Lo stato dell’arte dei casi d’uso di AI nella Pubblica Amministrazione: un’analisi tra progetti, competenze e nuove strategie per la governance
Una governance dell’AI nella Pubblica Amministrazione italiana è possibile? La risposta sembra essere affermativa, nonostante il cammino da intraprendere per un utilizzo che crei valore pubblico e porti ad una maggiore efficienza dei processi sia ancora in corso. Un segnale positivo e incoraggiante, tuttavia, arriva non solo dagli studi di settore, ma anche dai casi concreti, i c.d casi d’uso, che sono già stati implementati in alcune PA italiane.
Nel corso del convegno organizzato dal think tank Concreta-Mente e Dipartimento DIAG Sapienza del 9 dicembre 2025, svoltosi presso l’aula magna del Dipartimento, si è cercato di delineare il quadro sullo stato di attuazione dei progetti di AI nella PA. L’obiettivo? Far emergere quella che è la strategia di demand management da applicare per la raccolta dei requisiti, studiare i modelli di AI che sono stati utilizzati ed analizzarne la sostenibilità in termini di costo del ciclo di vita, anche considerando un orizzonte temporale di medio-lungo periodo post PNRR, ha commentato il Presidente del think tank Leonardo Bertini, ideatore del convegno.
Lo scenario attuale
L’analisi del contesto di riferimento a livello macro, considerando l’Italia, è partita dall’importante lavoro svolto dall’ Osservatorio “Agenda Digitale” del Politecnico di Milano, diretto dal Prof. Michele Benedetti, che ha realizzato una vera e propria mappatura dei progetti di AI nella Pubblica Amministrazione. Lo sviluppo di progetti di AI in questo ambito rientra, invero, in un più ampio processo di crescita del mercato italiano dell’AI, che dal 2018 al 2024 ha fatto registrare il dato emblematico del +471%. Dallo studio emerge un ottimo placement dell’Italia nello scacchiere internazionale: su un totale di 1.490 progetti censiti in ambito pubblico l’ Europa primeggia a livello continentale con 967 progetti, di cui ben 157 italiani.Quello che risalta, poi, è un miglioramento progressivo post Covid del nostro paese in termini di numero e maturità dei progetti, anche se con notevoli discrepanze a seconda del soggetto pubblico preposto alla realizzazione. Su quest’ultimo punto, si nota con chiarezza una netta distinzione, anche in termini assoluti, sul numero totale di progetti a guida pubblica, tra amministrazioni centrali e locali, con una prevalenza delle prime sulle seconde.
Venendo alle caratteristiche di tali soluzioni di AI, si osserva che la maggior parte dei progetti lavora su dati dinamici aggiornati in tempo reale – è questo il caso di ANAS, che con il programma Road Digital Check ha sviluppato un sistema di automazione delle operazioni di censimento dell’asset stradale e di supporto a manutenzione e gestione efficiente dello stesso – e viene utilizzata per esplorare i dati e supportare i processi decisionali. Tra le soluzioni di AI in grado di pervenire a decisioni evidence-based c’è quella del progetto ROMOLO della Corte dei Conti, che contribuisce a identificare precocemente i segnali di difficoltà finanziaria nei comuni per favorire interventi tempestivi, volti a garantire stabilità economica e continuità dei servizi.
Un interessante dato riguarda poi la tipologia di processo che viene supportato con i progetti in questione, con una decisa prevalenza di strumenti di AI nella fornitura di servizi e che prevedono il coinvolgimento dei cittadini. Come ha sottolineato il direttore dell’Osservatorio, Prof. Michele Benedetti, nel complesso, dallo studio dei progetti è emerso un ruolo di essi per recuperare efficienza in taluni processi.“Abbiamo inoltre registrato che i campi di sperimentazione concreta di tali strumenti di AI coinvolgono alcuni settori del pubblico in modo particolare: oltre ai servizi pubblici generali, gli affari economici, la sicurezza e la sanità sono i più importanti”.
Dai bisogni ai casi d’uso concreti
Nel contesto di una pubblica amministrazione che da produttrice di atti ha assunto sempre più il ruolo di erogatrice di servizi occorre anche pensare ai requisiti di cui queste soluzioni devono godere. E’ di questo avviso il Prof. Massimo Mecella del DIAG della Sapienza che, partendo dall’assunzione che la PA non produce direttamente ma esternalizza tramite il ricorso a procedure di procurement, ritiene fondamentale che le amministrazioni effettuino un’analisi delle loro necessità in ottica «capitolato di gara», prevedendo dei casi d’uso con un chiaro impatto (economico, di aumento dell’utilizzo del servizio etc); e per fare ciò, aggiunge, “sarà necessario redigere un vero e proprio piano dei fabbisogni relativo ai progetti AI”.
A dare corpo a questa necessità di pianificazione e impatto concreto è intervenuta l’Ing. Laura D’Aprile, Capo Dipartimento Sviluppo Sostenibile del MASE (Ministero dell’Ambiente e della Sicurezza Energetica), illustrando il Sistema Integrato di Monitoraggio avanzato (SIM). Un progetto ambizioso, finanziato dal PNRR, che mira a coprire il territorio nazionale per prevenire rischi legati al cambiamento climatico, dal dissesto idrogeologico agli incendi boschivi.
