Immaginate la scena. Un funzionario di un Comune italiano segue un corso sull’intelligenza artificiale. Due ore di formazione, qualche demo, slide con grafici promettenti. Esce con gli occhi brillanti, il telefono pieno di appunti, la testa piena di idee. Il giorno dopo torna in ufficio. La PEC ad aspettarlo, il protocollo in coda, il collega che gli chiede dove ha messo la determina di tre settimane fa. Cinque minuti dopo, l’entusiasmo si è sgonfiato come un palloncino di carnevale. L’IA?

Quella storia finisce lì. Non perché il funzionario non avesse voglia. Non perché non avesse capito. Finisce lì perché nessuno gli aveva detto la cosa più importante: l’intelligenza artificiale non cambia le organizzazioni. Le organizzazioni cambiano se stesse, e l’IA le aiuta a farlo meglio. Se manca il primo pezzo, il secondo è carta straccia.

Da qualche anno scriviamo di OKR applicati alla Pubblica Amministrazione. Di come questo framework possa aiutare i Comuni a darsi obiettivi di impatto invece di limitarsi agli adempimenti, a misurare i risultati veri invece dei processi, a coinvolgere le persone nel cambiamento invece di calarlo dall’alto. Oggi ci troviamo a dover fare un passo in più. Perché l’IA è arrivata, sta arrivando, arriverà anche negli uffici pubblici con la forza di un treno. E la domanda non è se i Comuni la adotteranno, ma se sapranno creare le condizioni per farlo davvero. Condizioni che, senza un metodo di governo degli obiettivi condiviso, non esisteranno. E che se non esisteranno porteranno ad adottare (comprare) qualche strumento dalle software house, come se comprare uno strumento possa generare un cambiamento organizzativo. Sicuramente comprare uno strumento è più facile, ma comporterebbe usare la stessa mentalità per cui siamo passati dall’analogico al digitale comprando strumenti.

Academy | Appuntamento formativo, mercoledì 10 giugno ore 10:50

OKR, AI e Studi di futuro, come triangolare questi tre elementi?

La governance dell’intelligenza artificiale nella PA locale poggia su tre livelli interconnessi: personale, organizzativo e strategico. A FORUM PA un’Academy sul tema. Sul piano operativo, vengono esaminati i passi concreti per avviare un percorso strutturato di adozione dell'AI. Sul piano della governance, viene proposto un framework che distingue ciò che contribuisce al 30% del successo di un progetto AI (tecnologia) e ciò che contribuisce al 70% del successo. Sul piano strategico, il corso introduce il concetto di "Bussola AI nella PA"

14 Maggio 2026

Tutti a parlare di IA. Quasi nessuno che parla di quello che viene dopo

C’è una cosa che non funziona nel dibattito pubblico sull’IA nella PA. Si parla moltissimo di strumenti, molto poco di contesto organizzativo. Si discute di quali modelli usare, di quale piattaforma scegliere, di come rispettare il GDPR e l’AI Act. Cose giuste, per carità. Ma è come preoccuparsi del tipo di asfalto da usare mentre la strada non esiste ancora.

Il PNRR ha finanziato in questi anni una quantità enorme di acquisti digitali nella PA: sistemi cloud, piattaforme abilitanti, soluzioni di interoperabilità. Ottimo. Ma ha comprato strumenti, non cambiamento. Ha pagato la tecnologia, non il lavoro di trasformazione che quella tecnologia richiederebbe per avere senso. I Comuni hanno migrato sui cloud, attivato SEND, integrato PagoPA. E poi? Spesso i processi sono rimasti identici a prima, solo con una veste digitale. Il famoso ‘digitalizziamo il caos’ di cui parliamo da anni.

Con l’IA si rischia lo stesso errore, ma amplificato. Perché l’IA è potente. E uno strumento potente innestato su un’organizzazione che non funziona non migliora l’organizzazione: la rende più efficiente nel fare le cose sbagliate.

Automatizzare un casino produce un casino automatizzato” diceva Michael Martin Hammer.

I tre muri che l’IA troverà davanti

Proviamo a essere chiari e diretti su cosa bloccherà l’IA nella PA italiana. Non è una questione di tecnologia. I modelli esistono, i fornitori ci sono, i fondi in parte anche. I blocchi sono altri, e sono tre.

