{"id":779,"date":"2026-05-19T06:18:55","date_gmt":"2026-05-19T06:18:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.techvisory.it\/rassegna-stampa\/?p=779"},"modified":"2026-08-31T06:19:36","modified_gmt":"2026-08-31T06:19:36","slug":"intelligenza-artificiale-nella-pubblica-amministrazione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.techvisory.it\/rassegna-stampa\/intelligenza-artificiale-nella-pubblica-amministrazione\/","title":{"rendered":"Intelligenza artificiale nella pubblica amministrazione"},"content":{"rendered":"\n

Convegno in Sala Matteotti, Camera dei Deputati \u2014 19 maggio 2026<\/em><\/p>\n\n\n\n

L’introduzione dell’intelligenza artificiale nella pubblica amministrazione italiana \u00e8 un passo fondamentale per migliorare l\u2019efficienza dei processi e ridurre i costi della macchina amministrativa. Il punto decisivo, tuttavia, non \u00e8 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.<\/p>\n\n\n\n

La maggior parte delle applicazioni di mercato si protegge dalla non rispondenza a rigidi criteri regolatori e da eventuali danni che possano derivare dall\u2019uso, con termini di utilizzo molto restrittivi. Un caso sorprendente \u00e8 quello di Microsoft Copilot che nelle clausole di non responsabilit\u00e0 indicava fino ad aprile 2026 che Copilot \u00e8 \u201cfor entertainment purposes only\u201d. L\u2019accordo di licenza avvisa che il tool pu\u00f2 commettere errori, non sempre funziona come previsto e che non bisognerebbe fare affidamento su di esso per consigli importanti. Quando la frase \u00e8 divenuta virale sulla rete, Microsoft ha dichiarato che in una successiva revisione dei terms of use la frase sarebbe stata rimossa.<\/p>\n\n\n\n

Non c\u2019\u00e8 solo un problema di affidabilit\u00e0 ovviamente. Ci sono problemi di privacy, di tutela della propriet\u00e0 intellettuale e di sicurezza nazionale, problemi aggravati dalle politiche adottate negli Stati Uniti lo scorso anno in funzione della lotta contro l\u2019immigrazione clandestina che hanno enormemente allargato l\u2019invasivit\u00e0 di accesso ad ogni comunicazione elettronica da parte dell\u2019amministrazione americana come ha segnalato recentemente anche il Wall Street Journal.<\/p>\n\n\n\n

E tuttavia l\u2019intelligenza artificiale \u00e8 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 \u00e8 importante uno sforzo massiccio per costruire applicazioni su misura per le specifiche esigenze delle diverse pubbliche amministrazioni. Uno sforzo che pu\u00f2 vedere anche l\u2019Italia protagonista perch\u00e9 ci sono le competenze e la capacit\u00e0 imprenditoriale per svilupparle.<\/p>\n\n\n\n

Gli strumenti di Intelligenza Artificiale sono particolarmente efficaci quando si applicano alla gestione di specifici processi end to end. In questo caso infatti l\u2019IA non solo facilita l\u2019interazione in linguaggio naturale ma riduce i tempi di attraversamento, migliora la qualit\u00e0 delle istruttorie e riduce il numero di errori materiali e di incoerenze.<\/p>\n\n\n\n

L’area in cui l’AI produce il valore pi\u00f9 elevato \u00e8 quella dei processi amministrativi complessi, ripetitivi e ad alta intensit\u00e0 documentale, che sono anche i processi pi\u00f9 delicati nei quali l’automazione intelligente pu\u00f2 aiutare il decisore pubblico rendendo pi\u00f9 celere il lavoro, riducendo le attivit\u00e0 a basso valore aggiunto e migliorando la qualit\u00e0 dell’istruttoria.<\/p>\n\n\n\n

Un esempio riguarda il procurement pubblico.<\/p>\n\n\n\n

In Italia le applicazioni esistenti non consentono una gestione end to end dei processi ma si limitano a facilitare l\u2019interazione in linguaggio naturale attraverso chatbot, migliorando solo un aspetto dell\u2019intero processo.<\/p>\n\n\n\n

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\u2019intero processo significa tempi pi\u00f9 brevi tra pubblicazione, valutazione e aggiudicazione, ma anche minore aleatoriet\u00e0, meno errori istruttori e minore rischio di contenzioso generato da incongruenze documentali.<\/p>\n\n\n\n

Uno degli esempi pi\u00f9 avanzati di utilizzo dell\u2019IA 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 pi\u00f9 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 qualit\u00e0 della decisione, non come sua sostituzione.<\/p>\n\n\n\n

