La ricercatrice Fancello spiega perché i dipendenti pubblici vanno formati subito sull’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando la pubblica amministrazione: tra sfide normative, sicurezza, nuove competenze e casi di successo, la formazione dei dipendenti è oggi prioritaria per una PA moderna e responsabile.

Nelle amministrazioni pubbliche italiane, ladozione dellintelligenza artificiale non pi una prospettiva lontana, ma una realt consolidata. Antonella Fancello, docente e ricercatrice di rilievo internazionale, tra le “Unstoppable Women”, evidenzia come la presenza dellAI sia ormai diffusa ma largamente sottovalutata nelle sue implicazioni organizzative e sociali. Le soluzioni basate su algoritmi sono impiegate per migliorare i servizi, automatizzare processi e ottimizzare la relazione con i cittadini. Tuttavia, la mancanza di unalfabetizzazione diffusa rischia di rallentare i benefici attesi e generare criticit, soprattutto sotto il profilo della consapevolezza nelluso di strumenti AI e della loro gestione responsabile. Lurgenza di una formazione strutturata non riguarda solo i tecnici, ma ogni profilo lavorativo della PA, poich lAI impatta decisioni, processi e relazioni quotidiane. Lobiettivo fornire competenze trasversali e consapevolezza critica per uno sviluppo davvero responsabile, etico e opportuno delle soluzioni intelligenti nellamministrazione pubblica.

Il contesto normativo e strategico dell’Intelligenza Artificiale nella PA italiana

LItalia si posta allavanguardia nella regolamentazione dellintelligenza artificiale nel settore pubblico, soprattutto con la Legge n. 132 del 2025. Questa normativa introduce un quadro organico per un uso dellAI centrato sulla persona e improntato a trasparenza, sicurezza, accessibilit e tutela dei diritti. La legge rispecchia non solo le esigenze di innovazione, ma anche quelle di responsabilit, identificando nuovi principi e ruoli specifici per la governance. LAgenzia per lItalia Digitale (AgID) e lAgenzia per la Cybersicurezza Nazionale sono individuate come autorit chiave, con funzioni di promozione, controllo e vigilanza.

Il panorama regolamentare si evoluto in parallelo con la Strategia nazionale per lintelligenza artificiale, adottata nel 2024 e aggiornata periodicamente, che fissa priorit di medio-lungo termine puntando su innovazione, efficienza e sicurezza. Queste politiche sono sostenute da programmi di investimento dedicati, inclusa la costituzione di fondi pubblici-privati per sostenere tecnologie allavanguardia, la ricerca e le start-up innovative. Il sistema giuridico italiano tiene conto degli orientamenti europei, in particolare dellAI Act, regolamento di riferimento per garantire sicurezza, trasparenza e affidabilit dei sistemi AI nei contesti pubblici. Tutte queste azioni convergono verso la creazione di un ecosistema pubblico dellintelligenza artificiale che possa favorire lo sviluppo di soluzioni interoperabili, personalizzate e scalabili, nel rispetto dei diritti e della fiducia dei cittadini.

AI Act, GDPR e legislazione nazionale: le nuove sfide e opportunit per le amministrazioni pubbliche

Lincrocio tra regolamenti europei come lAI Act, il GDPR e la normativa italiana introduce nuove sfide e possibilit per chi lavora nella PA. LAI Act classifica i sistemi AI secondo diversi livelli di rischio, imponendo requisiti stringenti di trasparenza, responsabilit e tracciabilit per categorie di applicazioni che incidono direttamente sulla vita dei cittadini.

• Trasparenza: lutente deve essere sempre informato quando interagisce con un sistema AI, specialmente se questo genera testi, immagini, audio o video.
• Protezione dei dati: il GDPR impone che ogni trattamento sia lecito, corretto e trasparente, richiedendo specifiche misure per la protezione dei dati personali elaborati da sistemi AI.
• Responsabilit umana: la legge nazionale ribadisce che la supervisione sugli strumenti automatizzati resta nelle mani delle persone: lAI non pu sostituirsi al decisore pubblico.

