Alla Camera dei Deputati il confronto su intelligenza artificiale, pubblica amministrazione e democrazia ha riunito istituzioni, università, autorità indipendenti ed esperti per discutere opportunità, rischi e modelli di applicazione dell’IA nei servizi pubblici e nell’Unione Europea.
La Camera dei Deputati ha ospitato l’incontro “La PA nell’era dell’IA - Casi d’uso”, dedicato al rapporto tra intelligenza artificiale, pubblica amministrazione, diritto, cybersicurezza e democrazia. L’appuntamento, promosso dal centro LeITAI, ha rappresentato un momento di confronto tra istituzioni, mondo accademico, autorità pubbliche ed esperti chiamati a riflettere su come l’innovazione tecnologica possa migliorare i servizi, semplificare le procedure e rafforzare la qualità dell’azione amministrativa. Al centro del dibattito non è stata posta soltanto l’efficienza, poiché l’intelligenza artificiale applicata alla PA riguarda anche diritti fondamentali, tutela dei dati, responsabilità delle decisioni e rapporto di fiducia tra cittadini e istituzioni.
L’intelligenza artificiale come strumento al servizio della democrazia
L’apertura dei lavori è stata affidata al videomessaggio della vicepresidente della Camera dei Deputati, Anna Ascani, la quale ha indicato il tema dell’incontro come una delle grandi sfide del nostro tempo. Il rapporto tra intelligenza artificiale, istituzioni e democrazia, non può essere affrontato solo come questione tecnica, in quanto riguarda il modello di Stato e di cittadinanza che si intende costruire nell’era digitale.
Ascani ha sottolineato che l’integrazione dell’intelligenza artificiale nella pubblica amministrazione rappresenta una straordinaria opportunità per rendere lo Stato “più efficiente, più accessibile, più vicino ai cittadini e alle cittadine”. Tuttavia ha ricordato che questa innovazione non deve essere subita, ma governata. “Dobbiamo pretendere trasparenza quando parliamo di algoritmi, del loro funzionamento, del modo in cui influenzano decisioni e servizi”, ha affermato, collegando la qualità dell’innovazione alla capacità delle istituzioni di mantenere al centro la persona.
Nel suo intervento è emersa anche la necessità di una via europea all’intelligenza artificiale. L’Europa, ha spiegato, può e deve fondare il proprio approccio sui diritti, sulla tutela della persona e sulla responsabilità pubblica nell’uso delle nuove tecnologie. Dunque l’IA non deve diventare un fine, ma uno strumento orientato al benessere collettivo, alla qualità dei servizi e all’ampliamento delle possibilità di accesso per cittadini, imprese e comunità locali.
Ascani ha richiamato alcuni dati che mostrano la domanda di innovazione proveniente dalla società: il 52% degli italiani vorrebbe servizi della pubblica amministrazione più digitali e supportati anche dall’intelligenza artificiale, soprattutto per semplificare le procedure, ridurre i tempi e migliorare l’accesso ai servizi. Tuttavia solo il 35% delle amministrazioni investe in modo significativo nello sviluppo di competenze e solo il 28% registra risultati concreti.
Tra gli esempi territoriali è stato citato PerugiaNET, ecosistema digitale nato in Umbria e dedicato all’utilizzo dell’intelligenza artificiale nei servizi pubblici. Il progetto, sostenuto con fondi PNRR e costruito attraverso la collaborazione tra istituzioni, università, imprese e cittadini, è stato presentato come un’esperienza orientata a un uso consapevole dell’IA, lontano sia dagli entusiasmi acritici sia dalle chiusure ideologiche.
Ascani ha ricordato anche la sperimentazione avviata alla Camera dei Deputati sull’utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale generativa a supporto del lavoro parlamentare. L’obiettivo, ha spiegato, è considerare l’IA come “intelligenza aumentata”, purché fondata su valori democratici e pensata in funzione delle persone. La sfida, dunque, è fare in modo che l’intelligenza artificiale migliori i servizi pubblici e allarghi i diritti senza sostituire il giudizio umano.
