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AI in azienda: cosa cambia con il nuovo decreto 179/2026

Dal 23 ottobre 2026 l’Italia avrà nuove regole nazionali per accompagnare l’applicazione dell’AI Act. Il decreto legislativo 7 ottobre 2026, n. 179 riguarda i poteri delle autorità nazionali e l’uso dell’intelligenza artificiale nella formazione, nella scuola, nella pubblica amministrazione, nel lavoro e in altri settori.

Il titolo può far pensare a un manuale completo per usare ChatGPT in classe o in ufficio. Non è così. Il decreto combina regole operative, indirizzi e deleghe: in alcuni casi fissa già principi e obblighi; in altri rimanda a decreti attuativi e linee guida. Per capire che cosa cambia conviene guardare agli articoli, senza trasformare ogni passaggio in una nuova “rivoluzione dell’AI”.

Decreto IA 179/2026: cosa cambia a scuola

L’articolo 36 consente alle scuole di promuovere attività formative sull’intelligenza artificiale nell’ambito della propria autonomia e in coerenza con l’educazione civica. L’obiettivo dichiarato è sviluppare, fin dal primo ciclo, conoscenze e capacità per usare l’IA in modo consapevole e valutarne le implicazioni etiche, sociali e civiche.

Il decreto apre anche alla didattica STEAM, cioè all’integrazione tra scienze, tecnologia, ingegneria, arte e matematica, e prevede l’aggiornamento delle indicazioni nazionali e delle linee guida pertinenti. Il testo, però, non introduce un programma identico e obbligatorio per tutte le scuole: le attività si collocano nell’autonomia scolastica e nel PTOF.

L’articolo 38 prevede che un decreto del Ministero dell’Istruzione definisca criteri e modalità per la formazione dei docenti, da adottare entro 90 giorni dall’entrata in vigore del provvedimento. La formazione dovrà occuparsi anche di rischi, distorsioni, privacy, sicurezza, valutazione critica delle informazioni e progettazione didattica. Fino all’adozione del nuovo decreto restano applicabili le linee guida ministeriali del 2025.

Gli Uffici scolastici regionali possono promuovere comitati tecnico-etici territoriali, non sono obbligati a istituirli. Tra i compiti possibili: sostenere la sperimentazione, monitorare gli usi didattici e aiutare le scuole ad aggiornare regolamenti e patti educativi. La direzione è sensata: insegnare a interrogare e verificare i sistemi, non limitarsi a vietarli o a consegnare agli studenti un elenco di prompt. La legge da sola, però, non forma nessuno: serviranno docenti preparati, tempo, strumenti adeguati e regole comprensibili anche alle famiglie.

Per approfondire il tema della tecnologia in classe, si può leggere anche la mia guida per insegnanti e famiglie sull’uso consapevole dell’intelligenza artificiale a scuola.

Alfabetizzazione AI anche per gli adulti

L’articolo 39 affida ai Centri provinciali per l’istruzione degli adulti (CPIA) un ruolo nell’alfabetizzazione degli adulti all’uso dell’IA. I percorsi potranno includere laboratori, attività pratiche e riconoscimento delle competenze acquisite, anche per sostenere l’inserimento o il reinserimento nel lavoro.

È un punto meno appariscente del capitolo sulla scuola, ma importante: l’alfabetizzazione digitale non riguarda soltanto chi è già in aula o lavora in un’azienda tecnologica. Se l’IA entra nei servizi, nella ricerca di lavoro e nelle attività quotidiane, lasciare indietro gli adulti con meno opportunità di formazione allargherebbe il divario digitale.

Intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione

Per la pubblica amministrazione il decreto prevede un coordinamento delle politiche di reclutamento, formazione e riqualificazione del personale. Il Ministro per la Pubblica amministrazione dovrà definire un quadro minimo di competenze sull’IA e potrà avvalersi della Scuola nazionale dell’amministrazione, di Formez PA e di altri soggetti.

