L’accessibilità nei servizi digitali pubblici non è solo una questione tecnica o normativa: è una scelta culturale che ha un impatto diretto sulla vita quotidiana di milioni di persone.

Ho avuto l’opportunità di dialogare su questo tema con Giacomo Grassi, una delle voci più autorevoli in Italia sul tema dell’accessibilità, specialmente nell’ambito della Pubblica Amministrazione.

Giacomo Grassi ha alle spalle oltre dieci anni di esperienza nel design di prodotti e servizi digitali per grandi brand internazionali come Ferrari, Armani, Vodafone, Sky e molti altri. È stato Head of UX e Design di Yoox, ha diretto il design studio interno di Vodafone servendo più di 30 milioni di utenti. Oggi, da dirigente INPS per l’area User Experience e Digital Process sta ridisegnando i servizi digitali del paese. Dal Design System Sirio al rebranding citizen-driven, fino ai progetti di AI applicata alla semplificazione dei testi e alla governance dell’adozione dell’AI in INPS, sta semplificando l'accesso ai servizi pubblici per milioni di cittadini. I progetti che ha guidato hanno ricevuto importanti riconoscimenti internazionali, tra cui iF Design Award, Red Dot Design Award, ADI Design Index, Compasso d’Oro (Menzione d’Onore) ed EPSA Good Practice Certificate.

In questa conversazione parleremo di accessibilità dei testi, di linguaggio amministrativo, di misurazione della leggibilità, ma anche di intelligenza artificiale come strumento concreto per migliorare l’esperienza delle persone. Un confronto che mette in luce non solo il progetto, ma anche il metodo, le difficoltà organizzative e il valore del design come leva sistemica.

Ringraziamo District per averci messo in contatto con Giacomo Grassi e Giacomo stesso per aver partecipato a questo scambio di idee e per aver condiviso con grande generosità il dietro le quinte del suo lavoro.

La sfida del linguaggio burocratico

Sara: Penso che avere a che fare con servizi INPS scritti in maniera complessa, dover cercare di capire cosa fare e come raggiungere il proprio risultato, sia un'esperienza comune a molta parte della popolazione italiana. Sono curiosa di sapere: prima del vostro intervento, come mai i testi erano così complessi? Come mai non c'era molta attenzione nel renderli comprensibili?

Giacomo: Questo è uno dei punti centrali del progetto. La complessità dei testi della Pubblica Amministrazione nasce da più fattori.

Il primo è certamente culturale. La PA ha storicamente utilizzato un linguaggio molto vicino a quello della norma e del diritto: formale, tecnico, istituzionale. È una tradizione consolidata, che per molto tempo è stata considerata quasi naturale. L’amministrazione parlava in quel modo e il cittadino, spesso, doveva interpretare quel linguaggio con l’aiuto di intermediari, patronati, professionisti o persone più esperte.

Il secondo elemento, però, è ancora più rilevante: i testi di una pubblica amministrazione non hanno solo una funzione informativa, ma devono anche mantenere correttezza formale e valore giuridico. Quando si descrive una prestazione, un requisito o una procedura, è necessario farlo in modo preciso, evitando ambiguità e possibili interpretazioni errate. Da questo punto di vista, il linguaggio tecnico-giuridico è stato a lungo percepito come il modo più sicuro per tutelare l’Istituzione.

Il problema è che questo linguaggio, pur essendo rigoroso, non è sempre accessibile. Se una persona non ha familiarità con determinati termini, con certe strutture sintattiche o con il modo in cui sono costruiti i testi amministrativi, la comprensione può diventare difficile.

Per noi questo non poteva essere un motivo per non intervenire, anzi. Abbiamo iniziato a misurare la leggibilità dei testi, utilizzando anche l’indice Gulpease, e abbiamo verificato che molti contenuti rivolti ai cittadini richiedevano in media un livello di istruzione superiore, con casi anche più complessi. È da questa evidenza che è nato il lavoro di semplificazione: mantenere la correttezza tecnica e giuridica, ma rendere i testi più chiari, più leggibili e più realmente accessibili alle persone.

Sara: Però non tutta la popolazione italiana raggiunge quel livello.

