Immaginiamo un ufficio comunale. Tra qualche anno un dipendente esperto andrà in pensione. La reazione più naturale è cercare qualcuno che prenda il suo posto, con le stesse mansioni e gli stessi strumenti. Propongo una domanda un po’ scomoda: e se una parte di quelle mansioni potesse essere affidata all’intelligenza artificiale, usando il ricambio per cambiare davvero il lavoro?
L’AI nella PA può essere una risposta al problema del ricambio generazionale. Può assorbire alcune attività ripetitive, aiutare chi entra e conservare conoscenze che rischiano di uscire insieme a chi lascia. Per trasformarla in una soluzione servono però processi riprogettati, dati affidabili e persone capaci di controllarla. Comprare licenze e sperare che compensino i pensionamenti sarebbe un piano del personale piuttosto fantasioso.
Il ricambio nella pubblica amministrazione è già cominciato
Evitiamo una premessa comoda ma incompleta: la PA italiana non sta semplicemente invecchiando senza reagire. La ricerca FPA sul lavoro pubblico 2025 segnalava un’età media scesa a 48,9 anni e un aumento degli addetti. Rilevava anche oltre 100mila persone con più di 64 anni e 171mila con oltre 35 anni di anzianità. Sono due gruppi che possono sovrapporsi: sommarli per annunciare un’ondata di 271mila pensionamenti sarebbe scorretto. E anzianità elevata non significa uscita immediata.
La successiva analisi FPA “Lavoro Pubblico 2026”, pubblicata a luglio 2026, conferma segnali di crescita e ringiovanimento, ma indica il ricambio e il trasferimento della conoscenza tra le criticità principali. Richiama in particolare le vulnerabilità delle Funzioni Locali. Il problema, quindi, comprende quantità di personale, competenze e continuità dei servizi.
È qui che la provocazione diventa interessante: quando una persona lascia, vale la pena verificare quanto del suo lavoro sia ancora necessario, quanto si possa semplificare e quanto richieda un nuovo professionista. Il mansionario può diventare un progetto da aggiornare.
Quanta parte dei processi della PA può sostituire l’AI?
Non c’è una percentuale unica difendibile per tutta la pubblica amministrazione italiana. Le ricerche disponibili misurano oggetti diversi: transazioni, attività, tempo lavorato o risultati ottenuti in un esperimento. Una percentuale senza il suo denominatore può diventare propaganda in pochi secondi.
L’84% delle transazioni studiate: un potenziale, non una lista di esuberi
Il lavoro di Vincent J. Straub e colleghi, “AI for bureaucratic productivity”, pubblicato come preprint nel 2024, mappa i servizi del governo centrale britannico. Stima circa 143 milioni di transazioni burocratiche complesse e ripetitive all’anno e classifica l’84% di queste come altamente automatizzabile in base alle caratteristiche dei compiti.
È una stima di fattibilità, non il risultato di una sostituzione effettuata. Riguarda uno specifico sottoinsieme di transazioni britanniche, non l’84% dei dipendenti, delle ore lavorate o dell’intero settore pubblico. Non isola neppure il contributo dei soli chatbot generativi da quello delle altre tecnologie di automazione. Gli autori stessi precisano che la produttività può aumentare liberando tempo per giudizio e discrezionalità umani.
Circa il 40% del tempo: attività che l’AI può supportare
Nel 2025 l’Alan Turing Institute, il Department for Transport e l’Office for National Statistics hanno pubblicato una ricerca basata sull’uso del tempo nel settore pubblico britannico. Analizzando 91 attività, stimano che circa il 40% del tempo possa essere supportato dall’AI generativa, con differenze tra settori e ruoli.
“Supportato” è la parola decisiva. Un’attività assistibile può continuare a richiedere un professionista per verificarla e completarla. Non possiamo trasformare quel 40% in una riduzione equivalente dell’organico o del tempo complessivo. Il rapporto presenta risultati preliminari e opportunità da verificare nei singoli contesti.
26 minuti al giorno: un’esperienza sul campo, con un limite metodologico
Il rapporto del Government Digital Service sull’esperimento con Microsoft 365 Copilot riguarda 20mila dipendenti di 12 organizzazioni, tra settembre e dicembre 2024. Riporta un risparmio medio di 26 minuti al giorno. Le attività comprendono scrittura, ricerca di informazioni e gestione delle comunicazioni.
Il dato è promettente, ma il risparmio è autodichiarato. Il questionario ha raccolto 7.115 risposte; non è una misurazione indipendente, cronometrata e randomizzata di tutti i partecipanti. È evidenza di utilità percepita su larga scala, da affiancare a verifiche su qualità, errori e lavoro effettivamente completato.
