Sfida

Come possiamo aiutare i consigli comunali ad anonimizzare in modo rapido e affidabile i verbali delle sedute plenarie, al fine di proteggere i dati personali, facilitarne la pubblicazione e garantire il rispetto delle normative?

Contesto e problema

L'AOC fornisce servizi digitali alle amministrazioni locali che spesso comportano la pubblicazione di documenti amministrativi con contenuti potenzialmente sensibili. In questo contesto, l'anonimizzazione dei dati personali prima della pubblicazione è un elemento chiave per garantire la conformità alle normative sulla protezione dei dati e ridurre i rischi per la privacy degli individui.

Uno dei più representaQuesti sono i verbali delle sedute plenarie comunali, che gli enti locali devono pubblicare proattivamente sui portali di transparència, in conformità alla legge 19/2014, di transparència, accesso alle informazioni pubbliche e buon governo. Solo nel 2024 sono stati pubblicati oltre 8.000 sessioni plenarie sul portale di transparència dell'AOC.

Questi verbali possono contenere dati personali non soggetti a pubblicazione, come nomi di persone, carte d'identità, indirizzi, e-mail o coordinate bancarie. La loro revisione richiede di distinguere quali informazioni debbano essere mantenute pubbliche e quali debbano essere nascoste per proteggere i diritti delle persone interessate.Questa decisione dipende non solo dal tipo di dati, ma anche dal contesto in cui compaiono all'interno del documento. Si tratta di un compito che richiede tempo, conoscenza delle normative e rigorosi criteri legali.

Ad esempio, il nome di un funzionario eletto in una sessione plenaria non richiede l'anonimizzazione, mentre il nome di una persona interessata da una risoluzione sanzionatoria sì. Allo stesso modo, la data di nascita è un dato personale che di solito deve essere anonimizzato, mentre la data di un atto amministrativo fa parte delle informazioni che devono rimanere pubbliche.

Quando questo processo viene eseguito manualmente, aumenta il carico di lavoro dei team responsabili e anche il rischio che alcuni dati personali vengano esposti involontariamente, con le conseguenze che ciò può comportare in termini di conformità al Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR). Inoltre, quando si rileva che i dati personali sono stati pubblicati in modo improprio, il documento deve essere ritirato, corretto e ne deve essere pubblicata una nuova versione, una procedura lenta che l'AOC deve gestire praticamente ogni settimana.

In questo contesto, nel 2025 l'AOC ha valutato se le tecnologie di intelligenza artificiale potessero supportare questo processo, aiutando il personale comunale a identificare i dati personali che necessitano di essere anonimizzati e mantenendo sempre la supervisione umana sulla decisione finale.

La soluzione proposta

Per far fronte a questo problema, l'AOC ha avviato una prova di concetto (PoC) per verificare se l'intelligenza artificiale generativa possa automatizzare l'anonimizzazione dei verbali delle sedute plenarie comunali prima della loro pubblicazione sul portale. transparència.

L'iniziativa esplora come combinare la capacità dell'intelligenza artificiale generativa di interpretare il contesto dei documenti con la supervisione umana, con l'obiettivo di ridurre il carico di lavoro associato a questo processo, minimizzare i rischi di divulgazione dei dati personali e garantire la conformità alle normative sulla protezione dei dati.

L'obiettivo non è quello di sostituire i criteri legali delle amministrazioni, ma Offriamo uno strumento di supporto che rileva automaticamente i dati personali e propone un'anonimizzazione che viene successivamente convalidata da una persona prima della pubblicazione del documento. Questo approccio consente di sfruttare i vantaggi dell'intelligenza artificiale mantenendo al contempo il controllo umano sulla decisione finale.

Il prototipo è stato progettato come un sistema a rischio minimo: l'intelligenza artificiale non prende decisioni automatizzate sulle persone né incide sui loro diritti, ma agisce esclusivamente come strumento di supporto per trasformare i documenti prima della pubblicazione.

Qual è la soluzione?

La dimostrazione di fattibilità consiste in una piattaforma web cloud che utilizza modelli di intelligenza artificiale generativa per identificare e anonimizzare i dati personali contenuti nelle sessioni plenarie.