Giacomo: Certamente non tutta la popolazione raggiunge quel livello, ed è proprio questo il punto.

INPS si rivolge, di fatto, ad una platea molto ampia e trasversale. Per questo ci siamo dati un obiettivo misurabile: portare i testi rivolti ai cittadini almeno ad una soglia di leggibilità compatibile con la licenza media inferiore. È una soglia ragionevole, perché corrisponde al livello della scuola dell’obbligo e rappresenta un riferimento concreto per rendere le informazioni comprensibili ad una parte molto più ampia della popolazione.

In termini tecnici, il salto necessario è di circa 10 punti sull’indice Gulpease. Può sembrare un dato astratto, ma in realtà ha un impatto molto concreto: passare, ad esempio, da 50 a 60 punti significa rendere quei contenuti più accessibili a milioni di persone.

Naturalmente non basta rendere un testo “più semplice” in senso generico. La sfida è mantenere la correttezza tecnica e normativa, ma ridurre lo sforzo necessario per capire cosa si sta leggendo e cosa si deve fare. In questo senso, la leggibilità non è solo una qualità stilistica: è una condizione di accesso effettivo ai servizi.

Conoscere la popolazione italiana

Sara: Avete dei dati sul livello scolastico, di conoscenza dell’italiano, e di digitalizzazione dei vostri utenti? Che penso di fatto corrispondano quasi all'intera popolazione italiana maggiorenne.

Giacomo: La nostra utenza coincide in larga parte con la popolazione italiana. INPS si rivolge a cittadini, lavoratori, pensionati, imprese, intermediari, persone in condizioni molto diverse tra loro. Quindi, quando lavoriamo sull’accessibilità dei testi, dobbiamo considerare una platea estremamente ampia e disomogenea. Per questo abbiamo scelto come primo riferimento la soglia della licenza media inferiore.

Detto questo, non è certo un punto di arrivo definitivo. Più aumentiamo la chiarezza e la leggibilità dei testi, più allarghiamo la capacità delle persone di comprendere davvero le informazioni che forniamo. Questo aiuta non solo chi ha livelli di istruzione più bassi, ma anche persone non madrelingua italiane, utenti con difficoltà cognitive, cittadini che si trovano in situazioni complesse o semplicemente persone che, in quel momento, devono capire rapidamente cosa fare.

In questo senso, semplificare significa ridurre lo sforzo necessario per orientarsi, capire i propri diritti, comprendere una procedura e accedere correttamente a un servizio. Aumentando anche, indirettamente, la fiducia verso le Istituzioni.

Fonte: dati ISTAT 2025

Sara: Avete valutato di farlo per specifici servizi? Ad esempio un servizio per chiedere la cittadinanza, probabilmente è rivolto ad una persona con un livello di italiano più basso.

Giacomo: Sì, quella è sicuramente una direzione interessante: adattare il livello di chiarezza e accessibilità anche in base alle caratteristiche specifiche della platea a cui un servizio si rivolge. È un approccio più di precisione, che potrà avere molto senso in una fase successiva.

In questa prima fase, però, avevamo davanti un problema molto ampio: una quantità enorme di contenuti da rendere più chiari e più accessibili. Per questo abbiamo scelto di massimizzare l’impatto, intervenendo prima sui contenuti e sui servizi che potevano generare il beneficio più esteso.

Lavorando in INPS emerge una cosa molto interessante: non sempre vale la classica logica dell’80-20 paretiano [N.D.R: Il principio di Pareto afferma che circa il 20% delle cause provoca l'80% degli effetti. Nel design viene usato per concentrare gli sforzi sui pochi elementi che generano il maggior impatto per gli utenti, come ad esempio ottimizzare le funzionalità più utilizzate invece di perfezionare tutto in modo uniforme]. In molti contesti ci si aspetta che pochi servizi concentrino la gran parte del traffico e quindi dell’impatto. Nel nostro caso invece la situazione è decisamente più articolata: una delle prime cose che ho provato a fare, e che ha richiesto più tempo del previsto, è stata mettere “in fila” tutti i servizi digitali erogati da INPS, quasi 500, ordinandoli per traffico. L’idea era semplice: individuiamo i dieci servizi più utilizzati, interveniamo lì e risolviamo i problemi di una quota enorme di utenti.

