Università di Bologna, l’AI entra nei processi per valorizzare dati e competenze

L’ente
L’Alma Mater Studiorum – Università di Bologna (UNIBO), fondata nel 1088, è una delle più antiche università del mondo e rappresenta oggi un importante centro europeo per la formazione, la ricerca e l’innovazione. L’Ateneo è organizzato secondo un modello multicampus, con sedi a Bologna, Cesena, Forlì, Ravenna e Rimini, e accoglie 97.235 studentesse e studenti, 3.423 docenti e ricercatori e 3.458 unità di personale tecnico-amministrativo.
UNIBO offre un’ampia e diversificata proposta formativa, che comprende corsi di laurea, lauree magistrali, dottorati, master e scuole di specializzazione. L’offerta presenta una forte dimensione internazionale, con numerosi corsi in lingua inglese e programmi di mobilità e collaborazione con università e istituzioni straniere.
La ricerca costituisce uno dei principali ambiti di attività dell’Ateneo, che opera attraverso 31 dipartimenti e numerose collaborazioni nazionali e internazionali. La combinazione tra una storia secolare, un’offerta formativa articolata, apertura internazionale e attenzione alla ricerca rende UNIBO uno dei principali atenei italiani ed europei.

Un sistema AI per il patrimonio immobiliare
L’Università di Bologna ha applicato l’intelligenza artificiale alla gestione del patrimonio immobiliare partendo da un’esigenza concreta: rendere accessibili informazioni distribuite tra archivi, uffici e classificazioni differenti. L’Ateneo gestisce un patrimonio tra i più ampi d’Italia, articolato nei cinque campus di Bologna, Cesena, Forlì, Ravenna e Rimini, con edifici storici e vincolati accanto a strutture recenti. La documentazione comprende dati catastali, certificazioni antincendio e impiantistiche, oltre a informazioni svariate sui singoli spazi. Nel tempo le diverse aree avevano sviluppato modalità di archiviazione funzionali alle proprie esigenze, arrivando a 143 tipologie documentali. Il progetto introduce un assistente AI capace di interrogare questo patrimonio in linguaggio naturale e mettere in relazione fonti diverse. L’obiettivo non è sostituire le persone, ma aiutarle a trovare più rapidamente le informazioni, lasciando a tecnici e amministrativi verifica, interpretazione e decisione.

Dalla complessità dei dati alla ricerca in linguaggio naturale
Il sistema è nato da un lavoro congiunto tra i settori dell’ateneo responsabili del patrimonio, dell’edilizia e dei servizi informatici. Prima dell’AI, l’Ateneo ha mappato il patrimonio informativo e coinvolto gli uffici nella classificazione dei documenti, valorizzando la conoscenza già presente. I documenti, raccolti in SharePoint e descritti tramite classificazioni e metadati, sono interrogabili attraverso una soluzione RAG (Retrieval-Augmented Generation) integrata con modelli linguistici OpenAI, Microsoft Azure e strumenti open source. Rispetto a un RAG tradizionale, il sistema utilizza una skill di ricerca documentale sviluppata ad hoc, che consente ricerche approfondite e verificabili. L’operatore formula la domanda in linguaggio naturale; l’assistente individua le fonti pertinenti tra aree differenti, costruisce la risposta e indica i documenti utilizzati, con accesso alle fonti. Valutazione automatica e tracciabilità end-to-end consentono di controllare la qualità della risposta e ricostruire il percorso della risposta. Progettato nel 2025 e adottato nel 2026, il sistema è oggi operativo. Circa 30 persone hanno partecipato alla sperimentazione e gli utilizzatori sono circa 60.

Più velocità, meno passaggi e maggiore valorizzazione delle competenze
La ricerca di un documento, che prima poteva richiedere decine di minuti, oggi si conclude in pochi secondi: l’operatore non deve più conoscere archivio, classificazione o ufficio di riferimento, ma può formulare direttamente la domanda. Riducendo richieste tra uffici, passaggi ripetitivi e informazioni incomplete o duplicate, il sistema rende più fluido il lavoro quotidiano. Il patrimonio interrogabile comprende 4.633 documenti relativi a 247 immobili, 454 edifici e 1.700 unità catastali. Su circa 300 quesiti verificati, oltre il 95% delle risposte è risultato coerente con i documenti di origine. Il beneficio è duplice, aumenta la velocità di accesso alla conoscenza e cresce la consapevolezza sulla qualità dei dati. Il valore è anche organizzativo in quanto diminuisce la dipendenza dalla conoscenza individuale degli archivi e facilita il controllo dei dati.
Il valore del progetto va però oltre i risultati operativi. L’iniziativa si inserisce nella più ampia strategia di governance dell’intelligenza artificiale adottata dall’Ateneo dal 2024, che comprende un gruppo di lavoro interdisciplinare, linee guida per l’uso dell’AI, supervisione tecnologica e monitoraggio di rischi, maturità e sostenibilità. Ogni applicazione viene valutata a partire dai bisogni, verificando che la tecnologia possa generare un valore concreto e che i rischi siano accettabili e governabili. In questo quadro, il progetto sul patrimonio immobiliare rappresenta non un caso isolato, ma un esempio di come l’AI possa essere introdotta nella pubblica amministrazione attraverso un percorso coordinato, responsabile e orientato al valore.