieste dei cittadini, la valutazione di documenti complessi, o l’analisi del contenuto di relazioni e rapporti.

Ad esempio, un LLM può analizzare una grande quantità di documenti legali, estrarre clausole rilevanti, e organizzare queste informazioni in un formato strutturato che può essere poi elaborato automaticamente dalla RPA. Questo riduce significativamente il tempo necessario per completare tali processi e aumenta l’accuratezza delle operazioni, poiché il modello può identificare e gestire anche le sfumature più sottili del linguaggio legale.

Capacità decisionale e comprensione contestuale

Integrando i LLM, la RPA acquisisce una capacità decisionale molto più sofisticata. I modelli di intelligenza artificiale possono analizzare il contesto di un documento o di una richiesta, comprendere le sfumature linguistiche, e fare scelte basate su dati non strutturati. Ad esempio, in un contesto amministrativo, un LLM può analizzare una richiesta di assistenza da parte di un cittadino, identificare il problema specifico descritto, e decidere autonomamente quale ufficio o funzionario debba occuparsene.

Questo livello di comprensione contestuale permette alla RPA di gestire compiti complessi in modo più autonomo, riducendo la necessità di intervento umano e aumentando l’efficienza del processo. Inoltre, la capacità dei LLM di comprendere il linguaggio naturale significa che l’interazione con i sistemi automatizzati può essere più intuitiva e user-friendly, migliorando l’esperienza complessiva degli utenti.

Riduzione della manutenzione degli script

Un altro vantaggio significativo dell’integrazione tra RPA e LLM è la riduzione della necessità di aggiornare costantemente gli script RPA in risposta a cambiamenti nei processi o nei dati di input. Poiché i LLM sono in grado di adattarsi a diverse variabili e rispondere in modo appropriato a situazioni non previste, l’automazione diventa più flessibile e resiliente.

Questo riduce la necessità di manutenzione continua degli script, diminuendo i costi e il tempo dedicato alla gestione degli aggiornamenti. In un ambiente in cui le procedure e le normative possono cambiare frequentemente, come nella pubblica amministrazione, questa flessibilità rappresenta un notevole vantaggio, permettendo ai sistemi automatizzati di adattarsi rapidamente ai nuovi requisiti senza interruzioni significative delle operazioni.

Adattabilità a input complessi e variabili

I LLM offrono una capacità senza precedenti di gestire una vasta gamma di input complessi e variabili. Grazie alla loro capacità di comprendere e processare linguaggio naturale, questi modelli possono gestire documenti scritti in formati non standardizzati, comunicazioni via email, o qualsiasi altro tipo di input non strutturato, migliorando l’efficienza operativa complessiva.

Ad esempio, un LLM può essere utilizzato per analizzare email inviate da cittadini, identificare automaticamente le informazioni pertinenti, e instradare queste richieste verso i dipartimenti appropriati senza bisogno di pre-processare manualmente le informazioni. Questo non solo aumenta l’efficienza del processo, ma migliora anche la precisione dell’automazione, riducendo il rischio di errori e ritardi.

Sfide e barriere all’adozione dell’automazione basata su AI nella PA

La strada verso l’adozione dell’automazione nella Pubblica Amministrazione (PA) non è priva di ostacoli. Mentre i benefici in termini di efficienza, riduzione degli errori e miglioramento della qualità dei servizi sono evidenti, esistono diverse sfide che devono essere affrontate per garantire un’implementazione di successo. Tra le principali difficoltà emergono la resistenza al cambiamento, i costi iniziali significativi e le questioni legali e regolatorie.

Uno dei principali ostacoli è la resistenza al cambiamento. La PA, con le sue strutture consolidate e tempi di risposta spesso più lenti rispetto al settore privato, può essere reticente nell’abbracciare nuove tecnologie. Molti dipendenti temono che l’adozione dell’automazione possa minacciare i loro posti di lavoro. Tuttavia, è fondamentale comunicare chiaramente che l’obiettivo principale non è sostituire il lavoro umano, ma piuttosto supportare i dipendenti con strumenti che migliorano la loro efficienza, consentendo loro di concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto.

Programmi di formazione e riqualificazione possono essere utili per aiutare il personale a comprendere e adattarsi ai nuovi sistemi.

I costi iniziali sono un’altra significativa barriera; anche se l’automazione può portare a sostanziali risparmi nel lungo periodo, l’investimento iniziale necessario per l’implementazione di tecnologie come RPA e AI può essere elevato.

