11 ottobre 2026

Lipari, il Comune che impara. di Mirko Saltalamacchia RASSEGNA STAMPA GDS.IT

di Mirko Saltalmacchia

Il Comune che impara: come usare l'intelligenza artificiale per valutare chi lavora per noi, senza spiare nessuno*.

Vi faccio una domanda semplice: se la vostra assicurazione auto vi fa pagare meno perché guidate bene, perché il Comune non dovrebbe funzionare allo stesso modo?

È questa l'idea che voglio portare in Consiglio. Non un Grande Fratello, ma un cruscotto trasparente. Un sistema che ci aiuti a capire se stiamo lavorando bene.

Oggi come si valuta un consigliere o un assessore? A sensazione. A simpatia. A quanti post fa su Facebook. Non è serio. Proviamo ad introdurre una tecnica presa dal mondo assicurativo: la logica dei premi.

Come funziona l'assicurazione? Se fai pochi incidenti, il tuo premio scende. Se ne fai tanti, sale. È oggettivo, è misurabile, non dipende dall'umore dell'impiegato. Voglio applicare lo stesso principio alla performance amministrativa: obiettivi chiari, misurabili, e un "premio" che non è in euro, ma in responsabilità, risorse e fiducia.

Ed è qui che entra il Machine Learning. Immaginate di avere un assistente molto diligente, ma non geniale. Voi gli date 5 anni di dati del Comune: quante pratiche edilizie sono state chiuse in tempo, quanto tempo ci è voluto per riparare una perdita d'acqua a Canneto, quanti bandi europei sono stati persi per un documento mancante, quanto è costato spedire i rifiuti a Milazzo mese per mese.

Questo assistente, che è il Machine Learning, impara a trovare schemi. Non gli diciamo noi la regola. Lui la scopre. Ci dice: "Guarda, Assessore, ogni volta che le pratiche superano i 30 giorni, è perché manca sempre lo stesso parere. E quando il consigliere X segue il cantiere Y, i costi di trasporto rifiuti scendono del 12%". È matematica applicata al buonsenso. Prevede, segnala, suggerisce dove intervenire prima che il problema esploda. E allora il Deep Learning cos'è? È suo fratello maggiore.

Se il Machine Learning è un bravo ragioniere che lavora su tabelle Excel, il Deep Learning è un cervello che lavora come il nostro. Il Machine Learning ha bisogno che gli diciamo noi cosa guardare: "Guarda i tempi, guarda i costi". Il Deep Learning invece riesce a guardare cose molto più disordinate e complesse: il testo di 1.000 delibere comunali, le foto satellitari per capire se una discarica abusiva si sta ingrandendo, il tono delle segnalazioni dei cittadini.

Lo fa con le reti neurali, strati su strati di neuroni artificiali che imitano il nostro cervello. È potentissimo, ma è anche più opaco e più costoso. Per un Comune come il nostro, per partire, non ci serve il cervello artificiale più potente del mondo. Ci serve il ragioniere bravo. Quindi partiremo con il Machine Learning. Semplice, spiegabile, controllabile da tutti.

Cosa monitorerà, in concreto? Non le persone. I processi. Rispetto dei tempi: una pratica per l'acqua, un'autorizzazione per un B&B, una risposta a un cittadino. Quanto ci mettiamo? Rispetto del budget: quel lavoro è costato quanto preventivato? Impatto reale: dopo il nostro intervento, il problema si è risolto davvero? Ogni assessore e consigliere avrà una dashboard pubblica, anonima nei dati sensibili, dove i cittadini vedranno non chi ha sbagliato, ma cosa non sta funzionando. Come il tabellone degli arrivi e delle partenze in aeroporto. Trasparenza, non voyeurismo.

E qui arriva il punto più importante, e voglio essere chiarissimo. Tutto questo non servirà mai a togliere il libero arbitrio a un amministratore, né a violare la sua privacy. E vi spiego perché.

Primo: il sistema non leggerà mai email private, chat, o dove va un assessore. Sarebbe illegale e immorale. Monitoriamo atti pubblici, non persone. Lo impone il GDPR e lo impone il rispetto.

Secondo: l'algoritmo non deciderà mai al posto nostro. Se un consigliere vota contro una mia proposta perché crede sia sbagliata per la sua isola, per me quello è un atto di libertà, non un "malus". Il Machine Learning segnala un ritardo, non giudica un'idea. La decisione politica resta umana, sempre.

Terzo: i dati saranno aggregati e anonimizzati. Niente pagelle personali pubblicate sul giornale. Ma un report trimestrale: "Il settore Lavori Pubblici ha migliorato i tempi del 20%". Se uno lavora bene, i cittadini lo vedranno dai risultati, non da un voto dato da una macchina.

Un Comune che impara dai suoi errori, come un buon guidatore impara a curvare meglio. Non un Comune che spia i suoi. Perché l'obiettivo non è punire. È farci costare meno, lavorare meglio e, finalmente, fidarsi di nuovo di chi vi amministra. Se funzionano le assicurazioni, può funzionare anche la fiducia.

*potrebbe essere anche il servizio reso da una società di giovani Eoliani specializzata in informatica. (Creare opportunità con i nuovi mestieri).

RASSEGNA STAMPA…

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