L’Intelligenza Artificiale al servizio della Pubblica Amministrazione

Secondo il Public Sector Tech Watch (PSTW),^[1] un sito gestito dalla Commissione Europea, nelle pubbliche amministrazioni europee sono già attivi o in fase di attuazione oltre 2000 progetti basati sull’intelligenza artificiale (pari all’80% del totale censito) e su altre tecnologie emergenti. Nel seguito analizziamo le applicazioni di IA che appaiono più promettenti per aumentare l’efficienza e l’efficacia della nostra pubblica amministrazione. Tra i casi più rilevanti figurano strumenti per individuare evasione fiscale e collusioni negli appalti, sistemi predittivi per la sicurezza urbana e piattaforme che favoriscono l’incontro tra domanda e offerta di lavoro.

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La trasformazione digitale è oggi una priorità per la Pubblica Amministrazione (PA) e l’Intelligenza Artificiale (IA) al centro di processi volti a rendere più efficienti e accessibili i servizi. L’adozione dell’IA è in rapida crescita ovunque ma è ancora eterogenea tra Paesi e settori. Questa nota offre una fotografia aggiornata della situazione, esplorando le applicazioni che appaiono più promettenti.

Una tecnologia in rapida crescita

Secondo un recente report dell’OCSE, il 70% dei Paesi OCSE ha già usato l’IA per supportare operazioni interne, il 67% per migliorare l’erogazione dei servizi pubblici, e solo il 30% nella creazione di politiche pubbliche. Nello stesso Report, l’OCSE fornisce raccomandazioni relative all’IA nella PA, attraverso la definizione di obiettivi strategici chiari, la creazione di registri nazionali e il rafforzamento delle infrastrutture di calcolo.^[2]

A livello comunitario, la Commissione Europea ha racchiuso l’intero gruppo di tecnologie adottate o previste nella pubblica amministrazione tramite il Public Sector Tech Watch (PSTW).^[3] Nel dataset aggiornato al 2025 risultano quasi 2000 progetti in corso, di cui oltre 700 già implementati e oltre 200 in costruzione: l’80% del totale dei progetti riguarda l’intelligenza artificiale, ma non mancano anche blockchain (16%) e altre soluzioni emergenti.^[4]

A livello italiano, secondo un report dell’Agenzia per l’Italia Digitale,^[5] su 108 organizzazioni della PA coinvolte, 45 hanno avviato iniziative IA per un totale di 120 progetti. Gli obiettivi principali riguardano miglioramento dell’efficienza operativa (42%), capacità di gestione e analisi dei dati (24%) e ottimizzazione dell’accesso ai servizi (18%). Tra gli strumenti di supporto all’implementazione, il Piano triennale ICT 2024-2026 prevede dieci principi guida per l’uso dell’IA: miglioramento dei servizi e riduzione dei costi; analisi del rischio; trasparenza responsabilità e informazione; inclusività e accessibilità; privacy e sicurezza; formazione e sviluppo delle competenze; standardizzazione; sostenibilità; sistemi IA ad alto impatto; dati.

Nei paragrafi che seguono, vengono descritti esempi di applicazioni operative o in costruzione di IA nelle PA, nei vari Paesi europei, suddivise per settore economico di appartenenza.

Servizi pubblici generali

Nel settore dei servizi pubblici generali, l’IA viene utilizzata soprattutto attraverso chatbot e assistenti virtuali, strumenti progettati per simulare una conversazione con un essere umano e supportare cittadini e imprese nei rapporti con la PA. Dai dati PSTW, è il settore con il maggior numero di progetti già in funzione o in sviluppo (oltre 300). Viene riportato di seguito un esempio.

• Supporto a imprese e startup: nella regione francese dell’Île-de-France è stato introdotto un assistente digitale che guida le imprese e le startups attraverso le procedure burocratiche, riducendo tempi e complessità amministrative.^[6]

Affari economici

Nel settore degli affari economici, l’IA viene per rendere più efficienti i processi economici e amministrativi. Vengono riportati alcuni esempi.

