* Trascrizione in Italiano, traduzione automatica*

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Questo è il podcast Raumdigital, il podcast sulla digitalizzazione nello sviluppo urbano e locale sostenibile.

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Zurigo è stata recentemente nominata di nuovo la città più intelligente del mondo e l'intelligenza artificiale è ovviamente un fattore importante.

Oggi sono lieto di poter dare uno sguardo dietro le quinte all'utilizzo dell'IA nella città di Zurigo.

Vorrei anche dare il benvenuto a Paul Mayrath.

È consulente senior per la trasformazione digitale presso la Città di Zurigo e uno degli esperti svizzeri di digitalizzazione e IA.

Paul, benvenuto nel podcast e grazie per averci dato l'opportunità di parlare dell'uso dell'IA qui al Comune di Zurigo.

Grazie per l'invito, mi fa molto piacere.

Cominciamo subito con le applicazioni dell'IA nella città di Zurigo.

Dove l'IA è già utilizzata in modo produttivo?

Abbiamo alcuni piccoli casi d'uso che avevamo già prima del JGPT, ovvero il buon vecchio apprendimento automatico dell'intelligenza artificiale, ad esempio nel settore della fiscalità.

È un po' un classico tra le applicazioni dell'IA nell'amministrazione.

Non siamo solo noi a farlo, anche cantoni come Nidvaldo e Berna hanno applicazioni di questo tipo che funzionano in modo produttivo.

Naturalmente, si può immaginare che questa sia un'ottima cosa, in quanto disponiamo di un volume di dati molto grande e possiamo riconoscere gli schemi con relativa facilità.

In fondo non è così semplice.

Si tratta di grandi progetti da realizzare, di progetti di scienza dei dati.

E ora, naturalmente, dopo l'avvento dell'IA generativa, stiamo ancora lavorando per identificare nuovi casi d'uso.

E può citare qualche altro caso d'uso già in uso produttivo o ancora in fase pilota, in modo che possiamo immaginare dove state utilizzando l'IA?

Anche in questo caso, probabilmente facciamo come tutti gli altri, perché è la cosa più ovvia, la gestione della conoscenza, cioè grandi database di conoscenza, sia che si tratti di un manuale per qualcosa o di un manuale Hermes, per esempio un metodo di gestione del progetto che si può usare per l'orientamento.

È un Ctrl-F migliore, forse è un po' dispregiativo, ma non è sempre facile orientarsi in un corpus di conoscenze così vasto.

È certamente un grande aiuto in questo senso, ma naturalmente abbiamo in mente anche altre aree di applicazione.

Abbiamo argomenti di trascrizione che abbiamo sul tavolo.

Abbiamo il triage dei contenuti, sia nell'area della posta, che stiamo considerando.

Quindi lo spettro è relativamente ampio.

Vi occupate anche di riconoscimento e analisi delle immagini?

Abbiamo delle cose da fare, anche se devo dire che non sono molto coinvolto, ma questo è certamente un problema nell'area della manutenzione predittiva.

Tuttavia, il Cantone ha un progetto nella sandbox dell'innovazione.

Hanno fatto una cosa del genere, abbinata alle immagini dei droni.

In realtà funziona molto bene.

C'è sicuramente molto potenziale in termini di utilizzo produttivo, anche nel nostro contesto - penso alle nostre operazioni industriali o ai nostri impianti di smaltimento dei rifiuti. Ma non posso dire esattamente a che punto siamo.

Esiste una panoramica di dove viene utilizzata l'IA in città?

Oppure si tratta di conoscenze che provengono dal vostro lavoro e che avete acquisito in dipartimenti completamente diversi?

Stiamo creando un registro allo stesso modo, anche in considerazione del fatto che il Consiglio federale ha ora annunciato che una bozza di consultazione sarà probabilmente pronta entro la fine del 2026 con il regolamento che avremo.

Ci vorrà un po' di tempo prima di doverlo rendere obbligatorio.

Ma per noi, come città, è qualcosa che vogliamo fare in ogni caso, per imparare gli uni dagli altri.

Possiamo vedere che il dipartimento A sta facendo qualcosa nel campo del triage della posta che potrebbe interessare altri 20 dipartimenti.

O argomenti di trascrizione, questi sono gli argomenti più diffusi.

E poi ci sono casi d'uso molto specializzati che hanno senso solo per un singolo reparto.

Eppure ha senso sapere cosa fa una persona, cosa fa l'altra e, soprattutto, dove si costruisce la conoscenza.

Come ho detto, l'IA esisteva già prima del GPT e tuttavia le conoscenze acquisite negli ultimi due o tre anni sono molto elevate.

Abbiamo molti specialisti che se ne occupano.

E si tratta di persone molto istruite e con il giusto background.

Attualmente si sta creando molta conoscenza.

E la combinazione di conoscenze è uno degli elementi costitutivi per sapere dove si trovano i casi d'uso.

Vorrei tornare sul tema della regolamentazione in un secondo momento.

Ora vorrei rimanere ancora un po' sulla strada dell'innovazione.

Se ho capito bene, lo sviluppo non è centralizzato, ma decentrato dai vari dipartimenti?

È corretto?

Ci sono aspetti centralizzati e aspetti decentrati.

Ciò che va detto sull'amministrazione nel suo complesso, prendendo come esempio la città di Zurigo, è che tutte le amministrazioni più grandi della Svizzera sono organizzate più o meno allo stesso modo.

Abbiamo 68 reparti di assistenza nella città di Zurigo.

E fanno cose diverse, come offrire asili nido, lavorare in polizia o servizi sanitari, curare gli alberi e così via.

Lo spettro è quindi molto ampio.

E ha anche senso che ognuno di loro si assuma la responsabilità nel proprio ambito.

Tuttavia, esiste anche un sistema informatico centralizzato.

E l'IT centrale è lì per fornire servizi di base.

E quando si tratta di IA in particolare, è molto importante che possiamo fornire anche i servizi di base in modo coordinato.

