L’Agenzia per l’Italia Digitale (AgID) ha condotto l’indagine “L’intelligenza Artificiale nella Pubblica Amministrazione” per censire i progetti di Intelligenza Artificiale (IA) nelle Pubbliche Amministrazioni centrali e nei gestori di servizi pubblici nazionali. L’iniziativa rientra nelle azioni del Piano Triennale per l’Informatica 2024–2026, con focus su applicazioni IA e basi di dati strategiche, e con l’obiettivo di supportare strategie di investimento e diffusione dell’IA nel settore pubblico.
L’indagine - realizzata mediante un questionario strutturato - ha visto la partecipazione di 108 organizzazioni su 142 contattate (76%), di cui 45 hanno avviato progetti IA. Sono stati censiti 120 progetti, 50 dei quali su infrastrutture sociali e 70 in altri ambiti.
I principali risultati
L’indagine ha permesso di indagare numerosi aspetti legati a tecnologie, finanziamenti, modalità di procurement, stakeholder, impatti, criticità e sfide.
Il 42% dei progetti di IA nelle PA mira a migliorare l’efficienza operativa, il 24% a potenziare la gestione dei dati e il 18% a ottimizzare l’accesso ai servizi.
Circa il 75% ha un’estensione nazionale, ma non mancano iniziative sovranazionali. Le tecnologie più usate sono il Machine Learning tradizionale e, in crescita, l’IA generativa per testi e linguaggio naturale. Oltre il 60% dei progetti include chatbot e assistenti virtuali.
I dati per l’addestramento provengono soprattutto da banche dati interne, talvolta includendo dati personali o sintetici. Si rileva scarsa attenzione alla qualità dei dati, con possibili impatti negativi sull’affidabilità.
Le modalità di procurement sono varie, con prevalenza di Accordi Quadro e strumenti Consip.
Le competenze interne sono presenti ma limitate, con forte dipendenza da consulenti esterni.
Solo il 20% dei progetti ha KPI definiti, sollevando dubbi sulla capacità strategica delle amministrazioni.
Le raccomandazioni
Dall’analisi dei progetti IA emerge una serie di raccomandazioni per un’adozione più efficace e sostenibile nella PA.
Si suggerisce di puntare su tecnologie affidabili e a basso impatto ambientale, integrandole nei sistemi informativi esistenti.
È fondamentale migliorare la qualità e la gestione dei dati, garantendo accuratezza, interoperabilità e rispetto della privacy.
Il procurement pubblico va innovato, semplificando l’accesso alle soluzioni IA e promuovendo gare dedicate precedute da progetti pilota.
La pianificazione deve essere strategica, con obiettivi chiari, KPI definiti e attenzione alla scalabilità.
Si raccomanda l’adozione di metodologie di open innovation e il coinvolgimento trasversale delle strutture interne.
Infine, è cruciale sviluppare competenze specifiche, mappare le risorse interne e creare figure professionali dedicate come l’AI Officer e il Data Steward.
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