• Controllo fiscale: nel Regno Unito un assistente virtuale supporta il rinnovo, il controllo e la verifica dei crediti d’imposta;^[7] nel 2022, oltre 30 mila persone hanno completato la procedura grazie all’IA. In Francia sistemi di IA individuano frodi ed evasioni fiscali, attraverso l’analisi dei dati dei social network e il confronto con le dichiarazioni dei redditi, con dati provenienti da diverse fonti, con l’obiettivo di gestire il 50% dei controlli tramite algoritmi entro il 2027.^[8] Quando vengono rilevate anomalie, il sistema segnala i casi alle autorità competenti, con verifiche dettagliate. Il sito PSTW fa riferimento ad un sistema adottato dal gennaio di quest’anno dalla nostra Agenzia delle Entrate: l’“Evasometro anonimizzato”, che ha sostituito il vecchio redditometro e sul quale torneremo con una nota ad hoc.^[9] Algoritmi di IA incrociano diversi database, e stimano il tenore di vita sulla base dei dati presenti, confrontandolo con il reddito dichiarato. Superata una certa soglia (20% e 70.000 euro), il profilo viene segnalato per consentire controlli più mirati, sia all’Agenzia dell’Entrate sia alla Guardia di Finanza. È forse presto per valutare l’efficacia di questo strumento, anche alla luce dei vincoli posti dal Garante della Privacy.
• Insolvenza e fallimenti: a Trondheim, in Norvegia, un sistema di IA è in grado di prevedere quali imprese presentano il rischio più elevato di insolvenza o di fallimento, consentendo l’intervento preventivo delle autorità locali.^[10] Negli ultimi anni, il sistema ha correttamente identificato oltre l’80% delle imprese insolventi. Un sistema simile opera a livello nazionale in Francia; esso si basa su segnali di deterioramento aziendale e ha come obiettivo di aiutare efficacemente le aziende in difficoltà. In Danimarca l’IA rileva frodi ed errori materiali nei documenti finanziari: in una prima fase l’IA analizza le relazioni annuali, per verificare la conformità con gli standard europei, mentre nella seconda fase i funzionari valutano le irregolarità valutate dalla IA.^[11]
• Infortuni sul lavoro: in Germania, compagnie assicurative pubbliche e private si servono di sistemi di IA per valutare richieste di risarcimento da infortuni, verificando la coerenza delle informazioni fornite e individuando possibili anomalie o frodi.^[12] L’IA si addestra su oltre 1 milione di casi precedenti, calcolando anche la plausibilità di una possibile procedura di ricorso, l’importo dei costi e la probabilità di successo.
• Gestione dei trasporti pubblici: a Poznań (Polonia) un sistema di IA ha permesso di ottimizzare la creazione e la gestione degli orari del trasporto pubblico, migliorando l’efficienza del servizio per i cittadini.^[13]
• Manutenzioni predittive: Terna, in Italia, ha adottato un algoritmo che prevede le necessità di manutenzione delle pale eoliche, riducendo i rischi di cali di potenza e possibili blackout.^[14] La start-up con cui ha collaborato alla realizzazione del progetto promette una riduzione dei costi di manutenzione del 30%, e un miglioramento dell’efficienza energetica del 15%.
• Appalti pubblici: in Spagna un algoritmo di IA chiamato BRAVA (Bid Rigging Algorithm for Vigilance in Antitrust) è stato premiato perché ha consentito di individuare un gran numero di casi di collusione negli appalti pubblici. L’algoritmo ha analizzato oltre 3,5 milioni di appalti pubblici per identificare i casi di frode. Stime dell’Antitrust spagnola (CNMC) evidenziano come questo sistema rileva il 90% di comportamenti fraudolenti.^[15],[16]

Ordine pubblico e sicurezza

L’IA viene applicata per migliorare la prevenzione, l’efficienza delle forze dell’ordine e la gestione della giustizia. Vengono riportati di seguito alcuni esempi.