Temi come la sicurezza delle informazioni, la protezione dei dati, ecc.

sono più facili da gestire se li controlliamo in qualche modo a livello centrale.

Non è sempre facile coordinare cose come questa.

I reparti di assistenza sono organizzati in modo diverso in termini di personale rispetto ai reparti di assistenza più piccoli, solo a causa delle loro dimensioni.

Possono andare avanti più velocemente e possono anche essere più interessati.

Abbiamo un reparto di assistenza che è, direi, molto avanti.

Quindi, nel complesso, anche rispetto al settore privato.

Fanno molte cose molto buone.

E poi abbiamo piccoli reparti di assistenza, con 20, 30, 40 dipendenti.

Nella vita di tutti i giorni fanno qualcosa di diverso.

Hanno le loro operazioni e non hanno necessariamente qualcuno che possa occuparsi di innovazione a lungo termine.

E per trovare questo equilibrio, anche dal centro, a chi offrite cosa, ai più avanzati, osservate quello che fanno per imparare da loro e magari portare il trasferimento agli altri.

E avete già abbandonato l'argomento dell'approccio sandbox.

È questo l'approccio, creare un quadro sicuro per tali applicazioni per poter provare qualcosa?

Quindi l'approccio sandbox è stato adottato nel cantone di Zurigo, non nella città di Zurigo.

Nel cantone di Zurigo, questo è uno strumento che viene utilizzato per promuovere l'economia.

Sebbene si occupi anche di casi d'uso specifici dell'amministrazione, si rivolge principalmente a casi d'uso esterni, cioè del settore privato.

Ciò che è chiaro nell'amministrazione è che abbiamo un bisogno di sicurezza molto pronunciato.

Che non stiamo facendo nulla che non sia corretto in termini di sicurezza dei dati o delle informazioni. Di conseguenza, i casi d'uso, i proof of concept e tutto ciò che stiamo facendo al momento sono un po' un freno a mano.

E un problema importante è che attualmente siamo in procinto di acquistare le infrastrutture per poterlo fare da soli.

In altre parole, dobbiamo fare questo in un ciclo chiuso, nel senso di una sandbox, avere i chip nel nostro centro dati, avere modelli open source in modo da tenere sotto controllo il ciclo dei dati.

E quali sono i punti di partenza per questi casi d'uso?

Si tratta di analisi strategiche? Si tratta di un problema quotidiano?

O si tratta anche di aziende che si rivolgono a voi dall'esterno per vendere strumenti?

Noi della sede centrale pensiamo a ciò che va a vantaggio di tutti?

Oppure, date le risorse limitate, quali casi d'uso ci daranno i maggiori benefici possibili?

È quindi relativamente ovvio che vogliamo offrire un GPT aziendale, un GPT interno alla chat.

I media hanno appena riportato che un'operazione di prova di questo tipo è in corso a livello federale da sei mesi.

Evidentemente avevano la stessa idea.

Oppure idee come la trascrizione o cose del genere, che hanno davvero una vasta gamma di applicazioni.

E poi ci sono i casi d'uso specifici dei reparti di assistenza.

I casi d'uso sono quindi molto specifici per le attività del reparto assistenza.

E questo richiede anche una grande competenza specialistica.

O cosa fanno effettivamente qui nella vita di tutti i giorni?

È come qualsiasi altro progetto di digitalizzazione.

Il supporto tecnico può essere fornito dall'IT, ma in termini di contenuti c'è sempre bisogno di persone provenienti dai reparti specializzati.

E naturalmente c'è il problema che le persone dei reparti specializzati sono molto diverse tra loro.

Come ho detto prima, ha reparti di assistenza molto orientati alla tecnologia.

Quando si viaggia in aziende industriali, l'attività è molto tecnica e tecnologica.

Ecco perché sono molto affini.

E poi ci sono altri reparti di assistenza la cui attività non è necessariamente orientata alla tecnologia.

Nel frattempo, la componente tecnologica è presente ovunque.

Questa è la bella trasformazione digitale.

E i reparti di assistenza o i temi già più tecnici sono quelli che in genere hanno a che fare con i dati da molto tempo e dispongono anche di grandi database.

Naturalmente, questo è diverso dal viaggiare per argomenti, dove bisogna prima pensare a quali dati si hanno effettivamente a disposizione.

Dove posso rendere i processi più digitali e poi supportarli con l'intelligenza artificiale e i dati?

Esattamente. Il tema dei dati è molto importante per me in questo momento.

Ho appena pubblicato la mia ultima newsletter sull'alfabetizzazione ai dati per tutti.

E cerco di predicare in tutti i dipartimenti in cui viaggio.

Quando si parla di IA, si dovrebbe innanzitutto parlare di dati.

Di quali dati disponete? Cosa significano i dati per voi?

Come gestite i vostri dati? E così via.

La scorsa settimana ho tenuto un workshop davvero fantastico in cui avevamo l'obiettivo di creare un'immagine di oggetti nascosti di dati in modo molto giocoso.

In modo da poter visualizzare, anche solo per aumentare la consapevolezza, da dove provengono i nostri dati, cosa fanno i nostri dati?

Un workshop molto produttivo che - abbiamo un'immagine di oggetti nascosti, ma soprattutto le discussioni, in cui abbiamo identificato i problemi con i dati.

E su questa base, ho la sensazione di poter realizzare l'anno prossimo un progetto di IA in questo specifico dipartimento che sia molto più valido.

E poi ci sono i reparti di assistenza, per i quali il concetto di dati è molto astratto.

Se avete reparti di assistenza i cui dati sono costituiti principalmente da documenti Word o fogli di calcolo Excel, non li associano ai dati. Si tratta di documenti.

Ed è un po' difficile archiviare correttamente i dati o cose del genere.

I manager in genere hanno studiato in amministrazione e allora ci si chiede: cosa hanno studiato?

E se avete fatto qualcosa di molto specifico per le scienze umane, in genere avrete molti meno riferimenti ai dati che potete produrre.

Se avete studiato fisica, allora i dati sono ciò che vi ha guidato durante i vostri studi.