Il presidente Luciano Violante ha collocato il tema dell’intelligenza artificiale dentro una riflessione più ampia sulla pubblica amministrazione italiana. Il punto debole principale del Paese, ha osservato, riguarda la decisione: la difficoltà di assumerla, di attuarla e di applicarla. Da questa lentezza deriva spesso uno scollamento tra società civile e amministrazione, poiché il cittadino percepisce i servizi pubblici come distanti, complicati o non pienamente rispondenti ai bisogni concreti.
Violante ha ricordato che non esiste una sola pubblica amministrazione, ma esistono molte pubbliche amministrazioni, ciascuna con caratteristiche, problemi e qualità specifiche. Questa distinzione è decisiva, poiché l’intelligenza artificiale non può essere applicata con un modello unico e indistinto. I comuni, ad esempio, hanno un rapporto quotidiano e diretto con i cittadini; le amministrazioni centrali gestiscono funzioni diverse; le strutture militari, ha osservato, sono organizzate attorno alla necessità di decidere e possono offrire elementi di riflessione sui meccanismi di formazione del professionista chiamato ad assumere responsabilità.
Nei prossimi anni, una quota significativa di dipendenti pubblici sarà sostituita da giovani già abituati all’uso degli strumenti digitali, pertanto la PA dovrà saper valorizzare questa competenza e integrarla nelle procedure, orientandola però al risultato. Il rischio, ha spiegato, è che l’amministrazione continui a considerare la procedura come un risultato in sé, mentre il cittadino valuta l’efficacia dell’azione pubblica sulla base dell’opera, del servizio, della risposta ricevuta.
Da questo punto di vista, l’intelligenza artificiale può aiutare la pubblica amministrazione in almeno due direzioni: aumentare la velocità delle procedure e ridurre i rischi professionali dei funzionari. Se i dati permettono di verificare la correttezza di una procedura, il dipendente pubblico può essere messo nelle condizioni di agire con maggiore sicurezza. Tuttavia Violante ha richiamato anche una questione critica: alcuni atti considerati legittimi sul piano amministrativo possono essere valutati diversamente in sede penale. In casi simili, l’IA potrebbe aiutare a individuare contrasti giurisprudenziali e precedenti rilevanti, offrendo al funzionario un quadro più completo.
“Il punto di fondo”, ha affermato Violante, “è l’educazione al risultato come dato essenziale dell’attività della pubblica amministrazione, piuttosto che alla perfezione della procedura”. L’intelligenza artificiale, dunque, non è stata presentata come scorciatoia, ma come strumento di supporto a una PA più capace di decidere, assumere responsabilità e produrre benefici concreti per il cittadino.
LeITAI e la proposta di una governance proporzionata dell’IA pubblica
La presentazione del centro LeITAI ha introdotto il tema del rapporto tra diritto, policy e nuove tecnologie. Il centro, nato nell’ambito degli atenei del gruppo Multiversity, si propone di lavorare con un approccio multidisciplinare, poiché l’intelligenza artificiale non riguarda soltanto il diritto, ma anche l’organizzazione amministrativa, l’economia, l’etica, la sicurezza informatica e la tutela dei diritti fondamentali.
Nel corso dell’intervento introduttivo sono stati indicati alcuni concetti chiave per governare l’IA nella pubblica amministrazione. Il primo riguarda i diritti fondamentali come bussola della regolazione, da qui deriva la proposta di un approccio di “legal AI by design e by default”: le tutele non devono essere aggiunte alla fine del processo, ma inserite fin dalla progettazione dei sistemi. Qualità dei dataset, tracciabilità, mitigazione dei bias algoritmici e cybersecurity non devono essere considerati meri adempimenti burocratici, poiché costituiscono strumenti sostanziali di protezione giuridica.
Il secondo pilastro è la proporzionalità tecnologica: le pubbliche amministrazioni non sono tutte uguali, pertanto, anche gli obblighi di conformità dovrebbero essere calibrati in base alla maturità digitale dei singoli enti. È stata così proposta una “compliance incrementale” su tre livelli: un livello base, centrato su alfabetizzazione digitale e sistemi a basso impatto; un livello intermedio, caratterizzato da una prima integrazione algoritmica nei flussi informativi; un livello avanzato, destinato alle amministrazioni in grado di utilizzare sistemi complessi e ad alto rischio con strutture interne dedicate alla validazione algoritmica.
