Il D.Lgs. 36/2023 promuove l’integrazione di sistemi di intelligenza artificiale nel procurement pubblico.
L’art. 30 del Codice non delinea una semplice opzione strategica, ma una precisa scelta funzionale: l’uso dell’indicativo («adottano») chiarisce che, laddove l’automazione del ciclo di vita dei contratti sia possibile, le stazioni appaltanti sono tenute a implementarla.
Tuttavia, l’utilità dell’intelligenza artificiale non si esaurisce nei processi integralmente automatizzati.
Al di fuori dell’automazione decisionale, questi sistemi si configurano come un supporto avanzato per l’attività quotidiana dei funzionari, agendo da presidio di legittimità tecnica senza mai rimpiazzare la valutazione discrezionale del decisore umano.
Indice
- Prevenire il rischio documentale nel contenzioso amministrativo
- Perché la base dati specialistica fa la differenza nel drafting
- Come interagire con MIA per il drafting: esempi di prompt e scenari d’uso
- Conclusioni: il controllo umano come validazione finale
- Vuoi provare MIA per il tuo prossimo atto?
Prevenire il rischio documentale nel contenzioso amministrativo
La redazione degli atti di gara rappresenta una delle fasi più critiche per la tenuta di una procedura. Il contenzioso amministrativo ha natura prettamente documentale: singoli errori di qualificazione o refusi terminologici possono determinare conseguenze invalidanti.
Si consideri il recente orientamento del TAR Campania, che ha annullato un affidamento diretto poiché l’Amministrazione aveva erroneamente indicato di voler utilizzare il criterio del minor prezzo, autovincolandosi così a una rigidità procedurale non richiesta dalla norma per quella specifica fattispecie. Un errore di drafting ha trasformato un atto semplice in un provvedimento affetto da un vizio di legittimità insanabile.
In questo contesto, MIA si rivela un supporto determinante. Grazie all’addestramento sui contenuti specialistici di Appalti&Contratti, il sistema è in grado di operare un presidio costante sulla coerenza degli atti. Nei test condotti su determine di affidamento diretto, MIA ha segnalato come incongrue le indicazioni di criteri di aggiudicazione non coerenti con la natura della procedura, agendo come un ulteriore livello di verifica che aiuta il funzionario a prevenire l’autovincolo involontario.
Perché la base dati specialistica fa la differenza nel drafting
L’affidabilità di un sistema di drafting assistito dipende direttamente dalle fonti su cui è addestrato. Mentre le IA generiche possono generare testi lacunosi, MIA opera sul perimetro certificato di atti ANAC, pareri MIT e giurisprudenza. Questo permette di superare i limiti delle IA tradizionali, garantendo che le bozze generate siano coerenti con gli orientamenti interpretativi più recenti. Questa integrazione trasforma MIA da semplice generatore di testo a vero assistente tecnico.
Come interagire con MIA per il drafting: esempi di prompt e scenari d’uso
La versatilità di MIA permette di affrontare un’ampia gamma di casistiche operative. Non si tratta di un sistema rigido, ma di un assistente che risponde a input specifici basandosi sul contesto normativo e giurisprudenziale.
Di seguito, riportiamo alcuni esempi di interazione che illustrano come formulare le richieste per ottenere i migliori risultati di drafting.
A. Impostazione della struttura di un atto
MIA può essere utilizzata per generare l’ossatura di provvedimenti complessi, garantendo che non vengano omessi i passaggi procedurali obbligatori.
Esempio di Prompt: “MIA, predisponi una bozza di determina a contrarre per un affidamento diretto di servizi sotto soglia, ai sensi dell’art. 50 del D.Lgs. 36/2023.”
B. Redazione di clausole e risoluzione di nodi specifici
Oltre alla struttura generale, il sistema supporta il RUP nella scrittura di clausole tecniche o nella risoluzione di dubbi applicativi su singoli istituti.
Esempio di Prompt: “MIA, devo inserire nel disciplinare la clausola di revisione prezzi ex art. 60. Forniscimi uno schema da compilare che tenga conto della prassi amministrativa più recente.”
C. Revisione e verifica di bozze esistenti
Oltre alla creazione, una delle funzioni più apprezzate è il controllo di bozze già predisposte dall’utente per intercettare refusi o incongruenze (come nel caso del criterio di aggiudicazione erroneo).
Esempio di Prompt: “MIA, analizza questo paragrafo della mia determina [testo] e verifica se contiene riferimenti normativi superati dal D.Lgs. 36/2023.”
Conclusioni: il controllo umano come validazione finale
MIA agisce come un presidio tecnologico che riduce significativamente il margine di errore e ottimizza i tempi di redazione. Tuttavia, è fondamentale ricordare che l’intelligenza artificiale è uno strumento di supporto e non un sostituto della competenza professionale.
E’ sempre necessario verificare ogni output generato dal sistema: la responsabilità della scelta amministrativa e la validazione finale del testo rimangono in capo al RUP. Lo strumento supporta, segnala e controlla, ma il discernimento umano resta il pilastro insostituibile per garantire la piena legittimità dell’atto finale.
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