Editoriale
di Luigi Fiorentino – Presidenza del Consiglio dei Ministri
e Elisa Pintus – Università della Valle d’Aosta
L’intelligenza artificiale sarà il più potente acceleratore dell’innovazione nelle istituzioni pubbliche?
L ’intelligenza artificiale (Ia) sta emergendo come la più potente leva di trasformazione delle istituzioni pubbliche dall’avvento dell’informatica amministrativa.
Per la prima volta, una tecnologia non si limita ad automatizzare processi o velocizzare procedure, ma entra nel “cuore cognitivo” dell’agire della pubblica amministrazione (Pa). Una sfida che, emblematicamente, disvela che l’Ia non è un semplice strumento tecnico: è un nuovo attore dell’ecosistema istituzionale, capace di analizzare fenomeni complessi, prevedere scenari, generare raccomandazioni e supportare decisioni che prima richiedevano tempi –decisamente – lunghi, lavoro umano intensivo e capacità analitiche e tecniche spesso non disponibili. L’Ia non introduce una “nuova tecnica”, ma una “nuova logica” (Floridi, 2018) del decision‑making. E, nelle istituzioni pubbliche, i processi decisionali sono il fulcro della capacità di disegnare, implementare e governare il cambiamento.
Le amministrazioni pubbliche (AaPp) a qualunque livello di governo, tradizionalmente fondate sulla linearità procedurale e sull’analisi documentale, si trovano oggi a poter operare con infrastrutture algoritmiche in grado di elaborare milioni di dati in pochi istanti, per fare un esempio su ciò che l’Ia può tradurre in azioni. Si tratta di una rivoluzione che apre possibilità enormi: personalizzare i servizi, anticipare i bisogni sociali, allocare risorse in modo più efficiente, ridurre sprechi, abbattere fenomeni fraudolenti, migliorare la trasparenza e il controllo interno.
Si assiste ad un momento storico in cui una tecnologia riesce a ridefinire, simultaneamente, il perimetro delle possibilità amministrative, la natura della decisione pubblica e persino, azzardiamo, la forma dell’imprescindibile patto tra istituzioni e cittadini che definisce la missione delle AaPp.
L’intelligenza artificiale (Ia), in tutte le sue declinazioni – dai sistemi predittivi ai modelli linguistici, dagli algoritmi di classificazione automatica ai motori decisionali – rappresenta oggi esattamente questo: un cambio di paradigma.
Non è un semplice strumento aggiuntivo, né un’estensione dei processi di digitalizzazione iniziati a fine Novecento. È, piuttosto, l’ingresso di un nuovo “agente cognitivo” nel cuore dell’amministrazione, un attore che processa informazioni, produce analisi, formula raccomandazioni e orienta decisioni. Nessuna innovazione recente si è avvicinata, in potere trasformativo, a ciò che l’Ia è in grado di introdurre nel settore pubblico.
Ciò che rende questo cambiamento tanto significativo non è solo la sua portata tecnica, ma la sua capacità di modificare la stessa natura della governance pubblica. Le amministrazioni sono istituzioni che per funzionare dovrebbero avere una infrastruttura informativa che si adatta alle stesse (Margetts, 2022). Potremmo affermare provocatoriamente che, se cambia l’infrastruttura, cambia di fatto l’istituzione.
L’Ia, sotto questo profilo, è un’infrastruttura cognitiva che entra nella routine delle decisioni, nello smistamento delle domande dei cittadini, nell’analisi delle politiche, nel monitoraggio dei fenomeni sociali, nella gestione delle entrate, nell’elaborazione dei rischi e nel modo in cui viene misurata la performance. Non vi è ambito amministrativo, oggi, che possa dirsi estraneo alla possibilità di essere modificato, velocizzato, modernizzato e innovato, forse anche trasformato, dall’intelligenza artificiale.
