L’Intelligenza Artificiale (IA) sta trasformando profondamente il modo in cui le organizzazioni acquisiscono, sviluppano e gestiscono la tecnologia. Per il settore pubblico, questa trasformazione è particolarmente significativa, poiché le Amministrazioni devono bilanciare innovazione, trasparenza, conformità normativa e uso responsabile delle risorse pubbliche. Le Stazioni Appaltanti si trovano oggi sotto una pressione crescente per comprendere come l’IA influisca sui cicli di approvvigionamento, sulla selezione dei fornitori, sull’allocazione dei rischi e sulla gestione dei contratti nel lungo periodo.
Un aspetto essenziale per i responsabili degli appalti pubblici è che l’IA non è una tecnologia statica. Al contrario, i livelli di rischio, le capacità di mercato, la maturità degli algoritmi e persino i modelli di costo possono cambiare settimanalmente — o addirittura quotidianamente. Per i committenti pubblici ciò significa operare in un contesto di incertezza continua: ciò che oggi è conforme, conveniente o tecnicamente adeguato potrebbe non esserlo più nel prossimo futuro. Le decisioni di procurement devono quindi essere concepite come processi dinamici, in cui il monitoraggio continuo, la revisione periodica dei requisiti e una gestione evolutiva dei fornitori siano parte integrante della strategia.
Di seguito si riportano tre modalità con cui l’IA sta trasformando l’approvvigionamento tecnologico — e cosa questo significa nello specifico per gli acquirenti del settore pubblico.
- L’ia Come Componente Integrante Dei Servizi Tecnologici
Nell’economia digitale odierna, quasi ogni prodotto o servizio IT incorpora un certo grado di IA. Per le Pubbliche Amministrazioni ciò significa che funzionalità basate sull’IA sono sempre più integrate nei servizi ai cittadini, negli strumenti per la sanità e l’assistenza sociale, nelle applicazioni per la sicurezza pubblica e nei sistemi di cybersicurezza.
Una conseguenza rilevante di questa tendenza è l’automazione delle attività di routine. L’automazione guidata dall’IA aumenta efficienza e scalabilità, supportando priorità tipiche del settore pubblico come la riduzione degli oneri amministrativi e il miglioramento della qualità dei servizi, nonostante i vincoli di bilancio. Tuttavia, essa mette anche in discussione i modelli di pricing tradizionali. I responsabili degli appalti pubblici devono ora valutare offerte il cui valore non dipende più dalle ore di lavoro, ma da algoritmi, dataset e indicatori di performance.
Infatti, i modelli di prezzo basati sui costi spesso non sono più applicabili quando l’automazione modifica volume, complessità e natura del lavoro. Un approccio chiave è il pricing basato sul livello di autonomia, in cui il grado di autonomia dell’IA nello svolgimento delle attività — dal supporto decisionale fino alle operazioni completamente automatizzate — influisce direttamente sull’allocazione dei costi e sul valore del servizio.
Inoltre, la rapida evoluzione delle tecnologie di IA genera incertezza tecnica. Per i team di procurement, definire se un sistema abilitato dall’IA debba essere acquistato come prodotto o come servizio diventa una decisione cruciale, con impatti su modelli di budget e conformità normativa. Le organizzazioni hanno oggi bisogno di framework per definire e specificare i servizi IT in un contesto di confini tecnici in continuo mutamento. Ciò è particolarmente rilevante per gli Enti pubblici soggetti a regole stringenti in materia di gare e trasparenza.
- L’approvvigionamento Delle Capacità Di Ia
L’IA non trasforma solo ciò che le organizzazioni acquistano, ma anche il modo in cui sviluppano le proprie capacità tecnologiche interne. I governi di tutta Europa stanno investendo nella trasformazione digitale, ma ogni Amministrazione deve decidere quali competenze di IA — come la governance dei dati, il monitoraggio dei modelli o la supervisione algoritmica — sviluppare internamente e quali acquisire da partner affidabili.
Ma quali capacità di IA dovrebbero essere acquisite? Le Amministrazioni Pubbliche hanno missioni diverse: un’Autorità dei trasporti può dare priorità alla previsione della domanda, mentre un Ente sanitario può richiedere supporto diagnostico o capacità di condivisione sicura dei dati. Per garantire un futuro sostenibile e di successo, le organizzazioni devono valutare i propri modelli di business, gli asset informativi e i quadri etici per determinare quali soluzioni di IA gestire internamente e quali esternalizzare. Nel settore pubblico, tutto ciò deve inoltre essere conforme alle strategie digitali nazionali, ai requisiti di accountability pubblica e all’evoluzione della normativa europea sull’IA.
