Analizzare una PEC, individuare le informazioni rilevanti, preparare la protocollazione e smistarla all’ufficio competente può richiedere molto tempo, soprattutto quando queste operazioni devono essere ripetute su grandi volumi di comunicazioni.
Il Comune di Reggio Emilia ha introdotto, con il supporto di Make IT, un sistema basato su Machine Learning che affianca gli operatori dell’Ufficio Protocollo in queste attività. La soluzione analizza le comunicazioni ricevute e mette a disposizione dell’operatore una proposta di protocollazione con i principali dati già compilati. L’operatore può verificarli, correggerli quando necessario e completare protocollazione e smistamento.
Il risultato rilevato dal Comune è un miglioramento del 50% nel rapporto tra protocolli gestiti e tempo necessario alla lavorazione.
Dove si concentra il lavoro manuale nella gestione delle PEC
Il processo parte da un’attività apparentemente semplice.
Una PEC arriva al Comune: un operatore deve leggerla, comprenderne il contenuto, esaminare gli eventuali allegati, individuare le informazioni necessarie alla protocollazione e stabilire a quale ufficio assegnarla.
Una singola comunicazione richiede pochi minuti. Il problema emerge quando l’operazione viene ripetuta su un numero elevato di PEC. Una parte significativa del tempo degli operatori viene così assorbita da attività necessarie ma ripetitive: cercare informazioni nel messaggio e negli allegati, interpretarle e riportarle nei campi corretti del sistema di protocollo.
È su questa fase del processo che il Comune di Reggio Emilia ha deciso di intervenire.
Dalla PEC alla proposta di protocollazione
La soluzione sviluppata con Make IT utilizza il Machine Learning per analizzare automaticamente le comunicazioni in ingresso e preparare le informazioni necessarie alla loro lavorazione.
Il sistema prende in considerazione elementi come:
- oggetto della comunicazione;
- mittente e destinatari;
- corpo del messaggio;
- contenuto testuale degli allegati.
A partire da queste informazioni, il modello interpreta la comunicazione e prepara una proposta di protocollazione.
Quando l’operatore apre la pratica, non parte quindi da una maschera vuota. Trova già disponibili i principali dati individuati dal sistema, può consultare gli allegati, verificare le informazioni proposte, modificarle quando necessario e procedere con protocollazione e smistamento.
Il ruolo dell’operatore non viene eliminato. Cambia invece il punto dal quale inizia il suo lavoro: dalla ricerca e compilazione delle informazioni alla loro verifica.
Oltre la protocollazione: generazione automatica dell’oggetto e classificazione dei documenti
La stessa capacità di comprendere PEC e allegati può essere utilizzata per automatizzare ulteriori attività del processo documentale.
Una delle più interessanti è la generazione automatica dell’oggetto del protocollo. L’AI può proporre un oggetto libero, sintetizzando il contenuto della comunicazione, oppure costruirlo nel rispetto di regole, strutture e standard definiti dall’Ente, inserendo automaticamente le informazioni richieste nel formato previsto.
La soluzione può inoltre supportare la classificazione automatica dei documenti, l’estrazione di dati e metadati, il riconoscimento della tipologia documentale e l’individuazione del procedimento o del fascicolo di riferimento. L’operatore trova così un protocollo sempre più completo e già predisposto, concentrando il proprio lavoro sulla verifica anziché sulla compilazione manuale.
Prima e dopo l’introduzione dell’AI per protocollazione e smistamento
Nel processo tradizionale, per ogni PEC l’operatore deve:
leggere la comunicazione → esaminare gli allegati → interpretare la richiesta → individuare i dati → compilare il protocollo → identificare l’ufficio competente → smistare la comunicazione.
Con il supporto dell’AI, una parte del lavoro preliminare viene svolta automaticamente:
analisi di PEC e allegati → individuazione delle informazioni → proposta di protocollazione → verifica dell’operatore → protocollazione e smistamento.
La differenza può sembrare limitata osservando una singola pratica. Su grandi quantità di comunicazioni, invece, eliminare una parte delle operazioni ripetitive produce un impatto significativo sul tempo complessivo di lavorazione.
Un modello addestrato sulle PEC già gestite dal Comune
Per classificare le comunicazioni, il sistema è stato addestrato utilizzando lo storico del Comune di Reggio Emilia.
Il progetto ha analizzato le PEC ricevute dall’Ufficio Protocollo a partire dal 2022 e le relative assegnazioni effettuate dagli operatori. In questo modo il modello non parte da categorie astratte, ma apprende dai casi già affrontati dall’Ente e dalle decisioni prese nel lavoro quotidiano.