I casi esistenti di applicazione alla Pa dimostrano che l’Ia, se governata con responsabilità e supervisione umana, può ridefinire radicalmente l’efficacia dell’azione pubblica e il modo in cui lo Stato genera valore pubblico e che l’Ia possa diventare il più potente acceleratore dell’innovazione nelle istituzioni pubbliche non è una previsione ottimistica: è un dato che emerge già dall’osservazione delle prime applicazioni in Italia, in Europa e nei paesi Ocse. In Italia, l’Inps utilizza algoritmi per il rilevamento delle anomalie nelle domande e per l’analisi dei flussi; l’Agenzia delle Entrate fa uso avanzato di sistemi di rischio basati su Ia per individuare pattern nascosti di evasione fiscale. Nel sistema giudiziario, le analisi predittive contribuiscono alla stima dei tempi processuali, mentre nelle amministrazioni regionali e nelle Asl l’Ia supporta la definizione dei bisogni sanitari grazie a modelli predittivi che analizzano migliaia di variabili. Si tratta di esempi che, pur ancora in fase evolutiva, mostrano con chiarezza il potenziale trasformativo della tecnologia.
A livello europeo, organismi come Frontex o Eu-Lisa utilizzano già forme avanzate di Ia per l’analisi dei dati operativi.
Nei paesi Ocse, il Canada ha formalizzato l’Algorithmic Impact Assessment, mentre il Regno Unito ha istituito un centro indipendente per la supervisione etica dei sistemi automatizzati. Estonia e Finlandia hanno sviluppato sistemi di Ia come infrastruttura di servizio pubblico, integrati nei processi amministrativi.
L’Ia, permette di passare da amministrazioni reattive ad amministrazioni predittive, da processi basati su documenti a processi basati su dati, da decisioni uniformi a decisioni contestualizzate, da burocrazie lente e sequenziali a burocrazie capaci di riconfigurarsi rapidamente.
Eppure, la promessa dell’Ia non è priva di incognite. Le istituzioni pubbliche, per loro natura, governano interessi collettivi, producono diritti, allocano risorse, influenzano equilibri sociali e definiscono livelli essenziali di prestazione. L’adozione di sistemi algoritmici è un atto politico prima ancora che tecnologico (Floridi, 2018). Gli algoritmi non sono oggetti neutri: riflettono scelte, valori, pregiudizi, dati storici che incorporano discriminazioni sistemiche. Il caso olandese del 2022 (Scandalo dei sussidi per l’infanzia nei Paesi Bassi, razzismo istituzionale e algoritmi – Interrogazione Parlamentare 2022 Eu), dove un algoritmo antifrode ha portato a ingiustizie su larga scala, lo dimostra con drammaticità.
L’Ia, quindi, se adottata senza una vera azione di programmazione e governance pubblica, può diventare un acceleratore sì, ma di errori, bias, esclusioni e disparità. Può “scatenare” azioni contra, resistenze culturali, manageriali e operative.
La domanda centrale, dunque, non è se l’Ia accelererà l’innovazione nella Pa – perché si tratta di un processo ineludibile – ma quale sarà la traiettoria verso la quale si indirizzerà o, meglio, verso la quale sarà possibile indirizzarla. Per trasformare l’Ia nel più potente alleato dell’innovazione istituzionale, le amministrazioni devono governarla con competenza, responsabilità e una vera e olistica azione predittiva.
L’accelerazione è già in atto. L’Ia consente di comprimere i tempi delle attività amministrative, di ridurre il carico operativo di lavoro dei funzionari, di smistare numeri inimmaginabili, sino a poco tempo fa, di richieste in pochissimo tempo, di rilevare anomalie non intercettabili e identificabili dal dipendente pubblico, di elaborare scenari complessi in modo istantaneo. Inoltre, e questo è indubbiamente un ambito che riflette la complementarità della relazione fra Ia e Pa, nelle politiche pubbliche, l’Ia apre la strada a modelli decisionali basati su evidenze: previsioni di domanda sanitaria, simulazioni di bilancio, analisi avanzate dei flussi migratori, valutazioni predittive di impatto regolatorio. Non vi è niente di più “innovativo” ma anche di più necessario ed equo del supportare modelli decisionali basati su evidenze. Si può affermare che l’Ia, nel suo valorizzare l’approccio disruptive rispetto alla presa di decisioni pubbliche del passato, diventa il vero collegamento con i modelli aziendali di gestione delle istituzioni pubbliche: la creazione di valore attenta a economicità, legalità, equità si compie in virtù di modelli decisionali basati su evidenze grazie all’Ia.
