Intelligenza artificiale nella pubblica amministrazione

Convegno in Sala Matteotti, Camera dei Deputati — 19 maggio 2026

L’introduzione dell’intelligenza artificiale nella pubblica amministrazione italiana è un passo fondamentale per migliorare l’efficienza dei processi e ridurre i costi della macchina amministrativa. Il punto decisivo, tuttavia, non è soltanto adottare nuovi strumenti, ma farlo dentro un quadro giuridico e organizzativo che preservi i principi della regolamentazione europea e del procedimento amministrativo italiano e renda l’innovazione concretamente utilizzabile anche dalle amministrazioni meno strutturate.

La maggior parte delle applicazioni di mercato si protegge dalla non rispondenza a rigidi criteri regolatori e da eventuali danni che possano derivare dall’uso, con termini di utilizzo molto restrittivi. Un caso sorprendente è quello di Microsoft Copilot che nelle clausole di non responsabilità indicava fino ad aprile 2026 che Copilot è “for entertainment purposes only”. L’accordo di licenza avvisa che il tool può commettere errori, non sempre funziona come previsto e che non bisognerebbe fare affidamento su di esso per consigli importanti. Quando la frase è divenuta virale sulla rete, Microsoft ha dichiarato che in una successiva revisione dei terms of use la frase sarebbe stata rimossa.

Non c’è solo un problema di affidabilità ovviamente. Ci sono problemi di privacy, di tutela della proprietà intellettuale e di sicurezza nazionale, problemi aggravati dalle politiche adottate negli Stati Uniti lo scorso anno in funzione della lotta contro l’immigrazione clandestina che hanno enormemente allargato l’invasività di accesso ad ogni comunicazione elettronica da parte dell’amministrazione americana come ha segnalato recentemente anche il Wall Street Journal.

E tuttavia l’intelligenza artificiale è uno strumento straordinariamente potente se usato in modo competente e consapevole. Grazie alla tecnologia open source disponibile si presta allo sviluppo di applicazioni verticali che garantiscono non solo maggiore efficienza ma anche il rispetto dei principi fondamentali stabiliti dalla regolamentazione europea e italiana. Per questo è importante uno sforzo massiccio per costruire applicazioni su misura per le specifiche esigenze delle diverse pubbliche amministrazioni. Uno sforzo che può vedere anche l’Italia protagonista perché ci sono le competenze e la capacità imprenditoriale per svilupparle.

Gli strumenti di Intelligenza Artificiale sono particolarmente efficaci quando si applicano alla gestione di specifici processi end to end. In questo caso infatti l’IA non solo facilita l’interazione in linguaggio naturale ma riduce i tempi di attraversamento, migliora la qualità delle istruttorie e riduce il numero di errori materiali e di incoerenze.

L’area in cui l’AI produce il valore più elevato è quella dei processi amministrativi complessi, ripetitivi e ad alta intensità documentale, che sono anche i processi più delicati nei quali l’automazione intelligente può aiutare il decisore pubblico rendendo più celere il lavoro, riducendo le attività a basso valore aggiunto e migliorando la qualità dell’istruttoria.

Un esempio riguarda il procurement pubblico.

In Italia le applicazioni esistenti non consentono una gestione end to end dei processi ma si limitano a facilitare l’interazione in linguaggio naturale attraverso chatbot, migliorando solo un aspetto dell’intero processo.

Per il cittadino, o per l’impresa che partecipa a una gara, il beneficio di avere una controparte pubblica che utilizza uno strumento di intelligenza artificiale che gestisce l’intero processo significa tempi più brevi tra pubblicazione, valutazione e aggiudicazione, ma anche minore aleatorietà, meno errori istruttori e minore rischio di contenzioso generato da incongruenze documentali.

Uno degli esempi più avanzati di utilizzo dell’IA nella Pubblica Amministrazione italiana riguarda la gestione dei fascicoli giurisdizionali. Il Segretariato Generale della Giustizia Amministrativa ha avviato casi d’uso di AI integrati nel SIGA (il sistema informatico per la Giustizia Amministrativa attraverso cui viene gestito il processo telematico amministrativo) per identificare ricorsi simili, migliorare la ricerca semantica dei precedenti, riconoscere automaticamente norme e sentenze citate negli atti e supportare l’anonimizzazione dei provvedimenti. Questo consente una drastica riduzione del tempo di studio, di classificazione e di trattamento dei fascicoli, con una più elevata coerenza delle decisioni e una minore dispersione di lavoro tra sezioni diverse. Questo caso mostra come l’automazione possa essere costruita come infrastruttura di supporto alla qualità della decisione, non come sua sostituzione.

Quando si parla di sistemi di procurement e, più in generale, di introduzione dell’AI nella pubblica amministrazione, il riferimento è alla giurisprudenza del Consiglio di Stato, che negli ultimi anni ha definito i principi di compatibilità della decisione algoritmica con il procedimento amministrativo.

Dalle decisioni del Consiglio di Stato emergono alcuni principi fondamentali: la regola algoritmica deve rispettare i medesimi criteri che governano l’azione amministrativa, in particolare pubblicità, trasparenza, ragionevolezza e proporzionalità. Inoltre deve rimanere possibile un intervento umano capace di controllare, validare o correggere l’esito prodotto dal sistema.

Se il sistema è una black box, se non consente audit, se vincola la PA a logiche proprietarie incomprensibili o se impedisce il controllo dell’organo titolare del potere, la compatibilità con il diritto amministrativo diventa fortemente problematica.

Su questa base si colloca la bozza di Linee guida AgID per il procurement di IA nella pubblica amministrazione, adottata il 10 marzo 2026 e posta in consultazione pubblica fino all’11 aprile 2026. Il documento si inserisce nel Piano Triennale per l’Informatica nella PA 2024-2026 e prova a tradurre in regole operative i principi che derivano dall’AI Act europeo, dal Codice dei contratti pubblici, e dalla normativa italiana sull’intelligenza artificiale.

