Gli organi governativi stanno utilizzando l'IA generativa offerta da Google Cloud per automatizzare le operazioni di pianificazione municipali, migliorando l'efficienza del governo locale.

Il settore pubblico gestisce grandi quantità di dati non strutturati che causano ritardi nello sviluppo infrastrutturale. Il governo del Regno Unito si è posto l’obiettivo di costruire 1.5 milioni di nuove case entro il 2029. Le autorità locali incontrano però ostacoli amministrativi dovuti alla mole di lavoro, che ritardano tali progetti di sviluppo.

Per affrontare questi vincoli, il Ministero per l'abitazione, le comunità e i governi locali (MHCLG) e il Dipartimento per la Scienza, l’Innovazione e la Tecnologia (DSIT) hanno ampliato due strumenti di apprendimento automatico ideati per accelerare il processo municipale. Ai convegni del Google Cloud Summit Londra, gli ufficiali hanno confermato l’implementazione su scala nazionale dell’applicazione ‘Extract’ e il proseguo del prototipo ‘Augmented Planning Decisions’ (APD).

Funzionalità principali delle strumenti basati su IA generativa di Google Cloud

Ingegneri del MHCLG e del team interno AI del governo, l’Incubatore AI (i.AI), hanno sviluppato lo strumento ‘Extract’ internamente utilizzando i modelli fondamentali Gemini. Dopo i test su oltre 20 autorità locali, l’applicazione è stata estesa a tutti i consigli di Inghilterra.

Extract analizza i dati non strutturati contenuti nei record PDF legacy, trasformando centinaia di pagine di documenti storici in set di dati digitali entro minuti. I dati operativi delle fasi di prova dimostrano che il tool eliminerà circa 255 ore di immissione dati manuali per consiglio ogni anno. Questo ridirige le forze lavoro localizzate verso attività di valutazione più complesse.

Integrare modelli di intelligenza artificiale nei flussi di lavoro pubblici richiede ambienti di alta sicurezza. Le autorità locali gestiscono informazioni sensibili e necessitano quindi di protocolli rigorosi di gestione dei rischi per prevenire l’esposizione dei dati.

Il governo ha scelto Google Cloud per ospitare i modelli Gemini, creando un ambiente operativo protetto in cui la sovranità dei dati è garantita. L'ambiente cloud è dotato di controlli di sicurezza attivi per fermare input dannosi, come attacchi di iniezione di prompt. Questo quadro tecnico garantisce che i dati sensibili comunali siano protetti durante entrambi i cicli di calcolo, testing e produzione.

Processi automatizzati per l’analisi delle richieste di urbanistica

Il sistema APD attua quattro compiti principali come assistente analitico per i funzionari di pianificazione municipale:

Il sistema unifica le documentazioni in entrata precedentemente elaborate, segnala le lacune informative e estrapola i dati geografici core in un'unica interfaccia utente.
Il software individua le leggi locali e nazionali pertinenti, valuta le condizioni di conformità e aggiunge riferimenti precisi del regolamento per controllo manuale.
L’applicazione analizza le lettere di consultazione pubblica, sintetizzando le opposizioni e precedenti legali storici.
Il modello genera un primo balzo del report finale, incluso motivazione tecnica e condizioni di approvazione raccomandate.

Gli ufficiali di pianificazione mantengono comunque l'autorità decisionale finale in ogni richiesta. Il software non approva autonomamente né respinge richieste. Il personale rivede ogni testo generato dai modelli di machine learning prima di validare il rapporto.

Per mantenere la tracciabilità giuridica, il prototipo APD registra ogni passaggio del suo processo. Questo meccanismo offre una catena di controllo auditabile su ogni richiesta sottoposta, supportando la decisione finale dell'ufficiale.

Sperimentazione locale e piani di espansione futura

Lavoro sul prototipo APD si basa sul framework collaborativo che collega il settore pubblico con le squadre ingegneristiche di Google Cloud, Google DeepMind, e Faculty.

L’edizione alfa entra in test presso tre autorità locali: Londra Borough di Barnet, Dorset Council, e Londra Borough di Camden. Il testing in questi diversi ambiti geografici fornisce ai programmatori set di dati municipali diversificati per collaudare il software in politiche locali variabili.

I piani centrali prevedono di completare la fase alfa e di distribuire l’APD in circa 300 autorità locali inglesi entro il 2027. Google Cloud fornisce l’infrastructure di calcolo elastico necessario per gestire le migliaia di query di elaborazione concomitanti durante le normali operazioni quotidiane.

Paul Maltby, Direttore dei Servizi Pubblici presso Faculty, ha commentato: “Il sistema di pianificazione inglese è congestionato. Gli ufficiali di pianificazione dedicono metà del loro tempo ad esaminare le domande di ristrutturazione di soffitti, facendo restare in sospeso quelle per complessi residenziali o capannoni industriali.

“Costruendo con gli ufficiali di pianificazione, il nostro sistema AI eliminerà i compiti ripetitivi di revisione delle semplici richieste di pianificazione così da poter prendere decisioni rapide. L’APD aiuterà i funzionari a concentrarsi sugli sviluppi importanti e, inoltre, permetterà alle famiglie di migliorare le loro case senza mesi di attesa e incertezza.”

Naisha Polaine, Direttrice dell’Ufficio Crescita a Barnet Council, ha aggiunto: “La capacità dello strumento di raccogliere informazioni rilevanti, effettuare un'analisi preliminare e redigere lo scheletro del report ha il potenziale di risparmiare un'importante quantità di ore dedicate alle richieste di pianificazione, e di dirigere tali risorse al fine di accelerare il processo decisionale per i residenti. Questo, a sua volta, contribuirà significativamente alla realizzazione delle nostre meta per la costruzione di nuove case nel quartiere.”

La collaborazione tra MHCLG, i.AI, Google DeepMind, e Faculty stabilisce una divisione chiara del lavoro per lo sviluppo software di livello aziendale. Le istituzioni governative formulano linee guida politiche e limiti giuridici, mentre i partner tecnici esterni progettano e distribuiscono le architetture sottostanti dei modelli.

L’integrazione riuscita di questi sistemi dimostra la possibilità di utilizzare modelli linguistici avanzati all’interno di infrastrutture cloud protette per processare lavori amministrativi centrali e modernizzare i servizi pubblici.