• Sicurezza urbana: ad Amsterdam l’IA analizza i dati sui crimini nei quartieri e fornisce indicazioni utili alla polizia per migliorare le strategie di contrasto.^[17] A Utrecht, una piattaforma predittiva stima la probabilità di furti nei diversi giorni della settimana sulla base di variabili urbane e socioeconomiche, festività, eventi e condizioni meteo, aiutando le forze di polizia ad adottare misure preventive.^[18]
• Forze dell’ordine: nei Paesi Bassi, in Gran Bretagna e anche in Italia le forze di polizia usano sistemi di riconoscimento facciale basati su IA per individuare ricercati e sospettati, riducendo gli errori e aumentando efficacia investigativa e azioni preventive.^[19],[20] Nel caso italiano, il software SARI (Sistema Automatico di Riconoscimento delle Immagini) si basa sul confronto tra le immagini riprese (non in tempo reale) dai sistemi di videosorveglianza e le banche dati dove sono presenti dati biometrici e fotografie. Nel 2023 sono state effettuate 130 mila ricerche su questo software.^[21]
• Sicurezza aeroportuale e alle frontiere: negli aeroporti di Bucarest e Helsinki l’IA è impiegata per identificare persone ricercate o presenti nelle liste di interdizione al volo (no fly list), e individua comportamenti e oggetti anomali, prevenendo incidenti e atti illeciti.^[22] In Spagna e in Estonia i sistemi di IA supportano i controlli biometrici sui viaggiatori, confrontandoli con database esistenti per individuare documenti falsi o soggetti ricercati, riducendo i tempi di attesa alle frontiere.^[23]
• Criminalità predittiva: In Italia il software XLAW analizza i trend criminali e i luoghi maggiormente soggetti a reati, con un’accuratezza nella predizione dell’85% nell’avvenimento di nuovi crimini.^[24] Gli ideatori del software hanno affermato che questo sistema ha permesso una riduzione dei crimini del 15%, e ottimizzazione delle spese legate a pattuglie e usura dei mezzi di polizia.^[25]
• Controllo stradale: nei Paesi Bassi telecamere basate su IA rilevano l’uso del cellulare alla guida e inviano automaticamente i dati delle targhe alla polizia, consentendo di emettere multe di 240 euro.^[26] Le foto non mostrano i volti, ma sono in grado di rilevare i telefoni attraverso il parabrezza.

Sanità

Nel settore sanitario, l’IA viene applicata in molteplici ambiti, dalla prevenzione delle frodi alla gestione delle emergenze, fino al supporto psicologico. Vengono riportati di seguito alcuni esempi.

• Prevenzione delle frodi nella prescrizione di farmaci: in Portogallo algoritmi di IA monitorano le prescrizioni mediche, identificando potenziali anomalie e riducendo i rischi di frodi a danno del sistema sanitario.^[27] I medici di famiglia inseriscono le ricette mediche in un portale online (il 97% delle ricette mediche del Servizio Sanitario Portoghese è redatto online). Un software di IA unisce dati relativi a precedenti prescrizioni, tipologie di medicine e di pazienti e valuta se medico di famiglia e paziente esistono, e se il paziente presenta una patologia che necessita di cure. Viene verificato anche quali medici rilasciano più prescrizioni mediche, dove e quando le confezioni di medicinali vengono vendute. Questo sistema ha permesso una riduzione di 20 milioni di euro da ricette emesse ma con medicinali non acquistati o derivanti da frodi.
• Diagnosi di ictus e attacchi cardiaci: nel Regno Unito, piattaforme basate su IA sottopongono i pazienti a una serie di domande sui sintomi e sui fattori di rischio, giungendo a diagnosi più rapide, soprattutto per gli ictus.^[28] In Belgio, un modello predittivo stima la fibrillazione atriale, al fine di identificare la propensione ad attacchi cardiaci.^[29]
• Emergenze mediche: in Danimarca un sistema di IA analizza le chiamate di emergenza per identificare arresti cardiaci extra-ospedalieri, valutando correttamente la diagnosi nel 95% dei casi e accelerando l’intervento del personale.^[30] In Spagna l’IA è impiegata per prevedere picchi di accessi ai reparti di emergenza, migliorando la pianificazione delle risorse.
• Salute dei bambini: a Helsinki, un modello IA è in grado di interpretare in modo indipendente segnali EEG e generare una stima della funzionalità cerebrale dei neonati. Questa automazione permette il controllo di peso, altezza e circonferenza del cranio, al fine di fornire le migliori cure per il neonato^[31]

Protezione sociale

Nel campo della protezione sociale, l’IA è utilizzata per migliorare l’accesso ai servizi, facilitare il reinserimento lavorativo e rendere più efficiente la gestione delle pratiche burocratiche. Vengono riportati di seguito alcuni esempi.

