L’impatto dell’Intelligenza Artificiale sulla gestione della spesa pubblica
L’adozione di metodologie avanzate, come il machine learning e l’intelligenza artificiale (IA), attraverso l’analisi di grandi volumi di dati, migliora la trasparenza e l’efficacia nella gestione delle risorse pubbliche. Ne abbiamo parlato con Laura Rosaria Tricarico, Responsabile Ufficio di Rendicontazione e Controllo del Ministero delle Infrastrutture e dei Trasporti, Vincenzo Ciriaco, Direttore Centrale Risk Management, Compliance e Antifrode dell’INPS, e Patrizia Piergentili, Responsabile Risk & Compliance dell’Agenzia del Demanio
15 Marzo 2024
Patrizia Fortunato
Content Editor, FPA
La diffusione delle risorse previste nel quadro degli investimenti straordinari del PNRR e del nuovo ciclo di programmazione europea 2021-2027 fa emergere una questione che attiene alla responsabilità degli enti pubblici nella gestione di questi fondi, di cui sono, da un lato, destinatari e, dall’altro, responsabili dell’erogazione, della corretta gestione e dei relativi sistemi di controllo.
Oggi è possibile ricorrere all’utilizzo di metodologie di machine learning e di intelligenza artificiale, attraverso l’analisi massiva di una grossa quantità di dati, per identificare relazioni e comportamenti similari, discriminando comportamenti potenzialmente fraudolenti. Nuovi strumenti di utilizzo dell’intelligenza artificiale, all’interno di processi e attività della pubblica amministrazione, possono aiutare nella gestione delle risorse pubbliche, in un’ottica di maggiore trasparenza ed efficacia. Questo solleva un’altra questione, quella della “trasparenza, responsabilità e informazione”, un principio cardine presente nel nuovo Piano triennale per l’informatica dell’AgID al quale le PA devono attenersi ponendo attenzione all’interpretabilità dei modelli di intelligenza artificiale, garantendo che le decisioni adottate siano motivate e che la responsabilità di chi le assume sia chiara.
Nel corso di un nostro evento “Risk, compliance e sistemi antifrode: advanced analytics e IA a sostegno della gestione e del monitoraggio delle risorse pubbliche”, abbiamo chiesto un commento ad alcuni dei partecipanti all’evento sia sulla trasparenza dei sistemi antifrode – basati su algoritmi di intelligenza artificiale – sia sull’importanza della qualità del dato.
Il commento dei partecipanti
“I sistemi di intelligenza consentono un’analisi rapida e predittiva, evitando così di dover agire in una fase successiva per mitigare ex post gli effetti di un’eventuale frode”. Questo è il vantaggio del loro utilizzo secondo Laura Rosaria Tricarico, Responsabile Ufficio di Rendicontazione e Controllo del Ministero delle Infrastrutture e dei Trasporti. La capacità di individuare anticipatamente eventuali rischi di carattere fraudolento, nell’ambito degli investimenti attuati dalla pubblica amministrazione, può rendere il meccanismo di gestione della spesa più efficiente ed evitare lo spreco di risorse pubbliche nel finanziamento di attività che si rivelano poi essere in qualche modo illecite.
L’intelligenza artificiale è una realtà che non solo aiuta nella lotta contro le frodi, ma può anche assistere le PA nella complessiva attività di pianificazione strategica. “Un miglioramento della disponibilità dei dati non proprietari renderebbe l’intero sistema dei controlli della pubblica amministrazione molto più efficace”, afferma Vincenzo Ciriaco, Direttore Centrale Risk Management, Compliance e Antifrode dell’INPS. È, pertanto, necessario superare il limite attuale, caratterizzato dal fatto che le singole amministrazioni detengono la proprietà dei propri dati. Anche se il processo di interoperabilità non è immediato, occorre stipulare delle convenzioni o che vi sia una disposizione legislativa che consenta di accedere ad altre banche dati.
L’importanza della qualità del dato è fondamentale anche per Patrizia Piergentili, Responsabile Risk & Compliance dell’Agenzia del Demanio. Sul potenziale uso dell’intelligenza artificiale nell’impiego di risorse pubbliche, Piergentili vede come particolarmente utile, addirittura necessaria, la componente predittiva che i modelli basati sull’intelligenza artificiale possono esprimere, consentendo una pianificazione e una programmazione a impatto positivo sulla collettività.