IA e sostenibilità: impatti sulla Pubblica Amministrazione

L’intelligenza artificiale e la sostenibilità ambientale nella Pubblica Amministrazione

Questi modelli avanzati di linguaggio artificiale stanno inevitabilmente rivoluzionando il modo in cui l’uomo si rapporta alla tecnologia, al lavoro, all’ambiente e addirittura alla propria salute. Insomma, pare che non si possa già più fare a meno dell’Intelligenza Artificiale!

In un contesto internazionale in cui l’innovazione tecnologica sembra non avere più limiti e la sostenibilità ambientale influenza trasversalmente ogni ambito della società umana, l’IA si presenta come un efficace strumento che da una parte vuole facilitare la vita degli individui e, dall’altra, ridurre drasticamente il consumo di risorse, efficientandone l’utilizzo e il recupero.

Sostenibilità, però, significa tante cose e tra queste, sicuramente, la possibilità di produrre meno costi sociali e ambientali. Non è estranea a questa logica nemmeno l’IA che, per il funzionamento dei suoi avanzati sistemi di algoritmi, necessita di un elevato utilizzo di risorse naturali (acqua, energia elettrica ed emissioni di anidride carbonica) oltre che l’impiego di ingenti quantità di materie prime critiche (e sempre più rare in Europa) per il suo funzionamento.

Limitando l’analisi al solo consumo di acqua, basti pensare agli ingenti quantitativi per il raffreddamento richiesti dai data center che ospitano i server necessari all’utilizzo dell’IA per funzionare in modo efficiente.

Infatti, anche se l’energia elettrica necessaria ai data center venisse da fonti rinnovabili, farebbe da contraltare ad un crescente consumo di acqua che, come stiamo imparando a conoscere, è una risorsa naturale scarsa e, in molte aree del pianeta, addirittura inaccessibile.

La prova che anche i sistemi informatici a sostegno dell’IA non sono esenti da impatti più o meno significativi sull’ambiente è la scelta del Ministero dell’Ambiente e della Sicurezza Energetica di pubblicare con il Decreto n. 257 del 02/08/2024 le Linee guida per le procedure di valutazione di impatto ambientale (VIA) dei Data Center assistiti da gruppi elettrogeni di emergenza con potenza superiore complessivamente a 50 MWt; e come per qualsiasi altro progetto da sottoporre a valutazione preliminare ambientale, anche per i Data Center gli impatti ambientali da valutare sono tutti gli effetti significativi, diretti e indiretti del progetto sui seguenti fattori:

• popolazione e salute umana;
• biodiversità, con particolare attenzione alle specie e agli habitat protetti in virtù della direttiva 92/43/CEE e della direttiva 2009/147/CE;
• territorio, suolo, acqua, aria e clima;
• beni materiali, patrimonio culturale, paesaggio;
• interazione tra i fattori sopra elencati.

Non esiste, quindi, un’IA ad impatto zero: la differenza, tuttavia, è nella ricerca delle migliori tecnologie possibili, dove al valore costi/benefici si aggiunga quello del minor sacrificio possibile di risorse sociali e ambientali.

Verso un’intelligenza artificiale responsabile: la dichiarazione di Amburgo

La soluzione è l’integrazione tra IA e sostenibilità che si traduce con la necessità di investire nella ricerca di modelli più efficienti, che richiedano meno dati e consumino meno risorse. Un principio condiviso dalla recente Hamburg Sustainability Conference (HSC).

Proprio ad Amburgo, infatti, all’inizio di giugno i leader mondiali del settore pubblico, delle imprese, della scienza e della società civile hanno approvato congiuntamente la Dichiarazione di Amburgo sull’AI responsabile per gli Obiettivi di sviluppo sostenibile,la prima dichiarazione globale incentrata sull’AI che delinea principi e impegni condivisi per promuoverne uno sviluppo equo, inclusivo e sostenibile, attraverso sforzi condivisi e un approccio responsabile.

La conclusione è che l’IA è una grande opportunità di sviluppo ma va inevitabilmente bilanciata con la responsabilità ambientale e sociale, assicurandosi che questa tecnologia possa servire l’umanità senza compromettere in maniera irreversibile le risorse del nostro pianeta.

Applicazioni dell’ia per la sostenibilità nella pubblica amministrazione

Il confronto tra IA e sostenibilità ambientale è, come abbiamo visto, inevitabile e nonostante il dibattito pubblico sulle implicazioni etiche, sulla sicurezza dei dati e sulla sostenibilità sociale sia più acceso che mai, non può negarsi che l’IA abbia tanti punti di forza e potrà avere – se ben utilizzata – impatti più che positivi sulle attività delle Pubbliche Amministrazioni centrali e locali.

Le sue potenziali applicazioni sono innumerevoli: dalla semplificazione delle procedure burocratiche all’ottimizzazione delle risorse, passando per l’implementazione di sistemi predittivi per la pianificazione urbana e la gestione delle emergenze, fino alla soluzione di problemi complessi e alla prevenzione della corruzione.

Algoritmi di IA possono analizzare modelli di consumo, suggerire modalità e strategie per ridurre gli sprechi, migliorare la gestione delle risorse energetiche o distribuire in modo più efficace il personale in base alle effettive necessità, contenendo l’effort e, contemporaneamente, incentivando la cultura della sostenibilità all’interno dei contesti istituzionali.

