Gestione e qualità dei dati (Capitolo 9)
Federmanager riconosce che la gestione e la qualità dei dati rappresentano un elemento strategico per garantire il corretto sviluppo e l’affidabilità dei sistemi di Intelligenza Artificiale nella Pubblica Amministrazione. L’adozione di soluzioni di IA da parte della PA deve avvenire all’interno di un quadro normativo chiaro e strutturato, che assicuri il rispetto della regolamentazione europea e nazionale sulla governance dei dati, in particolare l’AI Act, il Data Governance Act, il Data Act e la Direttiva Open Data.
1. Necessità di una strategia unitaria sulla gestione dei dati nella PA
Federmanager ritiene essenziale che la PA adotti una strategia unitaria per la gestione dei dati, fondata su principi di interoperabilità, sicurezza, accessibilità e qualità. Questo approccio deve:
- Evitare la frammentazione delle iniziative e garantire un uso sinergico dei dati tra amministrazioni centrali, regionali e locali.
- Incentivare l’integrazione tra PA, imprese e istituzioni di ricerca , per favorire lo sviluppo di dataset di elevata qualità e utilizzabili per finalità pubbliche.
- Promuovere la creazione di un framework nazionale per la governance dei dati , con linee guida chiare per la raccolta, l’elaborazione e la condivisione dei dati tra enti pubblici.
A tal fine, Federmanager sostiene la necessità di un coordinamento tra le diverse amministrazioni e l’adozione di standard comuni per la gestione dei dati, in linea con le normative europee e con le migliori pratiche internazionali.
2. Rafforzamento delle competenze manageriali nella gestione dei dati
La gestione dei dati nella PA non può prescindere dalla presenza di figure manageriali con competenze specifiche in data governance, cybersecurity e qualità dei dati. Federmanager propone di:
- Istituire percorsi di formazione mirati per i dirigenti pubblici , affinché acquisiscano conoscenze adeguate in materia di gestione strategica dei dati e intelligenza artificiale.
- Rafforzare il ruolo del Responsabile per la Transizione Digitale (RTD) , dotandolo di competenze e strumenti adeguati per la governance dei dati e il loro utilizzo in contesti di IA.
- Introdurre figure specializzate nella gestione e qualità dei dati nella PA , come il Chief Data Officer, il Data Steward e il Data Protection Officer, che possano supportare le amministrazioni nella corretta implementazione delle strategie di gestione dei dati.
Questa evoluzione deve essere accompagnata da un processo di formazione continua, che consenta ai funzionari pubblici di aggiornarsi rispetto alle evoluzioni normative e tecnologiche in ambito data management e intelligenza artificiale.
3. Creazione di spazi comuni per la condivisione e valorizzazione dei dati
Federmanager sostiene la necessità di promuovere spazi comuni per la condivisione dei dati tra le amministrazioni pubbliche, in linea con la Strategia europea sui dati. Questi spazi devono:
- Garantire la sicurezza e la protezione dei dati personali , attraverso l’applicazione rigorosa dei principi previsti dal GDPR e dalle normative sulla cybersecurity.
- Facilitare l’accesso ai dati da parte di imprese e centri di ricerca , per stimolare l’innovazione e lo sviluppo di nuovi servizi basati sull’IA.
- Favorire l’integrazione dei dati provenienti da diverse fonti , sia interne alla PA che esterne (open data, dati di aziende private, dati derivanti da dispositivi IoT e sensori).
Questa iniziativa si inserisce in una più ampia strategia di open data, che consenta di rendere disponibili informazioni di valore per il sistema economico e sociale, nel rispetto della normativa sulla protezione dei dati e delle esigenze di sicurezza nazionale.
4. Qualità e affidabilità dei dati per l’Intelligenza Artificiale
Federmanager ritiene che i sistemi di IA nella PA debbano essere alimentati da dataset di elevata qualità, che rispettino i seguenti principi:
- Accuratezza e completezza : i dati devono essere privi di errori e aggiornati costantemente.
- Tracciabilità e trasparenza : devono essere adottati strumenti per monitorare l’origine, le modifiche e l’utilizzo dei dati.
- Rappresentatività e assenza di bias : le informazioni utilizzate per l’addestramento degli algoritmi devono essere bilanciate per evitare discriminazioni o distorsioni nei risultati prodotti.
- Sicurezza e protezione dei dati personali : devono essere adottate misure rigorose per garantire il rispetto del GDPR e delle normative sulla cybersecurity.
Per raggiungere questi obiettivi, Federmanager propone:
- L’adozione di standard internazionali per la qualità dei dati (ISO/IEC 25012, ISO/IEC 5259-2, AI Act).
- L’implementazione di strumenti di auditing e certificazione dei dataset , per garantire il rispetto dei requisiti di qualità e sicurezza.
- Lo sviluppo di metodologie per l’utilizzo di dati sintetici , che possano sostituire i dati sensibili nei processi di addestramento degli algoritmi di IA.
5. Strutturare una governance efficace per la gestione dei dati nella PA
Federmanager sottolinea l’importanza di una governance chiara e strutturata per la gestione dei dati, che preveda:
- La definizione di ruoli e responsabilità chiari , con l’istituzione di unità dedicate alla gestione strategica dei dati all’interno delle PA.
- L’adozione di linee guida operative per la gestione del ciclo di vita dei dati , dalla raccolta alla conservazione, fino alla dismissione.
- L’integrazione della governance dei dati con la strategia nazionale per la digitalizzazione della PA , per garantire un approccio coerente e coordinato.
Federmanager considera la gestione e la qualità dei dati un fattore abilitante essenziale per il successo della trasformazione digitale della PA. Senza un adeguato controllo e valorizzazione del patrimonio informativo pubblico, l’adozione dell’IA rischia di essere inefficace, esponendo le amministrazioni a problemi di affidabilità, sicurezza e conformità normativa.
Per questo motivo, Federmanager invita la PA a:
- Sviluppare un modello nazionale di governance dei dati , basato su standard internazionali e best practice europee.
- Investire nella formazione e nell’aggiornamento delle competenze manageriali , affinché i dirigenti pubblici possano guidare con consapevolezza l’evoluzione digitale della PA.
Promuovere la creazione di spazi comuni per la condivisione e l’interoperabilità dei dati, favorendo la collaborazione tra Pubblica Amministrazione, imprese, università e centri di ricerca, con l’obiettivo di garantire un ecosistema digitale integrato e funzionale allo sviluppo di soluzioni innovative basate sull’Intelligenza Artificiale.
Inoltre, Federmanager sottolinea l’importanza di:
- Definire un quadro normativo chiaro e armonizzato , che consenta l’uso responsabile dei dati, tutelando la privacy e la sicurezza delle informazioni.
- Adottare piattaforme tecnologiche avanzate , in grado di garantire la qualità, l’accessibilità e la tracciabilità dei dati in tutto il ciclo di vita delle applicazioni IA.
- Sostenere il coinvolgimento dei manager nelle strategie di digitalizzazione della PA , riconoscendone il ruolo chiave nella gestione dei dati e nella supervisione dei processi di innovazione.
Federmanager ribadisce, infine, la necessità di un approccio sistemico e coordinato che renda la PA un modello di riferimento nella gestione intelligente e strategica dei dati, abilitando la trasformazione digitale del Paese e contribuendo alla competitività del sistema economico nazionale.