L’Agenzia per l’Italia Digitale (AgID) ha condotto un’indagine per valutare l’impiego dell’Intelligenza Artificiale (IA) nella Pubblica Amministrazione, nell’ambito del Piano Triennale per l’Informatica 2024–2026. L’obiettivo è censire i progetti attivati nelle amministrazioni centrali e nei gestori dei servizi pubblici nazionali, così da supportare strategie di investimento e favorire la diffusione dell’IA nel settore pubblico.
Lo studio, condotto tramite un questionario strutturato, ha coinvolto 108 organizzazioni su 142 contattate, di cui 45 hanno già avviato progetti IA. Sono stati censiti complessivamente 120 progetti, con una distribuzione che vede 50 iniziative focalizzate sulle infrastrutture sociali e altre 70 in ambiti differenti.
Dall’analisi emergono aspetti rilevanti riguardanti le tecnologie impiegate, le modalità di finanziamento, le procedure di acquisizione, gli stakeholder coinvolti e le problematiche riscontrate. I dati mostrano che il 42% dei progetti mira a migliorare l’efficienza operativa, il 24% è dedicato all’ottimizzazione della gestione dei dati e il 18% si concentra sulla semplificazione dell’accesso ai servizi pubblici.
La maggior parte dei progetti ha un’estensione nazionale, ma non mancano iniziative a livello sovranazionale. Le tecnologie maggiormente impiegate includono il Machine Learning tradizionale, mentre l’uso dell’IA generativa, soprattutto per la gestione di testi e linguaggio naturale, è in forte crescita. Inoltre, oltre il 60% dei progetti fa uso di chatbot e assistenti virtuali, strumenti ritenuti fondamentali per migliorare l’interazione con cittadini e utenti.
I dati utilizzati per l’addestramento dei modelli provengono principalmente da banche dati interne, talvolta comprendendo dati personali o sintetici. Tuttavia, emerge una limitata attenzione alla qualità dei dati, con possibili conseguenze negative sull’affidabilità dei sistemi IA.
Le procedure di acquisizione delle tecnologie sono diverse, ma prevalgono gli Accordi Quadro e gli strumenti Consip. Si riscontra una forte dipendenza da consulenti esterni, poiché le competenze interne in materia di IA risultano ancora insufficienti. Inoltre, solo il 20% dei progetti ha definito indicatori di performance (KPI), sollevando dubbi sulla reale capacità strategica delle amministrazioni nell’impiego dell’IA.
Dall’indagine emergono una serie di raccomandazioni per garantire un’adozione più efficace e sostenibile dell’IA nella Pubblica Amministrazione. Tra le principali indicazioni, si consiglia di puntare su tecnologie affidabili e a basso impatto ambientale, integrandole nei sistemi informativi già esistenti. È essenziale migliorare la qualità e la gestione dei dati, assicurandone accuratezza, interoperabilità e rispetto della privacy.
Un altro punto chiave riguarda l’innovazione nelle procedure di acquisizione, semplificando l’accesso alle soluzioni IA e favorendo gare dedicate precedute da progetti pilota. La pianificazione deve essere strategica, con obiettivi chiari e KPI definiti, oltre a una maggiore attenzione alla scalabilità dei sistemi adottati.
Si raccomanda inoltre di promuovere metodologie di open innovation e di coinvolgere trasversalmente le diverse strutture interne. Infine, risulta cruciale lo sviluppo di competenze specifiche, la mappatura delle risorse interne e la creazione di figure professionali dedicate, come l’AI Officer e il Data Steward, per garantire una gestione efficace delle tecnologie IA all’interno della Pubblica Amministrazione.
