--- title: "Formazione degli operatori in centrale operativa: come ottimizzarla con l’AI" description: La formazione degli operatori nella Centrale Operativa è centrale per garantire un servizio ottimale, e l’AI offe contributi inediti per elevare gli standard operativi. Ecco come. --- [ICT services, Supply Chain, Emergency Management – Scopri di più sul blog di Beta 80 ](https://news.beta80group.it) # [Formazione degli operatori in centrale operativa: come ottimizzarla con l’AI](https://news.beta80group.it/formazione-degli-operatori-in-centrale-operativa-come-ottimizzarla-con-lai) Scritto da [EMERGENCY & CRISIS MANAGEMENT](https://news.beta80group.it/author/emergency-crisis-management) | 26 gennaio 2026 La formazione degli operatori all’interno delle Centrali di Emergenza assume un valore critico ai fini della [gestione ottimale delle chiamate](https://news.beta80group.it/come-intelligenza-artificiale-migliora-call-handling-nelle-centrali-operative). Occorre una preparazione specifica, dedicata per i diversi tipi di Centrale ([112](https://news.beta80group.it/nue-112-la-commissione-europea-detta-nuove-regole), 118, 115, 116 117 ecc.). La formazione non riguarda, però, solo il dominio specifico di conoscenza, ma anche aspetti comportamentali. La gestione dell’emotività è il principale di questi; la persona che chiede soccorso è nella maggior parte dei casi in situazione di forte disagio emotivo, che compromette la qualità della comunicazione. L’operatore stesso, inoltre, può essere soggetto a crisi, come nel caso del sovraccarico di chiamate (ad esempio, durante le grandi emergenze). Questa situazione si inserisce in un quadro in cui di crescente pressione sulle Centrali, a causa dell’aumento del volume di chiamate, delle maggiori aspettative dei cittadini e della carenza di personale specializzato, come si evince da una ricerca di [EENA – European Emergency Number Association](https://eena.org/knowledge-hub/documents/the-rising-demand-for-emergency-services/). La formazione degli operatori è, più che mai, un compito critico, al fine di garantire un servizio adeguato alla comunità. ## Formazione degli operatori: il contributo dell’Artificial Intelligence Sono state svolte, negli ultimi anni, diverse sperimentazioni sull’utilizzo dell’Artificial Intelligence all’interno delle Centrali di Emergenza, come documentato da [EENA](https://eena.org/ai-special-project). Ciò ha permesso di individuare gli ambiti più idonei per l’implementazione della tecnologia. Come conseguenza, si sono resi evidenti i contributi nell’ambito della formazione degli operatori, ovvero l’implementazione di un Virtual Expert e la simulazione degli scenari. ## Virtual Expert È un modello di AI istruito su un dominio di conoscenza specifico. Di conseguenza, può rispondere in tempo reale a situazioni concrete, come, ad esempio, le domande da porre al chiamante o l’analisi delle sue risposte. Per la formazione degli operatori, il Virtual Expert può essere utilizzato per fornire i contenuti più aggiornati in termini di uso degli strumenti tecnologici, procedure operative, o, infine, riferimenti legislativi, ecc. ## Simulazione degli scenari ** **Il livello di “preparedness” degli operatori in Centrale è proporzionale all’esperienza accumulata sul campo. L’AI, mediante architetture neurali, come ad esempio, i Transformer (reti per elaborare in modo efficiente sequenze di dati come testi o audio) offre la possibilità di ricreare situazioni reali. La simulazione è il frutto di un modello di AI istruito con precisione a partire da situazioni esistenti nello storico e con contenuti opportunamente modificati. ## L’AI come supporto all’intervista La conduzione ottimale dell’intervista con il chiamante è uno dei pillar sui cui si fonda [la gestione dell’emergenza. ](https://news.beta80group.it/real-time-text-rtt-nelle-centrali-operative-112-cosa-devi-sapere)È una fase del processo in cui l’operatore si trova ad affrontare diverse criticità, come, ad esempio, l’affanno del chiamante, la sua capacità comunicativa, la lingua