In via di conclusione le attività di InterPARES TRUST AI

Sul sito del progetto InterPARES TRUST AI sono stati pubblicati gli ultimi report realizzati nel corso della sua attività, che ci concludono nel 2026. Tra gli altri, segnaliamo lo studio del gruppo "CU05 – Creation and use", dal titolo "The role of AI for records management: findings from case studies", curato da Stefano Allegrezza, Gabriele Bezzi, Maria Mata Caravaca, Massimiliano Grandi, Mariella Guercio, Bruna La Sorda, Francesca Magnoni e Marianna Tascone di ParER, Polo Archivistico dell’Emilia-Romagna. Di seguito la traduzione dell’introduzione.

"Lo studio CU05 'Il ruolo dell’IA nell’identificazione o ricostituzione di aggregazioni archivistiche di documenti digitali e nell’arricchimento degli schemi di metadati' è stato sviluppato in due fasi. 

La prima è consistita in un’indagine di mercato con particolare riferimento alle aziende i cui prodotti e iniziative hanno una rilevanza esplicita o implicita per la gestione di documenti e archivi. I risultati sono descritti nel capitolo 2 di questa relazione, che riassume i metodi e le fasi dell’indagine, i risultati e l’analisi delle potenzialità dei modelli di IA e dei loro limiti. 

La complessità e la natura dinamica del contesto hanno richiesto una seconda fase della ricerca, condotta dal team indicato nel capitolo 3 e descritta in una relazione dedicata (capitolo 4) all’analisi del ruolo dell’IA per la gestione dei documenti, supportata da casi di studio concreti. 

Più specificamente, la ricerca condotta in questa seconda fase esamina e documenta la qualità, l’efficienza e i limiti dei modelli di IA in relazione alle funzioni applicate per definire o ricostituire il vincolo archivistico. La metodologia applicata è stata ulteriormente specificata nel Capitolo 5. 

Il Capitolo 6, dedicato ai casi di studio, include anche considerazioni preliminari sull'uso e l'integrazione del framework dei paradati sviluppato nell'ambito della ricerca sull'IA di InterPARES TRUST per documentare i progetti di IA e utilizzato per descrivere in dettaglio il caso di studio NATO. 

Il caso di studio realizzato dalla Regione Emilia Romagna ha indagato la possibilità di automatizzare l'assegnazione di elementi di la classificazione (classi) ai di documenti amministrativi.

Un terzo caso riguarda la documentazione archivistica del CISU (Centro Italiano Studi Ufologici). 

I risultati (capitolo 7) e le conclusioni (capitolo 8) sono correlati al progetto di studio CU05 nel suo complesso. I risultati presentano un'analisi concisa delle funzioni che l'IA può supportare nel campo della gestione documentale e archivistica, insieme alle condizioni essenziali di utilizzo che devono essere osservate per mantenere il controllo di qualità sui processi e le procedure che garantiscono l'integrità, l'accuratezza e l'affidabilità dei sistemi documentari e informativi sia nel settore pubblico che in quello privato. 

Le conclusioni (capitolo 8) sono organizzate in quattro sezioni: osservazioni metodologiche specifiche sulla classificazione, l'aggregazione e l'indicizzazione dei dati, i principali risultati dell'indagine di mercato e dei casi di studio, la descrizione del quadro informativo utilizzato in questo rapporto per documentare il progetto di intelligenza artificiale e il ruolo dei sistemi di archiviazione per mantenerlo nel tempo e le raccomandazioni finali. 

Un elenco dei principali riferimenti bibliografici (capitolo 9), e una breve indicazione di possibili prossimi passi (capitolo 10) e di iniziative di divulgazione (capitolo 11) concludono il rapporto. 

L'allegato 12.1 descrive in dettaglio il quadro adottato per la documentazione dei casi di studio e include tutti i casi (NATO, Regione Emilia Romagna, Centro Italiano Studi Ufologici – CISU)".

IL PROGETTO InterPARES

InterPARES — acronimo che sta per "The International Research on Permanent Authentic Records in Electronic Systems" — è un progetto pluriennale di ricerca multinazionale e interdisciplinare avviato nel 1999 dalla University of British Columbia (Canada) per favorire la crescita delle competenze necessarie a  garantire la conservazione nel lungo periodo dei record autentici creati e/o mantenuti in formato digitale, e fornire le basi per la definizione di standard, politiche, strategie e piani d’azione che garantiscano la loro durata e affidabilità nel tempo.

Il progetto si è articolato in varie fasi e dal 2007 ha visto la partecipazione della Regione Emilia-Romagna. Con l’ultima fase, InterPARES Trust AI (2021-2026) — alla quale la Regione Emilia-Romagna ha continuato a partecipare come partner istituzionale — sono stati perseguiti i seguenti obiettivi:

1. identificare tecnologie di intelligenza artificiale specifiche in grado di affrontare le sfide critiche dei documenti informatici e degli archivi;
2. determinare i vantaggi e i rischi dell'utilizzo delle tecnologie di intelligenza artificiale su documenti e archivi;
3. garantire che i concetti e i principi dell'archivistica informino lo sviluppo di un'IA responsabile;
4. convalidare i risultati dell'obiettivo 3 attraverso studi di casi e dimostrazioni.

Approfondisci nella scheda dedicata a InterPARES