L’adozione dell’intelligenza artificiale nella Pubblica amministrazione italiana potrebbe portare 11 miliardi di euro in valore aggiunto nei prossimi anni. Un potenziale al momento bloccato soprattutto da gap di competenze, governance e dalla mancanza di visione a lungo termine. Una soluzione? Sviluppare ecosistemi collaborativi tra diversi enti.
L’intelligenza artificiale è entrata a pieno titolo nel dibattito strategico sulla trasformazione della Pubblica amministrazione italiana.
Le nuove tecnologie promettono di rendere più snelle le procedure interne e più efficiente e rapido il rapporto tra cittadini e PA. Oltre alle promesse che riguardano un po’ tutti i lavoratori della conoscenza: sollevare una buona percentuale di dipendenti pubblici dai compiti più ripetitivi e noiosi, liberando tempo per attività più importanti e a più alto valore cognitivo e “umano”.
Eppure, secondo quanto emerge dal report The opportunity of AI in public administration in Italy, realizzato da Implement Consulting e commissionato da Google, i livelli di adozione dell’Intelligenza artificiale all’interno della PA sono ancora bassi: solo il 25% delle istituzioni ha effettivamente investito in soluzioni AI operative, a fronte di un 71% di dipendenti pubblici che ha già sperimentato strumenti di IA a titolo personale.
Questo divario evidenzia come l’adozione sia ancora frammentaria e prevalentemente esplorativa. La maggioranza degli enti si muove in modo isolato, senza una regia comune e con risorse limitate, sia in termini tecnici che organizzativi. Nonostante l’interesse crescente, l’intelligenza artificiale nella PA italiana non è ancora diventata uno strumento diffuso e integrato nei processi quotidiani.
Eppure, il potenziale è enorme: secondo le stime del report, di cui parla in modo approfondito un articolo apparso sulla testata Today.it, un’adozione pervasiva dell’IA generativa nella Pubblica amministrazione italiana potrebbe generare fino a 11 miliardi di euro di valore aggiunto nei prossimi 10 anni, senza necessità di aumentare le risorse. Di questo valore, circa il 60% deriverebbe dal tempo liberato per attività a maggior valore aggiunto, mentre il 40% da servizi pubblici più rapidi e di qualità superiore.
Cosa frena l’adozione dell’AI nella PA? Sono diversi gli ostacoli significativi e misurabili. Vediamone alcuni.
La barriera principale, citata dal 62% degli intervistati, è la mancanza di competenze nella forza lavoro per utilizzare efficacemente l’IA.
La seconda barriera riguarda i requisiti legali e le responsabilità legate all’uso dell’IA (50% degli intervistati), seguita da preoccupazioni su sicurezza dei dati (49%), affidabilità (47%), qualità dei risultati (45%) e costi (45%). Il 40% segnala inoltre di “non sapere da dove iniziare”, evidenziando la necessità di linee guida operative chiare.
Sul fronte tecnico, la frammentazione dei dati rappresenta un ulteriore ostacolo. In molti casi gli archivi non sono digitalizzati in modo completo, mancano standard comuni e le piattaforme non sono interoperabili. Senza dati di qualità e condivisibili, è difficile sviluppare algoritmi efficaci.
Emerge poi il tema della governance: non esiste ancora un quadro di riferimento sufficientemente chiaro che aiuti le amministrazioni a muoversi in modo coordinato, con metodologie comuni, modelli replicabili e una visione condivisa dell’uso dell’IA nel settore pubblico.
Infine, un altro pain point da non sottovalutare emerge dal rapporto L’Intelligenza artificiale nella Pubblica amministrazione pubblicato dall’AGID (Agenzia per l’Italia digitale). Nella maggior parte dei casi, scrive l’agenzia, per le iniziative IA già avviate nelle Pubbliche amministrazioni non sono stati definiti dei KPI (key performance indicator) specifici per la misurazione dell’impatto atteso.
Cosa comporta questa mancanza? Lo spiega bene Daniele Cerra, Chief innovation officer e partner della Independent design company logotel, in un articolo su come misurare gli impatti delle business community apparso sul 16° numero di Weconomy, progetto di ricerca della design company: “È molto difficile, se non impossibile, tentare di misurare qualcosa che in fase di progettazione non è stato pensato in maniera tale da generare evidenze tracciabili”.
“La mancanza diffusa di indicatori solleva preoccupazioni rispetto alla capacità delle amministrazioni di adottare una visione strategica di lungo periodo – aggiunge l’AGID -. In particolare, i progetti che prevedono scalabilità o evoluzione entro la fine del ciclo progettuale, ma non dispongono di metriche definite, rischiano di rimanere iniziative isolate, con scarso potenziale di diffusione e impatto sistemico, compromettendo così l’efficacia complessiva degli investimenti in IA nella PA”.
Se si riuscisse a fare fronte con efficacia a tutte queste difficoltà, si potrebbe sbloccare l’enorme potenziale dell’IA nella Pubblica amministrazione, che potrebbe riguardare il 69% dei dipendenti della PA, cioè circa 760.000 posti di lavoro.