Quindi sono assolutamente d'accordo con la valutazione che quando parliamo di IA, dobbiamo prima parlare di dati, perché questa è la base.

Altrimenti, realizziamo i prodotti che conosciamo con la chat GPT e facciamo quello che prima facevamo in analogico o semi-analogico ora con l'AI.

Ecco perché ritengo stimolante utilizzare l'immagine degli oggetti nascosti per guardare non ai processi, ma ai dati che abbiamo e quindi per considerare come ci organizziamo.

È un approccio davvero entusiasmante.

Se stiamo già parlando di dati, parliamo brevemente di protezione dei dati.

Con piacere.

Perché la protezione dei dati in relazione all'IA è un problema così importante per una città in particolare?

Sono un avvocato di formazione.

Per questo motivo ho una particolare affinità con gli argomenti giuridici e con la protezione dei dati in generale.

Prima di lavorare nell'amministrazione, ero anche responsabile della protezione dei dati nel mio dipartimento.

In definitiva, si tratta di diritti fondamentali, e i diritti fondamentali sono importanti.

In South Park si direbbe che i diritti fondamentali sono importanti, in KÄ si potrebbe dire così.

I diritti fondamentali sono ancora più importanti per l'amministrazione.

Se noi, tra tutti, non gestiamo i dati personali come dovremmo, immaginate di combinare i dati della polizia e quelli delle autorità sociali, non è necessariamente nello spirito dell'inventore.

Questo è l'esempio della scuola.

Non vogliamo che le autorità di polizia possano accedere ai dati sui pagamenti dell'assistenza sociale.

Al contrario, questo ha senso, perfettamente senso.

Se lo diciamo nel contesto dell'IA, allora ha doppiamente senso che la grande sfida che abbiamo ora, e questo in realtà non solo dal GPT o dall'IA nel suo complesso, è che ora abbiamo a disposizione così tanti strumenti per i consumatori che sono facilmente accessibili tramite il browser.

Sia che si tratti di Deeple, sia che si tratti di qualsiasi cosa, tutti gli strumenti che possono rendere la vita quotidiana molto più semplice.

Allora bisogna chiedersi: cosa succede lì?

Quali dati vengono inseriti?

Il danno immediato se ho inserito il nome di una persona con qualsiasi altra informazione in Deeple è probabilmente molto piccolo.

Ma questa è una domanda fondamentale.

Lo facciamo o no?

Come sensibilizzare i nostri dipendenti?

Cosa stiamo facendo in termini di normative e tecnologie per tenere sotto controllo questo fenomeno?

E naturalmente le persone sono persone.

Non credo di poter dire che possiamo garantire che non accadrà mai nulla.

Probabilmente non può essere garantito.

Tuttavia, è importante fare tutto ciò che è umanamente possibile per tenere sotto controllo la situazione.

Il responsabile della protezione dei dati probabilmente sarebbe contento di questa dichiarazione.

Per il mio primo episodio, mi trovavo nel cantone di Uri.

Si è parlato anche di dati, digitalizzazione e intelligenza artificiale.

Markus Frösch ci ha raccontato che avete preso il notiziario cantonale durante un hackathon e lo avete montato virtualmente con l'AI.

Si sono resi conto che, sebbene i dati siano pubblici, gli schemi che l'intelligenza artificiale ha identificato, quali persone appaiono con particolare frequenza e quali applicazioni utilizzano, li hanno spaventati.

Non si è trattato di un collegamento intenzionale, ma di un hackathon giocoso.

Ma questo era il punto per te: aspetta un attimo, non è quello che c'era prima sulla carta che c'è ora con l'IA, ma devo richiamare esattamente questa dimensione che hai descritto di nuovo.

L'argomento è molto complesso.

Nelle nostre linee guida su questo argomento, abbiamo anche consigliato una particolare cautela con i dati anonimizzati.

Già Udi, questa frase lo chiarisce.

In realtà, si suppone che i dati anonimizzati siano semplicemente anonimizzati.

Ma anche i dati anonimizzati possono essere utilizzati per trarre conclusioni in determinate circostanze.

Questo dimostra che non è del tutto banale.

Anche il passaggio di responsabilità ai singoli dipendenti è un problema.

È possibile, la responsabilità?

Ora direi che io, con una formazione più giuridica, posso probabilmente giudicare, più o meno, se questo è corretto o meno nei singoli casi.

Ma è proprio per questo che inizia.

Più o meno?

Come avvocato, se qualcuno è, non so, un badante, potrebbe non avere la stessa sensibilità al problema.

Ricordate un momento in cui il tema della protezione dei dati vi ha costretto a fermarvi?

E alla fine ha capito che era giusto così, che ora siamo su un altro livello?

Posso dire, e sono sicuro che tutti gli impiegati amministrativi in Svizzera o probabilmente in tutto il mondo lo diranno, che la protezione dei dati è un collo di bottiglia.

Un audit sulla protezione dei dati, per noi è il cosiddetto processo ISDS, sicurezza delle informazioni e dei dati, che è impegnativo.

E ancora una volta, le persone che ho menzionato prima, che forse non sono necessariamente così affini, se ne allontanano un po' perché è un argomento relativamente impegnativo.

E poi ci sono le persone che devono controllarlo, le cui risorse sono scarse.

Eppure, disponiamo di processi tali da garantire che tali applicazioni non entrino in produzione.

E sì, direi che sono state evitate molte cose che non sarebbero state in regola, il che permette di concludere che tale processo può garantire il livello di protezione dei dati.

Naturalmente, personalmente vorrei che avessimo più capacità in questo processo per fornire un supporto ancora migliore.

In generale, sono dell'idea che sia necessaria una maggiore competenza giuridica nella digitalizzazione.

Quindi, abbiamo bisogno di più persone e anche di più persone con competenze digitali, più avvocati che capiscano come funziona un progetto come questo.

Ci sono alcuni esempi molto validi, come ad esempio il Cantone di Zurigo.

