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Realizzare programmi di intelligenza artificiale nei servizi sociali

Di Ryan van Leent e Ian Ryan, SAP

L’intelligenza artificiale (AI) è alla base della prossima rivoluzione tecnologica. Si tratta di una rivoluzione che offre enormi vantaggi potenziali per i servizi sociali. Tuttavia, nonostante la promessa dell’IA di accelerare la crescita e semplificare le operazioni quotidiane, l’adozione dell’IA nel settore pubblico a livello mondiale è stata limitata. Il SAP Institute for Digital Government ha collaborato con l’Università del Queensland per esaminare le sfide e le ragioni di questa situazione.

Costruire un programma di trasformazione dell’IA di successo

Abbiamo studiato nove progetti di IA e abbiamo intervistato e sondato data scientist, sviluppatori di sistemi, esperti di dominio e manager. Attraverso la nostra indagine abbiamo identificato una serie di sfide comuni che rallentano l’adozione dell’IA. La nostra ricerca suggerisce che per garantire un uso efficace dell’IA, le organizzazioni del settore pubblico devono avviare programmi di trasformazione che affrontino sistematicamente queste sfide e massimizzino la creazione di valore per una serie di stakeholder, in particolare i cittadini.

Linee guida per i leader governativi

Presentiamo le seguenti linee guida per la realizzazione di programmi di IA di successo nei servizi sociali:
1. Creare capacità di IA: Lo sviluppo dell’IA è ad alta intensità di risorse e richiede un impegno costante e significativo per garantire dati, piattaforme e talenti di alta qualità.
2. Riprogettare il lavoro per l’IA: la crescente capacità dei sistemi di IA di superare gli esseri umani in alcuni compiti può rappresentare una sfida manageriale interessante. Nonostante le sue capacità, l’IA è limitata nella sua capacità di comprendere il contesto e interpretare le situazioni. Per questo motivo, è importante tenere le persone al corrente per salvaguardare le macchine dalle frodi.
3. Supervisione e garanzia dell’IA: Il processo decisionale dell’IA può essere opaco per i decisori umani e alcune IA hanno dimostrato di essere parziali e discriminatorie. Le organizzazioni del settore pubblico devono stabilire precisi meccanismi di supervisione e garanzia per ridurre al minimo i rischi per gli stakeholder (soprattutto per le persone vulnerabili).
4. Gestione del cambiamento culturale: Le organizzazioni del settore pubblico possono incontrare resistenze sia da parte dei consumatori interni che di quelli esterni riguardo all’uso dell’IA per il processo decisionale.
5. Creare valore per gli stakeholder: Giustificare la spesa pubblica per progetti rischiosi e con metriche di valore poco chiare può rendere difficile l’adozione precoce dell’IA.

Figura 1: Un quadro di riferimento per costruire un programma di trasformazione dell’IA di successo

Ulteriori ricerche

Questa prima fase della nostra ricerca ha identificato le sfide comuni dell’IA per la pubblica amministrazione e ha sviluppato un quadro di alto livello delle capacità, delle competenze e dei processi necessari per creare valore dall’IA riducendo al minimo i rischi. Ulteriori ricerche (che saranno pubblicate nelle prossime edizioni della newsletter ESN) esploreranno le sfide specifiche della “spiegabilità” dell’IA e della costruzione di capacità di IA.

Il documento di ricerca può essere scaricato qui.