Quando si parla di sistemi di procurement e, pi\u00f9 in generale, di introduzione dell’AI nella pubblica amministrazione, il riferimento \u00e8 alla giurisprudenza del Consiglio di Stato, che negli ultimi anni ha definito i principi di compatibilit\u00e0 della decisione algoritmica con il procedimento amministrativo.<\/p>\n\n\n\n

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 pubblicit\u00e0, trasparenza, ragionevolezza e proporzionalit\u00e0. Inoltre deve rimanere possibile un intervento umano capace di controllare, validare o correggere l’esito prodotto dal sistema.<\/p>\n\n\n\n

Se il sistema \u00e8 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 compatibilit\u00e0 con il diritto amministrativo diventa fortemente problematica.<\/p>\n\n\n\n

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.<\/p>\n\n\n\n

Le Linee guida hanno il merito di riconoscere che l’AI non \u00e8 un software qualunque.<\/p>\n\n\n\n

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 pi\u00f9 attento di quello tradizionale. Per questa ragione AgID richiama alcuni principi centrali: orientamento al risultato, trasparenza, responsabilit\u00e0, proporzionalit\u00e0, controllo continuo, prevenzione del lock-in, sostenibilit\u00e0 economica e tecnica.<\/p>\n\n\n\n

Le Linee guida insistono su standard aperti, architetture modulari, portabilit\u00e0 dei dati e capacit\u00e0 della PA di sostituire componenti senza perdere il controllo del processo o della conoscenza accumulata. \u00c8 un punto essenziale, perch\u00e9 nel procurement di sistemi di AI il rischio non \u00e8 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 disponibilit\u00e0 futura ad aprire il sistema a verifiche esterne.<\/p>\n\n\n\n

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 capacit\u00e0 di calcolo, all\u2019uso di GPU, al consumo di API, alla manutenzione evolutiva o alla riconfigurazione del modello.<\/p>\n\n\n\n

Proprio la consultazione pubblica ha mostrato quanto sia complesso trasformare i principi in capacit\u00e0 amministrativa diffusa e dovr\u00e0 passare ancora tempo prima che le linee guida divengano vincolanti. A questa latenza normativa si somma una latenza organizzativa ancora pi\u00f9 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 n\u00e9 delle competenze n\u00e9 delle strutture necessarie per implementare i requisiti pi\u00f9 avanzati previsti dalle Linee Guida.<\/p>\n\n\n\n

In altri termini, il problema italiano non \u00e8 solo scrivere buone regole. \u00c8 costruire strumenti che rendano quelle regole attuabili da migliaia di enti diversi per dimensione, risorse, capacit\u00e0 digitale e volume di pratiche trattate.<\/p>\n\n\n\n

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\u2019assistenza alla redazione degli atti, il controllo di completezza delle pratiche, la ricerca normativa, la verifica preliminare di coerenza degli allegati, il supporto all\u2019istruttoria standardizzata e la rilevazione delle anomalie nei flussi documentali. In questi contesti l\u2019obiettivo non \u00e8 introdurre un nuovo modello fondativo di intelligenza artificiale ma ridurre tempi morti, errori ripetitivi e colli di bottiglia amministrativi.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 proprio questo l\u2019obiettivo 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.<\/p>\n\n\n\n

Il primo \u00e8 la semplicit\u00e0 d\u2019uso. Una tecnologia che richiede team specialistici permanenti o competenze eccezionali non \u00e8 scalabile nella maggior parte delle amministrazioni italiane. Gli strumenti efficaci devono poter essere adottati da organizzazioni con maturit\u00e0 digitale molto diversa, e quindi devono ridurre il carico di configurazione, semplificare i flussi e integrarsi con sistemi gi\u00e0 esistenti.<\/p>\n\n\n\n

Il secondo \u00e8 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 \u00e8 incompatibile con l\u2019obbligo di motivazione.<\/p>\n\n\n\n

Il terzo criterio \u00e8 il controllo umano. L\u2019AI 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.<\/p>\n\n\n\n

Il quarto criterio \u00e8 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.<\/p>\n\n\n\n

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 pi\u00f9 efficiente per l\u2019adozione diffusa nella PA italiana. Per molti casi d\u2019uso amministrativi sono pi\u00f9 adatti strumenti leggeri, focalizzati, controllabili e poco energivori, capaci di generare benefici operativi senza trasferire sui bilanci pubblici costi infrastrutturali sproporzionati.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019intelligenza artificiale pu\u00f2 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 disponibilit\u00e0 della tecnologia pi\u00f9 sofisticata, che molto spesso \u00e8 anche la meno trasparente. Dipendono dalla scelta di prodotti coerenti con i principi pubblicistici e dalla qualit\u00e0 del disegno giuridico e contrattuale. Ma dipendono soprattutto dalla concreta volont\u00e0 delle amministrazioni di intervenire sui processi amministrativi per dare un servizio migliore ai cittadini.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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