Il muro del change management

Il cambiamento nelle organizzazioni pubbliche non avviene per decreto. Avviene quando le persone capiscono perché devono cambiare, partecipano alla definizione di come farlo e vedono risultati concreti abbastanza in fretta da non perdere la motivazione nel mezzo. Nessuna di queste tre condizioni è garantita oggi nella PA.

La resistenza non è pigrizia. È razionale. Un dipendente pubblico che ha ottimizzato il suo modo di lavorare in vent’anni di esperienza, che conosce le scorciatoie, le prassi non scritte, i colleghi su cui fare affidamento, ha tutto l’interesse a mantenere quella conoscenza al centro del suo valore. L’IA arriva e gli dice implicitamente: quello che sai fare, possiamo farlo anche noi. È normale che la reazione sia difensiva. Il problema è che nessuno sta lavorando su questa dimensione con la stessa serietà con cui si lavora sulla scelta del modello linguistico.

Il muro dei processi

L’IA lavora bene su processi definiti, ripetitivi, con input e output chiari. I processi della PA italiana sono spesso tutto il contrario: frammentati, dipendenti da interpretazioni locali, basati su eccezioni diventate regola nel tempo. Introdurre un assistente IA su un processo caotico non risolve il caos, lo automatizza.

Prima di portare l’IA in un ufficio, qualcuno dovrebbe sedersi e mappare come funziona davvero il lavoro. Non come dice il mansionario. Come funziona davvero. Chi fa cosa, dove si perdono ore, dove si duplicano informazioni, dove le decisioni si inceppano. Questa analisi, nella maggior parte dei Comuni italiani, non esiste. Non perché non si voglia farla: perché non ci sono gli strumenti concettuali e il metodo per farla in modo partecipato e utile. È un lavoro difficile, da fare con gli umani, estraendo informazioni da cervelli, prassi, presupposti, pregiudizi e mappandoli. È un lavoro di fatica, niente a che fare con “fammi l’immagine di un gatto che riposa sul mio divano”.

Il muro dei dati

L’IA è buona quanto i dati che le si dà da mangiare. Questa frase ormai la sanno tutti. Ma quanti l’hanno applicata come criterio di valutazione della propria realtà organizzativa? Nella PA locale i dati sono spesso silos: ufficio anagrafe che non parla con ufficio tributi, sistemi legacy che non comunicano, documenti scansionati ma non strutturati, archivi storici inaccessibili. Su questi dati, un modello IA farà fatica a produrre qualcosa di utile. Peggio: produrrà output plausibili ma sbagliati, con tutti i rischi di accountability che ne conseguono.

I tre muri non sono indipendenti. Si alimentano a vicenda. Un’organizzazione che non ha lavorato sulla cultura del cambiamento non ha l’energia per mappare i processi. Un’organizzazione che non ha mappato i processi non sa dove si trovano i problemi di qualità dei dati. E senza dati buoni, l’IA diventa un problema invece che una soluzione.

Gli OKR non sono un framework in più: sono la risposta al muro

Qualcuno a questo punto potrebbe chiedersi: ma cosa c’entrano gli OKR con tutto questo? C’entrano esattamente. Perché gli OKR, intesi correttamente, non sono uno strumento di performance management. Sono uno strumento di governo del cambiamento.

Lo abbiamo scritto in più occasioni, lavorando su questo tema da angolature diverse: dalla burocrazia alla motivazione dei giovani in PA, dalla misurazione dei servizi digitali alle piattaforme abilitanti. La sintesi è sempre la stessa: un’organizzazione che non sa dove vuole andare non arriva da nessuna parte, nemmeno con gli strumenti migliori del mondo.

Gli OKR, Objectives and Key Results, sono un metodo semplice nella struttura e complesso nell’esecuzione. Ogni obiettivo (Objective) descrive un cambiamento di impatto che l’organizzazione vuole realizzare. Ogni risultato chiave (Key Result) misura se quel cambiamento sta avvenendo davvero. Non misura le attività, misura gli effetti. Non conta quante riunioni si sono fatte, conta se i cittadini stanno effettivamente usando il nuovo sportello digitale. Non conta se si è migrato sul cloud, conta se il tempo di risposta ai servizi è diminuito.

Questa differenza, tra misurare le azioni e misurare gli impatti, sembra banale. Non lo è. È la differenza tra una PA che rendiconta e una PA che migliora.

OKR come infrastruttura del change management per l’IA

Se volessimo costruire un argomento sintetico, potremmo dirlo così: gli OKR sono l’infrastruttura organizzativa senza la quale il change management per l’IA non ha fondamenta. Vediamo perché, pezzo per pezzo.

