Mario Nobile: “Competenze solide e governance consapevole per un’adozione sostenibile dell’IA nella PA”

La scorsa settimana abbiamo analizzato alcune evidenze emerse dall’indagine di AgID “L’intelligenza Artificiale nella Pubblica Amministrazione”. Tra i temi su cui ci siamo soffermati, quello dei dati utilizzati per l’addestramento dei modelli di IA, le modalità di procurement impiegate per la realizzazione dei progetti, il rapporto tra competenze interne e ricorso a società di consulenza esterne.  Come anticipato, torniamo su questi aspetti con l’obiettivo di capire meglio criticità e opportunità e per farlo abbiamo intervistato Mario Nobile, Direttore Generale di AgID.

Direttore, dal Report AgID “L’intelligenza Artificiale nella Pubblica Amministrazione” emerge come le amministrazioni non pongano sufficiente attenzione alla qualità dei dati. Un tema che più volte lei ha sottolineato come centrale per garantire l’affidabilità e l’efficacia delle soluzioni di Intelligenza Artificiale. Come lavorare per aumentare la cultura e l’attenzione su questo aspetto?

L’indagine evidenzia una forte eterogeneità tra le amministrazioni: alcune risultano pienamente conformi agli standard richiesti, mentre altre mostrano ancora una limitata attenzione alla qualità dei dati. I dati rappresentano la base essenziale su cui si costruisce ogni progetto di IA. Senza dati di qualità, è difficile estrarre valore reale per la collettività. Nel Piano Triennale per l’Informatica nella PA abbiamo insistito molto su questo tema, ponendo la qualità dei dati come fondamento imprescindibile.

Una delle principali sfide resta la carenza di competenze, sia tecniche che gestionali, che rischia di compromettere la piena valorizzazione delle potenzialità dell’IA nel settore pubblico. La gestione consapevole del dato rappresenta un pilastro strategico per lo sviluppo e la competitività del Paese.

In questa direzione, AgID sta emanando linee guida e compendi di buone pratiche per supportare le iniziative pubbliche orientate alla valorizzazione dei dati, con particolare attenzione alla loro qualità, elemento chiave per garantire risultati affidabili e sostenibili nell’applicazione delle tecnologie emergenti.

Valorizzare i dati significa prima di tutto averne cura; poi considerare che il loro uso deve avvenire nel rispetto di diversi principi: libera circolazione e protezione dei dati personali, cybersecurity, attenzione alle dinamiche del mercato, salvaguardia della concorrenza, ecc. Non dobbiamo applicare i principi come silos indipendenti, ma mantenere un approccio olistico, e soprattutto migliorare il bilanciamento degli interessi…non ci sono interessi superiori ad altri, c’è un bilanciamento che dipende dal caso d’uso.

Un altro aspetto che emerge è il limitato ricorso a strumenti di procurement specificamente strutturati per l’Intelligenza Artificiale. Per evitare le conseguenze di questo approccio evidenziate nel report (come il rischio di acquisire soluzioni non pienamente aderenti alle esigenze specifiche delle amministrazioni, o la possibilità di incorrere in fenomeni di vendor lock-in) state valutando con Consip di sviluppare gare dedicate in maniera specifica all’IA nel quadro dell’aggiornamento delle gare strategiche per l’ICT?

Il tema del procurement è assolutamente centrale per garantire un’adozione efficace e sostenibile dell’Intelligenza Artificiale nella Pubblica Amministrazione. Come evidenziato nel nostro rapporto, le amministrazioni fanno un limitato ricorso a strumenti di procurement specificamente strutturati per l’Intelligenza Artificiale, a fronte di un uso prevalente di gare generaliste ICT.

L’Intelligenza Artificiale può e deve rappresentare un’occasione concreta per rilanciare gli strumenti di procurement innovativo, come il Public Procurement for Innovation (PPI). È uno strumento che consente di sperimentare, testare e validare soluzioni emergenti prima della loro adozione su larga scala, riducendo i rischi e aumentando l’efficacia degli investimenti pubblici.