Lo stesso criterio è stato applicato alla formazione., l’AI literacy, secondo la proposta illustrata, deve essere organizzata per step: un livello generale per cittadini e utenti finali, utile a riconoscere la presenza e le finalità dei sistemi di IA; un livello intermedio per operatori economici e personale della PA, chiamato a gestire e supervisionare i sistemi nel contesto operativo; un livello avanzato per dirigenti, profili legali, responsabili della compliance e della data governance, poiché questi soggetti devono valutare rischi etici, legali, organizzativi e strategici.
Tra le iniziative concrete sono state indicate una raccolta pubblica di buone pratiche, accessibile e replicabile dalle amministrazioni, e la promozione di progetti pilota rivolti a pubbliche amministrazioni locali, scuole e università. È stato inoltre affrontato il tema della sovranità digitale sostenibile: per evitare dipendenze da singoli fornitori privati e forme di vendor lock-in, la pubblica amministrazione dovrebbe valorizzare sistemi sicuri, modulari, interoperabili e preferibilmente basati su standard aperti, mantenendo il controllo sui dati e sugli strumenti sviluppati.
La diffusione dell’IA generativa richiede un ripensamento dei bandi di gara, affinché sia garantita la portabilità degli asset logici sviluppati o affinati dalle amministrazioni: modelli personalizzati, configurazioni di sistema, architetture di integrazione, librerie di prompt e altri elementi costruiti nel tempo dal personale pubblico. Dunque la PA non deve limitarsi ad acquistare soluzioni, ma deve poter conservare il controllo del patrimonio informativo e operativo generato nell’uso di tali sistemi.
Infine è stato proposto di estendere la tutela del “right to explanation” prevista dall’AI Act. L’attuale diritto alla spiegazione, è stato osservato, riguarda principalmente decisioni adottate con sistemi ad alto rischio e capaci di produrre effetti giuridici o significativi sulla persona. Tuttavia molti sistemi non classificati ad alto rischio possono essere utilizzati quotidianamente nell’azione amministrativa. Pertanto è stata avanzata l’idea di un codice di condotta per le pubbliche amministrazioni, capace di trasformare il diritto alla spiegazione in un principio più ampio di trasparenza delle decisioni algoritmiche.
La Camera dei Deputati e l’IA applicata al lavoro parlamentare
La vicepresidente segretaria generale della Camera dei Deputati, Claudia Di Andrea, ha offerto un quadro delle applicazioni digitali e di intelligenza artificiale già presenti nell’istituzione parlamentare. Il suo intervento ha chiarito che, quando si parla di IA nella pubblica amministrazione, non si parla soltanto di tecnologia, ma di organizzazione, dati, competenze e capacità di accompagnare il cambiamento.
Di Andrea ha sottolineato che l’intelligenza artificiale è uno strumento potente, ma non sostituisce la qualità dell’organizzazione, né i processi regolatori e decisionali, né la responsabilità delle decisioni. “Non può diventare uno strumento che, invece di moltiplicare la possibilità di azione e di conoscenza, finisce per limitare e compromettere l’autonomia e le scelte”, ha affermato. Il tema, dunque, è usare la tecnologia senza deresponsabilizzare amministrazioni e decisori.
La trasformazione digitale della Camera, è stato ricordato, ha una storia lunga e strutturata: essa riguarda i processi di lavoro, i flussi documentali, l’interoperabilità interna, la valorizzazione di dati, banche dati e archivi, oltre alla costruzione di infrastrutture sicure e resilienti. Su questa base si sono inserite applicazioni di intelligenza artificiale tradizionale, già utilizzate prima della diffusione dell’IA generativa: sistemi automatici di trascrizione del parlato, supporto alle traduzioni, sicurezza informatica, classificazione degli atti e supporto all’ordinamento delle proposte emendative.
La vera novità è rappresentata dall’intelligenza artificiale generativa, che non può essere trattata come una tecnologia qualunque. Di Andrea ha richiamato tre fattori: la velocità di penetrazione, poiché gli strumenti sono arrivati prima nel mondo consumer e poi nelle istituzioni; la rapidità dell’evoluzione tecnologica; la tendenza delle potenzialità a oscurare, almeno inizialmente, i limiti dei modelli. Per questo le amministrazioni devono conoscere bene rischi, margini di errore e implicazioni organizzative.