Hanno creato un hub legale e inserito in tutte le direzioni avvocati con competenze digitali in grado di supportare i progetti di digitalizzazione.

E questo è intenzionale, è dotato di un piano del personale.

C'è una, non so esattamente come si chiama, risoluzione del governo cantonale o qualcosa del genere, che prevede questo con posti corrispondenti.

Si tratta di un sostegno istituzionale e legale ai progetti.

Credo che questo abbia molto senso.

Penso che in futuro dovremmo pensare di più a questa direzione anche nell'amministrazione in generale.

In altre parole, la protezione dei dati non è un collo di bottiglia per l'innovazione, ma un compagno.

Esattamente, solo un argomento tra gli altri.

Così come si deve fare il finanziamento, così come si deve fare la fattibilità tecnica, cosa facciamo per la protezione dei dati?

Nella stragrande maggioranza dei casi, la protezione dei dati non rappresenta un ostacolo.

La protezione dei dati è semplicemente un problema: come lo affrontiamo?

Cosa dobbiamo fare per garantire la protezione dei dati?

O forse dobbiamo escludere di nuovo una parte del caso d'uso per poterlo fare?

Cose del genere.

Non credo che la protezione dei dati sia di per sé una cosa negativa o un ostacolo ai progetti, ma semplicemente un aspetto da tenere in considerazione.

Soprattutto nell'amministrazione.

In realtà anche al di fuori dell'amministrazione.

Ma parlo soprattutto a nome dell'amministrazione, con la quale dobbiamo certamente avere un'affinità particolare.

Ora, in realtà, stiamo già parlando del regolamento del Consiglio federale, che vuole raggiungere proprio questo equilibrio, questo regolamento, tra la creazione di barriere e l'abilitazione all'innovazione.

In qualità di giurista, potrebbe spiegare brevemente qual è l'interpretazione del Consiglio federale sulla regolamentazione dell'intelligenza artificiale e qual è la strada da seguire ora?

Non lavoro come avvocato da molto tempo, quindi non ho la presunzione di spiegarlo in modo giuridicamente corretto.

Tuttavia, il Consiglio federale ha annunciato di voler preservare la forza innovativa della Svizzera, il che significa ridurre il più possibile la regolamentazione.

In secondo luogo, vogliamo rispettare i diritti umani, il che significa un po' di regolamentazione.

Vediamo quale regolamento.

E poi per rafforzare l'accettazione dell'IA da parte del pubblico.

Non so nemmeno io cosa significhi esattamente.

Ma i primi due punti sono rilevanti a questo proposito.

Per quanto riguarda la regolamentazione, è stata annunciata la firma della Convenzione del Consiglio d'Europa.

Questo riguarda soprattutto noi dell'amministrazione.

Questo è certamente un aspetto molto importante per noi.

Anche questo va accolto con favore, in quanto ora disponiamo di un quadro di riferimento.

Per coloro che non ne sono a conoscenza, può spiegare brevemente cosa dice la Convenzione del Consiglio d'Europa sull'IA?

Quali sono le condizioni quadro?

Salvaguardia dei diritti umani, salvaguardia dei diritti fondamentali, in particolare per quanto riguarda la protezione dei dati e la discriminazione.

Ci sarà anche un obbligo di trasparenza di qualche tipo.

Resta da vedere come sarà organizzato.

Ma questo probabilmente avverrà almeno tramite un registro.

Resta da vedere come verrà sviluppato il registro.

Se si tratta solo di un registro attraverso il quale viene utilizzata l'IA o se si tratta di una trasparenza attraverso la quale viene utilizzata l'IA.

Cosa fa l'IA? A quali dati accede?

Come è stata addestrata? Questo è ancora da vedere.

Non so come vogliate affrontare la questione della protezione dalla discriminazione.

Naturalmente sarei molto favorevole a inserire il maggior numero possibile di argomenti nelle strutture esistenti.

Per esempio, che alle autorità di protezione dei dati venga assegnato un ruolo che tenga conto anche di questo aspetto.

Sarebbe ovvio.

Per il resto, hanno già molta affinità con l'argomento.

Questi sono i componenti principali che abbiamo a disposizione.

Oltre alla regolamentazione che abbiamo ora con la firma della Convenzione del Consiglio d'Europa, avremo anche una regolamentazione settoriale.

In Svizzera esistono già diversi ambiti in cui esistono approcci normativi.

settore, sia esso quello finanziario, naturalmente.

La FINMA aveva già emesso delle raccomandazioni in merito prima di questa organizzazione interpretativa.

Questi saranno certamente molto rilevanti nella piazza bancaria svizzera.

Ci sono questioni che sono rilevanti nel settore della guida autonoma, ad esempio nel trasporto pubblico.

Le infrastrutture critiche saranno rilevanti.

Saranno trattati argomenti relativi al settore sanitario.

La necessità di regolamentazione che vedremo ora con l'IA, credo sia un po' sottovalutata perché l'argomento è così ampio.

Quando guardo l'analisi giuridica che avete svolto per accompagnare questa organizzazione interpretativa, posso vedere quali questioni sono state affrontate.

Nel frattempo, sono state presentate anche delle osservazioni in Parlamento, come abbiamo sentito la scorsa settimana.

Il Consiglio di Stato vuole proteggere la popolazione dai deepfakes.

Si tratta sempre di palloncini di prova individuali che escono.

Ciò porta a chiedersi se sia necessario regolamentare tutto a livello generale.

Credo che l'approccio della Svizzera sia piuttosto pragmatico.

Ma questo comporterà molti sforzi e molti aggiustamenti individuali alle leggi esistenti.

Per noi come amministrazione, abbiamo le questioni centrali che derivano dalla Convenzione del Consiglio d'Europa, ma anche gli aggiustamenti settoriali saranno rilevanti per noi nei singoli casi.

Quando parlo di guida autonoma, questo è molto importante per il nostro trasporto pubblico.

Avremo presto tram o autobus a guida autonoma o altro?

Ci è consentito in qualche modo pensare in questa direzione o no?