• Occupazione: in Francia il programma La Bonne Boite utilizza l’IA per stimare, con sei mesi di anticipo, la probabilità che un’impresa assuma, basandosi su dati storici di assunzioni, stagionalità settoriali e tassi di crescita.^[32] Sulla base dei dati, il software assegna ad ogni impresa (per ogni stabilimento produttivo) un punteggio di propensione all’assunzione. Il cittadino, inserendo sul portale le proprie competenze e l’area geografica, riceve l’elenco delle imprese vicine più affini al suo profilo e con maggiore probabilità di aprire nuove posizioni, facilitando così l’incontro tra domanda e offerta.
• Sussidi residenziali e sociali: In Spagna, è stato creato un software definito “BOSCO”, e serve per ricevere tutte le domande di sussidi per le bollette.^[33] Il sistema riceve le domande e sulla base del profilo del richiedente (reddito, composizione del nucleo familiare, valutazione di condizioni di vulnerabilità) valuta l’ammissibilità della domanda. Se il richiedente non soddisfa i criteri, il sistema respinge la domanda, altrimenti viene indirizzata agli enti preposti per l’erogazione dei sussidi.
• Identificazione delle situazioni di disagio: ad Amsterdam, sistemi di IA integrano dati provenienti da diversi enti per individuare persone con pagamenti arretrati.^[34] Entro 14 giorni questi cittadini vengono contattati per ricevere assistenza sociale e per avviare accordi di recupero del debito con il supporto delle istituzioni.

Protezione ambientale

L’IA contribuisce al monitoraggio degli ecosistemi, alla gestione sostenibile delle risorse e alla prevenzione dei rischi naturali. Vengono riportati di seguito alcuni esempi.

• Monitoraggio climatico: in Estonia radar remoti alimentati da IA consentono previsioni idrologiche e marine più accurate, integrando dati geografici e misurazioni sul campo.^[35] Lo stesso approccio è utilizzato per monitorare la copertura nevosa. In Germania, algoritmi predittivi installati in satelliti analizzano la superficie terrestre, al fine di valutare i cambiamenti climatici e l’impatto delle attività umane.^[36]
• Pulizia dei mari: ad Aarhus, in Danimarca, è stato introdotto WasteShark, un drone acquatico autonomo che raccoglie rifiuti dalla superficie del mare, contribuendo alla salvaguardia degli ecosistemi marini e riducendo la presenza di plastiche in mare.^[37]
• Gestione dei rifiuti: utilizzato in 5 Paesi europei, il sistema di IA “Recycleye” integrato in un robot seleziona automaticamente i materiali riciclabili. Operando 24 ore su 24 e 7 giorni su 7, il sistema utilizza un modulo di visione computerizzata, che identifica i rifiuti in base a tipologia, forma e dimensione, grazie a set di dati sui rifiuti precedenti. Questo sistema fornisce input al braccio robotico, che provvede alla rimozione e gestione dei rifiuti e aumenta l’efficienza della raccolta differenziata e la qualità del riciclo. Ad Amsterdam, un sistema IA identifica i rifiuti negli spazi pubblici e trasmette le informazioni agli enti competenti per la raccolta.^[38]

Istruzione

Nel settore dell’istruzione, l’IA garantisce maggiore integrità accademica, personalizzando i percorsi formativi e rendendo più efficienti i processi amministrativi. Vengono riportati di seguito alcuni esempi.

• Software anti-plagio: nei Paesi Bassi è stato introdotto un sistema di IA per monitorare gli esami online e individuare potenziali casi di copiatura.^[39] Il software analizza i comportamenti degli studenti e segnala quelli sospetti.
• Personalizzazione delle necessità scolastiche: in Andalusia, il progetto Preduca sfrutta l’IA per adattare i piani di studio alle necessità individuali degli studenti, incrociando dati accademici e comportamentali.^[40] Questo consente di prevedere in anticipo eventuali bisogni educativi e di migliorare il supporto didattico.
• Riconoscimento di titoli di studio stranieri: il Ministero dell’Istruzione spagnolo utilizza un sistema di IA per velocizzare il processo di riconoscimento degli esami e delle lauree conseguite all’estero, riducendo tempi e complessità burocratiche.^[41]

Alloggi e servizi di comunità

In questo settore, l’IA è impiegata per rendere più sostenibili i consumi, migliorare le infrastrutture urbane e incrementare sicurezza ed efficienza dei servizi pubblici. Vengono riportati di seguito alcuni esempi.