Questi lavoratori potrebbero ricavare benefici significativi in termini di produttività ed efficienza, con impatti che ricadrebbero sulla qualità del servizio percepito da parte dei cittadini. In particolare, l’adozione dell’IA generativa porterebbe a:
Non ci sono particolari resistenze al cambiamento tra coloro che dovrebbero beneficiare di queste tecnologie. La percezione tra i dipendenti pubblici è significativamente positiva: il 63% si aspetta che l’IA possa generare un impatto positivo sul settore pubblico futuro e solo il 12% è pessimista rispetto all’implementazione dell’IA nel proprio lavoro.
Tra il campione intervistato, gli obiettivi ritenuti più importanti nell’investire in IA includono il miglioramento della rapidità dei processi (priorità per oltre il 40% degli intervistati), della qualità dei servizi, della produttività e il conseguimento di risparmi sui costi.
Alcune amministrazioni italiane hanno già avviato progetti pilota significativi che dimostrano il potenziale dell’IA:
A livello europeo, emergono best practice replicabili:
Per trasformare il potenziale in valore reale, il report Implement Consulting-Google propone un percorso di adozione graduale articolato in tre fasi:
Questo approccio permette di generare risultati rapidi nei primi ambiti, costruendo al contempo competenze e fiducia necessarie per affrontare applicazioni più complesse.
Per sbloccare il potenziale dell’IA nella PA, il report identifica quattro prerequisiti fondamentali.
Per superare la frammentazione che caratterizza l’adozione dell’IA nella PA italiana, emerge con chiarezza la necessità di passare da progetti isolati a un modello basato sulla collaborazione e sulla condivisione di esperienze.
Il report evidenzia come la scalabilità delle iniziative AI dipenda dalla capacità di sviluppare framework e infrastrutture standardizzati, adattabili a diversi livelli amministrativi, evitando che ogni ente debba “reinventare la ruota”.
In questa direzione si colloca l’approccio community-driven all’adozione AI, che mette al centro la creazione di comunità di apprendimento, sperimentazione e innovazione come acceleratori della trasformazione AI-driven. Questo modello genera coinvolgimento organico attraverso la condivisione di conoscenze, l’apprendimento collaborativo, la sperimentazione in ambienti supportivi e la diffusione capillare di best practice.
L’approccio community driven viene portato avanti con efficacia sia a livello privato – come evidenzia tra l’altro il case study Dojo, progetto di adoption dell’IA realizzato da Italgas con la collaborazione della design company logotel –, sia nel settore pubblico.
La stessa AGID, infatti, ha lanciato recentemente la community Intelligenza artificiale per la PAall’interno della piattaforma Rete Digitale.
Come sottolineato dall’Agenzia, “un elemento strategico per il successo dei progetti di intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione è la creazione di un ecosistema collaborativo tra i diversi attori coinvolti, in particolare RTD e gli Uffici per la Trasformazione Digitale (UTD), in cui poter condividere e mettere a sistema le esperienze già maturate dalle amministrazioni che hanno avviato progetti basati sull’IA e conoscere la documentazione tecnica e metodologica”.
La Community AI di AGID risponde direttamente alle criticità emerse dal report. Chi identifica la mancanza di competenze come barriera principale trova nella community uno strumento per colmare il gap attraverso il confronto sui fabbisogni concreti – dalle competenze necessarie alla gestione delle risorse economiche, fino all’integrazione con i processi organizzativi. Chi “non sa da dove iniziare” può attingere a esperienze condivise, documentazione tecnica e soluzioni già validate da altre amministrazioni.
L’approccio community-driven non è solo una questione di efficienza tecnica, ma anche di costruzione di fiducia – condizione essenziale evidenziata anche dal report quando indica la scarsa fiducia dei cittadini (19%) tra le sfide principali della PA. Attraverso una governance partecipata, basata su metriche condivise e documentazione aperta, diventa più semplice monitorare l’impatto delle tecnologie, valutare i rischi e migliorare l’accettazione sociale dell’IA.
In un contesto dove le tecnologie evolvono a ritmi talmente rapidi da rendere obsoleti strumenti e approcci in tempi brevissimi, l’adozione dell’IA non può ridursi a una questione meramente tecnologica. È un complesso processo di trasformazione che coinvolge persone, competenze, cultura organizzativa e gestione del cambiamento. Esattamente ciò che un ecosistema collaborativo basato sulle community può sostenere e accelerare.
L’intelligenza artificiale rappresenta oggi una delle maggiori opportunità per ripensare il ruolo e le modalità operative della Pubblica amministrazione italiana. Il potenziale economico stimato nel prossimo futuro in 11 miliardi di euro di valore aggiunto e la possibilità di supportare il 69% dei posti di lavoro nella PA dimostrano che si tratta di una leva strategica per la modernizzazione del paese.
Tuttavia, per trasformare il potenziale in valore reale è necessario affrontare con determinazione il gap di competenze e superare un modello di innovazione basato sull’improvvisazione o sulla sperimentazione episodica, costruendo invece infrastrutture tecniche solide e una cultura organizzativa aperta al cambiamento, capace di apprendere, collaborare e mettere al centro il servizio al cittadino.
È, infine, necessario un approccio sistemico, che sia centrato sulle persone e che privilegi la creazione di ecosistemi collaborativi. Solo così si può rendere l’adozione dell’AI nella PA non solo efficiente, ma anche giusta, sostenibile e all’altezza delle sfide del nostro tempo.