Ecco, in INPS non funziona così.

Quando metti quei servizi su un grafico, ordinati per volumi di utilizzo, non trovi pochi picchi e poi il vuoto. Trovi una coda lunghissima. Questo significa che l’Istituto parla a tantissime platee diverse e offre servizi molto specifici, spesso rilevanti per gruppi di utenti numericamente più piccoli, ma per i quali quel servizio è essenziale.

Quindi diventa difficile ragionare solo per medie o immaginare di risolvere tutto concentrandosi su pochi servizi “grandi”. O si intercettano problemi orizzontali, che impattano trasversalmente tutto l’ecosistema — come linguaggio, accessibilità, coerenza, usabilità — oppure, se si interviene su un singolo problema molto specifico, si sta inevitabilmente parlando a una platea limitata per volta.

Superare le resistenze interne

Sara: Quando avete iniziato questo progetto, avete dovuto affrontare resistenze interne? Parecchi designer che hanno dovuto avere a che fare con testi scritti dai team legali, a me ad esempio era capitato con una banca, sanno che convincere il team legale a fare un lavoro di semplificazione non è semplicissimo.

Giacomo: Sì, difficoltà ne abbiamo avute e continuiamo ad averne. Però è importante chiarire che non si tratta semplicemente di resistenze al cambiamento: dietro c’è una responsabilità precisa, cioè garantire che un testo resti corretto dal punto di vista tecnico, amministrativo e normativo.

Sara: È comprensibile, loro devono garantire che quel testo abbia un certo valore legale, quindi vogliono essere più sicuri possibile.

Giacomo: Esatto. Chi presidia quei testi ne è responsabile. Se un designer arriva e dice “adesso lo riscriviamo così perché è più semplice”, dall’altra parte c’è qualcuno che può legittimamente rispondere: “no, perché la responsabilità del contenuto resta mia”.

Per questo è un tema che va affrontato insieme, non in contrapposizione. Deve essere un lavoro a quattro mani. Noi portiamo metodo, metriche, attenzione alla comprensibilità e all’esperienza dell’utente; le strutture competenti garantiscono la correttezza tecnica e normativa. Nel nostro processo, infatti, la validazione finale resta in capo a chi ha la responsabilità del contenuto.

Lo stesso vale per la sperimentazione con l’intelligenza artificiale: lo Human-in-the-loop è indispensabile. L’AI può aiutare moltissimo a produrre prime versioni, accelerare il lavoro e proporre testi più leggibili, ma non sostituisce la competenza umana nella validazione.

Naturalmente non esiste una soluzione magica. Serve anche una governance determinata. In INPS questo è stato possibile perché i vertici dell’Istituto credono molto nel valore della semplificazione, e questo fa una grande differenza.

Poi ci sono anche piccoli cambiamenti organizzativi che, nella pratica, diventano grandi conquiste. Un esempio è il silenzio-assenso su alcune aree di contenuto non particolarmente sensibili: produciamo una versione semplificata, la mandiamo in visione e, se non riceviamo osservazioni puntuali entro un certo termine, possiamo procedere con la pubblicazione. Sembra un dettaglio, ma cambia moltissimo, perché rende il processo più rapido e sostenibile.

Utilizzare l’indice Gulpease

Sara: Hai qualche consiglio da dare su come utilizzare l’Indice di Gulpease?

Giacomo: Sì. L’indice Gulpease è uno strumento molto utile, anche perché è semplice da applicare. Esistono diversi tool online; noi oggi ne utilizziamo uno sviluppato internamente, ma in teoria si può calcolare anche con un foglio Excel. Alla base c’è una formula che considera soprattutto la lunghezza delle parole, la lunghezza delle frasi e il numero complessivo di frasi nel testo.

In termini pratici, l’indice tende a migliorare quando le frasi sono più brevi, quando le parole utilizzate sono più corte e quando il testo è organizzato in modo più lineare, evitando troppi incisi, parentesi, subordinate e periodi molto lunghi.