I processi burocratici da cui partire
Propongo questa mappa operativa. È una mia valutazione dei possibili impieghi, non una graduatoria ricavata da percentuali sperimentali. Il livello di automazione dipende dai dati disponibili, dai sistemi collegati e dalle conseguenze di un errore.
| Processo | Parte delegabile o assistibile | Controllo da mantenere |
|---|---|---|
| PEC ed email in ingresso | Classificazione, estrazione dei dati, suggerimento dell’ufficio competente | Verifica dei casi ambigui, delle scadenze e dello smistamento |
| Pratiche e allegati | Lettura dei documenti, segnalazione di campi mancanti e incongruenze | Valutazione dei requisiti e delle eccezioni; gestione degli errori di lettura |
| Verbali e resoconti | Trascrizione, prima sintesi, elenco delle azioni concordate | Correzione, autorizzazione del trattamento e validazione del testo |
| Ricerca negli archivi | Recupero di regolamenti, precedenti e istruzioni con indicazione delle fonti | Controllo su versione, vigenza, pertinenza e permessi di accesso |
| Comunicazioni e atti | Prima bozza, confronto con modelli, riscrittura in linguaggio chiaro | Motivazione, riferimenti verificati, responsabilità e firma |
| Sportello informativo | Risposte su orari, moduli e passaggi standard da fonti aggiornate | Passaggio a un operatore nei casi personali, incerti o complessi |
| Controlli e rendicontazione | Confronti documentali, riconciliazioni e segnalazione di anomalie | Accertamento, contraddittorio e decisioni sulle conseguenze |
| Contributi e servizi essenziali | Preparazione del fascicolo e supporto documentale nei limiti applicabili | Valutazione dei diritti, supervisione effettiva e possibilità di contestare l’esito |
Un esempio ipotetico: una richiesta arriva via PEC, il sistema propone una classificazione, estrae i dati, confronta gli allegati con una checklist e prepara una richiesta di integrazione. Il funzionario vede documenti e proposta, corregge e autorizza. Una parte del lavoro viene delegata; le responsabilità vengono rese esplicite.
Per approfondire i possibili flussi ho già raccolto 12 casi d’uso degli agenti AI nella pubblica amministrazione. Un agente può coordinare passaggi e strumenti: ogni capacità aggiuntiva richiede anche permessi, controlli e una gestione delle eccezioni.
Oltre la burocrazia: cosa può fare l’AI nei servizi pubblici
Lo scenario è più ampio della produzione di documenti. Il rapporto dell’Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economico, “Governing with Artificial Intelligence”, analizza 200 casi d’uso in 11 funzioni pubbliche. Comprende amministrazione fiscale, acquisti pubblici, partecipazione civica, giustizia e gestione dei rischi. Descrive applicazioni per servizi ai cittadini, operazioni interne, analisi e controllo, ma anche un’adozione frammentata. Il campione di casi non consente di stimare quanto sia automatizzabile l’intera PA.
Come ipotesi progettuali, penso a tre ambiti: individuare dove si formano gli arretrati per organizzare meglio gli uffici; sintetizzare osservazioni ricevute in una consultazione senza cancellare le posizioni minoritarie; analizzare segnalazioni e dati tecnici per programmare la manutenzione del territorio. Qui possono servire modelli statistici, sistemi predittivi e ottimizzazione, oltre agli strumenti generativi.
Le ore recuperate potrebbero essere reinvestite in ascolto e presenza: assistenza sociale, sportelli, sopralluoghi, mediazione. Un servizio si può progettare per diventare più umano proprio perché alcune attività preparatorie richiedono meno lavoro manuale.
Un esempio numerico: quanto ricambio potrebbe compensare?
Facciamo un esercizio ipotetico, non una previsione sulla PA italiana. Un ufficio ha dieci persone con orario equivalente. Supponiamo che il 40% del loro tempo sia dedicato ad attività assistibili e che, su quelle attività, l’AI produca un risparmio netto del 25%, dopo controlli e correzioni.
Il conto è: 40% × 25% = 10% del tempo totale. Su dieci persone equivale, in termini aggregati, al tempo di una persona. Con la stessa capacità produttiva individuale e lo stesso carico di lavoro, dieci persone con quel risparmio potrebbero gestire un volume che prima richiedeva circa undici persone.
Questo non autorizza a lasciare scoperto un posto. Le ore sono distribuite tra persone e mansioni, possono non coincidere con quelle del pensionando e potrebbero servire a ridurre arretrati. E se uscissero due persone senza sostituzioni, il risparmio ipotizzato non basterebbe a conservare la capacità precedente. Tradurre tempo liberato in organico richiede una verifica dell’organizzazione reale.
Il beneficio netto va calcolato sottraendo al tempo risparmiato quello necessario per verifiche, correzioni, gestione e aggiornamento. Vanno poi contabilizzati licenze, integrazioni, sicurezza e formazione. Una demo di cinque minuti non è un piano industriale.
L’AI può aiutare a conservare l’esperienza di chi va in pensione
Questa è forse la possibilità che mi interessa di più. Chi lascia un ufficio porta con sé conoscenze che spesso non sono raccolte in un manuale: quali eccezioni ricorrono, dove cercare un documento, quali verifiche fare prima di chiudere una pratica.
