Talenti di Calabria, dall’Unical l’IA per guardare al futuro

Un dottorando Unical ha sviluppato un assistente digitale che può supportare i decisori pubblici; l’IA può anticipare i cambiamenti del futuro della Pubblica amministrazione e si basa sul metodo dello “strategic foresight”: già noto all’estero, meno in Italia

ESISTE un modo alternativo di governare che non sia l’inseguire le emergenze? Qualcosa che consenta di immaginare i possibili futuri per orientare le proprie azioni e anticipare, anziché subire, trasformazioni? Sì, e senza invocare l’aiuto di Doctor Strange. Si chiama Strategic foresight ed è una metodologia di analisi strategica che aiuta governi, amministrazioni, aziende, organizzazioni a esplorare scenari futuri, per orientare le proprie scelte verso azioni e strumenti che possano condurre – tra tutte le possibili prospettive future – a quelle desiderate. L’idea è quella del ‘cono dei futuri’. Se non si agisce, si tende verso lo scenario più probabile. Se si interviene invece con azioni mirate – individuate dopo aver analizzato trend, fatto simulazioni, ipotizzato scenari, raccolto il contributo degli esperti, costruito modelli decisionali – è possibile indirizzarsi verso futuri plausibili e, tra quelli, verso il futuro desiderato.

All’estero di Strategic foresight si parla già dagli anni ‘70 e, più nel concreto, dagli anni ‘90. Si usa in Canada, in Finlandia, nel Regno Unito, dove il governo ha persino sviluppato una “survival guide” che spiega come combinare diversi metodi di foresight in base al contesto strategico, a Singapore, dove alla stanza in cui si fanno “previsioni strategiche” si accede dall’ufficio del primo ministro. E in Italia? Se ne trova menzione più di recente: la Scuola nazionale dell’amministrazione, ad esempio, ne ha iniziato a parlare più diffusamente lo scorso anno.

STRATEGIC FORESIGHT

Materialmente, come si fa Strategic foresight? L’approccio base è, letteralmente, con carta e penna. Una lavagna, magari, e qualche post-it. Ma perché non sfruttare la potenza di elaborazione dell’Intelligenza artificiale? Se l’è chiesto un giovane dottorando dell’Università della Calabria, Filippo Nicola Coppoletta, che a questo ha dedicato il suo progetto di tesi. Laureato con lode in Ingegneria gestionale all’Unical e vincitore di una borsa di dottorato in Digitalizzazione della Pubblica amministrazione, è seguito nel suo progetto dal professor Luigi Filice e da Ntt Data. Lo scorso anno ha trascorso un periodo di formazione presso il Bavarian Foresight Institute. Quello che sta sviluppando, nel suo percorso di dottorato, è un assistente digitale progettato per supportare la pianificazione strategica della Pubblica Amministrazione e customizzato per la Regione Calabria. Ma, attenzione, è un progetto decisamente più complesso di “ChatGPT applicato alla Pa”.

Il progetto customizzato per la Regione Calabria

«L’assistente è stato addestrato con la documentazione che ci ha fornito la Regione, da noi individuata come potenziale caso di studio: piani strategici, piano occupazionale, strategia S3, documento di economia e finanza regionale. Il vero asset però non è né la piattaforma di IA utilizzata né la documentazione, che è pubblica.

Quello su cui ci siamo focalizzati è lo sviluppo di un ‘Corpus’, un’ontologia proprietaria formata da migliaia di righe di codice – spiegano Coppoletta e Filice – Questo ‘Corpus’ è organizzato in maniera gerarchica. Parte da una serie di macrotrend, che vanno dai 5 ai 7 anni e che derivano da fonti autorevoli come il Joint Research Centre della Commissione Europea o l’Ocse. Da questi macrotrend si ricavano gli actionable trend, ovvero delle tendenze “azionabili” nel breve periodo, quindi da uno a tre anni, le risorse e i servizi, ovvero le leve su cui la Pa può agire per traguardare quei trend, i ‘future spaces’, che sono gli scenari target da raggiungere».

IL CORPUS

Il Corpus è quindi una base di conoscenza strutturata e validata. Definisce come l’intelligenza artificiale debba “ragionare” per mappare e raggiungere futuri desiderabili, senza improvvisare e concentrandosi sulle specificità – in questo caso – del contesto regionale. Al suo interno, oltre alla documentazione della Regione, codifica anche l’esperienza umana e le relazioni suggerite dagli esperti. Agisce così da ponte tra teoria e prassi.

«Può lavorare in due modalità – spiega ancora Coppoletta – In modalità Analyst, l’IA lavora sul ‘Corpus’ validato e sulla documentazione, per estrarre correlazioni e informazioni strutturate, fornendo trend e azioni già mappati. Ma da qui si può passare alla modalità Innovator: qui l’IA inizia a esplorare nuove possibilità, suggerendo risorse e servizi potenziali che non sono ancora presenti nel modello originale». Se l’idea o la soluzione prospettata dall’IA, in modalità Innovator, convincono l’utente – ad esempio, il decisore regionale – il sistema propone di validare la proposta e di aggiungerla al ‘Corpus’. «A quel punto l’IA genera automaticamente il codice necessario per integrare la nuova conoscenza nel modello e aggiornarlo» dice Coppoletta.

IL CASO STUDIO

L’assistente sviluppato dal giovane dottorando Unical è già in fase di test. Nel corso dell’intervista, gli viene sottoposto un caso di studio: come arginare o provare a invertire il fenomeno del brain drain, la fuga dei cervelli, in una regione come la Calabria? L’IA macina dati e consegna una serie di suggerimenti: dalla mappatura dei flussi di laureati in uscita alla creazione di work hub distribuiti, ecosistemi in cui lavorare da remoto, a un sistema di incentivi integrati, non solo economici, ma che comprendano anche servizi e supporto per il rientro, fino a un programma di mentoring, che possa mettere in connessione chi vive qui e chi sta all’estero. Il sistema permette di avviare anche un ‘simulatore’: lo strumento mette in relazione, rispetto al problema di partenza, politiche pubbliche, risorse, scenari futuri.

Definito l’obiettivo, propone una serie di interventi classificati in base all’urgenza temporale: azioni da attivare subito (“now”), interventi di medio periodo (“next”) e misure più strategiche o lontane nel tempo (“later”). Di ogni misura si valuta il possibile impatto ed è possibile modificare il peso delle singole leve – ad esempio l’incentivo al rientro o la creazione di spazi di coworking – e osservare come cambia lo scenario complessivo. In questo modo il decisore può capire quali combinazioni di interventi producono gli effetti più rilevanti e quali, invece, risultano insufficienti se applicate da sole.

GLI USI DELL’ASSISTENTE DIGITALE

Gli usi dell’assistente digitale per lo Strategic foresight sono tantissimi. Perché l’IA oltre a suggerire soluzioni, può, appunto, anche testare e misurare l’impatto di strumenti che la Pubblica amministrazione vorrebbe introdurre o proporre correttivi ad altri, già adottati ma che potrebbero non essere risultati efficaci. Certo, non fa l’astrologo. «L’obiettivo – ricorda il professor Filice – non è prevedere il futuro con certezza, ma costruire scenari plausibili per orientare le decisioni».
Non si tratta, infine, di delegare la governance a un chatbot: è l’essere umano ad addestrarlo e progettarlo ed è l’essere umano a valutarne e validarne le proposte. L’IA supporta il decisore, ma non decide.