Si tratta di questioni che riguardano il modo in cui riusciamo a gestire come amministrazione, come ho detto prima, un'amministrazione decentrata, molto ampia, per mantenere una visione d'insieme in modo che nulla ci sfugga.

Le aziende di trasporto pubblico, cioè VBZ, non dubito nemmeno per un secondo che abbiano tutto sotto controllo.

Tutti i dipartimenti ne dispongono?

Non lo so, non posso dirlo.

Il tema della regolamentazione, del rapporto responsabile con l'IA, è certamente un tema che ci occuperà molto come addetti alla digitalizzazione nell'amministrazione, ma che occuperà anche gli avvocati nei prossimi anni.

Non vedo l'ora di farne parte, perché posso colmare il divario tra i due mondi.

Si tratta quindi di una miscela di regolamenti orizzontali nelle convenzioni del Consiglio d'Europa, di nuovo semplicemente le basi, e poi i vari regolamenti settoriali.

Guardo a questo aspetto dal punto di vista della mia professione di pianificatore territoriale, che ha anche un orientamento trasversale.

E in effetti è proprio quello che hai appena descritto il modo in cui arriva.

Si tratta di dati sul traffico, ma anche di dati sullo spazio sociale nella pianificazione e ora, con il cambiamento climatico e sempre più anche con le questioni sanitarie, abbiamo proprio questo arco di pianificazione territoriale e ci troviamo di fronte alla questione di cosa significhi la regolamentazione orizzontale e verticale per noi come industria.

Esattamente, e se poi si vuole realizzare un progetto in questo settore, è bene, nel vero senso della parola, avere al proprio fianco un avvocato che sappia classificare il tutto, che sappia cosa è regolamentato in quali aree e dove.

E questa è una specializzazione che vedremo ora.

Quindi, quando parliamo di AI che ci toglie il lavoro, no, l'AI cambierà il nostro lavoro, molto probabilmente.

E il settore legale in particolare cambierà perché ci sono nuove aree che devono essere regolamentate.

Le persone che in passato si sono occupate di diritto della tecnologia hanno ora un nuovo campo di gioco che si sta aprendo, dove, per dirla in modo positivo, possono svilupparsi e, per dirla in modo negativo, devono ancora familiarizzare con il campo e idealmente anche modellarlo.

Anche questo è un problema, non è vero?

Abbiamo anche bisogno di persone che capiscano di cosa si tratta.

So che al governo federale hanno uno, cioè diversi avvocati, ma ne conosco uno in particolare che è molto competente.

Ed è altamente competente, nel senso che non solo è un ottimo avvocato, ma capisce anche cosa significa in termini tecnologici.

E questa combinazione non può essere data per scontata.

Gli avvocati non sono quindi conosciuti come il gruppo professionale più progressista.

Non è affatto negativo.

Hanno esigenze completamente diverse in termini di ciò che devono affrontare nella vita di tutti i giorni.

Oltre alla competenza in materia di dati legali e alla comprensione tecnica, è necessaria anche la terza dimensione.

Di cosa si tratta in realtà? Cosa deve essere regolato materialmente?

E come possiamo organizzare i processi e le responsabilità in modo diverso, in modo da non limitarci a rendere digitali i processi esistenti, ma anche quelli orientati alla protezione dei dati e all'IA e, in ultima analisi, a ottenere risultati migliori?

Esattamente, sì. Quindi è un lavoro impegnativo.

Tutti i settori che hanno un orientamento intersettoriale hanno bisogno di una regolamentazione propria?

O si tratta anche di un inserimento intelligente in altre normative?

Questa sarà la grande sfida.

Si potrebbe dire che è meglio renderlo il più semplice possibile, il più generale possibile e in una legge.

E poi ci si ritrova con una legge europea sull'IE che si è rivelata più complicata del previsto.

O ancora, si affrontano le esigenze e le circostanze specifiche che si verificano in un determinato settore.

E se ora in Svizzera abbiamo il federalismo e il modo in cui siamo organizzati politicamente, ci saranno interessi individuali e settori che vogliono essere regolamentati o meno.

Eserciteranno un'influenza e ci saranno iniziative.

Credo che in Svizzera, e non lo dico in senso negativo, sia più probabile avere un mosaico di normative molto specifiche per le esigenze dei singoli settori.

Per questo motivo, personalmente accolgo con favore il fatto che abbiamo una questione così orizzontale nell'amministrazione, almeno per l'amministrazione generale, con la Convenzione del Consiglio d'Europa.

Così potremo dare un tono all'amministrazione.

Voglio dire, le questioni relative ai diritti umani e il riconoscimento facciale biometrico nel negozio di alimentari, non so se abbia senso, se non dovrebbe essere regolato nello stesso modo in cui lo è nell'UE.

In definitiva, si tratta di una questione politica: due o tre anni fa le FFS hanno installato telecamere con riconoscimento facciale nelle stazioni ferroviarie, anche se non volevano effettuare il riconoscimento facciale, almeno secondo la dichiarazione ufficiale, ma il clamore è stato enorme.

Non si tratta di argomenti del tutto irrilevanti per la società.

La gente è interessata, vuole sapere se questo sta accadendo o meno.

Personalmente, quando penso di entrare in un negozio di alimentari e vedermi scattare una foto biometrica e scansionare i miei movimenti per individuare comportamenti vistosi, non so se è davvero quello che voglio.

Poi vado di persona all'altro supermercato.

Certo, se si può scegliere, lo si fa.

Ma quando si tratta di aziende semipubbliche come le FFS, se voglio usare i trasporti pubblici, devo affidarmi alle FFS.

Esattamente. Non so come il regolamento si applichi a un FFS.

Ma è ovvio che la regolamentazione si applicherà alle questioni sovrane e che la regolamentazione settoriale si applicherà ad altre questioni.

Molte cose sono ancora relativamente poco chiare.

Non solo da noi molte cose sono relativamente poco chiare.

L'intera questione della regolamentazione e della governance è un problema globale.

Lo abbiamo visto con il nuovo governo americano.