Le decisioni strategiche di sourcing devono quindi essere allineate sia alle esigenze operative immediate sia alla visione di lungo periodo della trasformazione digitale. Le partnership con fornitori di IA, startup e cloud provider possono accelerare lo sviluppo delle capacità, ma introducono anche nuove dipendenze che devono essere gestite con attenzione attraverso linee guida chiare per il procurement pubblico, attività di due diligence sui fornitori e strategie di uscita che preservino la sovranità dei dati.
Inoltre, la sfida non è solo scegliere quali capacità di IA acquisire, ma anche riconoscere che tali capacità evolvono rapidamente. Modelli che oggi sono allo stato dell’arte possono diventare obsoleti in pochi mesi, mentre nuovi operatori di mercato introducono soluzioni più efficienti o più conformi alle normative. Le Stazioni Appaltanti devono quindi adottare un approccio adattivo alla gestione dei fornitori, valutando continuamente la maturità tecnologica, la sostenibilità dei vendor e la rilevanza delle soluzioni rispetto ai bisogni pubblici in evoluzione.
- L’impatto Dell’ia Sulle Clausole Contrattuali
L’IA pone sfide legali e contrattuali più complesse rispetto ai contratti IT tradizionali. Nel settore pubblico dell’UE, i responsabili degli appalti devono garantire che tutte le disposizioni contrattuali siano conformi al diritto europeo, alle norme nazionali sugli appalti e alle regolamentazioni settoriali. Alcuni esempi includono: chi è il proprietario degli insight o dei contenuti generati dall’IA? Come viene allocata la responsabilità quando un sistema di IA influenza decisioni amministrative? In che modo le Amministrazioni Pubbliche devono monitorare equità algoritmica e trasparenza?
Inoltre, l’emergere di quadri normativi — tra cui, ma non soltanto, l’”AI Act” europeo — introduce ulteriori obblighi in materia di trasparenza, sicurezza e conformità. Tali obblighi sono ancora più stringenti per il settore pubblico, spesso coinvolto in sistemi ad alto o altissimo rischio. Tuttavia, per le Stazioni Appaltanti la sfida non è solo conoscere la legislazione UE, ma tradurla in decisioni di sourcing concrete e operative.
In un contesto guidato dall’IA, le clausole contrattuali devono evolvere per affrontare la natura dinamica dei sistemi di IA. Ad esempio:
- Uso etico dell’IA: definire principi di trasparenza, equità, spiegabilità e supervisione umana per guidare la progettazione e lo sviluppo responsabile dei sistemi di IA;
- Protezione dei dati e privacy: garantire la piena conformità al GDPR e alle altre normative rilevanti, in particolare per quanto riguarda la raccolta, l’archiviazione e il trattamento di grandi dataset utilizzati per addestramento e inferenza. Poiché i sistemi di GenAI si basano fortemente su dati ampi e spesso sensibili, occorre prestare particolare attenzione alla provenienza dei dati e ai diritti degli interessati;
- Diritti di proprietà intellettuale: chiarire la titolarità degli output generati dall’IA, dei dataset, degli algoritmi e di qualsiasi opera derivata creata tramite strumenti di IA;
- Responsabilità e indennizzi: allocare responsabilità e rischi tra le parti in caso di malfunzionamenti, bias, uso improprio o non conformità legale derivanti dall’uso dell’IA. Tali clausole sono fondamentali per tutelare sia utenti sia fornitori da danni imprevisti, chiarendo le responsabilità in materia di accuratezza dei modelli, integrità dei dati e uso lecito;
- Performance e garanzia di qualità: stabilire criteri misurabili di accuratezza, affidabilità e performance del servizio. Le clausole dovrebbero prevedere anche meccanismi di monitoraggio e audit dei modelli di IA, procedure di riaddestramento periodico e soglie concordate di degrado accettabile delle prestazioni;
- Risoluzione del contratto e strategie di uscita: definire condizioni e procedure per la dismissione, il trasferimento o la sostituzione sicura delle soluzioni di IA senza perdita di dati o interruzioni operative. Queste clausole aiutano anche a evitare il vendor lock-in, consentendo il passaggio a nuovi fornitori o a soluzioni interne con impatti minimi;
- Benchmarking delle soluzioni di IA e dei prezzi: includere disposizioni per confrontare servizi, tecnologie e prezzi dell’IA con gli standard di settore, al fine di garantire competitività, equità e trasparenza nel tempo;
- Relazioni con terze parti: disciplinare le dipendenze da fornitori esterni di dati, sviluppatori di modelli o partner infrastrutturali, assicurando adeguata due diligence e conformità normativa;
- Risoluzione delle controversie: stabilire processi chiari per la gestione dei conflitti, inclusi percorsi di escalation, mediazione o arbitrato e la legge applicabile, per garantire una risoluzione tempestiva ed equa senza compromettere la continuità operativa.