Obiettivi partecipati: le persone co-progettano il cambiamento

Uno degli aspetti più potenti degli OKR, quando vengono implementati correttamente, è che non vengono calati dall’alto. Vengono costruiti con le persone. Il management definisce la direzione strategica, i team contribuiscono a definire come arrivarci. Questo meccanismo di co-progettazione ha un effetto che nessun corso di formazione all’IA riesce a replicare: genera senso di appartenenza all’obiettivo.

Un funzionario che ha contribuito a definire l’obiettivo ‘rendere accessibile il 90% dei servizi comunali tramite canale digitale entro fine anno’ è un funzionario che ha un motivo personale per volere che quell’obiettivo si realizzi. Quando arriva l’IA come strumento per avvicinarsi a quell’obiettivo, non la vive come una minaccia imposta dall’esterno. La vive come un alleato per raggiungere qualcosa a cui tiene.

Questo cambia tutto. Non il manuale di istruzioni, non il corso di due ore. La partecipazione alla definizione degli obiettivi.

Obiettivi di impatto: si misura il risultato reale

L’IA nella PA rischia di essere valutata con i criteri sbagliati. Quante query ha gestito il chatbot? Quanti documenti ha riassunto il sistema? Quante ore ha ‘risparmiato’ sulla carta? Questi sono indicatori di attività, non di impatto. Sono esattamente i KPI senza OKR di cui abbiamo scritto: numeri che dicono molto su cosa si è fatto e poco su cosa è cambiato per i cittadini.

Un Objective ben scritto invece potrebbe essere: ‘I cittadini del Comune risolvono le loro pratiche ordinarie senza recarsi fisicamente allo sportello, senza telefonate e senza attese superiori a 48 ore’. Questo è un obiettivo di impatto. I Key Results potrebbero misurare il tasso di completamento digitale delle pratiche, il tempo medio di lavorazione, la riduzione degli accessi fisici. L’IA diventa uno strumento per muovere quei numeri, non il fine in sé.

La differenza pratica è che un’organizzazione orientata agli impatti capisce quando l’IA funziona e quando non funziona. E soprattutto capisce perché.

Valutazione degli ostacoli: il rischio diventa gestibile

Gli OKR includono, nella loro implementazione corretta, un momento dedicato all’identificazione dei rischi e degli ostacoli. Cosa può impedirci di raggiungere questo Key Result? Dove potrebbe incepparsi il processo? Chi o cosa potrebbe opporsi?

Questo è esattamente il tipo di domanda che nessuno si pone quando si decide di ‘implementare l’IA’ in un ente pubblico. Si decide lo strumento, si firma il contratto, si fa il corso, si aspettano i risultati. Quando i risultati non arrivano, è troppo tardi per una diagnosi utile.

Un ciclo OKR condotto con rigore costringe l’organizzazione a ragionare preventivamente sugli ostacoli: il personale non ha competenze digitali sufficienti (serve formazione), i dati non sono strutturati (serve un progetto di data quality), il processo attuale è ambiguo (serve una mappatura). Questi non sono problemi che emergono dopo il fallimento. Sono rischi che si gestiscono prima.

Iniziative concrete: ogni obiettivo genera azione

L’ultimo tassello. Gli OKR non si fermano agli obiettivi e ai numeri. Attivano iniziative: azioni concrete, assegnate a persone reali, con scadenze reali. Non ‘bisogna fare formazione sull’IA’ come nota a margine di una delibera. Ma ‘entro il 30 settembre, il responsabile dell’ufficio servizi digitali organizza tre sessioni pratiche con il team di sportello, misurate dalla percentuale di pratiche gestite autonomamente senza supporto tecnico’.

Questa concretezza è rara nella PA. È rara ovunque, in realtà. Ma nella PA è particolarmente assente, perché la cultura dell’adempimento tende a confondere il ‘fare’ con il ‘produrre effetti’. Gli OKR rimettono al centro la domanda: ma questa cosa che stiamo facendo sta spostando qualcosa di reale?

Un esempio pratico: introdurre un assistente IA in Comune con gli OKR

Concretizziamo. Molti fornitori stanno proponendo ai Comuni chatbot e assistenti IA per la gestione delle richieste dei cittadini. È una delle proposition IA più diffuse nel mercato pubblico in questo momento. Come si approccia con gli OKR?