A differenza dei sistemi tradizionali basati esclusivamente su modelli predefiniti, la piattaforma interpreta il contesto del documento Distinguere tra le informazioni che devono rimanere pubbliche, come quelle relative a funzionari eletti o all'attività istituzionale, e quelle che devono essere protette in quanto corrispondenti a dati personali. Questa capacità è particolarmente rilevante perché la decisione di anonimizzare le informazioni dipende spesso dal contesto in cui appaiono e non solo dalla tipologia di dati.

La soluzione incorpora diversi meccanismi per garantire la qualità e l'affidabilità del processo:

  • Rilevamento contestuale dei dati personalibasato sull'intelligenza artificiale generativa.
  • Liste biancheche consentono di escludere determinati termini dall'anonimizzazione per evitare un'eccessiva anonimizzazione.
  • Supervisione umana (“umano nel ciclo”), quindi il sistema propone soltanto le anonimizzazioni ed è l'utente che le rivede e le convalida prima di pubblicare il documento.
  • Tracciabilità e interpretabilità, registrando i criteri applicati in ogni processo di anonimizzazione in modo che il processo sia verificabile e controllabile.

Com funziona?

Il processo di anonimizzazione si articola in quattro semplici fasi:

  1. L'utente carica il documento (PDF o DOCX) sulla piattaforma.
  2. Seleziona i criteri di anonimizzazione che desideri applicare (nomi e cognomi, documenti d'identità, indirizzi, date, numeri di telefono, conti bancari, ecc.) e avvia il processo.
  3. Il sistema analizza il documento, interpreta il contesto delle informazioni e genera una proposta per un documento anonimizzato. A tal fine, identifica i dati personali che, in base ai criteri selezionati, dovrebbero essere anonimizzati e li nasconde utilizzando delle maschere.
  4. L'utente esamina il risultato, accetta o modifica le maschere generate, può crearne di nuove se rileva dati personali non anonimizzati e, infine, scarica il documento pronto per la pubblicazione.

Risultati della dimostrazione di fattibilità

La prova di concetto è stata convalidata con 52 documenti forniti da 9 comuni, integrato da molteplici test interni condotti dall'AOC durante lo sviluppo della soluzione. Il processo di validazione ha permesso di valutare sia la qualità dell'anonimizzazione sia il comportamento della piattaforma in situazioni di utilizzo reali.

I risultati ottenuti confermano la fattibilità tecnica e funzionale della proposta, nonché l'adeguatezza del modello basato sulla combinazione di intelligenza artificiale generativa e supervisione umana. Nello specifico, la validazione ha permesso di verificare che:

  • La piattaforma raggiunge un'accuratezza complessiva del 96%In altre parole, quando il sistema identifica un dato da anonimizzare, di solito lo fa correttamente, riducendo la necessità di esaminare i falsi positivi.
  • L'indicatore F1 complessivo, che combina l'accuratezza e la copertura del rilevamento dei dati personali in un unico parametro di qualità, supera il 90%. Nell'ultimoeres Le iterazioni del PoC hanno raggiunto livelli di qualità complessivi superiori al 95%.
  • La combinazione di intelligenza artificiale e supervisione umana Si tratta di un modello efficace per ridurre il lavoro manuale, mantenendo al contempo le garanzie necessarie prima della pubblicazione dei documenti.

La dimostrazione di fattibilità è servita anche a identificare le principali sfide da affrontare prima di un'eventuale implementazione in produzione:

  • Aumentare la copertura di rilevamento (Richiamo) per ridurre i casi in cui alcuni dati personali possono rimanere non anonimizzati, soprattutto in documenti con strutture complesse o eterogenee.
  • Evolvere l'architettura della soluzione per migliorarne la scalabilità, le prestazioni e l'efficienza, rendendo possibile un servizio condiviso sostenibile per un gran numero di amministrazioni.
  • Continuare ad addestrare e perfezionare i modelli sulla base dei risultati ottenuti e di nuove validazioni con documenti reali, incorporando le conoscenze generate durante la revisione da parte degli utenti.

