L’adozione dell’intelligenza artificiale nella pubblica amministrazione richiede un cambio di paradigma organizzativo e culturale
L’intelligenza artificiale promette di rivoluzionare la pubblica amministrazione, offrendo servizi più efficienti, personalizzati e capaci di supportare le decisioni in modo intelligente. Ma attenzione: se nella teoria tutto sembra dorato, nella pratica — soprattutto a livello locale — l’adozione dell’Ia incontra ostacoli tecnologici, normativi e, soprattutto, culturali.
Algoritmo scatola nera - Una delle prime questioni da affrontare è la trasparenza. Gli algoritmi — specie quelli di IA generativa come ChatGPT — prendono decisioni in modo spesso opaco. In una Pa, dove ogni atto deve essere motivato, è fondamentale che i sistemi siano spiegabili e che si sappia sempre chi è responsabile di un eventuale errore: il funzionario, il fornitore o l’algoritmo?
Dati (e Ia) spazzatura - L’IA si nutre di dati. Ma nelle amministrazioni locali questi dati sono spesso incompleti, non interoperabili e carenti di governance. Il rischio è quello ben noto del «garbage in, garbage out»: se i dati sono distorti, lo saranno le decisioni.
Resistenze umane - C’è poi un problema noto ma mai risolto: la carenza di competenze digitali. L’IA, lungi dall’essere una bacchetta magica, richiede capacità critiche per interpretare i risultati — spesso soggetti a «allucinazioni» informative — e per distinguere tra innovazione utile e semplice moda. La paura che questi strumenti possano sostituire le mansioni più ripetitive o addirittura diventare strumenti di controllo, alimenta una naturale resistenza culturale.
I pregiudizi algoritmici - Le regole ci sono e si fanno più severe: il nuovo Ai Act impone valutazioni d’impatto, registrazione dei sistemi e maggiori garanzie. Ma bisogna anche fare i conti con i bias: i pregiudizi nascosti nei dati possono trasformarsi in decisioni discriminatorie, minando l’equità.
Soldi, fornitori e trappole - L’adozione dell’Ia comportainvestimenti importanti, sia in infrastrutture sia in formazione. Le Pa locali rischiano di finire nelle mani di pochi grandi fornitori (il cosiddetto vendor lock-in), perdendo il controllo su aggiornamenti e adattamenti futuri. In più, il MePa e le convenzioni Consip, strumenti nati per semplificare gli acquisti pubblici, spesso non sono flessibili abbastanza per tenere il passo dell’innovazione. Il risultato? Tempi lunghi, cataloghi non aggiornati e scelte sbagliate.
Nella foto: Domenico Laforenza, Ricercatore emerito CNR e co-presidente AI4PA)
Governance intelligente e trasformazione sistemica - Alcune proposte possono aiutare a uscire da questo impasse:
1) creare vetrine tematiche IA nel MePa con soluzioni certificate;
2) rafforzare centrali di committenza pubbliche specializzate;
3) rendere più agili le norme per i progetti pilota innovativi.
Come già accaduto con la digitalizzazione, anche l’adozione dell’IA richiede un cambio di paradigma organizzativo e culturale. Serve un approccio partecipativo, in cui le soluzioni siano co-progettate con gli utenti finali, adattate nel tempo e orientate alla costruzione di fiducia tra istituzioni e cittadini. Perché, alla fine, l’IA non sostituisce la relazione umana: la amplifica — se usata con intelligenza.
di Domenico Laforenza (Il Sole 24 Ore)
