Un chatbot comunale può spiegare come chiedere un contributo. Se sbaglia un requisito, però, può convincere un cittadino a rinunciare a un diritto. È in questo passaggio, dalla risposta plausibile alla risposta sulla quale una persona può fare affidamento, che comincia la complessità dell’intelligenza artificiale nella pubblica amministrazione. La velocità conta. Contano anche la correttezza, la possibilità di contestare una decisione e la presenza di qualcuno che sappia correggerla. Il costo dell’errore può ricadere su chi ha meno strumenti per riconoscerlo. Ed è grave perché a differenze del settore privato che segue le legge del mercato, la Pa ha come “comandamento” quello di non lasciare indietro nessuno.
In Italia le sperimentazioni ci sono. L’ultimo rapporto AgID ha raccolto le risposte di 108 organizzazioni tra amministrazioni centrali e gestori nazionali di servizi pubblici. In 45 avevano avviato iniziative di AI, per 120 progetti censiti. Il 78% dei progetti non disponeva di indicatori per misurarne l’impatto. Un dato che rende difficile rispondere alla domanda essenziale: il servizio sta migliorando?
L’intelligenza artificiale nei Comuni italiani poi è ancora soprattutto una prospettiva. Secondo la «Mappa dei Comuni digitali 2026», promossa da Dipartimento per la trasformazione digitale, ANCI e Banca d’Italia sulla base di un’indagine condotta nel 2025 su 4.177 Comuni, le soluzioni già operative o previste entro dodici mesi riguardano meno del 10% degli enti, sia nelle attività amministrative interne sia nei servizi a cittadini e imprese. Circa un quarto ne sta valutando l’introduzione. Il divario dimensionale è netto: considerando le applicazioni attive o programmate, A frenare l’adozione sono soprattutto la carenza di competenze tecniche interne, segnalata dal 67% dei Comuni, la difficoltà di reperire risorse economiche (52%), l’incertezza normativa (43%) e l’integrazione con i processi esistenti (41%). Il rapporto fotografa dunque un problema di capacità amministrativa: per portare l’AI nei servizi servono personale preparato, finanziamenti e organizzazione, soprattutto negli enti più piccoli.
Nel corso dell’incontro del 3 novembre allo SmartCityLab di Milano, promosso da POLI.design. Guido Arnone, Chief Technology Officer del Comune, ha indicato tre direzioni di lavoro: semplificare l’accesso ai servizi, alleggerire le attività ripetitive degli uffici e utilizzare meglio i dati per gestire il territorio, anche attraverso la manutenzione predittiva. Sono ambiti con esigenze differenti. Riassumere un fascicolo, prevedere il guasto di un impianto e rispondere a una famiglia sui requisiti di un beneficio richiedono verifiche e forme di controllo diverse. Ma sopratutto personale qualificato.
È qui che si colloca AI4Gov-X. Coordinato da POLI.design e cofinanziato dal programma europeo Digital Europe, riunisce oltre 40 partner in 20 Paesi per un programma di 48 mesi. Sviluppa l’esperienza di AI4Gov, nato attorno a un master europeo sull’intelligenza artificiale per i servizi pubblici, e combina alta formazione, corsi brevi e sperimentazione. L’obiettivo è preparare funzionari, professionisti e decisori a tenere insieme tecnologia, diritto, gestione dei dati e progettazione dei servizi. La dimensione europea permette di confrontare problemi che si ripetono in sistemi amministrativi differenti. Forse anche da qui può partire.