In questo senso, il PoC ci ha anche permesso di definire come dovrebbe evolversi l'architettura della soluzione. La versione attuale risolve l'intero processo di anonimizzazione utilizzando un singolo modello di IA generativa ad alta capacità, un approccio adeguato per convalidare la fattibilità della soluzione ma non molto efficiente per implementazioni su larga scala. L'evoluzione prevista separa l'identificazione dei dati personali dalla decisione su quali dati debbano essere anonimizzati in base al contestoin modo che ogni fase possa utilizzare i modelli di intelligenza artificiale più appropriati ed efficienti. Questa evoluzione migliorerà la scalabilità, le prestazioni e la sostenibilità del futuro servizio condiviso.

Nel complesso, la dimostrazione di fattibilità conferma la validità di questo approccio e fornisce una solida base per continuare a sviluppare la soluzione in vista di una futura implementazione in produzione.

Risorse e collaborazione

La prova di concetto è stata sviluppata congiuntamente tra l'AOC, responsabile della direzione funzionale del progetto; l'azienda tecnologica OMNIOS, incaricata dello sviluppo della piattaforma e dell'analisi dei risultati; e 9 comuni, che hanno fornito documenti reali per validare la soluzione in un ambiente reale. representauso di.

Fin dalla sua progettazione, la piattaforma è stata concepita in conformità con principi di sicurezza, transparènciatracciabilità e supervisione umana specifico per i sistemi di intelligenza artificiale applicati al settore pubblico, con l'obiettivo di esplorare un modello di anonimizzazione con l'ausilio dell'intelligenza artificiale che può evolversi verso un futuro servizio condiviso per le amministrazioni locali.

Valore per gli enti locali

La dimostrazione di fattibilità evidenzia il potenziale dell'intelligenza artificiale generativa a supporto dei processi amministrativi che richiedono un elevato carico di revisione documentale e un'attenta valutazione giuridica. Se la soluzione si evolvesse in un servizio condiviso, potrebbe apportare notevoli vantaggi agli enti locali.

  • Ridurre il rischio di divulgazione accidentale dei dati personali, riducendo al minimo la probabilità di pubblicare informazioni che non dovrebbero essere accessibili al pubblico.
  • Risparmiare tempo e migliorare l'efficienza, automatizzando gran parte del processo di identificazione dei dati personale e riducendo la revisione manuale.
  • Maggiore omogeneità nell'applicazione dei criteri di anonimizzazione, promuovendo un trattamento più coerente tra le diverse somministrazioni.
  • Maggiori garanzie di tracciabilità e verificabilità., grazie alla registrazione delle anonimizzazioni effettuate e dei criteri applicati.
  • Capacità di migliorare continuamente la soluzione, integrando il contributo degli utenti e i progressi di modelli di intelligenza artificiale sempre più potenti.

Conclusioni

La dimostrazione di fattibilità ha permesso di convalidare la validità tecnica e funzionale di uno strumento basato sull'intelligenza artificiale generativa per supportare l'anonimizzazione dei verbali delle sedute plenarie comunali prima della loro pubblicazione.

I risultati ottenuti dimostrano che la combinazione di rilevamento automatico e supervisione umana rappresenta un approccio adeguato per ridurre il carico di lavoro degli enti locali e il rischio di divulgazione dei dati personali, pur mantenendo le necessarie garanzie in un processo di questa natura.

Il PoC ha inoltre permesso di individuare le principali aree di miglioramento prima di un'eventuale implementazione in produzione, in particolare per quanto riguarda il rilevamento di determinate tipologie di dati personali in documenti complessi e l'integrazione della soluzione con i servizi AOC. Il PoC fornisce una solida base per continuare a sviluppare il progetto e valutarne la trasformazione in un futuro servizio condiviso per le amministrazioni locali.

Stato del progetto

Prova di concetto (PoC) effettuata e potenziale validato. La continuità dell'iniziativa è in fase di definizione con la realizzazione di un progetto pilota di più ampia portata.

Maggiori informazioni

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