Questo include i costi per l’acquisto delle tecnologie, l’integrazione nei sistemi esistenti, e la formazione del personale. La mancanza di budget adeguati può quindi limitare la capacità di molte amministrazioni di investire nell’automazione, soprattutto in contesti dove le risorse sono già scarse. Tuttavia, ricorrere a partenariati pubblico-privati e a fondi europei potrebbe rappresentare una soluzione per superare questi ostacoli finanziari.

Le questioni legali e regolatorie costituiscono un’ulteriore sfida. La gestione dei dati nella PA deve rispettare rigorose normative in materia di privacy e sicurezza. L’adozione di RPA e AI solleva preoccupazioni riguardo alla protezione dei dati sensibili e alla conformità con le leggi esistenti. È quindi essenziale che le nuove tecnologie siano implementate con robusti meccanismi di sicurezza per prevenire violazioni e abusi. Inoltre, l’integrazione di questi sistemi deve essere guidata da una normativa chiara e aggiornata, in grado di coprire le nuove sfide poste dalle tecnologie emergenti.

Un altro aspetto critico è la manutenzione e l’aggiornamento continuo delle tecnologie di automazione.

Le soluzioni basate su RPA e AI non sono statiche e richiedono aggiornamenti e manutenzione regolari. Senza un adeguato piano di gestione e un team di supporto qualificato, le soluzioni di automazione rischiano di diventare obsolete, riducendo i benefici ottenibili nel lungo periodo.

In definitiva, anche se le sfide all’adozione dell’automazione nella PA sono notevoli, con una pianificazione strategica e una gestione attenta delle risorse, è possibile superarle. Le amministrazioni pubbliche devono adottare un approccio proattivo, investendo non solo nelle tecnologie, ma anche nel capitale umano, nella formazione e nelle infrastrutture necessarie a supportare l’innovazione.

La collaborazione tra diverse istituzioni e settori rappresenta inoltre un elemento chiave per affrontare e superare le barriere che si frappongono tra la PA e il futuro dell’automazione, condividere infatti best practices tra più amministrazioni o supportare l’innovazione dal basso mediante una guidance di enti centrali (es. Agid o ACN) potrebbe accelerare la diffusione di tali tecnologie.

Case study: automazione di successo nella PA

L’implementazione efficace di Robotic Process Automation (RPA) e\o Intelligenza Artificiale (AI) nella Pubblica Amministrazione (PA) con l’obiettivo di automatizzare i processi ha visto nel passato alcuni casi di successo a livello nazionale, dimostrando come queste tecnologie possano trasformare i servizi pubblici, migliorando l’efficienza e la qualità del servizio ai cittadini. Tra i casi più emblematici:

Comune di Milano: automazione dei servizi ai cittadini

Il Comune di Milano ha adottato una piattaforma di automazione per digitalizzare e automatizzare diversi processi amministrativi. Un esempio è la gestione dei pass di parcheggio, che è stata completamente automatizzata, riducendo significativamente i tempi di elaborazione e migliorando l’esperienza del cittadino. La piattaforma low-code utilizzata ha permesso di sviluppare e implementare rapidamente queste soluzioni, consentendo al personale di concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto^​.

Ministero della Salute: gestione del personale medico sanitario tramite AI

Il Ministero della Salute ha avviato una sperimentazione nell’impiego dell’intelligenza artificiale per migliorare la gestione del personale medico sanitario attraverso modelli predittivi. Questi modelli consentirebbero di prevedere i picchi di domanda per i servizi ospedalieri e ottimizzare la distribuzione del personale medico e delle attrezzature. L’adozione di AI in questo contesto non solo migliorerebbe l’efficienza operativa, ma contribuirebbe anche a una gestione più efficace delle emergenze sanitarie^​.

Corte dei conti: automazione delle revisioni finanziarie

La Corte dei conti ha implementato sistemi di RPA per automatizzare il controllo e la verifica dei documenti contabili, riducendo gli errori umani e accelerando i tempi di revisione. L’uso dell’intelligenza artificiale ha inoltre permesso di analizzare i dati finanziari per identificare anomalie e potenziali frodi, migliorando la trasparenza e la responsabilità nella gestione delle finanze pubbliche ^.

Regione Emilia-Romagna: tracciabilità delle decisioni amministrative

Nella Regione Emilia-Romagna, l’AI è stata utilizzata per migliorare la tracciabilità delle decisioni amministrative, aumentando la trasparenza e la partecipazione civica. Questo approccio ha facilitato l’accesso alle informazioni da parte dei cittadini, rafforzando la fiducia nelle istituzioni pubbliche e migliorando la qualità dei servizi offerti​^.

