L’intelligenza artificiale e l’uso dei dati potrebbero cambiare profondamente anche il mondo del welfare. Se le politiche sociali non si basassero più soltanto sulle richieste esplicite dei cittadini, ma anche sull’analisi preventiva dei dati. Attraverso algoritmi, banche dati integrate e sistemi di intelligenza artificiale, le istituzioni potrebbero identificare situazioni di fragilità, prevedere bisogni futuri e personalizzare gli interventi. È una trasformazione che promette maggiore efficienza, riduzione della burocrazia e servizi più mirati, ma che apre anche interrogativi importanti sul piano etico, democratico e sociale.
La Svizzera si trova in una posizione particolare rispetto a questa evoluzione. Da un lato dispone di infrastrutture digitali avanzate, di un forte ecosistema tecnologico e di un sistema istituzionale storicamente orientato all’innovazione. Dall’altro deve confrontarsi con una cultura politica molto attenta alla tutela della privacy, alla decentralizzazione e al controllo democratico delle decisioni pubbliche.
Negli ultimi anni anche la Confederazione ha iniziato a riflettere sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella pubblica amministrazione. Le applicazioni possibili sono numerose: gestione automatizzata delle pratiche sociali, individuazione precoce di situazioni di vulnerabilità, supporto alle decisioni sanitarie, pianificazione delle politiche per l’invecchiamento della popolazione o per l’integrazione professionale. Secondo diversi osservatori, la Svizzera punta a un’adozione “responsabile” dell’AI, fondata su trasparenza, sicurezza e rispetto dei valori democratici.
Il tema è particolarmente rilevante in un Paese che sta affrontando trasformazioni demografiche importanti. L’invecchiamento della popolazione, la crescita dei costi sanitari e l’aumento delle disuguaglianze territoriali spingono infatti verso modelli di welfare più predittivi ed efficienti. In questo contesto, i dati possono diventare uno strumento decisivo per migliorare la capacità di intervento delle istituzioni. Algoritmi e sistemi di machine learning permettono, per esempio, di individuare persone a rischio di esclusione sociale, anticipare situazioni di povertà o favorire un accesso più rapido alle prestazioni.
Anche il Ticino osserva con attenzione questa trasformazione. Le tecnologie digitali stanno portando cambiamenti nella sanità, nei servizi comunali e nell’amministrazione pubblica sta già modificando il rapporto tra cittadini e istituzioni. Pensiamo alla diffusione delle pratiche online, ai sistemi digitali per la gestione delle assicurazioni sociali o all’utilizzo di strumenti di analisi dati per programmare gli interventi sul territorio. La pandemia ha ulteriormente accelerato questa tendenza, mostrando quanto i servizi digitali possano garantire continuità e rapidità d’azione.
Tuttavia, proprio il Ticino evidenzia anche alcune fragilità tipiche della transizione digitale. Una parte significativa della popolazione, soprattutto anziana, fatica ancora ad accedere ai servizi online o non possiede competenze digitali sufficienti. Il rischio è quello di creare nuove forme di esclusione: un welfare più efficiente per chi è connesso e competente, ma più distante per chi resta ai margini della trasformazione tecnologica.
Accanto al tema dell’accessibilità emerge poi quello della trasparenza. Gli algoritmi che supportano decisioni pubbliche possono infatti produrre discriminazioni involontarie o rafforzare disuguaglianze esistenti se costruiti su dati incompleti o distorti. Diversi casi europei hanno già mostrato come sistemi automatizzati di valutazione sociale possano penalizzare alcune categorie di cittadini o generare decisioni difficili da comprendere e contestare.
Per questo motivo, molti esperti sottolineano la necessità di mantenere una forte governance pubblica dei dati e dell’intelligenza artificiale. Nel welfare, più che in altri settori, la tecnologia non può sostituire completamente la relazione umana. Gli strumenti digitali possono aiutare operatori sociali, medici e amministrazioni a lavorare meglio, ma difficilmente possono rimpiazzare la capacità di ascolto, interpretazione e accompagnamento che caratterizza il lavoro sociale.
Un altro nodo centrale riguarda la protezione dei dati personali. La Svizzera possiede una delle legislazioni più severe in materia di privacy e questo rappresenta sia un vantaggio sia una sfida. Da un lato aumenta la fiducia dei cittadini, dall’altro rende più complessa l’integrazione delle banche dati necessarie per sviluppare sistemi di welfare realmente predittivi. La sfida dei prossimi anni sarà trovare un equilibrio tra innovazione, sicurezza e diritti individuali.
In prospettiva, il welfare data-driven potrebbe rappresentare una grande opportunità anche per il Ticino. Un territorio caratterizzato da dimensioni relativamente contenute, forte presenza di istituti di ricerca e crescente sensibilità verso l’innovazione potrebbe sperimentare modelli avanzati di servizi personalizzati, sanità digitale e prevenzione sociale. Ma il successo di questa trasformazione dipenderà soprattutto dalla capacità di accompagnare il cambiamento con investimenti in formazione, inclusione digitale e controllo democratico.
Il rischio, altrimenti, è che l’intelligenza artificiale renda il welfare più veloce ma meno umano. La vera sfida non sarà soltanto tecnologica, ma culturale e politica: usare i dati per rafforzare i diritti sociali senza trasformare le persone in semplici profili statistici.