Un altro elemento importante è il livello di affidabilità associato alla classificazione: quando il modello non raggiunge la soglia prevista, la comunicazione può essere lasciata alla gestione manuale. Questo permette di utilizzare l’automazione dove il sistema dispone di informazioni sufficienti, mantenendo il controllo dell’operatore nei casi più incerti.
Il risultato: +50% di produttività nel processo
Dopo l’introduzione della soluzione, il Comune di Reggio Emilia ha rilevato un miglioramento del 50% della produttività del processo, calcolata mettendo in relazione il numero di protocolli lavorati con il tempo necessario per gestirli.
Anche la continuità operativa ne beneficia: quando la disponibilità del personale si riduce temporaneamente, una parte del lavoro necessario a preparare ogni protocollo continua a essere svolta dal sistema
Integrare l’AI nel sistema di protocollo già utilizzato dall’Ente
Classificare correttamente una comunicazione è soltanto una parte del problema.
Se il risultato prodotto dall’intelligenza artificiale deve essere copiato manualmente in un altro applicativo, una parte importante del beneficio viene persa. Per questo la soluzione realizzata per Reggio Emilia è stata integrata con il sistema di protocollo già in uso.
L’operatore non deve gestire separatamente il risultato prodotto dall’intelligenza artificiale. La proposta di protocollazione è inserita direttamente nel flusso di lavoro e dalla stessa interfaccia è possibile verificare i dati e procedere con protocollazione e smistamento.
È un principio centrale nell’automazione dei processi documentali: l’AI genera valore quando non si limita a comprendere un documento, ma porta il risultato di quella comprensione all’interno del processo operativo.
Dalla protocollazione assistita allo smistamento automatico
Il caso di Reggio Emilia mostra anche un altro aspetto importante: automatizzare un processo non significa necessariamente eliminare l’intervento umano. In questo caso è stato adottato un modello di protocollazione assistita. L’intelligenza artificiale prepara il lavoro, mentre l’operatore verifica la proposta prima della conferma.
Quando alcune tipologie di comunicazioni sono sufficientemente standardizzate e il modello raggiunge un livello di affidabilità adeguato, è invece possibile spingersi verso un’automazione maggiore.
È quanto avviene, per esempio, nel progetto realizzato da Make IT per il Comune di Cinisello Balsamo, dove la soluzione analizza le PEC, comunica con la procedura di protocollo e smista automaticamente le comunicazioni verso i destinatari corretti.
Leggi il caso del Comune di Cinisello Balsamo →
I due progetti mostrano due configurazioni dello stesso approccio.
Il livello di automazione non viene deciso a priori, ma può essere definito processo per processo e categoria per categoria, sulla base dei dati disponibili, dell’affidabilità raggiunta dal modello e del livello di controllo che l’organizzazione vuole mantenere.
Automatizzare l’intero flusso delle comunicazioni
La protocollazione è un caso particolarmente significativo perché combina diverse attività: comprensione del contenuto, classificazione, estrazione delle informazioni, integrazione con un sistema esistente e assegnazione della comunicazione.
Lo stesso approccio può essere applicato ogni volta che un’organizzazione riceve grandi volumi di e-mail o documenti che devono essere letti, classificati e indirizzati alla persona, all’ufficio o al processo corretto.
L’obiettivo non è dunque automatizzare solamente la lettura di una mail, ma utilizzare l’intelligenza artificiale per accompagnare la comunicazione lungo il suo processo operativo:
comprensione → classificazione → estrazione dei dati → eventuale protocollazione → smistamento → integrazione con gli applicativi esistenti.
Il caso del Comune di Reggio Emilia mostra l’impatto che questo approccio può produrre quando viene applicato a un processo reale: +50% nel rapporto tra protocolli gestiti e tempo necessario alla lavorazione, mantenendo il controllo finale nelle mani dell’operatore.
Quanto del tuo processo di gestione delle comunicazioni può essere automatizzato?
Volumi, tipologie di comunicazioni, qualità dei dati storici e sistemi utilizzati determinano quali attività possono essere automatizzate e quale livello di affidabilità può essere raggiunto.
Make IT può analizzare il processo esistente per individuare:
- quali attività ripetitive possono essere automatizzate;
- quali informazioni possono essere estratte automaticamente da e-mail e documenti;
- quale livello di automazione è appropriato per ciascuna tipologia di comunicazione;
- come integrare classificazione, protocollazione e smistamento con gli applicativi già utilizzati.
Scopri quanto del tuo processo di gestione delle comunicazioni può essere automatizzato.
