Anthropic è stata selezionata per sviluppare capacità di assistente governativo basate sull’intelligenza artificiale per modernizzare il modo in cui i cittadini interagiscono con i complessi servizi statali.
Per i leader tecnologici del settore pubblico e privato, l’integrazione dei LLM nelle piattaforme rivolte ai clienti spesso si ferma nella fase di prova del concetto. Il Dipartimento per la scienza, l’innovazione e la tecnologia (DSIT) del Regno Unito mira a superare questo ostacolo comune rendendo operativo il suo memorandum d’intesa del febbraio 2025 con Anthropic.
Il progetto congiunto, annunciato oggi, dà priorità all’implementazione di sistemi di intelligenza artificiale progettati per guidare attivamente gli utenti attraverso i processi piuttosto che semplicemente recuperare informazioni statiche.
La decisione di andare oltre le interfacce standard dei chatbot affronta un punto di attrito nella fornitura di servizi digitali: il divario tra disponibilità delle informazioni e azione dell’utente. Sebbene i portali governativi siano ricchi di dati, la navigazione al loro interno richiede una conoscenza specifica del settore che manca a molti cittadini.
Impiegando un sistema ad agenti basato su Claudiol’iniziativa cerca di fornire un supporto su misura che mantenga il contesto attraverso molteplici interazioni. Questo approccio rispecchia la traiettoria dell’esperienza del cliente nel settore privato, dove la proposta di valore è sempre più definita dalla capacità di eseguire attività e indirizzare query complesse anziché limitarsi a deviare i ticket di supporto.
Il caso degli assistenti di intelligenza artificiale nel governo
Il progetto pilota iniziale si concentra sull’occupazione, un ambito ad alto volume in cui i miglioramenti in termini di efficienza hanno un impatto diretto sui risultati economici. Il sistema ha il compito di aiutare gli utenti a trovare lavoro, accedere alla formazione e comprendere i meccanismi di supporto disponibili. Per il governo, la logica operativa prevede un sistema di routing intelligente in grado di valutare le circostanze individuali e indirizzare gli utenti al servizio corretto.
Questa attenzione ai servizi per l’impiego funge anche da stress test per le capacità di ritenzione del contesto. A differenza delle semplici query transazionali, la ricerca di lavoro è un processo continuo. La capacità del sistema di “ricordare” le interazioni precedenti consente agli utenti di mettere in pausa e riprendere il viaggio senza reinserire i dati; un requisito funzionale essenziale per flussi di lavoro ad alto attrito. Per gli architetti aziendali, questa implementazione governativa funge da caso di studio nella gestione delle interazioni AI con stato all’interno di un ambiente sicuro.
L’implementazione dell’IA generativa all’interno di un quadro normativo richiede una strategia di implementazione avversa al rischio. Il progetto aderisce a un framework “Scan, Pilot, Scale”, una metodologia deliberata che impone test iterativi prima di un’implementazione più ampia. Questo approccio graduale consente al dipartimento di convalidare i protocolli di sicurezza e l’efficacia in un ambiente controllato, riducendo al minimo il rischio di errori di conformità che hanno afflitto altri lanci di intelligenza artificiale nel settore pubblico.
La sovranità dei dati e la fiducia degli utenti costituiscono la spina dorsale di questo modello di governance. Anthropic ha stabilito che gli utenti manterranno il pieno controllo sui propri dati, inclusa la possibilità di rinunciare o dettare ciò che il sistema ricorda. Garantendo che la gestione di tutte le informazioni personali sia in linea con le leggi sulla protezione dei dati del Regno Unito, l’iniziativa mira a prevenire i problemi di privacy che tipicamente ne bloccano l’adozione.
Inoltre la collaborazione coinvolge il Regno Unito Istituto per la sicurezza AI testare e valutare i modelli, garantendo che le misure di salvaguardia sviluppate informino l’eventuale implementazione.
Evitare la dipendenza da fornitori di IA esterni come Anthropic
Forse l’aspetto più istruttivo di questa partnership per i leader aziendali è l’attenzione al trasferimento delle conoscenze. Invece di un tradizionale modello di consegna in outsourcing, gli ingegneri di Anthropic lavoreranno a fianco dei dipendenti pubblici e degli sviluppatori di software presso il Government Digital Service.
L’obiettivo esplicito di questo accordo di coworking è quello di sviluppare competenze interne sull’IA che garantiscano che il governo del Regno Unito possa mantenere in modo indipendente il sistema una volta concluso l’impegno iniziale. Ciò risolve il problema del vincolo del fornitore, in base al quale gli enti pubblici diventano dipendenti da fornitori esterni per le infrastrutture principali. Dando priorità al trasferimento delle competenze durante la fase di costruzione, il governo sta trattando la competenza relativa all’intelligenza artificiale come una risorsa operativa fondamentale piuttosto che come un bene acquisito.
Questo sviluppo fa parte di una tendenza più ampia di impegno sovrano nell’intelligenza artificiale, con Anthropic che espande la propria impronta nel settore pubblico attraverso progetti pilota simili in Islanda e Ruanda. Ciò riflette anche un investimento più profondo nel mercato del Regno Unito, dove l’ufficio londinese dell’azienda sta espandendo la propria politica e applicando le funzioni di intelligenza artificiale.
Pip White, responsabile Regno Unito, Irlanda e Nord Europa di Anthropic, ha dichiarato: “Questa partnership con il governo del Regno Unito è centrale per la nostra missione. Dimostra come l’intelligenza artificiale di frontiera possa essere implementata in modo sicuro per il bene pubblico, stabilendo lo standard su come i governi integrano l’intelligenza artificiale nei servizi da cui dipendono i loro cittadini”.
Per i dirigenti che osservano questa implementazione, risulta ancora una volta chiaro che il successo dell’integrazione dell’intelligenza artificiale dipende meno dal modello sottostante e più dalla governance, dall’architettura dei dati e dalle capacità interne costruite attorno ad esso. Il passaggio dal rispondere alle domande all’orientare i risultati rappresenta la fase successiva della maturità digitale.
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