Senza OKR, il processo tipico è il dirigente decide di attivare il chatbot, il tecnico lo configura, si fa un comunicato stampa, si aspetta che i cittadini lo usino. Risultato, dopo sei mesi: pochi dati, qualche utilizzo sporadico, nessuna valutazione reale, il chatbot rimane lì come arredamento digitale.

Con gli OKR, il processo cambia struttura.

Objective: I cittadini risolvono in autonomia le richieste ordinarie al Comune senza dover chiamare o presentarsi allo sportello.

Key Result 1: Il 40% delle richieste di informazione su orari, pratiche e modulistica viene gestito dall’assistente IA entro 90 giorni dall’attivazione.

Key Result 2: Il tasso di soddisfazione degli utenti che hanno usato l’assistente IA supera il 70% (rilevato tramite micro-survey post-interazione).

Key Result 3: Il volume di telefonate in ingresso all’ufficio relazioni con il pubblico si riduce del 25% entro sei mesi.

KPI di rischio (da monitorare): percentuale di sessioni con escalation a operatore umano (indica dove il chatbot non è sufficiente), tasso di abbandono della conversazione, tipologie di domande non gestite.

Iniziative: mappatura delle 50 domande più frequenti ricevute dallo sportello (ufficio relazioni con il pubblico, entro 30 giorni), revisione dei contenuti del sito per allinearli alle risposte del chatbot, formazione del personale di sportello per gestire i casi di escalation.

Questo non è un piano di implementazione tecnologica. È un piano di cambiamento organizzativo che usa la tecnologia come strumento. La differenza è sostanziale. Nel secondo caso, se il chatbot non funziona si sa perché. Se funziona troppo poco si sa dove migliorare. Se funziona si sa esattamente quale valore ha prodotto.

Solo OKR e IA insieme: non è una formula, è una condizione necessaria

Non stiamo dicendo che gli OKR siano la soluzione magica. Non lo sono. Richiede tempo imparare a usarli bene, richiedono una leadership disposta a misurarsi su obiettivi ambiziosi invece di nascondersi dietro gli adempimenti, richiedono una cultura del feedback che nella PA italiana è ancora minoritaria.

Ma stiamo dicendo qualcosa di più netto: implementare l’IA nella PA senza un metodo di governo degli obiettivi condiviso è un esercizio destinato all’inefficacia, quando non al fallimento. Perché l’IA amplifica ciò che esiste. Se esiste un’organizzazione con obiettivi chiari, processi mappati e persone coinvolte nel cambiamento, l’IA la rende più efficiente. Se esiste un’organizzazione senza nulla di tutto questo, l’IA la rende più efficiente nel girare a vuoto.

Il mercato sta vendendo IA alla PA come se fosse una soluzione plug-and-play. Non lo è. E non lo sarà. I fornitori più seri lo sanno e lo dichiarano, ma spesso la voce dell’entusiasmo tecnologico è più forte di quella della prudenza organizzativa. Tocca a chi lavora nella PA, e a chi la affianca, porre le domande giuste prima di firmare qualsiasi contratto: qual è l’obiettivo di impatto che vogliamo raggiungere? Come lo misuriamo? Chi è responsabile di cosa? Quali ostacoli abbiamo già identificato?

Se non si sa rispondere a queste domande, l’IA aspetta. Prima viene il metodo.

Abbiamo scritto in passato che gli OKR possono essere la chiave per far emergere una PA capace di misurare il proprio impatto, coinvolgere le persone, andare oltre la burocrazia difensiva. Quella tesi oggi si rafforza. Perché il contesto è cambiato. L’IA non è più un’opportunità futura: è una scelta che molte amministrazioni si troveranno a fare nei prossimi 12 mesi, tra pressioni dei fornitori, aspettative dei cittadini e circolari ministeriali.

La domanda non è se la PA sarà pronta per l’IA. La domanda è se sarà pronta per il cambiamento che l’IA richiede. E quella prontezza si costruisce, non si compra. Si costruisce con metodo, con partecipazione, con obiettivi chiari e misurabili. Si costruisce, in una parola, con gli OKR.

Chi inizia oggi ad allenare la propria organizzazione a ragionare per obiettivi di impatto avrà un vantaggio enorme quando l’IA entrerà davvero in gioco. Non perché avrà comprato lo strumento migliore. Perché avrà costruito l’organizzazione capace di usarlo.

N.d.R. Andrea Tironi il 10 giugno a FORUM PA 2026 terrà un’Academy speech dal titolo “OKR, AI e Studi di futuro, come triangolare questi tre elementi?”.