Per fare un PPI c’è però bisogno di competenze specializzate, inoltre la procedura è percepita dalle amministrazioni come lunga (in termini di tempi) e onerosa. Il PPI può essere gestito da amministrazioni grandi (o raggruppamenti) che sono strutturate per gestire progetti di innovazione. In questo contesto AgID può intercettare i fabbisogni di innovazione e lanciare PPI per applicazioni di carattere nazionale (come previsto dalla Strategia IA e dal Piano triennale per l’informatica nella PA).

Sul fronte delle gare Consip, più che gare specifiche sull’IA è necessario lavorare sulle gare già esistenti per aggiornarle in ottica IA.

In generale, appare evidente la necessità di costruire un ecosistema di procurement più agile, trasparente e orientato all’innovazione, capace di accompagnare le amministrazioni in un percorso di trasformazione digitale che sia davvero strategico e centrato sul valore pubblico.

Guardando alle fonti di finanziamento utilizzate per questi progetti di IA, emerge un problema di sostenibilità post PNRR?

Il PNRR ha rappresentato un’occasione straordinaria per accelerare la trasformazione digitale della Pubblica Amministrazione, con investimenti destinati a interventi strutturali che vanno dal cloud alla cybersecurity, fino alla formazione del personale. Ma il vero nodo non è solo tecnologico, bensì anche economico e gestionale. Alcune amministrazioni hanno saputo cogliere l’opportunità, integrando gli investimenti in una visione strategica sostenibile. Altre, invece, rischiano di trovarsi con soluzioni difficili da mantenere una volta esauriti i fondi del PNRR. È un po’ come acquistare una casa più grande: bisogna essere certi di poterla mantenere nel tempo.

Guardando al futuro, è evidente che non potremo contare su risorse pubbliche straordinarie all’infinito. L’Italia ha un debito pubblico importante, ma anche un risparmio privato significativo. È arrivato il momento di creare le condizioni per attrarre investimenti privati nel digitale, offrendo garanzie di rendimento e impatto. Anche piccole percentuali di questi capitali potrebbero rappresentare una svolta epocale.

In parallelo, dobbiamo rafforzare le competenze tecniche e gestionali all’interno delle amministrazioni. Il Piano Triennale prevede azioni mirate in questa direzione, perché senza capacità di pianificazione e controllo, anche i migliori strumenti rischiano di non produrre valore. La sostenibilità post-PNRR si gioca su tre fronti: governance, competenze e capacità di attrarre nuovi investimenti.

Si osserva una marcata tendenza a esternalizzare le attività progettuali e anche quelle di sviluppo e gestione delle soluzioni di IA, rivolgendosi a imprese private e società di consulenza e informatica. Come bilanciare la necessaria collaborazione pubblico-privato allo sviluppo di competenze e professionalità all’interno delle amministrazioni?

La collaborazione tra pubblico e privato è fondamentale per accelerare l’adozione dell’Intelligenza Artificiale nella Pubblica Amministrazione, ma deve essere bilanciata con una strategia chiara di rafforzamento delle competenze interne. L’indagine ha evidenziato che una parte significativa dei progetti è stata promossa direttamente dai fornitori, spesso nell’ambito di contratti già attivi. Questo approccio, se non accompagnato da una crescita interna, rischia di generare dipendenza tecnologica e fenomeni di lock-in.

Come AgID, stiamo lavorando per fornire alle amministrazioni strumenti concreti per affrontare questa sfida. Le Linee Guida sull’adozione dell’IA includeranno allegati tecnici e casi d’uso aggiornabili con frequenza, proprio per aumentare la consapevolezza e la capacità progettuale delle amministrazioni.

Competenze solide e una governance consapevole sono indispensabili per costruire una PA capace non solo di adottare soluzioni innovative, ma anche di governarle in modo responsabile.

L’open innovation, la condivisione di buone pratiche e la definizione di modelli replicabili e sostenibili sono strumenti da promuovere per rafforzare la capacità progettuale interna. Solo così potremo garantire che l’IA nella PA sia davvero al servizio dei cittadini e delle imprese; ovvero che sia un mezzo e non un fine.