Per il settore pubblico, queste clausole garantiscono che i sistemi di IA rimangano trasparenti, leciti e allineati all’interesse pubblico, anche con l’evoluzione della tecnologia.
Poiché l’IA evolve molto rapidamente, i contratti non possono essere documenti statici. I committenti pubblici devono includere meccanismi di aggiornamento continuo, revisioni periodiche delle performance, allineamento con nuovi obblighi normativi e la possibilità di sostituire componenti tecnologiche in caso di improvvisa obsolescenza. Tale flessibilità contrattuale è essenziale per evitare di vincolare le Amministrazioni Pubbliche a soluzioni che non siano più conformi, sicure o efficienti rispetto allo stato del mercato.
Integrare La Genai Nei Contratti Del Settore Pubblico: Oltre La Conformita’ Normativa
Integrare l’IA generativa richiede più della semplice conformità all’AI Act europeo. Per gli Enti pubblici, la sfida è introdurre la GenAI in modo da tutelare la fiducia istituzionale, prevenire bias nelle decisioni amministrative e garantire una gestione responsabile dei dati tra Amministrazioni e giurisdizioni. Questo quadro più ampio si allinea con la Strategia europea per i dati del 2020, il Data Governance Act del 2020 e il Data Act del 2022, nonché con gli Spazi europei comuni dei dati. I responsabili delle stazioni appaltanti devono quindi integrare la GenAI in un ecosistema di dati affidabile che supporti interoperabilità, diritti dei cittadini e condivisione sicura dei dati tra governi.
Come Dovrebbero Le Organizzazioni Utilizzare L’ia Nel Technology Sourcing?
Le Amministrazioni Pubbliche dovrebbero considerare i seguenti quattro passaggi strategici e operativi nell’integrare l’IA nei propri servizi IT:
- Integrare l’IA: comprendere in che misura l’IA è incorporata nella soluzione acquistata per i servizi ai cittadini o per le operazioni interne. Valutare i guadagni di efficienza e il modo in cui questi possano influenzare il pricing futuro e il valore per i contribuenti. Assicurarsi che i benefici di produttività siano equamente condivisi tra fornitori e Amministrazioni Pubbliche;
- Acquisire capacità di IA: a seguito di una valutazione approfondita della maturità dell’IA, definire chiaramente quali capacità sono necessarie. Chiarire cosa può essere sviluppato internamente (ad esempio la governance dei dati) e cosa dovrebbe essere acquisito all’esterno (ad esempio formazione specialistica);
- Scrivere nuovi contratti per l’IA: garantire che i contratti riflettano le migliori pratiche più aggiornate in materia di IA, andando oltre la semplice conformità all’AI Act. Includere clausole che tutelino uso etico, privacy dei dati, proprietà intellettuale, allocazione delle responsabilità e monitoraggio delle performance. Gli Enti pubblici dovrebbero inoltre richiedere auditabilità e log algoritmici per garantire la supervisione delle decisioni automatizzate.
- Garantire conformità e accountability: allineare procurement e implementazione alla classificazione del rischio prevista dall’AI Act UE e alle normative nazionali, assicurando tracciabilità e valutazioni periodiche.
Orientarsi nel panorama dell’IA in rapida evoluzione nel technology sourcing è particolarmente complesso per le Amministrazioni Pubbliche, che devono prendere decisioni innovative ma conformi, efficienti nei costi ma sicure.
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