L’Italia possiede oggi una opportunità storica. Il Pnrr ha reso possibile investire su infrastrutture digitali, data space e interoperabilità, creando le basi per integrare l’Ia su larga scala. Ma perché l’accelerazione produca davvero valore pubblico, occorre agire su tre dimensioni: la qualità dei dati, la governance tecnica e la capacità amministrativa e gestionale di funzionari e manager. Senza dati interoperabili, l’Ia si riduce a un insieme di sperimentazioni locali. Senza governance, rischia di trasformarsi in una zona grigia di potere algoritmico. Senza capacità amministrativa e gestionale – formazione, competenze, visione – diventa l’ennesima sfida cavalcata e poi persa nel Novecento dalle istituzioni pubbliche.
L’innovazione pubblica accelerata dall’Ia deve anche fare i conti con il suo impatto sulla società. Le AaPp che adottano sistemi algoritmici devono garantire trasparenza, supervisione umana e accountability. Non è accettabile che un cittadino riceva una decisione automatizzata senza poter comprendere le ragioni del processo che l’ha generata. L’Ia deve ridurre gli squilibri, non amplificarli.
Ecco perché l’intelligenza artificiale, se ben governata, può diventare il più potente acceleratore dell’innovazione istituzionale: perché può rafforzare i diritti, migliorare i servizi, ridurre le diseguaglianze, rendere lo Stato più presente, più capace, più giusto. Ma se mal governata, può diventare un acceleratore delle fragilità, delle asimmetrie informative, delle opacità procedurali e delle discriminazioni sistemiche.
In definitiva, l’Ia non sostituirà le istituzioni pubbliche, ma le trasformerà. Sarà un acceleratore, ma la direzione dell’accelerazione dipenderà dalla qualità dell’azione di governance. Le amministrazioni italiane ed europee hanno oggi la possibilità di guidare la transizione verso un modello di Ia pubblica affidabile, trasparente, inclusiva. Non è una questione tecnica: è una questione di visione, di responsabilità e di fiducia pubblica. L’Ia può diventare l’infrastruttura cognitiva che permetterà alle istituzioni di affrontare le sfide del XXI secolo – in tutti i settori di erogazione di servizi pubblici finali nessuno escluso ma anche nei processi decisionali e produttivi – con una capacità di analisi e intervento mai avuta prima. Ma sarà necessario un management pubblico capace di accettare la sfida, di comprendere la tecnologia, di valutarne gli impatti, di governarne i rischi e di orientarne l’uso all’interesse generale della società nel suo complesso.
L’intelligenza artificiale sarà il più potente acceleratore dell’innovazione nelle istituzioni pubbliche? La risposta è sì, ma solo a condizione che le istituzioni pubbliche imparino a governarla con profonda attenzione ai valori etici, alla missione che incarnano, ad ascoltare i reali bisogni della società, alla capacità di interpretare un ruolo innovativo e predittivo
“Che impatto avranno (e stanno avendo!) su un sistema complesso, quale è il sistema delle amministrazioni pubbliche, le infrastrutture digitali evolute ovvero i sistemi di intelligenza artificiale? Ci aiuteranno a rendere le amministrazioni più efficienti? Il loro agire meno paludoso?” Con questi interrogativi si apre l’editoriale del precedente numero, di cui il presente si pone in continuità, in ragione del Call for papers comune, offrendo nuove e ulteriori cornici di ricerca e di studio, altrettanto innovative.