“Il SIM è uno strumento innovativo perché è basato su una governance multilivello con una autorità centrale responsabile”, ha spiegato la D’Aprile, sottolineando come la tecnologia non sia un fine, ma un mezzo per la sicurezza ambientale. Un aspetto cruciale evidenziato dal MASE è l’approccio collaborativo: “Cittadini, amministrazioni, comunità sono direttamente coinvolti fin dalla elaborazione del progetto per strutturare l’architettura e garantire che i dati siano robusti”. La D’Aprile ha infine ribadito che la collaborazione tra pubblico e privato è essenziale in settori ad alto contenuto tecnologico, per mantenere le competenze della PA al passo con la velocità dello sviluppo scientifico.
Il fattore umano e la fiducia
Tuttavia, anche la migliore architettura tecnologica rischia di fallire senza le persone giuste a governarla. È su questo punto che ha insistito Elio Gullo, Direttore dell’ufficio per la semplificazione e la digitalizzazione del Dipartimento della Funzione Pubblica. “Si parla molto di AI, ma qual è la domanda di personale?”, si chiede Gullo, evidenziando come per sviluppare progetti nella PA serva, prima di tutto, capitale umano qualificato. Si è infatti mostrato come la percentuale di bandi di concorso finalizzati all’assunzione di profili con competenze in ambito di AI nella PA sia ancora esigua, sebbene in crescita (con una previsione dello 0,17% sui bandi totali pubblicati su inPA nel 2025). Ma non è solo una questione di numeri o di “data scientist”: è una questione di metodo e di fiducia; “costruire la fiducia parte dal basso”, ha affermato Gullo. La trasparenza algoritmica non può essere un concetto astratto o meramente tecnico, ma deve garantire accountability: se un sistema di AI non può essere spiegato in modo chiaro, l’utilizzatore deve essere responsabile delle conseguenze. La sfida per la PA è quindi doppia: assumere le competenze tramite i nuovi bandi e creare un ecosistema di fiducia dove il funzionario pubblico non tema l’errore algoritmico, ma impari a supervisionarlo.
Processi, partecipazione e politica industriale
Sulla stessa linea d’onda si è inserito Paolo Guidelli, Direttore centrale Direzione Centrale Organizzazione digitale di INAIL, che ha spostato l’attenzione sulle modalità operative. Per l’Istituto, l’adozione dell’intelligenza artificiale non può essere calata dall’alto. Guidelli ha messo in evidenza la necessità di due attività fondamentali: l’utilizzo di modelli partecipativi per l’AI, che coinvolgano gli stakeholder interni ed esterni nella fase di design, e la capacità critica di scegliere la giusta tecnologia. Non sempre infatti l’AI generativa è la risposta corretta; in questo contesto, dunque, la maturità digitale di un ente si misura proprio nella capacità di discernere quale strumento risolve effettivamente un problema.
E quando la scelta tecnologica è corretta e applicata ai processi giusti, i risultati arrivano e sono misurabili in termini di efficienza. A portare una prova tangibile di questo è stato Massimiliano D’Angelo, Direttore Centrale Direzione Centrale Tecnologia, Informatica e Innovazione di INPS. Per l’Istituto, il grande impatto dell’AI si sta verificando proprio nella reingegnerizzazione dei processi, con un consistente risparmio in attività time consuming precedentemente svolte dall’uomo. D’Angelo ha citato un esempio lampante, quello delle comunicazioni elettroniche: “grazie all’AI, l’INPS risponde oggi in modo automatizzato a 4,8 milioni di PEC su un totale di oltre 6 milioni ricevute in un anno”. Un volume notevole, gestito con un margine di accuratezza pari al 90%, che libera risorse umane per attività a maggior valore aggiunto e riduce drasticamente i tempi di attesa per il cittadino.
A chiudere il cerchio, offrendo una visione in chiave prospettica, è stato Luca Nicoletti, Capo Servizio Programmi Industriali Tecnologici e di Ricerca dell’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale (ACN). Se i singoli casi d’uso dimostrano che l’efficienza è a portata di mano, la sfida vera è sistemica ha affermato Nicoletti, convinto che una politica industriale italiana per l’AI sia possibile: “l’ambizione deve essere alta, ossia avere una tecnologia italiana ed europea in grado di aumentare la nostra autonomia strategica e non dipendere da stati extra europei, dando origine ad una politica industriale italiana per l’AI”, ha concluso. Una visione quest’ultima, che trasformerebbe la Pubblica Amministrazione da semplice utilizzatore a motore di innovazione e sovranità digitale per il Paese.
La presenza di questi casi applicativi nella PA conferma dunque l’attualità del pensare ad una governance per l’intelligenza artificiale nelle istituzioni italiane. Per ottenere un risultato solido anche in termini di accountability, però, “sarà necessario attuare il processo prestando attenzione a mantenere alto il valore della reputazione e della fiducia dei cittadini verso le istituzioni anche in questa delicata fase di innovazione”, ha aggiunto il Segretario Generale dell’Associazione italiana di Comunicazione Pubblica, Marco Magheri.Al termine del convegno si è svolta la premiazione delle due migliori tesi relative all’applicazione dell’AI nella PA (sono stati premiati il Dott. Antonio Granito e la Dott.ssa Roberta Muscarella) nell’ambito del progetto Top Graduate di Forbes Italia, patrocinato dalla CRUI. “Il progetto dimostra che anche i giovani talenti delle università possono dare un contributo al cambiamento e all’innovazione sia per le imprese che per le istituzioni e noi, con Top Graduate, abbiamo voluto valorizzarli, ha concluso Giorgio Claudio Midulla, Responsabile Next-Leaders di Forbes Italia.