Tra le opportunit pi rilevanti spicca laumento dellefficienza amministrativa, unito alla garanzia di diritti e tutele per cittadini e imprese. Lintroduzione di processi di audit e controllo periodico consente alle amministrazioni di identificare tempestivamente eventuali rischi, errori o discriminazioni, rafforzando la sostenibilit e la fiducia. Occorre, tuttavia, dotarsi di strumenti per lanalisi del rischio e la gestione della qualit dei dati, delineando cos un quadro di regole affidabile e dinamico che favorisca sia linnovazione sia la sicurezza giuridica.

Applicazioni concrete dell’Intelligenza Artificiale nella Pubblica Amministrazione

Lintelligenza artificiale si traduce in numerose applicazioni operative gi presenti nei processi amministrativi italiani. I principali ambiti includono:

• Assistenti virtuali e chatbot: disponibili su portali istituzionali, sono utilizzati per fornire risposte rapide a richieste frequenti, supportare le pratiche online e agevolare la fruizione di servizi anche fuori dagli orari degli sportelli.
• Analisi automatica dei documenti: sistemi avanzati di NLP e machine learning consentono la classificazione, ricerca e valorizzazione intelligente di atti e pratiche amministrative.
• Dashboard analitiche: le piattaforme AI generano cruscotti per monitorare flussi di domande, aree critiche o esigenze emergenti della cittadinanza, facilitando la pianificazione strategica e la gestione delle risorse.
• Supporto alle decisioni: strumenti di analisi predittiva sono impiegati per la simulazione di scenari, la valutazione delle performance organizzative e lindividuazione di trend sul territorio.
• Automazione dei flussi procedurali: agenti intelligenti collaborano con i diversi uffici per velocizzare iter complessi e ridurre i tempi di gestione delle pratiche.

A livello locale, questi strumenti stanno aiutando anche i piccoli comuni a migliorare il rapporto con i cittadini, rendendo le informazioni pi accessibili e migliorando la trasparenza delle procedure amministrative. Lobiettivo globale non solo ridurre i tempi, ma anche garantirne la qualit, la personalizzazione e la sicurezza in ogni fase del servizio pubblico.

Ruolo e responsabilit umana: perch la formazione dei dipendenti pubblici indispensabile

Nellimpiego delle nuove tecnologie la persona resta sempre al centro della scelta e del controllo. Le normative italiane, in particolare la legge 132/2025, stabiliscono che nessuna decisione che incida sui diritti dei cittadini possa essere demandata esclusivamente a una macchina. LIA strumento di supporto, mai sostituto del giudizio umano.

Il compito di spiegare, motivare e assumere piena responsabilit delle conclusioni adottate resta in capo ai funzionari. Ne deriva lassoluta necessit di percorsi di formazione specifici che permettano di acquisire:

• Consapevolezza sulle potenzialit e i limiti dei sistemi AI
• Capacit di rilevare ed esaminare anomalie e rischi nella pratica quotidiana
• Competenze per la documentazione e la trasparenza delle decisioni supportate da AI

Soltanto una preparazione aggiornata, trasversale e continua pu garantire che il ricorso allAI sia effettivamente sinonimo di qualit, affidabilit e sicurezza amministrativa.

Dallalfabetizzazione digitale allAI Literacy: il bisogno di competenze trasversali

Lalfabetizzazione digitale da tempo basilare nella PA, ma lAI Literacy rappresenta un nuovo salto di qualit. Intesa come capacit di interpretare, utilizzare e governare consapevolmente soluzioni intelligenti, questa competenza stata riconosciuta, a partire dal 2025, come essenziale dai programmi formativi istituzionali. La direttiva del Ministero per la Pubblica Amministrazione ha inserito lAI tra le skill digitali di base, rendendone obbligatorio laggiornamento continuo.

Il percorso verso un utilizzo maturo dellintelligenza artificiale richiede:

• lintroduzione sistematica di moduli di formazione personalizzabili, costruiti a partire dalla rilevazione dei gap di conoscenza
• lintegrazione di buone pratiche, videolezioni, laboratori ed esempi concreti in base ai livelli di padronanza individuale
• lorientamento alla comprensione delle implicazioni etiche, sociali e giuridiche della tecnologia

Ai diversi livelli di competenza corrisponde una progressione: si parte dalle nozioni base sullintelligenza artificiale per arrivare, nei livelli pi avanzati, a saper valutare e monitorare progetti, riconoscere rischi e opportunit e contribuire alla definizione di strategie dinnovazione negli enti di appartenenza.