Uno dei rischi indicati è che l’interfaccia di un chatbot generalista diventi lo strumento principale di accesso alla conoscenza su cui fondare una decisione. Se gli elementi conoscitivi sono insufficienti, anche la decisione può risultare di scarsa qualità. Pertanto il tema dei dati resta centrale: i sistemi di IA funzionano se esistono dati affidabili, interoperabili e sicuri. Da qui la necessità di una collaborazione stabile tra ricerca scientifica, università e istituzioni, capace di riportare il dibattito su basi realistiche.
Tra le sperimentazioni citate vi sono il prototipo per la trascrizione automatica dei manoscritti conservati presso l’archivio storico e i tre prototipi di intelligenza artificiale nati dalla manifestazione di interesse promossa dal Comitato per la documentazione. La Camera ha inoltre avviato collaborazioni con dipartimenti universitari su temi come la riscrittura del codice COBOL, la sicurezza informatica e la formazione. In questo senso, l’IA è stata presentata come tecnologia che guarda al futuro, ma può anche contribuire al recupero del passato, della storia e della memoria istituzionale.
Il giurista dovrà comprendere sempre più i sistemi algoritmici, l’informatico dovrà conoscere diritto costituzionale e amministrativo, chi lavora sui dati dovrà comprendere il funzionamento delle istituzioni. Dunque l’intelligenza artificiale può supportare ricerca, analisi e gestione della complessità, ma la decisione resta umana, poiché implica responsabilità, bilanciamento degli interessi, valutazione costituzionale e discrezionalità politica.
Il prefetto Bruno Frattasi, direttore generale dell’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale, ha collegato l’uso dell’intelligenza artificiale nella pubblica amministrazione al tema della sicurezza digitale. La sicurezza, ha ricordato, non riguarda soltanto i singoli enti, poiché nella dimensione digitale ogni soggetto è interconnesso agli altri. La debolezza di un anello può riflettersi sull’intera filiera. Pertanto la protezione dei sistemi pubblici è anche una condizione per la sicurezza complessiva del Paese.
Frattasi ha richiamato il ruolo dell’ACN nell’accompagnare gli attori del panorama NIS, sottolineando che la sicurezza digitale richiede qualità dell’organizzazione, delle procedure, dei sistemi e delle reti. La pubblica amministrazione, le imprese e le istituzioni devono essere consapevoli che la propria sicurezza è un prerequisito anche per quella degli altri soggetti con cui sono collegati.
Sul versante dell’intelligenza artificiale, Frattasi ha spiegato che la governance nazionale è complessa e coinvolge più soggetti, tra cui ACN e AgID. All’Agenzia spetta in particolare la vigilanza sulla sicurezza dei sistemi, sulla loro affidabilità e sulla rispondenza ai rischi sistemici. Il quadro europeo adotta un approccio basato sul rischio: alcuni usi sono considerati inaccettabili, specialmente quando incidono sulla dignità umana, sulla sorveglianza e sulla libertà delle persone; altri possono essere ammessi solo in presenza di interessi pubblici di straordinario rilievo e sotto forme di controllo rigoroso.
Uno dei problemi indicati riguarda la mancanza di standard pienamente definiti per svolgere la vigilanza di mercato sui sistemi già in circolazione. Senza parametri condivisi, ha osservato Frattasi, l’attività di controllo entra in una condizione di difficoltà. Tuttavia la questione non è soltanto regolatoria. L’intelligenza artificiale richiama anche il confronto geopolitico, poiché la capacità tecnologica si gioca tra grandi aree del mondo, in particolare Stati Uniti e Cina. Per questo la sovranità digitale non può essere soltanto nazionale, ma deve assumere una dimensione europea.
Frattasi ha poi affrontato il tema delle AI factory, descritte come ecosistemi capaci di mettere a disposizione potenza di calcolo, competenze e strumenti. La potenza di calcolo, ha spiegato, non è un bene ordinario: se le imprese o le amministrazioni dovessero acquistarla direttamente sul mercato privato, potrebbero incontrare costi molto elevati. Renderla accessibile, anche a condizioni vantaggiose, significa sostenere una democrazia digitale inclusiva. L’intelligenza artificiale, in questa prospettiva, deve essere un bene comune accessibile a cittadini, imprese e istituzioni.