La cosa interessante è che la valutazione non entra nel merito del significato delle parole o del contenuto specifico. Misura elementi strutturali del testo, eppure il risultato è molto efficace. Se prendi un testo molto discorsivo, con frasi lunghe e articolate, e lo riorganizzi in modo più chiaro, magari anche usando elenchi puntati, l’indice cresce in modo evidente.

E la cosa importante è che questo miglioramento non resta solo teorico. Quando poi confronti quei testi con gli utenti, normalmente emerge con chiarezza che il testo con un indice più alto è anche quello più facile da leggere e comprendere.

Validare la semplificazione con gli utenti

Sara: Avete validato con gli utenti la comprensibilità dei testi rivisti?

Giacomo: Sì. All’inizio, anche per procedere rapidamente, ci siamo basati sulla letteratura e sulle metriche di leggibilità. Dopo un anno, però, ci siamo detti che era necessario verificare direttamente con gli utenti se la semplificazione stesse producendo davvero un miglioramento percepibile. Lavoriamo su contenuti sensibili, quindi per me era indispensabile non fermarsi alla sola misurazione tecnica. Abbiamo quindi avviato un test con un panel di circa 1.600 utenti.

La parte interessante è che non esiste un modo così semplice e consolidato per chiedere a un utente se un testo funziona meglio di un altro. Abbiamo fatto un primo tentativo confrontando coppie di testi: facevamo leggere prima il testo originale, poi quello semplificato, e – senza svelare quale fosse l’originale e quale il semplificato – ponevamo alcune domande di comprensione. Il risultato, però, è stato sostanzialmente nullo: i due testi apparivano quasi equivalenti.

A quel punto le possibilità erano due: o il lavoro di semplificazione non stava producendo effetti reali, oppure il test non era impostato nel modo giusto. Fortunatamente, la seconda ipotesi si è rivelata quella corretta.

Abbiamo quindi riprogettato la valutazione con un approccio più vicino a un A/B test. Mostravamo agli utenti due versioni del testo e chiedevamo quale preferissero, aggiungendo poi valutazioni qualitative su aspetti come fluidità, semplicità, chiarezza, tono e naturalezza. In questo caso il risultato è stato molto netto: i testi semplificati sono stati preferiti nel 72% dei casi.

L’insight principale è che, nel primo test, la domanda rischiava di determinare la risposta più del testo stesso. Se chiedi un dettaglio troppo puntuale, l’utente può sbagliare anche dopo aver letto un testo chiaro; se invece fai una domanda troppo facile, o con alternative molto sbilanciate, la risposta diventa quasi automatica. Il confronto A/B ci ha permesso di superare questo problema, perché misura in modo più diretto la percezione dell’utente rispetto alla qualità complessiva del testo.

L'Intelligenza Artificiale per la semplificazione dei testi

Sara: Come avete usato l'Intelligenza Artificiale all'interno di questo progetto?

Giacomo: L’abbiamo usata proprio dentro questo cantiere di lavoro, perché il problema era molto concreto: semplificare molti testi, mantenendo qualità e correttezza, in tempi compatibili con la quantità di contenuti da gestire.

Posso dirlo anche con una punta di orgoglio e spirito patriottico: confrontandomi con esperienze internazionali sull’intelligenza artificiale applicata al settore pubblico e al GovTech, credo che INPS si stia muovendo molto bene. Ci difendiamo bene, stiamo portando avanti molti progetti interessanti e, su alcuni ambiti, siamo anche piuttosto avanti.

Nel caso specifico, l’idea di partenza era semplice: se dobbiamo rendere più chiari molti testi amministrativi, l’intelligenza artificiale generativa può essere uno strumento molto adatto. Naturalmente non basta “chiedere all’AI di semplificare”. Abbiamo costruito prompt strutturati, li abbiamo testati, corretti, raffinati, fino ad arrivare a una configurazione che producesse risultati solidi.

Poi abbiamo valutato i testi con le metriche standard della letteratura. Abbiamo confrontato tre versioni: il testo originale, il testo semplificato da un esperto umano e il testo semplificato dall’intelligenza artificiale. In particolare, abbiamo misurato la vicinanza semantica rispetto all’originale, l’indice di leggibilità e la variabilità linguistica. Questo ci ha permesso anche di individuare il modello che performava meglio tra i tanti disponibili sul mercato.

