Procedimenti amministrativi, così l’AI supporta la PA

Questo ostacola sia l’automazione dei processi che la fruizione da parte degli utenti, con ricadute in termini di efficienza, trasparenza e partecipazione. Come evidenziato anche da Formez PA nell’ambito del Progetto OpenRAS^[1], la pubblicazione dei dati è solo il primo passo. Le sfide evidenziate riguardano, ad esempio:

• dotare i cittadini degli strumenti e delle giuste informazioni di contesto per interpretare efficacemente i dati;
• rendere i dati accessibili e facilmente comprensibili;
• identificare e dialogare con le comunità che hanno specifici interessi nell’oggetto concreto che i dati rappresentano.

La sfida della trasparenza operativa nella PA

Il diritto alla trasparenza amministrativa sancito dal D.Lgs.33/2013 prevede che ogni ente pubblico renda noti i procedimenti amministrativi di propria competenza. Tuttavia, nella pratica, accedere a queste informazioni è ancora oggi complesso per cittadini e imprese: i dati sono dispersi, non strutturati, pubblicati in formati eterogenei, spesso racchiusi in PDF non indicizzati o in alcuni casi assenti. Inoltre, nonostante le sanzioni previste per gli enti che non rispettano le regole ed i tempi di pubblicazione degli atti all’albo pretorio, e nell’area trasparenza, alcuni enti pubblici restano inadempienti e spesso non rendono disponibili i dati in un formato leggibile da macchine, condizione essenziale per favorire l’interoperabilità e l’automazione.

Infatti, secondo il Rapporto FOIA 2022 pubblicato da Transparency International Italia, meno del 40% dei siti comunali italiani risulta pienamente conforme agli standard minimi di accessibilità e aggiornamento delle sezioni obbligatorie previste dal decreto. L’art. 35 del D.Lgs. 33/2013 stabilisce infatti che ogni amministrazione debba pubblicare, per ciascun procedimento amministrativo di propria competenza, almeno:

• una breve descrizione dell’oggetto del procedimento;
• l’unità organizzativa responsabile dell’istruttoria;
• il termine per la conclusione del procedimento e i rimedi esperibili in caso di inerzia;
• il nome del responsabile del procedimento;
• i riferimenti normativi e regolamentari;
• le modalità di accesso telematico o cartaceo alla procedura.

La finalità di queste disposizioni è duplice: da un lato, semplificare la relazione tra amministrazione e cittadini, rendendo i procedimenti più comprensibili; dall’altro, consentire un controllo diffuso e consapevole da parte dell’opinione pubblica sull’operato dell’ente. Questa frammentazione rende impossibile un’integrazione o un’analisi centralizzata, e impedisce lo sviluppo di servizi pubblici realmente digitali, interoperabili e orientati al cittadino. Inoltre, influisce anche sulla qualità e sull’efficienza dell’azione amministrativa.

Infatti, in assenza di riferimenti comuni, gli enti faticano a confrontarsi, a  condividere risorse o a standardizzare i propri processi. A questo quadro si aggiunge anche la prospettiva dei cittadini, che si trovano spesso disorientati, costretti a cercare le stesse informazioni su decine di siti diversi, con linguaggi, formati e profondità di dettaglio estremamente variabili.

Come automatizzare la raccolta e la standardizzazione

In questo scenario, l’utilizzo dei modelli linguistici di grandi dimensioni – Large Language Models (LLMs) – apre nuove prospettive per affrontare le sfide evidenziate.
Una possibile risposta a questo problema consiste nell’applicazione combinata di tecniche di web crawling e di intelligenza artificiale per l’elaborazione del linguaggio naturale. In particolare, i sistemi di web crawling adattivo possono esplorare automaticamente i siti delle Pubbliche Amministrazioni, identificando le sezioni pertinenti e acquisendo i contenuti informativi sulle procedure. Un sistema distribuito di web crawling e natural language processing (NLP) permetterebbe quindi la raccolta, l’interpretazione e la strutturazione automatica dei procedimenti amministrativi pubblicati online. Un soluzione tecnologica di questo tipo si fonda su due pilastri:

• Crawling avanzato dei siti PA: il modulo in questione ha l’obiettivo di esplorare automaticamente i siti web delle Pubbliche Amministrazioni, identificando le sezioni pertinenti, scaricando le pagine contenenti informazioni procedurali e gestendo le differenze strutturali tra i vari portali. In particolare, il focus dovrebbe riguardare la sezione obbligatoria “Tipologie di procedimento”, il cui contenuto varia enormemente da comune a comune. Questo sfrutta euristiche testuali, pattern linguistici e regole semantiche per navigare, segmentare e filtrare i contenuti;
• Parsing semantico basato su LLMs: una volta acquisiti i contenuti, l’uso di LLMs consente l’analisi e la strutturazione delle informazioni. Tali modelli vengono interrogati tramite tecniche di prompt engineering per estrarre strutture logiche dai testi, come ad esempio identificare le attività previste e gli attori coinvolti, tempistiche e scadenze, i documenti richiesti e i riferimenti normativi, riconoscere le fasi di un procedimento. In questo modo, è possibile facilitare la costruzione automatica di una rappresentazione standardizzata dei procedimenti, utile sia per la consultazione da parte degli utenti, sia per l’integrazione in sistemi digitali di gestione dei processi.

