IA al servizio della modernizzazione di CBP
L'intelligenza artificiale non è una novità per la direzione del Customs and Border Protection (CBP) del Dipartimento della Sicurezza Interna. Da anni l'agenzia utilizza tecnologie di riconoscimento facciale e risoluzione di entità, ma recentemente ha ampliato l'uso dell'IA per la modernizzazione del codice legacy, ottenendo miglioramenti significativi.
Thomas Mills, direttore esecutivo del Cargo Systems Program Directorate di CBP, ha dichiarato che l'agenzia ha registrato un'accelerazione di circa 40 % nella capacità di trasformare componenti legacy in componenti modernizzati, spaziando da procedure memorizzate e database fino al parsing del codice nei messaggi in ingresso. “Molti dei linguaggi usati, come C e C++, sono noti a pochi; riuscire a migrare questi componenti è un grande passo,” ha spiegato Mills durante il panel al recente ATARC AI Summit.
Un altro aspetto cruciale evidenziato è la qualità dei dati. “Il principio ‘garbage in, garbage out’ rimane valido: se utilizziamo grandi modelli linguistici (LLM) su dati scadenti, otterremo risultati scadenti. Perciò impieghiamo l'IA per l'estrazione automatica dei dati e la governance, pulendo i dataset prima di alimentarli ai modelli,” ha aggiunto.
Il ruolo dell'Automated Commercial Environment (ACE)
L’Automated Commercial Environment (ACE) rappresenta l’iniziativa principale di modernizzazione di CBP da decenni. L'IA sta accelerando lo sviluppo di nuove funzionalità all'interno di ACE. Mills ha ricordato che CBP ha sviluppato gran parte dell'infrastruttura di base di ACE nei primi anni 2000 e, di recente, ha ritirato il mainframe degli anni ’80.
“Le stime originali per la modernizzazione erano di cinque‑sette anni; ora vediamo una compressione del 40 % nei tempi grazie alla generazione automatica di codice. Naturalmente, è necessario che esperti verifichino i risultati, ma l'IA fornisce una visione chiara di procedure memorizzate e altre componenti, accelerando i calendari di modernizzazione,” ha affermato.
Metodologie iterative e previsione dei costi
Mills ha spiegato che molti progetti di sviluppo software di CBP adottano sprint di due settimane per consegnare capacità agli utenti. “Quando rilasciamo le funzionalità in modo incrementale, possiamo valutare il costo complessivo e costruire stime più accurate. La prima volta è stato uno shock vedere i costi reali nel cloud, ma suddividere lo sviluppo in piccoli blocchi ci aiuta a prevedere le spese,” ha osservato.
Questa strategia si basa su tre principi chiave: piccoli iterazioni, fail fast e scalabilità**. L'approccio consente di dimostrare rapidamente i risultati, costruire casi di finanziamento e, se necessario, interrompere progetti non redditizi.
Collaborazioni interagenzia
Una foto del panel mostrava Thomas Mills (sinistra), Matt Passos, CTO ad interim del Dipartimento del Commercio, e Ryan Palmer, responsabile dell'architettura USAi della GSA. La collaborazione tra queste agenzie evidenzia l'importanza di soluzioni condivise per la modernizzazione.
IA al Dipartimento del Commercio: dati intelligenti e pianificazione del capitale
Nel Dipartimento del Commercio, le agenzie e gli uffici stanno applicando l'IA sia per la modernizzazione che per migliorare le funzioni di missione e di back‑office. Matt Passos ha sottolineato che l’obiettivo comune di tutti i casi d'uso è i dati.
“Abbiamo molte persone intelligenti ma dati poco intelligenti. Molti sistemi più vecchi non possono essere modernizzati per mancanza di budget o competenze. Per questo ci affidiamo fortemente ai partner, in particolare alla piattaforma USAi della GSA, che fornisce API per collegare sistemi obsoleti all'IA,” ha spiegato Passos.
Una volta puliti e standardizzati i dati, l'IA può essere impiegata con maggiore efficacia sia nelle funzioni di missione sia in quelle amministrative. Bureaus come il Census, il National Institute of Standards and Technology (NIST) e la NOAA stanno già usando API per interagire con la piattaforma USAi.
Pianificazione del capitale potenziata dall'IA
Passos ha citato un esempio concreto: “Per la pianificazione del capitale, l'IA è eccezionale nel calcolare il total cost of ownership (TCO) e nel supportare decisioni di investimento. L'IA analizza i dati di pianificazione e prevede successi o fallimenti, rendendo il processo più trasparente e persino ludico.”
Gestione dei costi e mitigazione del lock‑in dei fornitori
Un'altra sfida critica è la comprensione dei costi associati agli strumenti IA. Passos ha osservato che il mercato delle soluzioni IA è ancora in evoluzione e i modelli di pricing non sono ancora definiti. “L'impatto sui costi cloud è evidente, ma non sappiamo ancora come si distribuirà nel tempo. Dobbiamo essere trasparenti con gli stakeholder sui possibili picchi di spesa e far valutare il valore reale,” ha affermato.
Il problema della vendor lock‑in è stato discusso da Ryan Palmer, responsabile dell'architettura USAi alla GSA. Palmer ha evidenziato la necessità di adottare modelli flessibili, affittando le capacità IA necessarie al momento piuttosto che legarsi a un unico fornitore.
Strategie di diversificazione e FedRAMP
Palmer ha spiegato che la GSA sta valutando tutti i modelli delle principali aziende americane di IA, rendendoli disponibili su piattaforme autorizzate FedRAMP. “Le agenzie possono così testare, integrare e connettere i propri dataset senza dipendere da un singolo fornitore. La modernizzazione nell'era dell'IA consiste nell'utilizzare questi modelli in modo modulare,” ha concluso.
Prospettive future e conclusioni
L’esperienza di CBP dimostra che l'IA può ridurre drasticamente i tempi di migrazione di codice legacy, migliorare la governance dei dati e supportare metodologie di sviluppo agile. Allo stesso tempo, il Dipartimento del Commercio sta sfruttando l'IA per trasformare dati “stupidi” in risorse intelligenti, ottimizzare la pianificazione del capitale e affrontare le incognite di costo e lock‑in.
Le due agenzie condividono una visione comune: l'IA è uno strumento abilitante, ma il suo valore dipende dalla qualità dei dati e dalla capacità di integrare soluzioni flessibili e trasparenti. Continuare a investire in competenze interne, collaborare con partner come la GSA e adottare approcci iterativi sarà fondamentale per mantenere il ritmo della modernizzazione IT nel settore pubblico.