I risultati sono stati molto positivi. I testi prodotti dall’intelligenza artificiale mantenevano una forte aderenza semantica al testo originale, quindi non perdevano contenuto rilevante, e allo stesso tempo risultavano più leggibili, fluidi e naturali. Questo è un punto importante, perché la semplificazione non deve produrre testi poveri o meccanici: deve rendere il contenuto più accessibile senza impoverirlo.

Abbiamo poi fatto anche un confronto a tre, per capire se l’intelligenza artificiale migliorasse solo rispetto al testo originale o se fosse competitiva anche rispetto alla semplificazione umana. Sulle preferenze nette, i testi semplificati da esperti e quelli generati dall’AI erano molto vicini. Sulle metriche qualitative complessive, i testi AI sono risultati non solo migliori degli originali, ma in alcuni casi anche più apprezzati dei testi semplificati manualmente.

Sara: Vi aspettavate questo risultato?

Giacomo: No, non fino a questo punto. Io in parte lo speravo, perché seguo con molto interesse l’evoluzione dell’intelligenza artificiale e pensavo che, su un’attività di questo tipo, potesse funzionare bene. Mi aspettavo che i testi generati dall’AI potessero migliorare rispetto agli originali. Non mi aspettavo, invece, che potessero competere così bene anche con la semplificazione fatta da un esperto umano.

Questo risultato ci ha spinto ad andare avanti. Stiamo lavorando a un applicativo interno dedicato a questo tipo di semplificazione e stiamo esplorando anche un passaggio ulteriore, che per me è uno degli aspetti più interessanti: non partire più solo da un testo amministrativo già scritto, ma provare a generare direttamente un testo semplice a partire dalla fonte primaria, quindi dalla norma.

I primi risultati sono incoraggianti. Naturalmente servono criteri, parametri, controlli e validazione umana, ma l’idea è molto potente: usare l’intelligenza artificiale non solo per semplificare un testo esistente, ma per aiutare a produrre fin dall’inizio contenuti più chiari, più leggibili e più accessibili.

Sara: Quindi saltando l'interpretazione legale intermedia, partendo direttamente dal testo della legge e arrivando al testo semplificato?

Giacomo: Sì, il punto è proprio accorciare la filiera, soprattutto nel momento in cui bisogna produrre rapidamente un contenuto nuovo o aggiornare un contenuto esistente.

La maggior parte dei testi INPS nasce da fonti normative. Il percorso, semplificando, è questo: c’è una norma, una legge, un decreto; quella fonte viene interpretata e tradotta in documenti interni, come circolari o messaggi; poi, a partire da quei documenti, viene costruita la pagina informativa che il cittadino trova sul portale, ad esempio per capire come accedere a una prestazione o presentare una domanda.

Se riusciamo ad avere un sistema che lavora direttamente sulle fonti normative, raccolte in un repository documentale costantemente aggiornato, possiamo ridurre molto i tempi. Il sistema potrebbe produrre in tempi rapidi un primo testo che spiega il servizio, già coerente con le ultime novità disponibili.

La cosa interessante è che i testi giuridici, pur essendo spesso difficili da leggere, sono testi molto strutturati. Possono avere margini interpretativi, certo, ma dal punto di vista semantico sono costruiti per essere precisi. Questo li rende una fonte molto adatta per generare contenuti corretti, purché il processo sia ben governato.

In fondo vale il principio “garbage in, garbage out”: se la fonte è debole, anche il risultato sarà debole. Ma una norma, con tutti i limiti e le complessità che può avere, è generalmente una fonte solida, rigorosa, scritta per definire con precisione obblighi, requisiti e condizioni. Da lì si può provare a generare un testo più semplice, mantenendo però una base informativa molto affidabile.

L'impatto reale sui cittadini

Sara: Tornando al tema dell'accessibilità e al nuovo Design System dell'INPS, c'è stato un momento in cui ti sei reso conto che tutto il lavoro che stavate facendo effettivamente funzionava e aveva un reale impatto sui cittadini?

