Come l’IA sta — e non sta — cambiando la pubblica amministrazione nell’UE

L’intelligenza artificiale (IA) sta plasmando sempre più il modo in cui le pubbliche amministrazioni operano in tutta Europa: dall’ottimizzazione dei processi amministrativi al miglioramento delle politiche basate su evidenze, l’IA promette maggiore efficienza e servizi migliori per i cittadini. Tuttavia, la sua adozione non è né semplice né universale.

L’adozione dell’IA nella pubblica amministrazione è influenzata dai quadri normativi, dalle sfide tecniche ed etiche e da ciò che l’IA può realisticamente realizzare. Comprendere queste dimensioni è fondamentale per valutare sia il potenziale trasformativo sia i limiti dell’IA nel governo.

Orientarsi nel quadro normativo europeo sull’IA

Nell’ultimo decennio, l’Unione europea (UE) ha progressivamente costruito uno dei quadri di governance dell’IA più strutturati al mondo. Dalle prime comunicazioni strategiche del 2018 fino all’AI Act adottato nel 2023, l’UE è passata dalla promozione dell’adozione dell’IA alla definizione di norme vincolanti per il suo utilizzo sicuro e responsabile.

Per le pubbliche amministrazioni europee, ciò significa oggi operare in un contesto giuridico armonizzato che classifica chiaramente i sistemi di IA in base al livello di rischio e impone obblighi specifici — in particolare per le applicazioni ad alto rischio. La questione normativa non è più se l’IA debba essere regolamentata, ma come le amministrazioni possano implementarla in modo responsabile all’interno di questo quadro.

L’AI Act classifica le applicazioni di IA secondo quattro livelli di rischio:

1. Rischio minimo o nullo: tecnologie che possono essere utilizzate liberamente
2. Rischio limitato: tecnologie che devono rispettare requisiti di trasparenza, garantendo che gli utenti sappiano quando stanno interagendo con un sistema di IA
3. Alto rischio: tecnologie che incidono su settori critici come sanità, infrastrutture o forze dell’ordine e che devono conformarsi a standard più rigorosi di sicurezza e monitoraggio
4. Rischio inaccettabile: tecnologie vietate, come i sistemi di IA che manipolano gruppi vulnerabili o consentono sistemi di social scoring.

Oltre alla regolamentazione, l’UE investe anche nelle condizioni pratiche che favoriscono l’adozione dell’IA. Attraverso il suo più ampio Piano d’Azione sull’IA, la Commissione non si limita a stabilire regole, ma mobilita anche finanziamenti, infrastrutture ed ecosistemi collaborativi per sostenere l’implementazione.

Per le pubbliche amministrazioni, ciò significa accesso a programmi di finanziamento europei, infrastrutture digitali pronte per l’IA, iniziative di sviluppo delle competenze e reti pubblico-private progettate per accelerare l’adozione e ridurre i rischi di implementazione. Piuttosto che affrontare da sole la trasformazione legata all’IA, le amministrazioni possono sfruttare piattaforme a livello UE, centri di competenza e alleanze settoriali per condividere buone pratiche, accedere a competenze tecniche e co-sviluppare soluzioni.

Il sostegno finanziario dell’UE è stato significativo. Attraverso il Dispositivo per la Ripresa e la Resilienza, che ha finanziato i piani nazionali di ripresa, gli Stati membri hanno ricevuto ulteriori 134 milioni di euro per sostenere lo sviluppo digitale. Inoltre, tramite programmi come Horizon Europe e Digital Europe, l’UE prevede di investire circa 1 miliardo di euro all’anno nell’IA, fornendo un forte impulso alla ricerca, all’innovazione e alla trasformazione digitale in tutto il continente.

Sebbene l’UE fornisca un quadro normativo e strategico generale per l’IA, gli approcci dei singoli Stati membri variano in base alle priorità strategiche e ai budget disponibili.

Tuttavia, le strategie nazionali sull’IA mostrano tendenze comuni: la maggior parte dei Paesi investe in formazione specialistica per sviluppare le competenze digitali della propria forza lavoro e in Centri Nazionali di Competenza per promuovere ricerca, innovazione e partenariati pubblico-privati nel campo dell’IA. Nonostante questi sforzi, le differenze in termini di infrastrutture, competenze e risorse continuano a rallentare un’adozione uniforme dell’IA.