Il primo giorno lavorativo, il regolamento viene abolito.

Poi terremo un'audizione con i gruppi interessati, cioè con le aziende tecnologiche, per vedere come vorrebbero che fosse.

Il problema della regolamentazione è presente in tutto il mondo.

Come vogliamo affrontare la questione?

Come vogliamo promuovere e consentire l'innovazione?

Per paesi grandi come gli Stati Uniti e la Cina, questo ha una dimensione diversa rispetto alla Svizzera.

In Svizzera abbiamo un grande bisogno di innovazione, perché abbiamo il Politecnico di Zurigo, ma anche molte grandi aziende.

Siamo certamente un hotspot per l'intelligenza artificiale, si può dire.

Non vogliamo sopprimere questo aspetto.

Naturalmente, questo ha anche interessi economici molto tangibili per noi che si celano sotto di esso.

A parte questo, posso dire che, poiché lavoro in questo campo, è anche incredibilmente eccitante.

Le possibilità di progresso che questo può significare in molti settori sono enormi.

Eppure ci sono opportunità e rischi.

La grande sfida dei prossimi cinque o sei anni sarà quella di riconoscere i rischi, valutarli bene, classificarli adeguatamente e assicurarci di tenerli sotto controllo.

Da un lato abbiamo discusso delle opportunità e dei rischi a livello istituzionale, dall'altro abbiamo affrontato il tema della regolamentazione, di ciò che deve essere regolamentato in quale settore e in che modo.

E l'altra parte di questa valutazione opportunità/rischio, come lei ha già detto, è in realtà l'individuo, il modo in cui lo affronta responsabilmente.

Se inserisco AI e la città di Zurigo, ottengo un lungo elenco di programmi di formazione che appaiono in cima alla lista per la città di Zurigo.

Questo significa che anche voi state lavorando sul tema della qualificazione dei dipendenti, almeno se ho consultato Internet negli ultimi giorni.

Sono molto contento di questo, sono sorpreso.

Sì, certo, sono personalmente molto coinvolto in questi programmi di formazione.

È una sfida, abbiamo 28.000 dipendenti, raggiungere questa massa in modo decente.

Potreste limitarvi a una rapida sbiancatura, in qualche video online, ma non è sufficiente.

Sono convinto che le persone debbano prendersi il tempo necessario per dedicarsi all'argomento.

E questo non è sempre facile nella vita lavorativa di tutti i giorni.

Il cliché del professionista pigro che non fa nulla, il 9-to-5, non corrisponde alla realtà che vedo.

Le persone hanno molto da fare nella loro vita quotidiana.

I risultati ottenuti da un'amministrazione in Svizzera, i servizi forniti alla popolazione, sono enormi.

E questi sono dipendenti che lavorano.

Toglierli dalle loro operazioni per farlo è una sfida in sé.

Abbiamo un'ampia gamma di prodotti e continuiamo a lavorarci.

Abbiamo anche centri di formazione qui in città.

Date le nostre dimensioni, questo ha senso nella misura in cui vogliamo davvero trasmettere un'ampia gamma di competenze.

Ma anche qui siamo ancora all'inizio.

Naturalmente, prima di GED/GPT era possibile affrontare argomenti di IA, ma allora eravamo più nell'area specialistica, nell'area della scienza dei dati.

All'epoca, questo interessava anche a persone altamente specializzate.

E ora ci troviamo in un'area in cui dobbiamo offrire questi programmi educativi.

Dopo aver verificato ciò che è disponibile sul mercato - non dobbiamo sempre fare tutto da soli se esiste già qualcosa - ci siamo resi conto che le specificità dell'amministrazione sono molto rilevanti nel contesto amministrativo.

Quindi, a partire dalle questioni normative, la sensibilizzazione speciale per la protezione dei dati ecc. è molto importante.

A questo proposito, siamo giunti alla conclusione che dobbiamo creare i nostri programmi educativi.

Poi si pensa, questo è ciò che fa l'amministrazione cantonale, questo è ciò che fa l'amministrazione federale, questo è ciò che fa l'amministrazione dell'altra grande città.

Naturalmente, sarebbe molto sensato se noi in Svizzera riuscissimo a metterci d'accordo su ciò che vogliamo fare.

Non so quanti siano i 10.000 dipendenti dell'amministrazione svizzera.

Ma se si sa come sono state insegnate le competenze digitali nel complesso finora, ci sono sempre state molte grandi iniziative, partner di EGOF, ad esempio nel cantone di Zurigo, dove il cantone deve anche fare offerte per i comuni.

È qui che si deve applicare la leva finanziaria.

Come città di Zurigo, siamo in grado di fare qualcosa di simile perché abbiamo la massa critica necessaria.

Abbiamo specialisti della formazione, abbiamo specialisti come me che possono trasmettere i contenuti.

Poi ci sono i comuni più piccoli, non ho bisogno di fare nomi, ma ogni comune più piccolo che non ha 28.000 dipendenti non ha necessariamente le sue strutture di formazione.

E come lo fanno?

Questo sarà il problema principale.

Quando il Consiglio federale afferma nel regolamento che vogliamo sensibilizzare la popolazione e aumentare la sua comprensione e i suoi timori, eccetera, allora forse questo ha anche a che fare con il fatto che dobbiamo sviluppare un ulteriore programma di educazione.

E infine su questo argomento.

La scorsa settimana il governo federale ha pubblicato la sua strategia sull'IA, ovvero la sua strategia interna.

In realtà, il fulcro di questa strategia è la formazione, la formazione, la formazione.

Messa in rete delle parti interessate e formazione continua.

Si può notare che c'è un punto focale.

L'unica riserva che ho è che potremmo parlare un po' di più tra di noi.

Ora ho ottimi contatti con il Cantone.

Vediamo cosa fanno.

Mostriamo loro quello che facciamo.

Ci mostrano come possiamo imparare gli uni dagli altri.

Hanno cose specifiche per il Cantone che non possiamo prendere in carico, proprio come abbiamo fatto per la città.

