Quando si parla di intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione la reazione più comune, negli uffici, è sempre la stessa: interessante, ma non per noi e non adesso. Vale la pena rimetterla in discussione. Nel frattempo questi strumenti hanno imparato a reggere la parte documentale della giornata: leggono un'istanza e propongono l'ufficio competente, ordinano una coda di segnalazioni, estraggono i dati da un allegato, preparano una bozza citando la norma su cui si fonda. E lo fanno senza chiedere all'ente di cambiare organico né di riscrivere le procedure.
Non stiamo descrivendo una prospettiva a cinque anni. Sono soluzioni già in esercizio, dentro un perimetro normativo che dal 2026 è definito con precisione dalla legge 132/2025 e dall'AI Act. Nelle righe che seguono mettiamo in fila quello che serve per decidere: quali usi sono praticabili oggi, cosa chiede la norma, da cosa dipende la riuscita di un progetto del genere e come si avvia un primo intervento senza aprire una gara.
5 usi dell'AI già praticabili in un ente pubblico
In questo articolo riportiamo l'esempio di cinque pipeline: sono quelle che, alla prova dei fatti, offrono il rapporto migliore fra beneficio misurabile e rischio giuridico, e per ciascuna abbiamo indicato il punto esatto in cui l'operatore riprende il controllo.
Queste soluzioni hanno un potenziale enorme se consideriamo i volumi in gioco. Secondo la rilevazione AgID, a fine 2023 in Italia risultavano attive circa 16 milioni di caselle PEC, e nel corso dell'anno sono stati scambiati circa 2,5 miliardi di messaggi. Una quota rilevante di quel traffico transita da e verso amministrazioni pubbliche. Ognuno di quei messaggi, prima ancora di diventare una pratica, va aperto, letto, classificato e assegnato a qualcuno: è esattamente il lavoro su cui queste pipeline intervengono.
| Pipeline | Cosa fa | Dove interviene l'operatore |
|---|---|---|
| Intake e smistamento | Legge PEC, email e istanze, riconosce oggetto e materia, propone l'ufficio competente e la classificazione di protocollo. | Conferma o corregge l'assegnazione. Ogni correzione affina il sistema. |
| Triage e Agenti per i ticket | Ordinano richieste e segnalazioni per urgenza, riconoscono i duplicati, rispondono sui casi noti e chiudono il ticket. | Riceve in escalation i casi fuori casistica o sotto soglia di confidenza. |
| Estrazione dati | Recupera campi strutturati da istanze e allegati — anagrafiche, riferimenti catastali, importi — e segnala cosa manca. | Verifica solo i campi a bassa confidenza, non tutti. |
| Sintesi documentale | Riassume atti lunghi isolando punti chiave, adempimenti e scadenze, con rimando al punto esatto del testo. | Legge la sintesi e apre il documento solo dove serve. |
| Risposta assistita | Produce una bozza fondata esclusivamente su fonti ufficiali autorizzate, citandole puntualmente. | Rivede, firma e invia. Senza approvazione nulla raggiunge il cittadino. |
Se le rileggete in fila, noterete che hanno tutte la stessa caratteristica: nessuna produce un provvedimento, tutte producono materiale istruttorio già ordinato. È una distinzione che sembra retorica ed è invece la ragione per cui certi progetti superano un controllo e altri no — ci torniamo fra poco, quando vediamo cosa chiede esattamente la norma.
Vale la pena aggiungere che le cinque pipeline non vivono necessariamente separate: combinate fra loro coprono l'intero ciclo di lavorazione di una pratica. Le trovate descritte una per una nella pagina dedicata alle pipeline AI per la Pubblica Amministrazione.
Nulla di tutto questo, del resto, è esclusivo del settore pubblico: un'azienda privata che gestisce volumi documentali paragonabili ritrova gli stessi colli di bottiglia, e le stesse pipeline. Se volete capire quale abbia senso sui vostri flussi — ente o impresa che siate — scriveteci due righe: si parte sempre da una mappatura del volume reale, mai da una demo.
Cosa dice la legge sull'AI nella Pubblica Amministrazione
La preoccupazione più diffusa negli uffici è che l'AI sia ancora territorio grigio. Non lo è, e il succo si riassume in poche righe. La legge 23 settembre 2025 n. 132, all'articolo 14, incoraggia l'uso dell'intelligenza artificiale per ridurre i tempi dei procedimenti e migliorare i servizi. Lo ammette però solo «in funzione strumentale e di supporto all'attività provvedimentale», lasciando alla persona la responsabilità esclusiva di provvedimenti e procedimenti. Due requisiti tecnici completano il quadro: la conoscibilità del funzionamento e la tracciabilità dell'utilizzo.
Il resto della cornice si muove nella stessa direzione, con date ormai vicine. Dal 2 agosto 2026 sono efficaci gli obblighi di trasparenza dell'AI Act: contenuti generati e sistemi conversazionali vanno dichiarati come tali. Per i sistemi ad alto rischio dell'Allegato III gran parte degli adempimenti slitta invece al 2 dicembre 2027. Fa eccezione la valutazione d'impatto sui diritti fondamentali dell'articolo 27, che tocca gli enti in quanto deployer e va svolta prima del primo utilizzo.
In parallelo AgID ha adottato, con Determinazione n. 43 del 10 marzo 2026, le Linee guida per lo sviluppo e il procurement di sistemi di IA nella PA. Una volta approvate saranno vincolanti per tutte le amministrazioni.