Esempi “Ideali” di applicazione delle tecnologie di RPA e AI nella PA

Volendo immaginare cinque casi pratici di applicazione della RPA integrata con modelli AI nella pubblica amministrazione, si può andare oltre il mero ambito teorico per esplorare scenari realistici e concreti. Facendo tesoro delle buone pratiche evidenziate precedentemente, è possibile visualizzare come queste tecnologie possano trasformare operazioni quotidiane, rendendole più efficienti e riducendo il margine d’errore umano. Questi esempi idealizzati non solo illustrano le potenzialità dell’automazione avanzata, ma forniscono anche una guida su come implementare tali soluzioni in modo efficace all’interno delle strutture amministrative.

Di seguito, vengono presentati cinque casi esemplificativi in cui l’integrazione tra RPA e AI può portare a significativi miglioramenti operativi nella pubblica amministrazione:

Protocollazione e assegnazione automatica dei documenti

Automazione nella protocollazione e gestione delle centinaia di documenti acquisiti via PEC (Posta Elettronica Certificata) da parte di un ente locale. L’AI unita agli strumenti di RPA può protocollare ogni documento e assegnarlo all’ufficio competente (es. Urbanistica, Servizi Sociali).

Step Operativi:

• Analisi dei processi: mappare il processo attuale di protocollazione e assegnazione.
• RPA: configurare un bot RPA per monitorare la casella PEC e scaricare automaticamente i documenti in arrivo.
• AI: implementare un modello di AI per analizzare il contenuto dei documenti e identificare la tipologia (es. domanda di concessione edilizia, richiesta di assistenza sociale, richiesta di iscrizione all’asilo nido, accesso agli atti, etc.).
• Automazione della protocollazione: l’RPA protocolla il documento, registrando automaticamente mittente, oggetto, data, ecc.
• Assegnazione: l’AI suggerisce l’ufficio competente e il bot RPA assegna il documento all’ufficio o dipendente idoneo.
• Integrazione con sistemi esistenti: collegare il sistema RPA-AI con il sistema gestionale del comune per aggiornare automaticamente lo stato del documento.
• Testing e validazione: eseguire test sul sistema per verificare l’accuratezza delle assegnazioni e apportare eventuali correzioni.
• Formazione: formare il personale per l’uso del nuovo sistema.

Chiaramente questo esempio, basato sul caso di un ente locale, potrebbe applicarsi alla quasi totalità della PA italiane che ontologicamente prevedono la presenza di questa tipologia di uffici.

URP (Ufficio Relazioni con il Pubblico)

Automazione nella gestione delle richieste dei cittadini (es. informazioni o rilascio di documenti) mediante il sito dell’ente locale.

Step Operativi:

• Analisi delle FAQ: raccogliere le domande frequenti e mappare i processi URP.
• Chatbot AI: sviluppare un chatbot alimentato da AI per rispondere automaticamente a queste domande.
• RPA: Configurare RPA per eseguire operazioni automatiche come l’invio di moduli via email o la prenotazione di appuntamenti.
• Integrazione: collegare il chatbot ai sistemi esistenti, come l’anagrafe, per verificare l’identità del cittadino e l’invio della richiesta di appuntamento.
• Testing: testare il chatbot e l’integrazione con i sistemi esistenti.
• Monitoraggio e miglioramento continuo: implementare un sistema di feedback per migliorare continuamente le risposte del chatbot.
• Formazione del personale: addestrare il personale URP per gestire eventuali escalation non gestite dal chatbot.

Istruttoria delle pratiche amministrative

Automazione nell’istruttoria di istanze amministrative da parte di cittadini e imprese.

Step Operativi:

• Raccolta delle pratiche: centralizzare tutte le domande ricevute in un sistema digitale.
• RPA per l’ingestione dei dati: utilizzare RPA per estrarre i dati dalle domande presentate e inserirli nel sistema gestionale.
• AI per la verifica dei documenti: implementare un modulo AI che verifichi la completezza della documentazione e identifichi eventuali errori o omissioni.
• Integrazione con sistemi esistenti: collegare il sistema AI-RPA con il gestionale dell’ufficio tecnico per aggiornare lo stato della pratica.
• Notifica automatica: utilizzare RPA per inviare notifiche automatiche al cittadino in caso di documentazione incompleta o accettazione della pratica.
• Testing e validazione: testare l’intero processo per garantire l’accuratezza e l’efficienza del sistema.
• Formazione: formare i dipendenti del settore edilizio per l’uso del nuovo sistema.

