L’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) offre numerose opportunità per ottimizzare i servizi pubblici, migliorare l’efficienza interna, personalizzare l’esperienza dei cittadini e incrementare la trasparenza e la responsabilità verso il pubblico. Il White Paper di FPA, realizzato in collaborazione con Elastic, illustra come la pubblica amministrazione può sfruttare l’intelligenza artificiale generativa in maniera sicura e nel rispetto delle normative vigenti. 

Gratuito e disponibile per il download, il White Paper di FPA ed Elastic, attraverso casi d’uso descrive come la piattaforma Elasticsearch, arricchita con il motore di ricerca ESRE (Elasticsearch Relevance Engine), permette di collegare il modello GAI proprio o di terze parti direttamente ai dati proprietari in tutta sicurezza. 

Utilizzando dati contestualizzati, accessibili e gestiti in modo efficiente, infatti, le PA possono sfruttare appieno il potenziale della GenAI per migliorare l’efficienza, la trasparenza e la qualità dei servizi offerti ai cittadini. 

Whitepaper

Intelligenza artificiale generativa nella PA: come migliorare i servizi pubblici facendo leva sui dati in modo sicuro

Il connubio tra PA e GenAI è possibile grazie all’uso di dati proprietari e all’implementazione di piattaforme tecnologiche accessibili a tutti, che…

1 Luglio 2024

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Cosa può fare la PA con l’IA generativa 

La GenAI implementata nei processi e nei progetti della pubblica amministrazione può:  

• automatizzare processi ripetitivi e manuali, come la generazione automatica di report, la compilazione di moduli o l’analisi dei dati. 

• Attraverso l’analisi di grandi quantità di dati, la GenAI può ottimizzare l’assegnazione delle risorse pubbliche, come il personale o il budget. 

• Gli algoritmi generativi possono fornire raccomandazioni basate sui dati per supportare le decisioni dei dirigenti pubblici. 

• Utilizzando modelli generativi, è possibile prevedere in modo statistico la domanda di servizi pubblici, consentendo una pianificazione più accurata e anticipata delle esigenze dei cittadini. 

• L’utilizzo dell’IA generativa può portare a una maggiore personalizzazione dei servizi offerti ai cittadini, migliorando la loro soddisfazione e riducendo i costi per gli enti pubblici. 

Il ruolo dei dati nell’implementazione dell’IA generativa 

Per implementare in modo efficace l’IA generativa nel settore pubblico, è fondamentale garantire che i dati siano unificati e accessibili. I dati svolgono un ruolo fondamentale nell’implementazione e nell’addestramento dell’Intelligenza Artificiale Generativa nella PA. Ecco alcuni punti chiave: 

• I modelli di IA imparano dai dati storici per generare risposte accurate e pertinenti alle query. 

• È importante che i dati utilizzati per addestrare i modelli siano contestualizzati e specifici per l’ente pubblico. Integrare nel modello GAI i dati privati dell’ente garantisce che le risposte generate siano pertinenti e sicure. 

• Unificare i database pubblici e renderli accessibili in un unico posto tramite piattaforme semplifica la gestione e l’analisi dei dati, consentendo alle PA di utilizzare in modo efficiente le informazioni per migliorare i servizi offerti ai cittadini. 

Il caso d’uso: la piattaforma Elasticsearch  

Il White Paper illustra, attraverso esempi concreti, come la piattaforma Elasticsearch arricchita con Elasticsearch Relevance Engine (ESRE) offra diverse funzionalità: 

• Contestualizzazione dei dati: Elasticsearch, con l’aiuto di ESRE, fornisce contenuti pertinenti dai dati proprietari dell’ente per rispondere al meglio alle query. Questo contribuisce a migliorare l’accuratezza e la pertinenza delle risposte generate dalla GenAI. 

• Gestione integrata dei dati: Elasticsearch rappresenta una piattaforma dati unificata che rende i database pubblici accessibili e reperibili in un unico posto. Questo facilita la gestione e l’analisi dei dati, consentendo alle organizzazioni di utilizzare in modo efficiente le informazioni per migliorare i servizi offerti ai cittadini. 

• Riduzione dei costi: Elasticsearch, con l’aggiunta di ESRE, riduce i costi operativi e il numero di “token” da elaborare e archiviare. Questo porta a un miglioramento dell’efficienza complessiva e a una maggiore produttività all’interno delle organizzazioni.