La sicurezza dell’IA passa però anche dalla qualità dei dati. I dati devono essere affidabili, controllati e non inquinati. Frattasi ha richiamato il rischio dell’avvelenamento dei dati da parte di attori ostili, capaci di alterare il patrimonio informativo e influenzare gli output dei sistemi. Se l’obiettivo della pubblica amministrazione è produrre decisioni ponderate e rispondenti alla realtà, la protezione dell’integrità dei dati diventa essenziale.
Un’altra parte dell’intervento ha riguardato cloud ed edge computing. La migrazione al cloud, sostenuta anche dal PNRR, ha consentito a molte amministrazioni di modernizzare le proprie infrastrutture. Tuttavia, per servizi che richiedono risposte rapide, come nelle smart city, possono essere necessarie soluzioni di edge computing, capaci di ridurre la latenza e avvicinare l’elaborazione dei dati al luogo in cui nasce la richiesta. Questo permette risposte più rapide, precise e utili per cittadini e imprese.
Frattasi ha infine richiamato un rischio concreto: l’uso disinvolto di strumenti commerciali di IA generativa da parte di dipendenti pubblici o privati. Chatbot e piattaforme generaliste possono semplificare il lavoro quotidiano, tuttavia l’inserimento di dati sensibili in sistemi esterni può determinare trasferimenti non controllati di informazioni. “Attenzione”, ha avvertito, perché quei dati potrebbero uscire dal perimetro dell’amministrazione e finire in ambienti tecnologici non governati dal soggetto pubblico. Pertanto l’uso dell’IA nella PA deve essere accompagnato da regole, consapevolezza e responsabilità.
Oltre l’efficienza: l’IA cambia il perimetro della pubblica amministrazione
Angelo Petroni, segretario generale di Aspen Institute Italia, ha proposto una lettura ampia del rapporto tra intelligenza artificiale e pubblica amministrazione. Il punto centrale del suo intervento è stato che l’IA non può essere semplicemente “messa dentro” l’amministrazione lasciando tutto come prima. La tecnologia, ha osservato, ridefinisce il perimetro stesso della PA, poiché modifica il modo in cui vengono prodotti beni pubblici, informazioni certificate e servizi reali.
Petroni ha distinto tra funzioni diverse della pubblica amministrazione: da un lato l’informazione certificata, come anagrafe e catasto; dall’altro servizi reali, come trasporti, sanità e infrastrutture. Applicare le stesse regole e gli stessi schemi organizzativi a realtà così differenti rischia di generare confusione. L’intelligenza artificiale, dunque, impone di ripensare non solo strumenti e procedure, ma anche la natura dei servizi pubblici e il rapporto tra pubblico e privato.
L’intervento ha richiamato il rischio di replicare errori già compiuti in passato con l’informatizzazione. Secondo Petroni, negli anni Ottanta e Novanta spesso si è sostituito uno strumento con un altro senza cambiare l’organizzazione del lavoro. Oggi, invece, l’intelligenza artificiale richiede una trasformazione più profonda. Non basta digitalizzare procedure esistenti, poiché occorre chiedersi quali processi vadano ripensati, quali competenze siano necessarie e quali funzioni debbano rimanere pienamente pubbliche.
Nel dibattito è emersa anche la riflessione sui sistemi di IA come costellazione di tecnologie, non come tecnologia unica. Questa impostazione è stata ripresa da più interventi successivi, che hanno insistito sulla necessità di capire, caso per caso, quale tipo di IA sia davvero utile. Non ogni problema amministrativo richiede un modello generativo; non ogni procedura trae vantaggio da sistemi complessi; non ogni innovazione produce benefici se non è accompagnata da obiettivi chiari e valutazioni misurabili.
Una riflessione specifica ha riguardato la natura probabilistica dei sistemi di IA, l’intelligenza artificiale generativa produce risultati fondati su correlazioni e probabilità, mentre molti processi della pubblica amministrazione sono deterministici e richiedono certezza, tracciabilità e responsabilità. Pertanto l’IA può essere usata per suggerire, analizzare, classificare e supportare, ma non deve essere inserita meccanicamente in punti decisionali senza un controllo umano e senza competenze di dominio.