Oltre la regolamentazione: gestire i rischi dell’IA nella pubblica amministrazione

Sebbene le normative europee e nazionali forniscano un quadro giuridico ed etico per l’azione delle amministrazioni pubbliche, non sono sufficienti ad affrontare tutte le sfide poste dall’IA. Tra queste:

• Fattori politici: l’adozione dell’IA può rallentare quando le priorità divergono o quando l’impegno della leadership è incoerente, lasciando iniziative promettenti incomplete o scarsamente sostenute. I dibattiti politici sull’etica dell’IA o sull’accettazione pubblica possono ulteriormente ritardarne l’implementazione.
• Fattori organizzativi: la resistenza al cambiamento all’interno delle istituzioni pubbliche, ruoli poco chiari e strutture decisionali frammentate possono compromettere anche i progetti più promettenti. Il personale può temere che l’IA riduca le proprie responsabilità, aumentando le resistenze interne.
• Fattori legati alla domanda: i funzionari pubblici possono non avere sufficiente consapevolezza o comprensione delle capacità dell’IA, generando scetticismo o scarsa adozione. Senza una chiara conoscenza dei benefici, dei rischi e delle possibili applicazioni dell’IA, è meno probabile che sostengano o promuovano progetti in questo ambito.
• Fattori tecnici: la carenza di competenze in IA, standard tecnici limitati e difficoltà di integrazione dei nuovi sistemi con infrastrutture IT legacy possono ostacolare significativamente i progressi. I sistemi potrebbero non comunicare efficacemente, causando inefficienze, errori o analisi incomplete. Le amministrazioni più piccole possono avere difficoltà ad attrarre i talenti necessari per progetti complessi.
• Fattori infrastrutturali: piattaforme digitali obsolete, capacità inadeguate di gestione dei dati e sistemi IT frammentati complicano ulteriormente l’implementazione. Dati affidabili, di alta qualità e interoperabili costituiscono la base di un’IA efficace; le carenze infrastrutturali possono impedirle di fornire risultati accurati e azionabili.
• Fattori legati all’offerta: soluzioni di IA adattate alle esigenze specifiche del settore pubblico sono spesso scarse, costose o richiedono un’ampia personalizzazione. I fornitori possono dare priorità ai clienti commerciali rispetto alle esigenze governative, lasciando le amministrazioni dipendenti da opzioni limitate o subottimali.
• Fattori finanziari: gli elevati costi di sviluppo, implementazione e manutenzione dei sistemi di IA possono mettere in difficoltà le amministrazioni più piccole, soprattutto quelle con budget limitati o priorità concorrenti. I finanziamenti a lungo termine per formazione, infrastrutture e aggiornamenti di sistema sono spesso incerti, creando ulteriori rischi.
• Fattori legali: incertezza normativa, requisiti di conformità complessi e processi legislativi lenti possono ritardare i progetti di IA. Le amministrazioni potrebbero non essere sicure di come soddisfare i requisiti, rallentando appalti e implementazione. La natura in evoluzione della regolamentazione dell’IA rende inoltre difficile la pianificazione a lungo termine.
• Fattori etici: le preoccupazioni relative a equità, trasparenza e responsabilità possono rendere i decisori riluttanti ad adottare l’IA. Il timore di algoritmi distorti, uso improprio dei dati o reazioni negative dell’opinione pubblica può impedire alle organizzazioni di sperimentare soluzioni innovative, anche quando potrebbero migliorare efficienza e qualità dei servizi.

Accanto a queste barriere, l’IA introduce una serie di rischi reali — dalla sorveglianza invasiva e dall’erosione della privacy fino alla perdita di posti di lavoro, alla disinformazione, alla discriminazione e a politiche pubbliche distorte. La posta in gioco è alta e gli errori possono minare la fiducia pubblica e la legittimità dell’azione governativa.

Come possono le pubbliche amministrazioni sbloccare il potenziale dell’IA mantenendo questi rischi sotto controllo?

La risposta risiede in un approccio multilivello e integrato che combini tutele giuridiche, tecniche ed etiche in una strategia coerente:

• Leggi e regolamenti solidi: le pubbliche amministrazioni dovrebbero garantire la conformità alle normative esistenti (come l’AI Act), costruire meccanismi interni di supervisione, investire in una progettazione sicura dei sistemi e integrare processi di revisione etica nelle fasi di appalto e implementazione.
• La sicurezza come fondamento: i sistemi di IA devono essere rigorosamente testati, costantemente monitorati e progettati con salvaguardie per prevenire errori, conseguenze indesiderate e usi impropri.
• Linee guida etiche: principi per uno sviluppo responsabile dell’IA forniscono orientamento morale e operativo. Sebbene l’adozione di quadri etici rimanga complessa a causa di incentivi limitati, essi sono essenziali per promuovere fiducia e accettazione sociale.