• Energia: nel Regno Unito, modelli predittivi stimano i costi energetici in base a caratteristiche familiari e abitative, permettendo di individuare i nuclei più vulnerabili e orientare politiche di efficientamento energetico. In Serbia, gli stessi modelli predicono la domanda e il consumo di elettricità, così che il gestore elettrico possa adattare la distribuzione in base alle esigenze, riducendo gli sprechi e anticipando le variazioni di utilizzo.^[42]
• Manutenzione stradale: nella contea di Stafford, nel Regno Unito, viene utilizzata una tecnologia IA (Vaisala RoadAI) per la manutenzione stradale. Il software viene installato su automobili e registra video delle condizioni stradali, queste vengono poi valutate tramite IA che classifica automaticamente i difetti presenti (es. buche, crepe stradali, mancanza di segnaletica orizzontale). Gli interventi vengono categorizzati in base all’urgenza e successivamente intervengono i manutentori.^[43] La contea di Stafford afferma che questo software ha contribuito al ripristino di oltre 30 mila buche stradali all’anno dal 2021, e ha contribuito al controllo di oltre 4 mila chilometri di rete stradale e autostradale.^[44]
• Illuminazione pubblica: in Polonia sensori basati su IA regolano l’illuminazione delle strade in base al clima e alla presenza di pedoni, garantendo sicurezza e riducendo i consumi energetici, soprattutto in prossimità delle strisce pedonali.^[45]
• Monitoraggio delle infrastrutture: in Finlandia un’applicazione mobile permette verifiche sullo stato delle infrastrutture. Essa si sviluppa come un videogioco, e i cittadini sono i “giocatori” che si muovono nelle città per scattare foto e video che documentano le condizioni delle infrastrutture, come marciapiedi, attraversamenti pedonali e piste ciclabili, ricevendo missioni da completare per poi venire ricompensati per i contributi forniti. Le immagini raccolte servono a mappare lo stato degli spazi pubblici, individuare guasti o barriere all’accessibilità e supportare le amministrazioni locali nell’aggiornamento delle mappe urbane e nella pianificazione di interventi.^[46]

I rischi della IA nella PA

Non è tutto oro quello che luccica. Sin qui abbiamo mostrato i pregi dell’Intelligenza artificiale. Tuttavia, diversi rapporti mettono in guardia contro i rischi. Con riferimento al Report dell’Ocse^[47] “Governing with Artificial Intelligence” (già menzionato in precedenza), i principali rischi legati a questa tecnologia sono i seguenti:

• Bias e discriminazione algoritmica: dati incompleti o non rappresentativi possono penalizzare minoranze etniche, linguistiche, di genere o sociali, amplificando le disuguaglianze.
• Mancanza di trasparenza: gli utenti finali spesso non comprendono come l’IA arrivi a certe decisioni, come nel caso della giustizia predittiva.
• Errori e affidabilità limitata: malfunzionamenti possono avere impatti significativi su salute, sicurezza e diritti sociali.
• Privacy e protezione dei dati: grandi quantità di dati personali trattati dall’IA possono essere violati o usati in modo improprio.
• Rispetto dei diritti umani e civili: i sistemi rischiano di trasformarsi da strumenti di supporto a strumenti di controllo sociale, generando sfiducia nei cittadini.

Per mitigare questi rischi, l’OCSE raccomanda un uso responsabile dell’IA, basato su rispetto dello stato di diritto, diritti umani, privacy, trasparenza, sicurezza e responsabilità.^[48]

Parallelamente, l’Unione Europea ha varato l’AI Act, in cui vengono definiti diversi livelli di rischio, e in Italia, il 17 settembre scorso il Senato ha approvato in via definitiva il disegno di legge recante disposizioni e deleghe al Governo in materia di intelligenza artificiale (A.S. 1146-B), collegato alla manovra di finanza pubblica. L’articolo forse più importante è il primo, che recita: “L’intelligenza artificiale è impiegata per migliorare le condizioni di lavoro, tutelare l’integrità psicofisica dei lavoratori, accrescere la qualità delle prestazioni lavorative e la produttività delle persone in conformità al diritto dell’Unione europea”.^[49]