Letto insieme, il quadro dice una cosa sola. L'AI di supporto istruttorio è consentita e anzi incoraggiata; l'AI che decide al posto del funzionario non lo è.
L'architettura che tiene il dato nel perimetro di governo dell'ente
Il successo di queste soluzioni dipende in primo luogo dall'architettura, molto più che dal modello che si sceglie di adottare. Quello che fa la differenza è il percorso che compie il dato.
Il perimetro di governo dei dati è l'insieme dei sistemi su cui l'ente conserva un controllo diretto, verificabile e revocabile: server, archivi e servizi di cui può dimostrare in ogni momento chi ha trattato cosa. Finché una PEC con dati sanitari, un IBAN o i dati di un minore restano dentro quel perimetro, il trattamento è governabile e dimostrabile. Nel momento in cui raggiungono un servizio esterno, nessuna clausola contrattuale è più in grado di riportarli indietro.
Le implementazioni possibili sono diverse e nessuna è uno standard, ma quelle che reggono condividono lo stesso principio: separare fisicamente i piani. Qui la raccontiamo nella forma che adottiamo nelle nostre pipeline AI per la Pubblica Amministrazione, cioè tre zone e un passaggio obbligato fra la prima e la seconda.
Questa separazione non è un vezzo ingegneristico: è ciò che rende dimostrabili, davanti a un controllo, la tracciabilità richiesta dall'articolo 14 e la minimizzazione richiesta dal GDPR. La tracciabilità, in concreto, prende la forma di un audit log consultabile: ogni trattamento resta scritto, con l'indicazione di cosa è stato elaborato e quando. Ed è sempre l'architettura a permettere, quando l'ente lo esige, di far funzionare l'intera catena in locale, senza che un solo dato esca dal perimetro di governo.
Come avviare un pilota senza aprire una gara
Arrivati a questo punto, l'obiezione plausibile di un RUP non è tecnica né giuridica: è che nessun dirigente vuole essere quello che ha impegnato risorse pubbliche in un progetto AI rimasto senza risultati. È un'obiezione più che legittima, e la risposta non sta nella tecnologia: sta nel modo in cui la si acquista.
Perché il rendimento non si può promettere in anticipo
Conviene partire da un dato di realtà: una pipeline AI non è un prodotto da scaffale. Va calibrata sul flusso documentale di quella specifica organizzazione: tassonomia degli uffici, regolamenti interni, sistemi già in uso, linguaggio delle istanze che arrivano davvero. Finché non è configurata su quei dati, nessun fornitore serio può garantire in anticipo quale sarà il rendimento. Il che apre una domanda del tutto ragionevole: perché dovrebbe pagarla l'ente, prima di sapere se funziona?
Il modello pay-per-performance
La risposta è invertire l'ordine. Con il pay-per-performance — impiegato dalla Digital Tailors — l'amministrazione paga in proporzione al lavoro effettivamente svolto e svolto bene: non un canone anticipato, non una licenza, ma un consuntivo legato alla qualità del servizio erogato.
Ne consegue un ribaltamento anche del ruolo dell'operatore economico, che valuta la casistica, modula e configura gli strumenti sul caso concreto e si accolla sviluppo, personalizzazione e hosting, per essere remunerato dopo, sui risultati misurati. Se i numeri non si muovono, il costo per l'ente non matura.
Come si formalizza un pay-per-performance? L'affidamento diretto sotto soglia è la soluzione
Sul piano procedurale la strada è più corta di quanto si creda. Per servizi e forniture sotto i 140.000 euro l'articolo 50 del D.Lgs. 36/2023 consente l'affidamento diretto, anche senza consultazione di più operatori economici, e un intervento su un singolo flusso rientra di norma in quella fascia.
L'ente formalizza quindi con un affidamento diretto, senza indire una gara e senza esporsi, perché il rischio di riuscita resta dalla parte del fornitore, dove è giusto che stia. Se volete capire se il vostro caso rientra, fissate una videocall e discutiamo la vostra circostanza.
Da dove partire, in concreto
Il primo intervento non deve essere ambizioso, deve essere misurabile. Si sceglie un solo flusso ad alto volume: nella maggior parte degli enti è lo smistamento delle PEC in ingresso. Poi, prima di toccare qualunque cosa, si fissa la linea di base: tempo medio di assegnazione e percentuale di riassegnazioni nell'ultimo trimestre. Senza quei due numeri il miglioramento non sarà dimostrabile in sede di controllo, per quanto reale sia.
Su un perimetro così delimitato i primi risultati si leggono nell'arco di circa sessanta giorni: il tempo di configurare la pipeline sulla tassonomia dell'ente, farla girare in affiancamento agli operatori e confrontare i numeri di partenza con quelli di arrivo. È abbastanza per decidere se estendere, correggere o fermarsi, che è poi l'unica cosa da sapere prima di impegnare risorse su scala più ampia.
ApprofondimentoIl pay-per-performance è il modello adatto a integrare l'AI nella Pubblica Amministrazione?
Si paga il risultato, non il software: nessun costo di sviluppo, nessun canone, un corrispettivo che matura sull'unità di lavoro completata. Cosa cambia per l'amministrazione e per il fornitore, e le cinque clausole che tengono il contratto in equilibrio.