Intelligenza Artificiale nella Pubblica Amministrazione: opportunità, rischi e soluzioni pratiche

Dall’ottimizzazione delle risorse alla lotta alla corruzione, ecco come monitorare l’IA nei processi pubblici con trasparenza, formazione specializzata e strumenti normativi

29 Maggio 2025
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L’intelligenza artificiale sta assumendo un ruolo sempre più centrale nella Pubblica Amministrazione, trasformando processi decisionali e operativi. Questo sviluppo richiede un monitoraggio costante per massimizzare benefici e prevenire rischi di opacità, discriminazioni e perdita di fiducia. Occorre dunque un approccio sistematico che integri formazione mirata, trasparenza sui modelli, governance normativa e strumenti di valutazione dell’impatto.

Indice

Soluzioni immediate a problemi complessi: di cosa si occupa l’IA

All’interno della Pubblica Amministrazione, l’IA si figura come un valido strumento per una molteplicità di mansioni, prima affidate esclusivamente a un personale spesso insufficiente. In particolare, l’IA interviene in alcune delle sfide più gravose della PA:

  • Ottimizzazione delle risorse: fornire un’analisi approfondita dei flussi di traffico urbano e dei picchi di domanda sanitaria affinché si possano distribuire infrastrutture e personale in modo efficiente.
  • Gestione delle crisi: sfruttare modelli di apprendimento automatico e di analisi predittiva per anticipare emergenze naturali o sanitarie, permettendo di coordinare soccorsi e comunicazioni in tempo reale.
  • Efficienza nei servizi: sistemi intelligenti monitorano i consumi energetici negli edifici pubblici, individuano eventuali perdite idriche e ottimizzano la raccolta dei rifiuti, riducendo costi e impatto ambientale.
  • Prevenzione della corruzione: l’IA individua anomalie nei dati, effettua audit automatizzati e controlli incrociati rafforzando la trasparenza e promuovendo un ambiente istituzionale più integro.

Percezione del personale e formazione

L’indagine FPA “Intelligenza artificiale e PA: l’opinione dei dipendenti pubblici”, presentata al FORUM PA 2025, si basa su un questionario online a cui hanno risposto 1.042 persone, che nell’83% sono dipendenti pubblici. Il 47,1% ritiene che l’IA migliori la produttività quotidiana, mentre solo il 13 % ne teme l’utilizzo per il rischio di obsolescenza della propria professione. Nonostante l’IA sia largamente valutata come un pratico aiuto, il 26,5% richiede percorsi di formazione più specializzati in materia, mettendo in luce il divario tra potenzialità tecnologiche e offerta formativa. Per garantire un’adozione responsabile, è essenziale allineare i programmi di aggiornamento alle esigenze dei diversi profili professionali.

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Cosa sono i Large Language Model e loro applicazioni

Large Language Model (LLM) sono modelli di machine learning addestrate su enormi corpus testuali; grazie a miliardi di parametri, comprendono e generano linguaggio naturale coerente. Nella PA, i LLM permettono di:

  • Generare documenti: redazione automatica di delibere, FAQ e chatbot istituzionali.
  • Sintetizzare diagnosi: trasformare report clinici o tecnici in linee guida interne.
  • Consigliare investimenti: analizzare bandi, progetti PNRR e scenari economici.
  •  Automatizzare valutazioni: pre-filtrare istanze, verificare norme e smistare reclami.

Trasparenza e responsabilità

La trasparenza nei processi decisionali basati su IA è fondamentale per escludere rischi di discriminazione ed evitarne errori. Ogni sistema, LLM inclusi, deve essere accompagnato dalla pubblicazione di criteri, dati e logiche usati per le previsioni. Solo così cittadini e operatori possono comprenderne e validarne l’utilizzo.

L’Osservatorio IA del Ministero del Lavoro

L’Osservatorio sull’adozione dei sistemi di IA nel mondo del lavoro, istituito dal Ministero del Lavoro in collaborazione con l’INAPP, si inserisce nella Strategia Italiana IA 2024-2026 e nell’AI Act UE. Il suo obiettivo è analizzare e anticipare gli effetti dell’IA sul mercato del lavoro italiano. Attraverso studi costanti, individua i settori e le professioni più influenzati dall’IA, propone misure pratiche per gestire gli effetti e contribuisce alla definizione di linee guida per un’adozione dell’IA equilibrata e responsabile nelle istituzioni pubbliche.

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