L’obiettivo della rubrica “Europrogetta-TO” è di accompagnare i nostri lettori in un mini-corso avente ad oggetto il tema dell’Europrogettazione e, più in generale, delle opportunità di finanziamento stanziate dalla Commissione Europea. Il presente contributo rappresenta l’Episodio n. 9 e, quest’oggi, parliamo di Intelligenza Artificiale applicata all’Europrogettazione. Buona lettura!
Nei precedenti articoli della nostra Newsletter mensile (l’ultimo lo puoi leggere QUI) abbiamo approfondito il Programma Europa Creativa (C.R.E.A.). Quest’oggi, andremo ad approfondire le possibili implicazioni dell’Intelligenza Artificiale (AI) applicata all’Europrogettazione ed in particolare alcuni esempi pratici in cui l’AI può costituire un valido supporto nell’attività professionale, una sorta ai AI-UTANTE nel lavoro quotidiano del professionista esperto in programmazione e progettazione di interventi finanziati con risorse europee dirette/indirette.
Un primo ambito di applicazione riguarda certamente l’attività di ricerca e analisi delle opportunità di finanziamento stanziate dai programmi europei, la cd. analisi scouting: basandosi su criteri specifici come l’area geografica, il settore di interesse, le priorità tematiche, i requisiti di finanziamento, le parole chiave o le relative scadenze, l’AI è in grado di filtrare e selezionare la linea di finanziamento più aderente a tali criteri. L’obiettivo è quello di fornire al Cliente-Committente una panoramica generale delle varie opportunità, che dovranno essere ulteriormente approfondite e selezionate (grazie all’expertise umana) al fine di rispondere fattivamente ad una o più Call of Proposal. Ciò permette, quindi, di semplificare e migliorare il processo di individuazione delle molteplici linee di finanziamento, consentendo un’analisi efficiente e mirata a partire da un data-set di informazioni disponibili e, più in generale, a partire dalle priorità dell’attuale programmazione settennale: (i) supporto alla transizione digitale e modernizzazione dell’economia e della società UE; (ii) supporto alla lotta ai cambiamenti climatici; (iii) miglioramento della resilienza dell’economia e della società europea.
Un ulteriore ambito di applicazione riguarda la valutazione e monitoraggio delle proposte di progetto: l’IA può essere utilizzata per valutare le proposte di progetto, fornendo un’analisi oggettiva e basata sui dati disponibili. L’IA può esaminare i parametri chiave delle proposte, valutare la loro fattibilità, analizzare l’impatto potenziale e prevedere i risultati attesi. Ciò può aiutare a migliorare il processo di selezione dei progetti e a massimizzare le probabilità di successo. Un esempio? All’interno del sito istituzionale della Commissione Europea, nella sezione dedicata al Programma Erasmus+ (il programma europeo per l’istruzione, la formazione, la gioventù e lo sport) è possibile allo stato dell’arte filtrare i progetti finanziati sulla base di molteplici criteri: stato del progetto (concluso o in corso), tipologia di Azione Chiave (mobilità individuale ai fini dell’apprendimento, cooperazione tra organizzazioni e istituzioni, sostegno alla definizione delle politiche), Anni (ed in particolare filtrare i progetti relativi ai quadri finanziari pluriennali passati ovvero quello in corso, 2021-2027), costituzione del partenariato (utile nella fase di cernita dei vari soggetti, sia partner che capofila). Anche in questo caso, l’ausilio dell’AI in una fase pre-redazione del progetto supporta l’attività dell’europrogettista permettendogli di operare in maniera mirata, prendere decisioni più informate e con la consapevolezza di poter apportare eventuali correzioni fin dalla fase di ideazione-pianificazione del progetto.
Nell’Episodio n. 5, abbiamo approfondito il cd. Project Cycle Management, accennando alle varie fasi che compongono il Ciclo di progetto (una metodologia ad hoc coniata dalla Commissione Europea e volta ad aiutare imprenditori-committenti nella redazione di un progetto europeo vincente). Anche in tale ambito, l’AI può offrire un supporto prezioso, in particolare con riferimento all’automazione delle attività amministrative (spesso ripetitive e time-consuming, come ad esempio l’elaborazione delle spese e nella pianificazione delle attività tra diversi team di progetto) a tutto vantaggio delle attività strategiche, nella gestione dei dati (suggerendo, ad esempio, soluzioni volte a massimizzare l’utilizzo delle risorse disponibili come il personale o il budget), nell’attività di comunicazione e disseminazione del progetto verso i potenziali utenti finali o ancora per identificare alcune possibili azioni correttive che, tuttavia, non devono influire sulla dotazione finanziaria, richiesta e concessa in occasione della sottoscrizione del Grant Agreement.
In conclusione, possiamo affermare come l’AI, nonostante possa essere considerata quale “alleato” dell’Europrogettista (appunto AI-UTANTE) , migliorando l’efficienza e l’accuratezza delle attività operative, non elide né sminuisce la competenza umana ed in particolare la gestione strategica del progetto che rimangono appannaggio del professionista, guidandolo e fornendogli ulteriori elementi di analisi comparativa, identificando modelli o trend che potrebbero sfuggire all’occhio umano, nel mare magnum delle opportunità di finanziamento stanziate nei Programmi quadro dell’Unione Europea.
L’utilizzo di tecniche di machine learning abbinate agli algoritmi permette di rilevare tendenze di finanziamento (quanti e quali progetti sono stati finanziati in uno specifico lasso temporale?), identificare i settori con maggiore probabilità di successo (anche in rapporto alla complessità della linea di finanziamento prescelta), individuare i fattori chiave che influenzano i risultati dei progetti (quali ad esempio la qualità della proposta, il bilancio del progetto, il settore di intervento e l’aderenza rispetto agli obiettivi generali e specifici) oppure la competenza del team di progetto.