In proposito, il primo contributo della sezione “Special Focus”, dal titolo “La sfida dell’intelligenza artificiale nel nuovo Codice dei Contratti pubblici: tra vantaggi e rischi nell’utilizzo degli algoritmi e riserva di umanità nelle procedure automatizzate”, concentrando l’attenzione sul ciclo di vita dei contratti pubblici, muove dall’analisi (del contenuto e della portata) dell’art. 30 del d.lgs. 36 / 2023, che “rappresenta uno dei primi tasselli del mosaico della disciplina sull’intelligenza artificiale”. Dopo aver esaminato il concetto di algoritmo, messa in rilievo la differenza tra gli algoritmi tradizionali e quelli di apprendimento, e ripercorsa l’evoluzione della giurisprudenza sull’uso di questi nelle attività della Pa, individuando i vantaggi e rischi dell’automazione delle decisioni amministrative, l’Autrice (Giachetti Fantini) delinea alcune prospettive operative, anche alla luce dell’Artificial Intelligence Act e del disegno di legge n. 1146 approvato dal Consiglio dei Ministri recante delega al Governo in materia di Ia. Dunque, “l’impiego, anche in via sperimentale, dei sistemi di intelligenza artificiale, nel settore dei contratti pubblici può costituire un valido punto di osservazione dei processi di innovazione in atto nelle pubbliche amministrazioni”.
Così come chiarito nel già menzionato editoriale, RIPM nella definizione del focus tematico ha inteso riferirsi “non solo allo Stato centrale” ma all’insieme del sistema pubblico, “comprendendo le amministrazioni pubbliche rientranti in ogni livello di governo”.
Il secondo articolo dello “Special Focus”, dal titolo “Innovazione, digitalizzazione e intelligenza artificiale: l’uso delle nuove tecnologie a supporto della Pa con un focus sulla Pac”, si concentra sui controlli e sul monitoraggio della Politica Agricola Comune, che “rappresenta oltre un terzo del bilancio Ue”. Al termine di un excursus sull’innovazione tecnologica della Pa, che tiene conto delle novità legate al Codice dell’Amministrazione digitale e al Pnrr, sono presentati gli aspetti generali e le principali funzionalità dei sistemi di intelligenza artificiale, degli algoritmi e dei big data, “verso un’attività amministrativa e robotizzata” di cui sono messi in rilievo potenzialità, rischi e sfide. L’Autrice (Lombardo), sulla scorta di alcuni esempi in letteratura e casi studio, segnala l’urgenza di una nuova governance, innanzitutto “umanocentrica”, che “favorisca, in uno spirito di collaborazione istituzionale, una regolamentazione efficace e adeguata nell’ambito dell’applicazione delle tecnologie di Ia”.
Nella sezione dialoghi della Rivista, il primo articolo, “Le Infrastrutture digitali pubbliche nella Ue e la creazione di valore pubblico”, come già fatto da altri contributi, evidenzia che l’Unione europea, nel rispondere alla crisi pandemica, ha “individuato sul campo strumenti e modalità”, come le Infrastrutture digitali pubbliche (Dpi) – di cui viene suggerito un esempio, l’European Digital Identity Wallet (Eudi), che facilita l’interoperabilità tra i servizi digitali all’interno dell’Unione europea – “in grado di abilitare concretamente un nuovo modo di fare pubblica amministrazione e di generare valore pubblico (concetto approfondito, tenendo presenti gli orientamenti comunitari) anche in co-creazione con il settore privato”. Gli Autori (Zagari & Gambardella) concludono che una lettura dell’ultima consiliatura europea 2019-2024 può dimostrare che la “fruibilità di Dpi e l’implementazione dell’interoperabilità tra le amministrazioni pubbliche promettono di essere per il decisore europeo opzioni ottimali sia per migliorare l’efficienza e la trasparenza dei servizi pubblici europei sia per abilitare un ecosistema digitale transfrontaliero più prossimo al cittadino europeo”.