Combinando questi approcci con misure proattive per superare ostacoli politici, organizzativi, tecnici e finanziari, le pubbliche amministrazioni possono trasformare l’IA da esperimento rischioso a strumento potente e affidabile.

Cosa può — e cosa non può — fare l’IA nella pubblica amministrazione

Ciò conduce a una domanda cruciale: dove l’IA apporta realmente valore nella pubblica amministrazione — e dove dovrebbero rimanere gli esseri umani al comando?

Anzitutto, nonostante le sue crescenti capacità, l’IA presenta limiti chiari e rilevanti, soprattutto nei contesti che richiedono giudizio umano, fiducia e interazioni sociali. L’IA non possiede competenze umane e relazionali: non può costruire relazioni significative, negoziare, persuadere, provare empatia o comprendere le emozioni. Nella pubblica amministrazione, dove le interazioni con i cittadini spesso coinvolgono decisioni delicate o che riguardano persone vulnerabili, queste qualità sono insostituibili.

L’IA manca inoltre di ragionamento contestuale. Gli esseri umani possono valutare simultaneamente molteplici dimensioni: priorità politiche, impatto sociale, cultura istituzionale, considerazioni etiche e conseguenze a lungo termine. L’IA, al contrario, può agire solo sulla base dei dati e dei parametri che le vengono forniti. Senza input accuratamente progettati, non può realmente “comprendere” situazioni complesse del mondo reale.

Infine, l’IA non può replicare fiducia e reputazione. Per molti cittadini e organizzazioni, l’affidabilità di un’istituzione pubblica consolidata supera ancora di gran lunga quella di un algoritmo. Legittimità, responsabilità e credibilità restano risorse profondamente umane.

Per queste ragioni, l’IA non dovrebbe essere vista come un sostituto dei funzionari pubblici, ma come uno strumento per potenziarne le capacità. L’expertise umana rimane centrale: l’IA funziona al meglio quando supporta, anziché sostituire, il giudizio professionale.

Tuttavia, se utilizzata correttamente, l’IA può generare un valore significativo nella pubblica amministrazione, soprattutto nelle attività ad alta intensità di dati, ripetitive o sensibili al fattore tempo, ad esempio:

• Recupero di informazioni: ricerca e organizzazione di grandi volumi di dati o documenti
• Analisi dei dati: individuazione di modelli, tendenze e anomalie difficili da rilevare per l’uomo
• Redazione di documenti: supporto nella preparazione di relazioni, policy brief o testi amministrativi
• Conformità normativa: verifica che procedure, decisioni o documenti rispettino i requisiti legali
• Generazione di idee: proposta di opzioni alternative di policy, progettazione di servizi o miglioramenti dei processi
• Simulazione di scenari: modellazione dell’impatto delle scelte politiche prima della loro attuazione
• Analisi costi-benefici: supporto a decisioni basate su evidenze mediante il confronto tra alternative
• Traduzione linguistica: facilitazione della comunicazione in amministrazioni o tra cittadini multilingue
• Assistenza 24/7: chatbot e assistenti virtuali per fornire supporto continuo a cittadini e personale
• Analisi dell’impatto etico e sociale: valutazione dei potenziali rischi, bias ed effetti sociali di politiche o tecnologie

In questi ambiti, l’IA agisce come moltiplicatore di forza: aumenta velocità, coerenza e capacità analitica, consentendo ai funzionari pubblici di concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto, come il processo decisionale, il coinvolgimento degli stakeholder e la pianificazione strategica.

Quando l’IA viene impiegata nei settori in cui eccelle e gli esseri umani restano responsabili di giudizio, responsabilità e relazioni, le pubbliche amministrazioni possono ottenere il meglio di entrambi i mondi: efficienza tecnologica e governance centrata sull’uomo.

In questo senso, l’IA non rappresenta il futuro sostituto dei funzionari pubblici — è la nuova generazione di strumenti che consente loro di governare meglio, più rapidamente e in modo più equo.

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