utilizzata (locale, straniera, dialettale, o un mix), o, infine, il rumore ambientale. In tali aspetti, l’[Artificial Intelligence](https://news.beta80group.it/strumenti-di-prevenzione-emergenza-sfruttare-ai-nella-centrale-112) va applicata in modo selettivo: - **speech-To-Text**. Gli algoritmi offrono un contributo ottimale per la trascrizione e l’analisi di parole chiave. Va considerata, in ogni caso, la percentuale di errori dovuti all’eloquio confuso o disorganizzato; - **gestione delle emozioni**. L’analisi del tono della voce e della respirazione (affanno), viene effettuata con modelli specializzati, quali, ad esempio, il VER – Voice Emotion Recognition; - **rumore di fondo**. Si applicano modelli AI di Speech-Enhancement che riconoscono il pattern della voce, ottimali per filtrare rumori non stazionari, quali, ad esempio, il traffico, il vento, o le urla delle persone. Va considerato, inoltre, che tali modelli possono aumentare la loro affidabilità nel tempo grazie a meccanismi di adattamento (alla voce, allo stile linguistico, alle espressioni emotive, ecc.) che permettono al modello di personalizzarsi sulla voce e sulle espressioni emotive dell’utente. ## Come implementare un Virtual Expert in 4 step L’implementazione di un Virtual Expert all’interno di una Centrale di Emergenza è fortemente dipendente dal contesto operativo, che varia per tipo di emergenza e figure coinvolte. Uno use case tipico è la chiamata per un sospetto arresto cardiaco. Un Virtual Expert va implementato seguendo un processo definito in 4 step: 1. ** ** **istruzione dell’LLM – Large Language Model**. A partire da un modello LLM, l’AI acquisisce una forte competenza di dominio attraverso l’analisi di documenti ufficiali e risorse selezionate: normative, protocolli, linee guida, casi clinici, prontuari, ecc; 2. **acquisizione del contesto operativo**. Il Virtual Expert opera in un contesto reale, fatto di flussi di dati, ruoli degli operatori, interfacce con software esistenti, e cruscotti di analisi decisionale. L’insieme di tali informazioni fornisce a tale strumento la consapevolezza situazionale; 3. **implementazione del ragionamento. **I diversi tipi di logica (motore a regole, inferenze, ecc.) sono utilizzati per interpretare le informazioni prodotte dall’LLM e prendere decisioni secondo linee guida prestabilite, o, infine, indicare un’azione (ad esempio, attivare un codice rosso); 4. **adozione di un’”etica”. **Per usare un’AI in emergenza servono regole etiche chiare che rendano sicuro il suo comportamento e affidabile per gli operatori. L’uomo deve rimanere il decisore ultimo (Human in the Loop) per prevenire bias cognitivi. L’uso dell’AI nelle Centrali di Emergenza è una strada obbligata e non un’opzione, date le enormi potenzialità in termini di supporto operativo. Nella Centrale del futuro vi sarà una collaborazione stretta tra AI e operatori umani, a patto che vi sia un’attenzione continua a validare la bontà dei modelli, assicurandosi che l’AI aggiorni il suo output, in modo da fornire contributi pertinenti ed essere resiliente agli cambiamenti. [Visualizza articolo completo](https://news.beta80group.it/formazione-degli-operatori-in-centrale-operativa-come-ottimizzarla-con-lai) ```json { "@context" : "http://schema.org", "@type" : "BlogPosting", "author" : { "@type" : "Person", "name" : "EMERGENCY & CRISIS MANAGEMENT" }, "dateModified" : "2026-01-26T07:00:00.680Z", "datePublished" : "2026-01-26T07:00:00Z", "headline" : "Formazione degli operatori in centrale operativa: come ottimizzarla con l’AI", "image" : { "@type" : "ImageObject", "height" : 4000, "url" : "https://content.beta80group.it/hubfs/formazione%20operatori%20ai.jpg", "width" : 6500 }, "mainEntityOfPage" : "https://news.beta80group.it/formazione-degli-operatori-in-centrale-operativa-come-ottimizzarla-con-lai", "publisher" : { "@type" : "Organization", "logo" : { "@type" : "ImageObject", "height" : 60, "url" : "/hs/hsstatic/content_shared_assets/static-1.4092/img/default-amp-logo.png", "width" : 60 }, "name" : "Blog" } } ```