Casi di successo: progetti reali di IA in INAIL, INPS e ISTAT

La realt della pubblica amministrazione in Italia gi ricca di progetti di successo che valorizzano lintelligenza artificiale per specifiche esigenze operative:

• INAIL: ha adottato un modello di “Open Innovation” per lintegrazione dellAI, unito a un framework di governance evoluto. I progetti spaziano dalla gestione del rischio allanalisi dei dati assicurativi, assicurando conformit a standard legali ed etici.
• INPS: la sperimentazione ha riguardato la classificazione automatica delle PEC, la gestione intelligente del customer service, limplementazione di assistenti virtuali e il supporto nelle aree legale e contenzioso. Il risultato un notevole potenziamento dei servizi allutenza, pi efficienti e tempestivi.
• ISTAT: utilizza lAI per modellare dati e recuperare informazioni attraverso ontologie logiche, migliorando sia la qualit dei dati che lefficienza dei processi statistici. Recentemente, ha esplorato le opportunit offerte da algoritmi di AI generativa per produrre ontologie da descrizioni in linguaggio naturale e per promuovere linteroperabilit dei dati amministrativi.

Questi casi dimostrano la concretezza dei benefici apportati dallinnovazione digitale, ma anche lesigenza costante di aggiornamento delle competenze e di investimenti nella formazione interna per rendere linnovazione sostenibile a lungo termine.

Le linee guida AgID: sicurezza, trasparenza e supervisione umana nei sistemi AI pubblici

Riconosciuto il ruolo strategico dellAgID, lagenzia ha pubblicato le linee guida ufficiali per favorire unadozione responsabile dellintelligenza artificiale nella pubblica amministrazione. Il testo stabilisce i principi di sicurezza, protezione dei dati, trasparenza e controllo umano come criteri imprescindibili:

• I cittadini devono essere sempre informati quando interagiscono con soluzioni AI e poter comprendere lorigine delle risposte ricevute.
• La supervisione umana resta garanzia di equilibrio e correzione di errori, evitando automatismi incontrollati.
• I dati trattati devono essere protetti secondo standard elevati, separando chiaramente dati pubblici e dati personali.
• Tutti i processi vanno documentati con sistemi che consentano la tracciabilit e la ricostruzione delle decisioni algoritmiche.

Limplementazione delle linee guida permette di procedere da sperimentazioni isolate a progettualit pi strutturate, rafforzando il patrimonio informativo e le competenze digitali interne degli enti pubblici.

I principali rischi delladozione dellAI e lapproccio risk-based

Lintroduzione dellAI negli enti pubblici comporta rischi diversificati, che vanno dalla possibile discriminazione algoritmica allerrata attribuzione delle responsabilit, dalla perdita di qualit nei dati alle minacce ai diritti fondamentali della persona. La gestione attenta di questi rischi disciplinata dallAI Act europeo e dalle bozze delle Linee guida AgID, con unimpostazione orientata al risk-based:

• Le amministrazioni devono predisporre strumenti di valutazione e analisi del rischio gi nella fase di progettazione o acquisizione di sistemi AI.
• I livelli di controllo variano in base al contesto duso, alla tipologia dei dati trattati e allimpatto su cittadini e imprese.
• Una strategia efficace prevede anche la valutazione continua degli strumenti nel loro ciclo di vita, assicurando la possibilit di intervento tempestivo su anomalie, errori o bias riscontrati.

Questa metodologia si inserisce nella cultura della prevenzione e consente ai dipendenti pubblici di essere parte attiva nella gestione consapevole dei sistemi intelligenti.