Gestione delle risorse umane

Automazione nella gestione delle richieste di ferie e permessi di un’amministrazione locale (regione, provincia o comune) per un grande numero di dipendenti, concentrate nel periodo estivo e\o natalizio, senza compromettere tuttavia il servizio pubblico a cittadini e imprese.

Step Operativi:

• Automazione delle richieste: utilizzare RPA per automatizzare l’inserimento delle richieste di ferie e permessi nel sistema gestionale.
• AI per la pianificazione: implementare AI per analizzare le richieste e suggerire periodi alternativi in base alla disponibilità del personale all’interno dello specifico ufficio.
• Integrazione: collegare il sistema di gestione ferie con il sistema di presenze e con l’anagrafica dei dipendenti.
• Notifica automatica: RPA invia automaticamente conferme o proposte di modifica ai dipendenti.
• Testing: testare il sistema con richieste simulate per garantire il corretto funzionamento.
• Formazione: formare i responsabili delle risorse umane sull’uso del nuovo sistema.

5. Supporto alle decisioni (Ente Locale)

Automazione nella gestione di banche dati interne ed esterne e creazione di cruscotti e informazioni a supporto delle decisioni di componente politica e dirigenziale di un ente.

Step Operativi:

• Raccolta e centralizzazione dei dati: utilizzare RPA per raccogliere dati da diverse fonti (es. bilanci, report economici, dati demografici).
• AI per l’analisi predittiva: implementare modelli di AI per analizzare i dati e produrre scenari predittivi per l’allocazione ottimale delle risorse.
• Visualizzazione dei dati: configurare dashboard interattive per la visualizzazione dei risultati dell’analisi e delle previsioni.
• Integrazione: collegare il sistema di supporto decisionale con i sistemi di gestione delle risorse finanziarie e dei progetti.
• Testing: validare i modelli AI con dati storici per assicurare l’accuratezza delle previsioni.
• Formazione: formare i decisori (ente locale) sull’uso delle dashboard e sull’interpretazione dei dati.

Questi esempi mostrano come l’abbinamento di RPA e AI possa essere applicato in vari ambiti della Pubblica Amministrazione, fornendo non solo un aumento dell’efficienza operativa ma anche un miglioramento nella qualità dei servizi offerti ai cittadini.

Strategie per facilitare l’adozione di RPA e AI nella PA

Per facilitare l’adozione di RPA (Robotic Process Automation) e AI (Intelligenza Artificiale) nella Pubblica Amministrazione, è fondamentale adottare strategie ben mirate che permettano di superare le sfide e massimizzare i benefici potenziali.

La pianificazione e l’implementazione del connubio di AI LLM e Robotic Process Automation (RPA) devono partire da una chiara valutazione delle esigenze e dalle caratteristiche specifiche della Pubblica Amministrazione (PA) considerando gli obiettivi specifici di ogni ufficio e reparto. La prima fase cruciale è la valutazione delle esigenze:

Valutazione delle esigenze

• Identificare i processi ad alto volume e ripetitivi che possono trarre vantaggio dall’automazione.
• Considerare i carichi di lavoro attuali e capire come l’AI e l’RPA miglioreranno l’efficienza.
• Analizzare le carenze nei sistemi esistenti e le opportunità per migliorare i servizi ai cittadini e ridurre il tempo di esecuzione delle pratiche.

Partnership con aziende tecnologiche e\o università

Collaborare con aziende specializzate in RPA e AI può accelerare l’adozione e l’implementazione delle tecnologie.

Le partnership strategiche infatti:

• permettono di accedere in tempi brevi a competenze avanzate
• permettono di avviare partnership win-win con operatori e\o centri di formazione ad alto tasso di innovazione e sperimentazione
• riducono tempi e costi di implementazione.
• motivano il personale interno grazie alle sinergie con forze e risorse esterne

Selezione delle tecnologie appropriate

• Scalabilità e integrabilità: scegliere soluzioni che possano espandersi con le future esigenze e integrarsi facilmente con i sistemi esistenti.
• Personalizzazione: prediligere tecnologie che possano essere personalizzate in base alle specifiche esigenze dell’amministrazione.
• Affidabilità e sicurezza: assicurarsi che le tecnologie selezionate siano affidabili e conformi alle normative in materia di sicurezza e privacy.

