Redazione, sintesi e classificazione con modelli generativi: come garantire accuratezza, tracciabilità e controllo
L’adozione dell’AI generativa nella Pubblica Amministrazione può velocizzare la redazione di atti, la produzione di sintesi e la classificazione automatica di documenti. Perché ciò avvenga in sicurezza servono tre pilastri: validazione dei risultati, audit trail completo e controllo qualità continuo. Queste pratiche sostengono la capacity building amministrativa e la digitalizzazione dei servizi, allineandosi ai principi dell’AI Act.
Indice
- 1. Casi d’uso documentali: dove l’AI aiuta davvero
- 2. Validazione: RAG, campionamento e soglie di accettazione
- 3. Audit trail e responsabilità: cosa registrare e per quanto
- 4. Controllo qualità: metriche e revisione umana
- 5. Governance e competenze: capacity building per uffici e dirigenti
- Conclusione
1. Casi d’uso documentali: dove l’AI aiuta davvero
Redazione assistita
Bozze di determine, lettere e relazioni con template istituzionali, riferimenti normativi e sezioni obbligatorie già impostate.
Sintesi e comparazione
Riassunti multi-documento, confronti tra versioni, individuazione di differenze giuridicamente rilevanti.
Classificazione & archiviazione
Etichettatura automatica secondo titolari e piani di fascicolazione; suggerimenti per il protocollo e la conservazione digitale.
2. Validazione: RAG, campionamento e soglie di accettazione
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): il modello genera solo sulla base di atti, regolamenti e manuali ufficiali passati in input.
- Campionamento a doppia verifica: revisione “a quattro occhi” sulle prime settimane; poi controllo a campione con soglie d’errore ammesse.
- Regole di non-risposta: se le fonti recuperate non bastano, il sistema chiede integrazioni invece di “inventare”.
3. Audit trail e responsabilità: cosa registrare e per quanto
Ogni interazione genera un registro con: utente, ruolo, documenti di origine, prompt, versione del modello, risposta, fonti citate, esito della revisione. I log sono conservati secondo il piano di gestione documentale e le policy privacy. Il dirigente assegna responsabilità e autorizzazioni, e nomina referenti per la qualità e la sicurezza.
4. Controllo qualità: metriche e revisione umana
- Factuality (affermazioni supportate da fonti) e groundedness (coerenza con i passaggi RAG).
- Precision/Recall nelle classificazioni; tempo di ciclo dalla bozza all’approvazione; tasso di correzioni.
- Human-in-the-loop: la pubblicazione resta umana; l’AI propone, l’ufficio decide.
5. Governance e competenze: capacity building per uffici e dirigenti
Formazione
Moduli brevi su prompt efficaci, lettura dei log, gestione di bias e privacy; coinvolgimento di profili femminili STEM e referenti dell’accessibilità.
Procedure
Linee guida d’uso, modelli di valutazione d’impatto, piano di escalation per incidenti e canale di feedback interno.
Integrazione
Interfaccia con protocollo, conservazione e gestione documentale; uso di role-based access e firme qualificate nei passaggi decisionali.
Conclusione
L’AI generativa è utile quando è radicata nelle fonti ufficiali, tracciata con log completi e controllata da revisioni periodiche. Con questi presidi, la PA riduce tempi e errori nella gestione documentale, rafforza la capacity building e accelera la trasformazione digitale in modo affidabile e trasparente.