Il secondo articolo di questa sezione, “Research Manager and Administrator: una nuova figura di supporto alla ricerca per le università italiane”, affronta un tema già oggetto di approfondimento tematico da parte di RIPM, ovvero la ricerca, in questo caso soffermandosi sulla gestione di essa nell’ambito delle istituzioni universitarie, segnatamente attorno ad un profilo professionale, “attualmente in fase di evoluzione”, dall’ampia diversità di compiti che può assumere. In assenza di una formalizzazione nel nostro Paese, l’Autore (Bruschi) fornisce una panoramica delle diverse definizioni che si hanno a livello internazionale, al pari di un inquadramento del suo ruolo operativo così come delle funzioni che svolge all’interno degli uffici di supporto alla ricerca delle università italiane. Siffatta ricostruzione (del ruolo e delle potenzialità professionali) dei Research Manager and Administrator è corredata dall’indicazione di un possibile processo di riconoscimento e sviluppo della figura, che passa anche da un sostegno a livello politico e dalla costituzione di un’associazione professionale specifica.
Il terzo contributo, “La pianificazione strategica del personale nelle pubbliche amministrazioni”, conferma e amplia traiettorie strategiche per la Rivista, sin dal suo primo numero, avviando una nuova riflessione sugli effetti del Piao, a partire da una ricostruzione dell’evoluzione normativa in materia. L’Autrice (Cossiga) ne valuta le “potenzialità in termini di orientamento strategico dell’organizzazione e del personale al fine di creare valore pubblico”. Di quest’ultimo concetto “poliedrico” sottolinea la molteplicità di caratteristiche, illustrandone alcune; mette in rilievo che “potrebbe assumere un ruolo determinante per il futuro sviluppo della pianificazione strategica, configurandosi come una bussola per orientare le azioni amministrative”. Dalle prime esperienze di attuazione dei Piao emerge che, “salvo (…) eccezioni virtuose, la maggior parte delle amministrazioni non è riuscita a cogliere pienamente il significato di tale concetto, limitandosi ad una definizione superficiale degli obiettivi correlati e trascurando l’importanza di elaborare indicatori specifici di impatto per misurare concretamente il valore pubblico”.
Sempre nella medesima sezione, il saggio “L’innovazione sociale per una Pa di prossimità competente” prende avvio da un dato statistico, ovvero il livello (ancora basso) della percezione dell’efficienza dell’amministrazione pubblica, soprattutto quella di prossimità che è “costantemente chiamata a ridefinire la propria identità ed il proprio posizionamento sociale e a rinegoziare il suo rapporto con il cittadino”. L’Autrice (Stella) mostra come l’innovazione sociale può “offrire contenuti e metodologie utili in tal senso, anche (…) per costruire servizi pubblici in collaborazione con e non soltanto per l’utente finale”. Sono citate esperienze, già avviate, come quelle degli Uffici di prossimità in Piemonte e Toscana e delle Reti di prossimità in Toscana, o quelle delle “città italiane che hanno sviluppato regolamenti per disciplinare la collaborazione tra amministrazione e cittadini nella gestione di beni comuni urbani”, oppure nei mondi della scuola e ospedaliero. Facendo leva sulla formazione quale risposta al bisogno di innovare competenze, attitudini e approcci del personale del personale della Pa di prossimità, viene valutato un ruolo attivo del Terzo Settore, “attraverso un vero e proprio affiancamento esperienziale”.
I contributi di questo volume, indipendentemente dalla loro collocazione, confermano che “non serve solo il ridisegno delle strutture, occorre che l’intero processo di reinvenzione delle articolazioni pubbliche sia accompagnato da processi di reclutamento e formativi in linea con le esigenze poste dall’utilizzo massivo di tecnologie evolute”.
Riferimenti Bibliografici
Floridi, L. (2018). Soft Ethics and the Governance of the Digital. Philos. Technol., 31.
Margetts, H. (2022). Rethinking Ai for Good Governance. Daedalus, 151.
Oecd (2021). Recommendation on the Governance of Artifcial Intelligence.
Interrogazione parlamentare – O-000028/2022 Parlamento Europeo.
European Commission (2023). Artificial Intelligence Act – Negotiated Text.