Le Linee guida hanno il merito di riconoscere che l’AI non è un software qualunque.

Un sistema basato su machine learning o su modelli generativi cambia comportamento in funzione dei dati, delle configurazioni e del contesto di utilizzo, e proprio per questo richiede un procurement più attento di quello tradizionale. Per questa ragione AgID richiama alcuni principi centrali: orientamento al risultato, trasparenza, responsabilità, proporzionalità, controllo continuo, prevenzione del lock-in, sostenibilità economica e tecnica.

Le Linee guida insistono su standard aperti, architetture modulari, portabilità dei dati e capacità della PA di sostituire componenti senza perdere il controllo del processo o della conoscenza accumulata. È un punto essenziale, perché nel procurement di sistemi di AI il rischio non è solo acquistare un prodotto, ma acquistare una dipendenza: dal fornitore, dalla sua infrastruttura cloud, dai suoi formati, dal suo modello di pricing e dalla sua disponibilità futura ad aprire il sistema a verifiche esterne.

Le Linee guida introducono inoltre il tema di una valutazione del costo pieno del sistema. Molte amministrazioni sono in grado di valutare il prezzo iniziale di una licenza, ma non i costi di esercizio legati alla capacità di calcolo, all’uso di GPU, al consumo di API, alla manutenzione evolutiva o alla riconfigurazione del modello.

Proprio la consultazione pubblica ha mostrato quanto sia complesso trasformare i principi in capacità amministrativa diffusa e dovrà passare ancora tempo prima che le linee guida divengano vincolanti. A questa latenza normativa si somma una latenza organizzativa ancora più profonda. Le osservazioni emerse nel dibattito pubblico hanno messo in evidenza che gran parte delle amministrazioni italiane, soprattutto quelle di piccole e medie dimensioni, non dispone né delle competenze né delle strutture necessarie per implementare i requisiti più avanzati previsti dalle Linee Guida.

In altri termini, il problema italiano non è solo scrivere buone regole. È costruire strumenti che rendano quelle regole attuabili da migliaia di enti diversi per dimensione, risorse, capacità digitale e volume di pratiche trattate.

Esistono infatti migliaia di amministrazioni che non hanno bisogno di sistemi sofisticati, ma di strumenti semplici per lavorare meglio. Il fabbisogno reale, per molti enti, riguarda la classificazione dei documenti, l’assistenza alla redazione degli atti, il controllo di completezza delle pratiche, la ricerca normativa, la verifica preliminare di coerenza degli allegati, il supporto all’istruttoria standardizzata e la rilevazione delle anomalie nei flussi documentali. In questi contesti l’obiettivo non è introdurre un nuovo modello fondativo di intelligenza artificiale ma ridurre tempi morti, errori ripetitivi e colli di bottiglia amministrativi.

È proprio questo l’obiettivo che ci siamo posti per sviluppare una piattaforma che avesse al centro le esigenze di efficientamento dei processi critici della pubblica amministrazione e allo stesso tempo fosse coerente con il quadro complessivo emerso dalla giurisprudenza e ne rispettasse i criteri.

Il primo è la semplicità d’uso. Una tecnologia che richiede team specialistici permanenti o competenze eccezionali non è scalabile nella maggior parte delle amministrazioni italiane. Gli strumenti efficaci devono poter essere adottati da organizzazioni con maturità digitale molto diversa, e quindi devono ridurre il carico di configurazione, semplificare i flussi e integrarsi con sistemi già esistenti.

Il secondo è la trasparenza del processo, e quindi il rifiuto della logica di black box. La PA deve poter spiegare, documentare e controllare il percorso che conduce al risultato; un sistema incomprensibile è incompatibile con l’obbligo di motivazione.

Il terzo criterio è il controllo umano. L’AI deve restare uno strumento servente e non il titolare sostanziale della decisione. Occorre sempre un presidio umano che possa verificare input, output, eccezioni, anomalie e impatti del sistema, soprattutto nei procedimenti che possono incidere su diritti, benefici economici, sanzioni o aggiudicazioni.

Il quarto criterio è il no lock-in. Le amministrazioni devono poter cambiare fornitore, trasferire dati, esportare configurazioni e mantenere il possesso delle conoscenze generate dal sistema. Per questo sono preferibili tecnologie open source o, comunque, architetture aperte, modulari e interoperabili, che limitino la dipendenza da soluzioni proprietarie costose.

Ma occorre anche che tutto questo avvenga in un contesto di contenimento dei costi. Soluzioni che richiedono elevata potenza computazionale, forte uso di GPU o modelli generativi particolarmente costosi non rappresentano il modello più efficiente per l’adozione diffusa nella PA italiana. Per molti casi d’uso amministrativi sono più adatti strumenti leggeri, focalizzati, controllabili e poco energivori, capaci di generare benefici operativi senza trasferire sui bilanci pubblici costi infrastrutturali sproporzionati.

L’intelligenza artificiale può produrre benefici reali e misurabili nella pubblica amministrazione: riduzione dei tempi di attraversamento delle pratiche, minore numero di errori, migliore selezione dei controlli, maggiore coerenza nelle decisioni e minore carico amministrativo per cittadini e imprese. Ma questi benefici non dipendono dalla disponibilità della tecnologia più sofisticata, che molto spesso è anche la meno trasparente. Dipendono dalla scelta di prodotti coerenti con i principi pubblicistici e dalla qualità del disegno giuridico e contrattuale. Ma dipendono soprattutto dalla concreta volontà delle amministrazioni di intervenire sui processi amministrativi per dare un servizio migliore ai cittadini.