Le politiche di digitalizzazione del sistema pubblico incidono sulla struttura e sulle forme del processo decisionale italiano. È utile fare il punto sulle differenze tra i principali strumenti e dare conto delle principali criticità e utilità di tali tecnologie applicate alle decisioni pubbliche.
Il processo decisionale pubblico, negli Stati contemporanei, è sempre più coinvolto dall’utilizzo generalizzato delle nuove tecnologie digitali. La principale utilità dei diversi meccanismi digitali per assistere la società e le istituzioni pubbliche, ovviamente, consiste nella capacità di elaborare un enorme volume di dati in un tempo molto ridotto. Questa funzione può aiutare le istituzioni pubbliche a migliorare il livello di efficienza nelle proprie prestazioni decisionali. Vale la pena fare il punto sugli aspetti critici e positivi di tali strumenti, anche in vista della Strategia per l’innovazione tecnologica e la digitalizzazione del Paese (Italia 2025) e del relativo Piano operativo, messi appunto dal Governo per la digitalizzazione del comparto pubblico anche come volano per diffondere la digitalizzazione nel Paese.
La dottrina giuridica si occupa del tema ormai da qualche anno e il dibattito è sempre più ricco, a partire dallo statuto giuridico dell’algoritmo, fino a considerazioni sull’impego in campo militare. Tuttavia, ciò che qui potrebbe essere utile sottolineare, riguarda la messa a fuoco delle diverse caratteristiche dei sistemi algoritmici impiegati nei processi decisionali, considerando tecnologie diverse ma spesso confuse nella discussione generale. Un recente articolo del Tony Blair Institute for Global Change fa il punto su alcune definizioni e implicazioni.
Si deve distinguere tra algoritmi, intelligenza artificiale e machine learning. Gli algoritmi sono istruzioni affidate alle macchine che, in base alla complessità dell’istruzione, possono generare automaticamente soluzioni, sempre rispettando un percorso prestabilito di passaggi, sulla base del modello “if, then” (se X è vero, allora accade Y). L’intelligenza artificiale consiste in diverse discipline e tecnologie che rendono le macchine in grado di compiere operazioni normalmente svolte dagli esseri umani (ad esempio il riconoscere il linguaggi umano, anche tramite la sua decodificazione). Il machine learning consente alle macchine di apprendere dai dati senza essere programmate esplicitamente per ciò che apprenderanno; si utilizza per aumentare l’accuratezza delle previsioni (ad esempio sull’utilizzo da parte di individui o gruppi sociali di elettricità).
Nel contesto istituzionale e decisionale algoritmi, intelligenza artificiale e machine learning sono utilizzati in diversi contesti. A differenza degli esseri umani, riescono ad operare senza bisogno di riposo e con grande accuratezza: in una prospettiva meramente economica e funzionalistica, costituiscono, per questo, un valore; chiaramente da bilanciare, come di seguito specificato.
Si è osservato che nell’ambito dei processi decisionali si possono isolare cinque principali utilizzi per l’intelligenza artificiale. Il primo è la possibile personalizzazione dell’interazione tra cittadino e amministrazione, cucendo i servizi sui bisogni dell’utente. Inoltre, il governo può monitorare i servizi in tempo reale, tracciando i dati e analizzandoli istantaneamente. In terza battuta, l’IA può aiutare a classificare i casi della vita nelle apposite fattispecie giuridiche secondo principi di priorità, ad esempio nel contesto della salute pubblica a determinati livelli. Ancora, si ritiene che gli algoritmi e il machine learning possano aiutare a comprendere le linee di sviluppo dei comportamenti umani. Infine, potrebbero aiutare a studiare e valutare preventivamente l’impatto delle politiche pubbliche, implementando gli strumenti dell’AIR (analisi di impatto della regolamentazione), VIR (verifica di impatto della regolamentazione) e ATN (analisi tecnico-normativa).
Le istituzioni pubbliche coinvolte nei diversi processi decisionali producono innumerevoli decisioni ogni giorno, dalle più banali a quelle più sofisticate. In ragione dell’impatto e della natura pubblica, l’ordinamento pone standard elevati di trasparenza, responsabilità e buon andamento (delle risorse e dell’attività in generale). Gli algoritmi potrebbero consentire di riallocare risorse spesso scarse, operando in modo efficiente e accurato, consentendo così alle persone di dedicarsi ai casi che richiedono abilità uniche del processo decisionale umano: empatia, sensibilità e comprensione delle sfumature.
Si è già discusso molto alla fine del secolo scorso su standard di valutazione comuni per gli studenti, sfociati poi nei test INVALSI. Sono modalità tipicamente anglosassoni, in cui le tecnologie potrebbero tornare utili a far risparmiare tempo agli insegnanti. Altre operazioni, anche nel contesto dell’Università, potrebbero essere affidate ai computer che, troppo spesso, gravano sul personale anche non di ruolo, a causa di insufficienze economiche o pesantezze burocratiche: la prenotazione di aule, le procedure per l’approvazione di fondi, l’emissione di certificati, l’organizzazione di riunioni o eventi.
Non mancano comunque gli aspetti critici. Il primo problema riguarda la corretta progettazione dell’algoritmo, da essa dipendono le soluzioni che sarà in grado di “suggerire” o implementare. È noto il caso dell’algoritmo COMPAS, utilizzato per calcolare il tasso di recidiva dei criminali: è stato accusato di pregiudizio raziale nei confronti degli afroamericani. È la critica mossa anche all’algoritmo di Deliveroo dal Tribunale di Bologna, che lo ha ritenuto discriminatorio nell’organizzazione dei flussi di lavoro dei Riders.
L’impego degli algoritmi nelle decisioni amministrative richiede una preliminare attività da parte del decisore pubblico. Come noto, l’attività amministrativa in generale è sottoposta ai principi costituzionali di legalità e buon andamento; gli algoritmi, inoltre devono assicurare il giusto bilanciamento tra l’efficienza della decisione e la garanzia delle situazioni soggettive coinvolte, tra l’assicurare una decisione e un certo grado di elasticità. Per questo, è particolarmente importante assicurare trasparenza sui dati posti alla base della decisione e sui casi in cui è coinvolto l’algoritmo.
Gli algoritmi possono essere molto utili per l’allocazione delle risorse oppure per svolgere le fasi preliminari della decisione, come l’istruttoria. Bisognerà chiedersi se i governi abbiamo il dovere (cfr. art. 97 Cost.) di implementare tali tecnologie, in quanto portatrici di un innegabile plus di efficienza. In ogni caso, è comunque necessaria, come detto, l’attenta vigilanza del decisore umano, affinché tale efficienza resti uno strumento e non diventi il fine dell’azione amministrativa, sempre da ricondurre nella prospettiva di cui all’art. 3 Cost., cioè lo sviluppo della personalità e della società.
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