L’IA gioca inoltre un ruolo fondamentale nella previsione e gestione delle crisi. Utilizzando l’apprendimento automatico e l’analisi predittiva, i sistemi di intelligenza artificiale possono anticipare e identificare potenziali emergenze, da disastri naturali a crisi sanitarie.

Questo permette alla pubblica amministrazione di prepararsi in modo proattivo, pianificando le risorse e informando i cittadini in modo tempestivo. Inoltre, l’IA può aiutare a gestire la risposta alle situazioni critiche, coordinando le operazioni di soccorso e analizzando in tempo reale i dati provenienti dal campo.

Un aspetto di sicuro interesse, inoltre, è quello della personalizzazione dei servizi. Grazie all’analisi dei dati dei cittadini, i sistemi di IA predittiva possono identificare esigenze specifiche e adottare, di conseguenza, le migliori soluzioni.

Questa possibilità non solo migliora l’esperienza dell’utenza, ma permette anche di colmare inefficienze e lacune nei servizi resi al cittadino come, ad esempio, per il trasporto pubblico locale, per il servizio di raccolta dei rifiuti e perfino per l’assistenza sanitaria.

Infine, uno dei vantaggi più tangibili dell’IA nella PA è la riduzione dei costi operativi. L’IA consente di automatizzare una vasta gamma di attività che altrimenti richiederebbero un notevole impiego di risorse umane.

A titolo di esempio, i sistemi di IA possono gestire l’elaborazione delle pratiche amministrative, la classificazione dei documenti o la risposta a richieste standardizzate in modo più efficiente, riducendo il carico di lavoro sul personale e abbattendo i costi connessi alla gestione manuale. L’automazione di questi processi non solo comprime i costi, ma libera risorse umane che possono essere impiegate in attività più strategiche.

Investimenti europei e progetti nazionali di IA sostenibile

In Europa l’IA è stata salutata con fervore da molti Paesi del vecchio continente, anche se con gradi di ottimismo differenti, forse per la consapevolezza non dichiarata che l’IA stia cambiando il pensiero, la conoscenza e la percezione della realtà. Lo scorso febbraio, per promuovere ricerca e innovazione sull’IA, la Commissione UE ha annunciato lo stanziamento di 20 miliardi di euro con lo scopo di realizzare 4 “giga-factory” per mobilitare investimenti fino a 200 miliardi di euro.

Da questo punto di vista, il Paese più attivo è la Francia, dove ha sede Mistral, uno dei più grandi “produttori” di intelligenza artificiale, specializzata in modelli linguistici di grandi dimensioni.

A livello nazionale, le esperienze di utilizzo di strumenti basati sull’IA si moltiplicano a macchia di leopardo e dimostrano come innovazione e sostenibilità possano integrarsi in modo virtuoso nella Pubblica Amministrazione.

Ne sono un esempio, da un lato, l’impiego di una rete neurale sviluppata da ENEA per analizzare e simulare i consumi energetici degli edifici pubblici in Umbria, che ha permesso di identificare con precisione le azioni di efficientamento più efficaci; dall’altro, il progetto avviato all’Ospedale Santa Maria alle Scotte di Siena, dove un piano pluriennale combina tecnologie avanzate e gestione intelligente per ridurre i consumi e migliorare il comfort ambientale.

Questi interventi dimostrano che con un approccio tecnologico integrato, sempre attento alla sostenibilità ambientale e sociale, è possibile ottenere benefici concreti su più livelli: ambientale, economico e gestionale.

Innovazioni italiane per l’economia circolare e la gestione intelligente

Guardando alla gestione dei rifiuti e della raccolta differenziata, ad esempio, grazie all’IA una startup tutta italiana sta cercando di rivoluzionare il settore tramite Hoooly, un cestino intelligente da posizionare nelle case dei cittadini o negli spazi pubblici.

Per mezzo di un algoritmo avanzato, Hoooly separa istantaneamente i rifiuti depositati dai cittadini, garantendo un’efficace raccolta differenziata, riducendo i margini di errore del conferimento e aiutando quei cittadini ancora poco sensibili al tema della differenziazione dei rifiuti. La classificazione dei rifiuti avviene tramite computer vision: un sensore attiva il sistema quando entra qualcosa, una telecamera inquadra l’oggetto e un altro sensore ne determina il peso.

Oltre ad aumentare la percentuale di raccolta differenziata dei rifiuti, i gestori, attraverso l’analisi di quelli conferiti e delle quantità, possono avere informazioni dettagliate sui comportamenti dei consumatori, sulle tendenze nella produzione dei rifiuti e sui tassi di riciclaggio.

Sempre nell’ambito dell’economia circolare e dell’uso consapevole delle risorse naturali, l’Università di Ancona e di Macerata ha sviluppato un motore di ricerca di abiti per lo shopping online basato su un programma di deep learning ingrado di indirizzare i consumatori verso l’acquisto di abiti in linea con le loro preferenze ma più sostenibili. OutfitAI è stato progettato per ridurre l’impatto ambientale dell’industria dell’abbigliamento e combattere il fenomeno del fast fashion, senza tuttavia dimenticarsi del proprio impatto sull’ambiente; l’infrastruttura tecnologica, infatti, basata su cloud e ottimizzata per l’elaborazione efficiente dei dati, è pensata per minimizzare il proprio impatto ambientale, riducendo in modo diretto le emissioni di CO₂ e l’utilizzo di energia e acqua nella filiera produttiva.