Giacomo: Sì, ce ne siamo accorti nel giro di qualche mese. A un certo punto abbiamo visto un salto abbastanza evidente nella qualità dell’esperienza, sia in termini di usabilità sia in termini di accessibilità.

Il passaggio decisivo è stato l’inizio dell’adozione del Design System Sirio. Sirio è stato progettato anche per rispondere ai criteri di accessibilità e, quando ha cominciato a entrare concretamente nei servizi, l’effetto si è visto. Nel giro di pochi mesi è stato realizzato il nuovo portale, su cui abbiamo innestato Sirio anche se inizialmente non era previsto in questi termini. Nello stesso periodo, con il forte impulso del PNRR, molti servizi digitali venivano riprogettati o aggiornati.

Quindi, quasi nello stesso momento, sono usciti il nuovo portale e diversi servizi con la nuova interfaccia. Lì abbiamo iniziato a vedere segnali molto chiari: commenti più positivi, punteggi di feedback in miglioramento, e soprattutto test di usabilità che, nel confronto tra prima e dopo, mostravano differenze marcate.

Quando tante iniziative sono arrivate a maturazione in modo quasi sincronizzato, l’incremento di qualità è diventato visibile. È stato uno dei momenti in cui abbiamo capito che il cambiamento non era solo interno o progettuale, ma veniva percepito anche dagli utenti.

Naturalmente il lavoro non è concluso. Ci sono ancora molti servizi da migliorare, soprattutto quelli più datati o costruiti con logiche precedenti. Però in quel periodo abbiamo visto chiaramente che la direzione era quella giusta e che l’impatto cominciava a essere riconoscibile anche dall’esterno.

Consigli finali

Sara: Un'ultima domanda, hai qualche suggerimento per chi deve fare un lavoro simile?

Giacomo: Sì, qualche suggerimento lo darei.

Il primo è non pensare che questo tipo di competenze esista solo fuori dall’Italia. In Italia ci sono professionisti molto preparati che lavorano su questi temi. Io, ad esempio, mi sono confrontato più volte con Valentina Di Michele, che è sicuramente un riferimento. E c’è anche un ecosistema istituzionale molto competente: penso al Dipartimento per la Trasformazione Digitale, con cui ci confrontiamo spesso e che sta facendo un lavoro molto serio su molti fronti.

Se però dovessi indicare le due cose più importanti per impostare un lavoro simile, la prima sarebbe la misurazione. In organizzazioni grandi e complesse non basta dire “facciamolo perché è giusto” o “fidatevi, funzionerà”. Bisogna costruire i progetti sapendo fin dall’inizio come si misurerà l’impatto, quali indicatori useremo e quali miglioramenti ci aspettiamo di osservare. Senza misurazione, si resta nel campo delle opinioni.

La seconda cosa è lavorare sempre su due livelli. Da un lato bisogna coinvolgere le persone dell’organizzazione, condividere bene obiettivi e visione di lungo periodo, portarle dentro i progetti, soprattutto quando sono ambiziosi. Dall’altro lato serve il supporto convinto dei vertici, perché senza una governance forte il cambiamento rischia di rimanere episodico.

Spesso si vedono progetti molto belli, anche ben progettati, che però non riescono ad attecchire perché hanno lavorato solo su uno di questi due fronti. O hanno il supporto dall’alto ma non riescono a coinvolgere davvero l’organizzazione, oppure nascono dal basso con molta energia ma senza la forza necessaria per diventare strutturali. Quando invece questi due elementi si tengono insieme — coinvolgimento delle persone e sponsorship della governance — allora il cambiamento ha molte più possibilità di consolidarsi.

Cosa ci portiamo a casa?

Il racconto di Giacomo ci lascia con una lezione importante: l'accessibilità non è un vincolo, è un'opportunità che beneficia tutti. Quando alziamo l'asticella per includere chi ha più difficoltà, miglioriamo l'esperienza di milioni di persone. E quando combiniamo rigore nella misurazione, collaborazione tra team e visione strategica dei vertici, possiamo trasformare anche le istituzioni più complesse. Un modello prezioso per chiunque voglia portare innovazione sostenibile nei servizi pubblici.