Questo ha certamente senso.

Non è necessario reinventare ogni volta.

I programmi di formazione sono disponibili per tutti i dipendenti?

Oppure avete programmi di formazione speciali per il livello dirigenziale, per le questioni tecniche?

Abbiamo un programma di formazione modulare.

A mio avviso, il fulcro è l'offerta per i dipendenti.

Nella misura in cui i manager sono anche dipendenti.

Allora sono anche manager.

Ma è proprio questo che abbiamo, un modulo AI nella gestione, quindi diversi.

C'è un'offerta frontale, cioè non frontale, di indirizzo pubblico, ma un'offerta più scolastica che viene fornita.

Ma ci sono anche formati di workshop.

L'ho sviluppato in modo che il team di gestione di un'azienda potesse affrontare in modo specifico il significato di IA per me.

Quindi per la mia attività, in particolare per il mio reparto.

Non importa quale sia il reparto.

Alla fine, il significato è diverso per ogni dipartimento.

Ma la conseguenza è sempre la stessa.

A questo proposito, è necessario sensibilizzare l'opinione pubblica e concordare con il management che sì, vogliamo rendere l'IA utilizzabile in qualche modo.

Vogliamo rendere l'argomento in qualche modo tangibile per noi.

Ciò significa che abbiamo bisogno di qualcuno all'interno della nostra organizzazione che se ne occupi e che faccia il collegamento con l'IT centrale.

Quindi tutte le cose che sono trasversali, di cui siamo informati.

Questo è un problema.

Sensibilizzazione, formazione continua e poi il tema di come mettere insieme i nostri casi d'uso, cioè le nostre idee, in qualche modo?

E come impariamo quali implementare?

Perché le idee non mancano.

E quali abbiano davvero senso in considerazione delle risorse limitate è una questione importante, molto importante.

E come si fa?

Se posso fare una domanda specifica, dov'è il triage tra un'applicazione pilota entusiasmante e qualcosa che, secondo voi, è pronto per l'uso quotidiano?

È una questione di maturità.

Come si gestisce questa curva di apprendimento?

E all'inizio, ogni organizzazione, indipendentemente dal dipartimento o dall'intera città, è quasi inevitabilmente un po' impetuosa.

E fa tutto ciò che ha senso, fa qualcosa.

È un fenomeno che si può osservare ovunque.

Lo scorso autunno ho seguito un ulteriore corso di formazione.

Nell'economia dei dati, è stato esattamente come per noi.

Tutti hanno realizzato custodie a rastrelliera di qualche tipo.

Resta da vedere se fossero le più sensate o meno.

Ci sono stati sicuramente alcuni molto sensati e alcuni che si aspettavano troppo.

L'esempio esagerato è quello di mettere alcuni GPT su intranet e poi il caos intranet è fatto.

No, non è così semplice.

Sappiamo che la manutenzione di questi bot richiede molto tempo, soprattutto con basi di dati così ampie.

E il progetto non inizia fino a quando non è effettivamente finito.

E che anche i profili di ruolo stanno cambiando.

La persona che svolgeva il lavoro è ora responsabile del bot.

Quindi cambiate i profili di ruolo.

Ma sulla base di queste esperienze che avete dovuto fare per sapere, aha, no, questa è la scrofa che depone uova e latte, dopo tutto.

Non riusciamo a farlo bene.

Non siamo ancora in grado di realizzare un progetto del genere.

Forse le Google di questo mondo o le Galaxus o le aziende veramente tecnologiche di questo mondo possono farlo.

Ma forse non ci siamo ancora.

Non siamo ancora arrivati alla curva di maturità.

Eppure, più si va avanti, più si trovano criteri che permettono di dire: "Ok, ha senso".

Questi possono essere dei criteri, che tipo di dati sono?

Dati non problematici, dati più problematici.

A volte può essere un triage.

Può essere, qual è il cerchio dei benefici?

Ampia cerchia di benefici, piccola cerchia di benefici.

Gruppo di utenti tecnicamente affine, non tecnicamente affine.

Questo è anche un problema quando sguinzaglio un bot su persone che non hanno idea di come scrivere un testo decente.

Allora non ci si deve sorprendere se il bot non funziona davvero.

Allora non è colpa del bot, né della preparazione della base di conoscenza, ma perché le persone non sanno come ottenere le informazioni che sono rilevanti per loro.

E poi, alla fine, il caso d'uso che in realtà non è adatto.

Esattamente. E definire i criteri è una sfida in sé.

Ciò richiede competenze specialistiche.

E questa competenza tecnica è certamente uno dei punti che ritengo importanti: uno scambio interdipartimentale, cioè a livello cittadino, tra gli specialisti, in modo che possano anche condividere questa esperienza.

Perché altrimenti si rimane sempre bloccati nella propria bolla e forse non dobbiamo commettere tutti gli stessi errori per 68 volte.

Questo è certamente il caso.

Ho sviluppato un modello di maturità a partire da Kai.

A mio avviso, la cosa più importante del modello di maturità sono le dimensioni che abbiamo a disposizione.

Abbiamo la strategia, la governance, le persone, la formazione e così via.

Ma quando si tratta dei casi d'uso dell'organizzazione, della tecnologia, ci sono diversi livelli di maturità e non ci sono scorciatoie.

Bisogna passarci attraverso.

Quando nel settore privato sento dire che tutti i casi d'uso sono basati su modelli diversi, cioè modelli on-prem, modelli proprietari, modelli diversi, 4.0, 4.1, e che il mercato è messo a rischio, non solo in termini di prestazioni ma anche di costi, allora sono in una posizione tecnologicamente diversa dalla nostra.

Pensiamo a quali sono i buoni modelli open source.

Allora eseguiamo qualcosa su di esso.

È un bene, è la cosa giusta per il nostro attuale programma di Maturità.

Ma la nostra curva di apprendimento è un po' lunga, non siamo ancora al top.

Esatto, lo condivido.

Ma le aziende da lei citate, che si trovano all'estremità superiore della curva di apprendimento, hanno spesso problemi molto più semplici.