Questa combinazione di tecnologie consente di trasformare il patrimonio informativo già esistente, ma poco valorizzato, in una risorsa interoperabile e aggiornata. L’obiettivo è quello di costruire un inventario digitale dei procedimenti amministrativi a livello nazionale, accessibile e interrogabile, capace di favorire la trasparenza.
L’integrazione tra le due componenti permetterebbe inoltre di superare i limiti degli approcci tradizionali: da un lato si supera la staticità delle attuali soluzioni informatiche (regex, scraping statico, ricerca per parole chiave) adattandosi dinamicamente alla struttura del sito; dall’altro, si automatizza l’interpretazione, delegando la comprensione linguistica a modelli addestrati su enormi corpora. L’adozione di questi strumenti può rappresentare una svolta nella lotta alla disomogeneità informativa e nella costruzione di sistemi di raccolta dati affidabili, scalabili e aggiornabili.

Estrazione procedurale da testi normativi

All’interno di questo approccio più ampio, si inseriscono anche soluzioni in grado di estrarre automaticamente procedure amministrative a partire da testi normativi. Laddove la descrizione delle attività non è disponibile sui siti istituzionali, ma solo all’interno di articoli di legge o regolamenti, è possibile utilizzare modelli di intelligenza artificiale per individuare le fasi operative descritte nella norma, strutturarle in forma tabellare e rappresentarle visivamente tramite diagrammi di processo. Anche in questo caso, l’obiettivo è quello di semplificare l’accesso e migliorare l’usabilità dell’informazione giuridico-amministrativa.

Un sistema ideale dovrebbe quindi combinare entrambe le dimensioni: da un lato, la capacità di raccogliere in modo capillare i contenuti pubblicati online dagli enti; dall’altro, la possibilità di integrare tali contenuti con l’informazione normativa primaria. Il risultato sarebbe una base di conoscenza centralizzata, aggiornata e navigabile, utile non solo per i cittadini, ma anche per amministratori, sviluppatori di servizi pubblici digitali e decisori politici. Un simile inventario digitale dei procedimenti permetterebbe di individuare duplicazioni, disallineamenti e opportunità di semplificazione e favorirebbe la comparabilità tra enti, l’armonizzazione dei modelli organizzativi e la diffusione di buone pratiche. In prospettiva, potrebbe costituire il fondamento di una vera e propria infrastruttura nazionale della trasparenza.

Dall’obbligo formale alla trasparenza sostanziale

Come stabilito dall’articolo 1, comma 1, del D.Lgs. 33/2013: “La trasparenza è intesa come accessibilità totale delle informazioni concernenti l’organizzazione e l’attività delle pubbliche amministrazioni, allo scopo di favorire forme diffuse di controllo sul perseguimento delle funzioni istituzionali e sull’utilizzo delle risorse pubbliche”.

Tuttavia,  nonostante l’impianto normativo sia solido e dettagliato, l’attuazione pratica da parte degli enti pubblici – in particolare dei comuni – si è rivelata estremamente eterogenea. In molti casi, le informazioni pubblicate risultano incomplete, ridondanti o aggiornate in modo discontinuo. Quindi, affinché tale trasparenza sia efficace, è necessario che sia soprattutto operativa. Le tecnologie oggi disponibili permettono di costruire strumenti che trasformano la frammentazione normativa in conoscenza accessibile. Combinando crawling avanzato, NLP e LLM, è possibile dare vita a un sistema informativo realmente pubblico, utile per i cittadini, per gli operatori e per i decisori politici.”

Ovviamente, restano da affrontare questioni tecniche e organizzative: dalla normalizzazione dei dati all’adozione di standard aperti, dalla protezione dei dati sensibili alla definizione di processi di aggiornamento e manutenzione distribuita. Ma i vantaggi potenziali in termini di efficienza, accountability e accessibilità, giustificano pienamente tale direzione. La trasparenza amministrativa non può più limitarsi a un adempimento formale, ma deve diventare un’infrastruttura intelligente e orientata al servizio e che sfrutta le tecnologie oggi disponibili, coerentemente a una visione strategica.

Note

^[1] Il Progetto OpenRAS è finanziato dal POR FSE 2014-2020 (Decisione C 2014 N 10096 del 17/12/2014), Asse 4 – Capacità istituzionale e amministrativa, a valere sull’azione 11.1.1 “Interventi mirati allo sviluppo delle competenze per assicurare qualità, accessibilità, fruibilità, rilascio, riutilizzabilità dei dati pubblici”.