Propongo di preparare il passaggio prima dell’uscita: interviste strutturate, raccolta di casi anonimizzati, checklist, spiegazione delle eccezioni e revisione delle procedure. Poi si può costruire un assistente che cerchi in un archivio approvato e mostri i documenti usati. L’esperto deve validare ciò che viene conservato: anche le prassi obsolete possono essere tramandate con grande efficienza.
Il manuale tecnico del governo britannico sull’AI descrive la Retrieval-Augmented Generation (RAG): il sistema recupera informazioni da documenti e le fornisce al modello come contesto. È una strada per rendere consultabile la conoscenza interna, mantenendo permessi di accesso e tracciabilità delle fonti. Il manuale segnala anche limiti e rischi: la RAG non elimina risposte errate né attacchi tramite istruzioni inserite nei documenti.
Per questo un buon assistente deve poter rispondere “non trovo una fonte sufficiente” e indirizzare a una persona. Conservare l’esperienza richiede soprattutto una scelta organizzativa; il software viene dopo.
La supervisione umana deve essere un lavoro vero
C’è un motivo scientifico per evitare il funzionario ridotto a timbro di approvazione. Lo studio di Fabrizio Dell’Acqua e colleghi, “Navigating the Jagged Technological Frontier”, pubblicato su Organization Science, ha coinvolto 758 professionisti di Boston Consulting Group. Su 18 compiti all’interno delle capacità del modello, l’accesso a GPT-4 ha aumentato i compiti completati e ridotto il tempo medio del 25,1%. Su un problema scelto fuori da quella frontiera, l’AI ha peggiorato la probabilità di una soluzione corretta.
Lo studio riguarda consulenti e compiti specifici, non dipendenti comunali. Il risultato invita comunque a testare ogni uso: attività apparentemente simili possono beneficiare dell’AI o esserne danneggiate. Un testo convincente può contenere un errore sostanziale.
Anche la distinzione normativa conta. La Commissione europea, negli esempi sui servizi essenziali dell’AI Act, distingue gli strumenti di supporto dalle applicazioni che valutano l’accesso a prestazioni pubbliche essenziali. Queste ultime possono rientrare tra i sistemi ad alto rischio. Una raccomandazione può incidere sui diritti anche quando la decisione finale è formalmente umana; compiti preparatori circoscritti possono invece ricadere nelle eccezioni previste, alle relative condizioni. Serve valutare funzione e uso effettivi del sistema.
La mia regola operativa: chi controlla deve avere competenza, tempo, accesso alle fonti e possibilità concreta di fermare il processo. Se l’organico viene ridotto tanto da rendere impossibile quel controllo, l’automazione perde uno dei suoi presupposti.
Un video per approfondire l’adozione dell’AI nella PA
Il webinar ufficiale di AgID “Linee guida sull’Intelligenza Artificiale: l’adozione nella Pubblica Amministrazione” approfondisce il percorso di adozione e gli aspetti organizzativi. È un contenuto del 2025 dedicato alle linee guida poste allora in consultazione: va letto nel suo contesto, senza considerarlo da solo una fotografia aggiornata di tutti gli obblighi applicabili.
Prima di sostituire un pensionando, riprogettare il suo lavoro
A un’amministrazione proporrei un percorso di tre mesi, da adattare al servizio:
- Mappare un processo. Rilevare volumi, tempo attivo, attese, errori e casi che richiedono discrezionalità. Eliminare prima i passaggi inutili.
- Scegliere un’attività circoscritta. Per esempio una bozza di risposta o la ricerca interna. Verificare se basta un’automazione a regole, se serve AI generativa o una combinazione.
- Sperimentare con personale esperto. Usare dati autorizzati, casi ordinari ed eccezioni, confrontando qualità e tempo netto con il processo precedente.
- Misurare il servizio. Contare pratiche corrette, rilavorazioni, tempi di risposta, costi e casi passati agli operatori. Raccogliere anche l’esperienza dei cittadini.
- Rivedere il fabbisogno. Decidere quali capacità rafforzare o assumere e dove reinvestire le ore recuperate, con chi lavora negli uffici.
La tesi che sostengo è questa: il ricambio generazionale può diventare l’occasione per smettere di ereditare automaticamente anche il lavoro ripetitivo. L’AI può compensare una parte delle attività lasciate scoperte e aiutare i nuovi assunti a lavorare meglio. Quanta parte, va dimostrato processo per processo.
Vedo spazio per una PA che assuma competenze nuove, protegga l’esperienza di chi esce e restituisca tempo ai servizi. Il concorso per il prossimo dipendente potrebbe cominciare con una revisione del lavoro che gli stiamo preparando. Sarebbe già una bella innovazione.
Per progettare un percorso di formazione sull’AI nella pubblica amministrazione, puoi contattarmi.
