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Futuro agentico per la PA italiana, grazie a Salesforce

Salesforce, Futuro agentico per la PA italiana, grazie a Salesforce

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La PA è pronta a cambiare, fornendo a cittadini e dipendenti una visione semplificata, sicura e a orario continuato, grazie all’AI agentica. Se ne è parlato al Public Sector Innovation Day organizzato a Roma da Salesforce insieme a Teha e con i dati di Ambrosetti.

Se il mercato del software era da tempo cristallizzato nelle sue tradizionali dinamiche, l’avvento dell’intelligenza artificiale ha aperto un’ampia finestra di opportunità, inaugurando un futuro in cui l’interazione è guidata dall’AI stessa.

La necessità di innovazione nella PA italiana è amplificata da sfide strutturali, prima fra tutte quella demografica. Come evidenziato da Paolo Bonanni, area vice president Public Sector Italia di Salesforce, il settore si prepara ad affrontare un massiccio ricambio: “il 37% dei dipendenti pubblici uscirà dal lavoro nei prossimi dieci anni”. Questo non è solo un problema di organico, ma è un rischio concreto di perdere un inestimabile patrimonio d’informazioni operative e di know-how istituzionale.

Agentforce for Public Sector è la soluzione di AI CRM progettata per automatizzare attività complesse, migliorando le risposte e la qualità dei servizi, specifica per la PA. L’obiettivo primario è liberare tempo e risorse proprio verso il servizio e l’esperienza utente.

La soluzione affianca agenti AI a dipendenti e a cittadini, semplificando tutte le procedure in modo netto. “L’impatto si riflette direttamente sulla qualità dell’interazione – spiega Nino Guarnacci, director Solution Engineering Public Sector Italiaponendo l’attenzione sull’ottimizzazione dell’iter per clienti e dipendenti”. Software che dialogano in linguaggio naturale e risolvono problemi, accedendo a banche dati e inviando moduli e certificazioni 24 ore su 24 permettono al personale pubblico di concentrarsi sulle priorità strategiche e sulle decisioni che richiedono l’intervento umano, offrendo al contempo ai cittadini un’esperienza più rapida ed efficiente.

In Salesforce, l’AI agisce anche da strumento di conservazione e sviluppo. La piattaforma è in grado di apprendere via via quanto finora fatto dai singoli dipendenti, archiviando e rendendo accessibile una conoscenza che altrimenti rischierebbe di disperdersi.

L’Enterprise AI e il man in the loop

La PA richiede un’affidabilità quasi del 100%, mentre spesso i sistemi disponibili danno risultati estremamente variabili e non sicuri. Salesforce rende cruciale il concetto di Enterprise AI, nel quale il tema della ripetibilità e consistenza dei risultati è fondamentale.

Su questo punto si concentra la ricerca guidata da Silvio Savarese, EVP Chief scientist di Salesforce. “L’Enterprise AI deve garantire la coerenza delle procedure, con un meccanismo di controllo umano, il man in the loop – dice Savarese – con questo approccio, mentre l’AI automatizza i passaggi di routine, le decisioni più sensibili sono sempre supervisionate o validate da un operatore umano”.

Operando in grandi organizzazioni, come può essere l’amministrazione pubblica, fiducia e sicurezza sono elementi essenziali: per supportare questa visione, la piattaforma è costruita sulla base del principio di security by design.

Vibe Cities grazie agli agenti orchestrati

L’esempio mostrato in diretta da Guarnacci è un addetto agentico ideale per i Comuni. Chiamato al telefono interagisce a voce con l’utente, leggendo automaticamente i dati in archivio e agevolando una veloce conclusione di pratiche anche non banali. L’aggiunta di un ulteriore agente, sviluppato automaticamente dagli addetti a partire da una descrizione in linguaggio naturale (vibe coding), è stato mostrato da Concetta Parmegiani, a completamento dell’applicazione agentica. Inoltre, l’inserimento del nuovo agente nel contesto complessivo è stato immediato grazie alla multi-operator orchestration (gestione dei flussi di lavoro tra diversi agenti), che semplifica lo sviluppo. L’ecosistema di partner Salesforce e il supporto su AWS garantiscono, inoltre, la conformità normativa e i requisiti di residenza dei dati.

Dai tradizionali approcci basati su B2B e B2C, quindi, si sta passando rapidamente da A2B (AI-to-Business) e A2C (AI-to-Consumer). In un futuro ormai prossimo si passerà all’A2A (AI-to-AI), dove i sistemi conversano e collaborano autonomamente.

eVerse risolve le irregolarità dell’AI

C’è differenza tra la normale esperienza che abbiamo con gli LLM e l’approccio di Salesforce. Gli agenti LLM generici hanno problemi con l’intelligenza irregolare, dando risposte diverse e andando in difficoltà con alcune operazioni, generando incongruenze incompatibili non solo con il servizio clienti, ma anche con vendite o applicazioni medico-sanitarie.

In quest’ottica Salesforce ha sviluppato eVerse, che ottimizza capacità e coerenza attraverso tre fasi interconnesse: sintesi dei dati, misurazione delle prestazioni e messa a punto del comportamento degli agenti. È quello che l’azienda chiama EGI, Enterprise General Intelligence, sviluppata grazie a una visione chiara di ciò che serve davvero al mondo enterprise.

Tecnicamente parlando, eVerse è un ambiente di simulazione aziendale per la formazione degli agenti attraverso la generazione di dati sintetici, stress test e machine learning.

La PA Italiana sta investendo

“L’apertura della PA italiana all’innovazione è alta”, ha detto Pietro Pacini, presidente di Assinter Italia ma anche direttore generale di Csi Piemonte. D’altronde, i cittadini italiani sono sempre più pronti a interagire con soluzioni basate sull’AI per migliorare le loro esperienze con il settore pubblico, come emerso dal Connected Government Report di Salesforce.

Pacini ha identificato tre ambiti applicativi principali: assistenti, ibridazione e sistemi previsionali.

Gli assistenti virtuali 24/7 sono strumenti che facilitano la compilazione di form e l’assistenza, eventualmente interagendo con email o altri sistemi di comunicazione, previa una robusta fase di certificazione dell’utente.

L’automazione oggi è ibrida, con processi che prevedono l’integrazione di tecniche più tradizionali come l’RPA (Robotic process automation) e il machine learning. La strada verso applicazioni veramente avanzate è quindi tracciata.

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