Un'amministrazione comunale è molto più complessa di un'azienda tecnologica quando si tratta di definire i casi d'uso.

Non credo.

Attualmente faccio parte di una giuria per il Gen AI Award e posso vedere quali sono i casi di utilizzo.

Naturalmente non li citerò ora, perché sono un membro della giuria.

Tuttavia, ci sono alcuni casi d'uso che all'apparenza sembrano incredibilmente semplici.

Poi il risultato è quello che succede in sala macchine e quello che si fa lì non è affatto facile.

Sono semplicemente in grado di farlo sembrare facile e di sputare il risultato in testa.

Ma non credo che i casi d'uso nel settore privato siano fondamentalmente più semplici di quelli del settore pubblico.

Potremmo avere un po' più di densità normativa sullo sfondo.

Ma come ho detto, abbiamo 68 dipartimenti.

Ognuno fa un lavoro molto specifico.

In definitiva, se ho un dipartimento culturale o un'amministrazione finanziaria, l'amministrazione finanziaria si occupa delle questioni finanziarie.

In questo caso si trova nella stessa situazione di una banca.

Si occupano di contabilità, di controlling.

Poi abbiamo i casi d'uso nel controllo.

Che si tratti di controllo amministrativo o di controllo di una grande banca non è più così diverso in termini tecnici.

Sono d'accordo con te sull'aspetto tecnico, ma nel settore privato siamo... L'abbiamo appena avuto dai diversi rivenditori di dettagli, dove posso dire: prendo questo o prendo quello?

Ci rendiamo conto che anche noi consumatori veniamo introdotti ai processi dalle aziende, che lì è più facile.

Penso che sia molto più difficile per un'amministrazione dire che i cittadini devono comportarsi in questo modo, in modo che si adatti bene ai processi.

In questo caso, l'obiettivo è piuttosto quello di fornire un servizio personalizzato in base alle esigenze dei cittadini.

Sì, ora abbiamo il tema della centralità dell'utente, che è proprio in cima all'agenda.

Ora abbiamo anche inserito questo aspetto nei processi, per così dire, e quindi bisogna tenerne conto.

È una buona cosa.

Abbiamo dei progettisti di servizi davvero eccezionali che hanno portato avanti questo progetto.

Questo è certamente un aspetto.

Possiamo prendere l'esempio della VEVV, l'ordinanza sulle procedure elettroniche del Cantone di Zurigo, dove ora dobbiamo offrire l'accesso digitale alle nostre procedure.

In una fase di transizione, dovremo anche offrire alle persone il percorso della carta.

E poi, a un certo punto, quando arriverà il momento, tra qualche anno, in cui potremo cambiare le cose.

Ciò significa che ci saranno sicuramente periodi di tempo più lunghi prima di poter davvero fare le cose solo in digitale o solo con l'IA.

Prima o poi, credo che la gente si abituerà al fatto che questo è il modo di interagire.

Quando vedo mio figlio di 15 anni, mi chiede: "Dov'è il sito web, dov'è l'app, dov'è il pulsante che posso premere".

No, è necessario scaricare e compilare il modulo, quindi scansionarlo e inviarlo.

Non ha alcuna comprensione per questo.

Più ci muoviamo in questa direzione, più ci muoviamo anche nell'amministrazione.

Ma sono certamente d'accordo con lei sul fatto che è addirittura un obbligo per le aziende private farlo, perché altrimenti andranno semplicemente a fondo nella competizione se non lo faranno nel modo più efficiente possibile.

E certamente anche il fatto che un'azienda privata può reagire rapidamente.

A questo proposito, c'è un'azienda che dice che la Gen AI uscirà nel novembre 2022, nel gennaio 2023 ci metteremo 24 persone, lo stanno facendo ora. Punto e basta.

E vogliamo i primi risultati entro l'estate.

Abbiamo un piano per il personale.

E le persone che dovrebbero farlo devono essere elencate da qualche parte in un piano del personale.

E naturalmente si possono distaccare una o due persone che sono già state coinvolte nell'innovazione.

Ma se si vuole davvero istituzionalizzare tutto questo, bisogna passare attraverso il processo amministrativo e ottenere il bilancio e l'approvazione politica.

Ciò significa che siamo già in ritardo di uno o due anni.

Se dovesse ripensare a questa conversazione tra dieci anni e guardare allo stato attuale dell'utilizzo dell'IA nella città di Zurigo, cosa la sorprenderebbe?

Quanta strada è stata fatta da Zurigo in dieci anni o quanta titubanza c'era in fondo?

Sono molto ottimista al riguardo.

Naturalmente, come persona direttamente coinvolta, si vorrebbe sempre che fosse ancora più veloce.

Penso che la Città di Zurigo sia molto ben posizionata come amministrazione.

Abbiamo dirigenti che riconoscono che si tratta di un problema.

Non entro più negli uffici della direzione che dicono che non sono affari nostri.

Forse ci sono manager che dicono: "Non so ancora bene come affrontare questo problema".

Sono qui per questo, per fornire un po' di orientamento.

Di norma, però, si fa qualcosa.

Abbiamo una solida infrastruttura informatica.

Abbiamo un buon quadro giuridico.

In realtà sono molto fiducioso che inizieremo bene.

Si può dire che.

Quando mi guarderò indietro tra dieci anni, sarò molto coinvolto nell'argomento.

Mi dà anche un grande piacere.

Sarei felice di guardare indietro tra dieci anni e dire che anch'io sono stato parte del motivo per cui siamo arrivati fin qui.

Sì, Paul, grazie mille per l'intervista.

Potremo riascoltarlo tra dieci anni.

Con piacere. Grazie anche a voi.

Grazie mille per l'ascolto.

Per ulteriori informazioni, consultare le note della trasmissione.

Siete inoltre invitati a visitare il blog, raumdigital.ost.ch.

Se siete a conoscenza di progetti interessanti o di ospiti interessanti, scrivetemi. Sarò lieto di ricevere il vostro contributo.

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