Preparazione del personale

• Formazione continua per il personale esistente affinché comprenda e sappia utilizzare le nuove tecnologie.
• Creazione di moduli formativi sia per il personale tecnico che per quello amministrativo, adattati ai diversi livelli di competenza.
• Promozione di una cultura dell’innovazione interna che motiva il personale a contribuire attivamente al processo di trasformazione.

Gestione del cambiamento organizzativo

• Coinvolgere tutte le parti interessate sin dall’inizio per assicurare un’implementazione agevole e minimizzare la resistenza al cambiamento.
• Stabilire un piano di comunicazione chiaro per informare continuamente tutti i livelli dell’organizzazione sui progressi e gli obiettivi raggiunti.
• Analizzare e risolvere attivamente le preoccupazioni e i feedback del personale.
• Implementare una metodologia di gestione del cambiamento graduale, ad esempio il cambio Agile, per adattarsi rapidamente alle nuove sfide e opportunità che emergono durante il processo di implementazione.

Queste strategie sono fondamentali per garantire una transizione fluida e di successo verso l’utilizzo congiunto di AI LLM e RPA nella PA. Una pianificazione accurata e una gestione del cambiamento proattiva aiuteranno le amministrazioni a ottenere il massimo valore da queste tecnologie, migliorando l’efficienza operativa e la qualità del servizio offerto ai cittadini.

Una volta implementate le soluzioni di RPA e AI, è essenziale monitorarne l’efficacia e valutare i risultati ottenuti. Implementare sistemi di monitoraggio e meccanismi di feedback continuo permette di individuare rapidamente eventuali aree di miglioramento e di apportare le modifiche necessarie. Questo approccio garantisce che le soluzioni tecnologiche rimangano efficaci e responsive alle esigenze in evoluzione della Pubblica Amministrazione.

Adottando queste strategie, la Pubblica Amministrazione può massimizzare i benefici dell’automazione, migliorando la qualità e l’efficienza dei servizi offerti ai cittadini. L’integrazione progressiva e ben pianificata delle tecnologie RPA e AI rappresenta non solo un passo verso il futuro, ma una necessità per rispondere alle crescenti aspettative del pubblico in termini di trasparenza, rapidità e affidabilità.

Automazione nella PA: verso un salto di qualità nei servizi ai cittadini

In sintesi, la RPA rappresenta una risorsa inestimabile per la Pubblica Amministrazione, capace di trasformare radicalmente il modo in cui i servizi vengono erogati. Ma le potenzialità del miglioramento non si fermano qui: con l’integrazione dell’Intelligenza Artificiale, la PA può fare un ulteriore salto di qualità nella sua missione di servire al meglio i cittadini, come vedremo nel prossimo capitolo.

L’adozione della RPA abbinata alle nuove tecnologie AI deve essere accompagnata da una visione strategica e da un piano di implementazione ben definito. Non si tratta infatti di sostituire completamente il lavoro umano, quanto piuttosto di trasformarlo: il personale della PA deve essere formato e supportato per imparare a lavorare in sinergia con i nuovi strumenti tecnologici. Quegli stessi dipendenti che prima si occupavano di attività ripetitive e a basso valore aggiunto possono così concentrarsi su compiti più complessi e strategici, contribuendo all’innovazione e al miglioramento continuo dei servizi pubblici.

L’automazione rappresenta una svolta cruciale per la pubblica amministrazione, capace di trasformare radicalmente l’efficienza e la qualità dei servizi offerti ai cittadini.

La combinazione di RPA e AI può liberare risorse, ridurre gli errori e migliorare l’esperienza utente. Nonostante le sfide legate all’adozione di queste tecnologie, i benefici a lungo termine rendono inevitabile il loro impiego.

In definitiva, un approccio strategico e graduale, unitamente a una solida formazione e sensibilizzazione del personale, faciliterà l’integrazione dell’automazione nei processi amministrativi, preparando così la PA a rispondere in modo più efficiente e innovativo alle esigenze dei cittadini.

Note

La gestione strategica nella Pubblica Amministrazione – FPA (forumpa.it) ↑

Robotic Process Automation e PA – Industry 4 Business ↑

Innovazione e Efficienza: L’Impatto della Robotic Process Automation nella Pubblica Amministrazione – CyberMag ↑

Appian supporta il Comune di Milano nell’Automazione dei Servizi ai Cittadini e della Gestione del Backoffice | Appian ↑

Atto di indirizzo 2024 – PIAO (salute.gov.it) ↑

Intelligenza Artificiale Case Studies (corteconti.it) ↑