La formazione strutturata: percorsi, livelli e strumenti disponibili per il personale pubblico

Lofferta formativa destinata agli operatori della pubblica amministrazione si adattata al nuovo scenario digitale con percorsi multilivello e strumenti innovativi. Il programma “Adottare lIntelligenza Artificiale nella Pubblica Amministrazione” distingue tre livelli di padronanza – base, intermedio e avanzato – e utilizza modalit integrate:

• Assessment iniziale per rilevare i gap di conoscenza e personalizzare i contenuti
• Videolezioni, laboratori pratici e casi duso per un apprendimento contestualizzato
• Test di verifica periodici che consentono il passaggio ai livelli pi elevati
• Certificazioni digitali (Open Badge Syllabus) a completamento dei percorsi

Gli strumenti disponibili combinano formazione sincrona, asincrona e materiali multimediali, per facilitare il coinvolgimento e la crescita trasversale dei lavoratori pubblici, sostenendo la strategia di innovazione dellintero sistema amministrativo.

Competenze interne vs esternalizzazione: criticit e prospettive nella gestione dellAI

Una delle principali problematiche emerse dagli studi AgID la forte dipendenza da fornitori esterni per la realizzazione di sistemi AI. Molte amministrazioni faticano ad aggiornare le competenze interne, delegando lo sviluppo, limplementazione e la manutenzione a soggetti terzi. Questa pratica comporta rischi specifici:

• Perdita di controllo su dati e algoritmi
• Difficolt nella verifica e nel miglioramento continuo dei sistemi adottati
• Vincoli contrattuali poco flessibili in presenza di evoluzioni normative o organizzative

Tuttavia, rafforzare le squadre interne la via pi sostenibile per garantire autonomia, adattabilit e un maggior radicamento della cultura digitale. Le prospettive per il prossimo futuro sono orientate a un modello misto, in cui lexpertise degli enti pubblici sia integrata con servizi specialistici, ma il governo della tecnologia resti saldamente in mano alle amministrazioni.

Governance e nuovi ruoli: AI Officer e figure strategiche nelle amministrazioni

Per assicurare unadozione efficace delle tecnologie intelligenti, il nuovo quadro normativo italiano prevede lintroduzione di ruoli strategici dedicati alla governance dellAI. Tra questi si distingue la figura dellAI Officer, incaricata della supervisione tecnica, etica e organizzativa nelle fasi di progettazione, implementazione e monitoraggio dei sistemi.

• LAI Officer si occupa di garantire la conformit alle disposizioni nazionali ed europee, favorire la trasparenza e linterazione con le altre strutture organizzative.
• Altre figure strategiche sono coinvolte nella gestione avanzata dei dati, nellaudit digitale, nel monitoraggio di impatti e nella promozione della cultura dellinnovazione sul territorio.

Questa evoluzione dei ruoli consente agli enti di assumere pieno controllo e di dotarsi di strumenti di coordinamento interni per una crescita armoniosa e sostenibile della digitalizzazione pubblica.

Sovranit digitale e sicurezza: controllo dei dati e delle infrastrutture nella PA

Il tema della sovranit digitale indissolubilmente connesso alladozione dellintelligenza artificiale. Le linee guida e la legge 132/2025 pongono laccento sulla necessit di mantenere il controllo effettivo su dati, processi, infrastrutture e modelli.

Nel contesto pubblico, questo significa:

• Preferire soluzioni che prevedano la localizzazione dei dati su territorio nazionale, con misure di sicurezza e procedure di disaster recovery rafforzate.
• Adottare architetture che assicurino la separazione tra dati sensibili e pubblici, riducendo il rischio di fughe o intrusioni.
• Utilizzare piattaforme AI configurabili e verificabili da parte degli enti stessi, limitando la dipendenza da fornitori esterni e rispettando la normativa sulla concorrenza.

Queste misure tutelano la sicurezza nazionale e rafforzano la fiducia degli utenti, costituendo un tassello essenziale nella trasformazione digitale della pubblica amministrazione italiana.

Il percorso tracciato mostra come lintelligenza artificiale sia diventata uno dei cardini dellinnovazione nei servizi pubblici, purch accompagnata da visione strategica, regole chiare e investimenti nelle competenze. La sfida non riguarda solo la tecnologia, ma soprattutto la capacit delle amministrazioni di promuovere cultura, formazione e responsabilit diffusa. Gli esempi concreti dimostrano che un approccio sistemico, attento a sicurezza, trasparenza e supervisione umana, la garanzia pi efficace per una pubblica amministrazione affidabile, moderna e al servizio dellinteresse collettivo.