Il tema delle competenze è stato ripreso anche in relazione alla cosiddetta shadow AI, cioè l’uso non governato di strumenti personali da parte dei dipendenti per svolgere compiti lavorativi. Questo fenomeno può sembrare un modo rapido per aumentare la produttività, tuttavia può esporre l’amministrazione a rischi sui dati, sui costi e sulla dipendenza dai fornitori. È stata dunque indicata l’esigenza di favorire, quando possibile, soluzioni di IA locale, governate all’interno del perimetro dell’ente, con modelli open source controllati, hardware adeguato e applicazioni gestite dalla PA.
Il procurement pubblico dovrà quindi evolvere, poiché i modelli di business dell’IA possono generare costi imprevedibili, legati ad esempio al consumo di token e all’uso di agenti multipli. Se un’amministrazione non conosce i dati immessi, l’algoritmo utilizzato e il costo futuro del servizio, rischia un lock-in non solo economico, ma anche cognitivo. Per questo la scelta dei fornitori e delle soluzioni non potrà essere separata dalla capacità interna della PA di comprendere e governare la tecnologia.
La parte conclusiva del confronto ha riportato l’attenzione sul rapporto tra quadro normativo, attuazione concreta e formazione. Andrea Simoncini, professore ordinario di diritto costituzionale all’Università di Firenze, ha indicato un punto netto: il problema dell’impatto dell’IA sulla pubblica amministrazione non è, in primo luogo, l’assenza di norme. Il quadro europeo è già molto articolato e comprende l’AI Act, la disciplina sulla protezione dei dati personali, il Data Act, il Data Governance Act e altri strumenti regolatori.
La questione, dunque, riguarda soprattutto l’attuazione. Se l’Europa ha scelto una strada fondata sulla regolazione della tecnologia, le amministrazioni devono essere messe nelle condizioni di applicare le norme senza restare paralizzate. Per questo servono competenze, formazione, sperimentazioni controllate, valutazione dei risultati e un confronto stabile tra istituzioni, università, autorità e operatori tecnologici.
Gli interventi hanno evidenziato anche i rischi legati alla rapidità con cui evolvono i modelli. Le amministrazioni devono affrontare problemi di riorganizzazione dei processi, benchmarking delle soluzioni, valutazione dei costi, sovranità dei dati e scalabilità dei progetti. Molti prototipi, è stato osservato, si fermano quando si passa alla produzione, poiché i costi reali diventano difficili da sostenere. Pertanto l’uso dell’IA deve essere valutato caso per caso, scegliendo soluzioni tradizionali o sistemi avanzati in base ai risultati tangibili che possono produrre.
L’intelligenza artificiale nella pubblica amministrazione richiede metodo, equilibrio e responsabilità. Non ci sono scorciatoie, poiché le tecnologie possono migliorare l’azione amministrativa solo se inserite in processi chiari, con ruoli definiti, dati affidabili e controllo umano. La formazione interdisciplinare degli attori pubblici diventa quindi decisiva: giuristi, informatici, dirigenti, funzionari, responsabili dei dati e tecnici devono condividere un linguaggio comune.
L’incontro ha restituito un’immagine della pubblica amministrazione come luogo in cui l’IA può produrre benefici concreti, ma solo se governata con attenzione. I casi d’uso richiamati - dalla Camera dei Deputati a PerugiaNET, dalle AI factory alla gestione dei dati, dai sistemi di trascrizione automatica alle applicazioni di supporto parlamentare - mostrano che la trasformazione è già in corso. Tuttavia la maturità digitale delle amministrazioni resta disomogenea e richiede un accompagnamento differenziato.
La conclusione condivisa è che l’intelligenza artificiale non sostituisce la decisione pubblica, ma può migliorarne la qualità. Può accelerare procedure, ridurre errori, rendere più accessibili i servizi, sostenere il lavoro dei funzionari e rafforzare il rapporto con i cittadini. Tuttavia deve restare dentro un quadro di trasparenza, sicurezza, responsabilità e tutela dei diritti.
Per questo il messaggio emerso dal confronto è chiaro: la PA nell’era dell’IA non deve limitarsi ad adottare nuove tecnologie, ma deve imparare a governarle, poiché solo così l’innovazione potrà diventare etica, democratica, equa, sostenibile e realmente al servizio della persona e del bene comune.
