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Intelligenza artificiale in CSI: cosa c’è di nuovo?

La progressiva diffusione, in parte inaspettata ma decisamente travolgente, delle tecniche di intelligenza artificiale nei sistemi e nelle soluzioni moderne pone sempre più questioni che vanno oltre l’aspetto meramente scientifico e tecnologico. Ci si interroga sempre di più su quale sarà il rapporto tra l’essere umano e il robot, non necessariamente un “umanoide”, in grado di emulare comportamenti, azioni e decisioni simili a quelle umane. Il tema conduce a scenari anche inquietanti, di sostituzione e di sovrapposizione dei robot, spesso celebrati nei migliori film di fantascienza.

In realtà, almeno nel medio periodo e tra le molteplici possibilità che si stanno delineando, sembra promettente un percorso che riporta al centro l’essere umano: un’integrazione progressiva e naturale dell’intelligenza artificiale nel mondo del lavoro e nella trasformazione digitale dei servizi in una logica di rafforzamento (augmentation) e non di sostituzione (replacement).
Tale schema è particolarmente attuale nei nuovi sistemi di Citizen Relationship Management, in cui operatori e agenti artificiali cooperano nel rispondere in modo efficace ai cittadini. In questi sistemi si evidenza sempre più un’alternanza di azioni effettuate da chatbot o voicebot dotati di capacità conversazionali che operano in logica 24x7 e l’operatore stesso, che interviene per gestire esigenze o richieste di maggiore complessità, spesso con l’ausilio di altri bot, assistenti virtuali intelligenti che sono in grado di ricostruire rapidamente il profilo e la posizione dell’utente e supportare la risposta o eseguire l’azione richiesta.

Lo stesso tipo di sinergia tra umani e bot si può attuare nei processi di back-office della pubblica amministrazione. In questo contesto il lavoro quotidiano degli uffici pubblici è affrontato attraverso metodiche e strumenti di Robotic Process Automation. Agenti intelligenti, opportunamente istruiti, svolgono azioni e compiti ripetitivi, con regolarità e qualità, ma in logica di ausilio e in assistenza all’essere umano che in questo scenario si può concentrare con maggiore attenzione a casistiche più complesse. Nel contempo, grazie a tecniche di AI, sistemi intelligenti addestrati attraverso Machine Learning offrono suggerimenti e supporto all’utente nel prendere decisioni o nell’eseguire il prossimo step di un flusso di lavoro secondo le regole e le best practice dell’organizzazione.

giugno 2019

Fabrizio Barbero

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