La formazione, dunque, è una parte della trasformazione, non un accessorio da aggiungere dopo l’acquisto del software. Un ente può introdurre un assistente per riassumere documenti o preparare bozze; deve comunque decidere chi verifica i risultati, come si gestiscono i dati e dove resta la responsabilità del procedimento.

Qui si innesta anche la legge italiana n. 132 del 2025 sull’intelligenza artificiale: per la PA l’IA è uno strumento di supporto, mentre la persona conserva autonomia e responsabilità sui provvedimenti. Il decreto 179/2026 aggiunge indirizzi e formazione per il personale pubblico, ma non trasforma l’algoritmo nel nuovo responsabile dell’ufficio. Peccato per lui: almeno così non può andare in ferie.

IA e lavoro: le decisioni finali restano umane

L’articolo 41 affronta uno dei punti più delicati: le decisioni che incidono sul rapporto di lavoro. Se un datore utilizza sistemi di IA per valutazioni delle prestazioni, provvedimenti disciplinari o decisioni sulla modifica o cessazione del rapporto, la decisione finale non può essere adottata soltanto sulla base di un trattamento automatizzato. Deve essere riservata a una persona fisica con un potere effettivo e autonomo.

Il decreto precisa che la ricerca e selezione delle candidature non rientrano tra le decisioni finali considerate dal comma. È una distinzione che non va letta come un “liberi tutti” per gli algoritmi di recruiting: restano applicabili gli altri obblighi pertinenti, compresi quelli europei su protezione dei dati e sistemi ad alto rischio.

Il lavoratore può chiedere una motivazione comprensibile della decisione, con indicazione dell’eventuale ruolo dell’IA e dei principali parametri considerati. Il datore deve fornire l’informativa prevista prima dell’avvio del trattamento; le decisioni che violano il requisito dell’intervento umano effettivo sono dichiarate nulle dal testo. Il consenso del lavoratore, inoltre, non è una scorciatoia per aggirare il divieto.

La regola si affianca alle tutele del Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR), in particolare l’articolo 22, e alla disciplina italiana già prevista per l’uso di sistemi automatizzati nel lavoro. Non basta inserire un responsabile umano nella procedura: quel responsabile deve poter capire, contestare e modificare il risultato, invece di limitarsi a timbrarlo.

La sicurezza sul lavoro entra nella valutazione dei rischi

L’articolo 42 collega l’introduzione dell’IA nei luoghi di lavoro alla tutela della salute e della sicurezza. Se un sistema incide sull’organizzazione, sui ritmi produttivi, sulle modalità di esecuzione della prestazione o su processi rilevanti per la sicurezza, va considerato nella valutazione dei rischi prevista dal decreto legislativo 81/2008. I lavoratori devono inoltre ricevere informazione e formazione sui rischi specifici e sulle misure di prevenzione.

Installare un sistema che assegna turni, misura tempi o influenza procedure operative non è solo una scelta informatica. Può cambiare il lavoro delle persone e i rischi a cui sono esposte. Questi aspetti vanno valutati, non scoperti dopo il primo problema.

Sanità e professioni: attenzione alle regole attuative

Il decreto contiene anche disposizioni settoriali. Per la sanità, la normativa prevede una piattaforma di IA gestita da AGENAS, con servizi di supporto per professionisti sanitari, medici e utenti. I suggerimenti destinati ai professionisti sono descritti come non vincolanti: la responsabilità clinica non viene trasferita alla piattaforma.

Per professioni e altri ambiti, varie disposizioni si inseriscono nel quadro della legge 132/2025 e dei decreti delegati. Per questo è prudente distinguere fra ciò che la norma stabilisce già e ciò che dovrà essere precisato da linee guida, decreti e regole di settore. Il testo europeo dell’AI Act rimane il riferimento comune; il decreto italiano ne organizza l’attuazione nazionale e disciplina alcuni contesti specifici.

Che cosa possono fare subito scuole, enti e aziende

Il decreto non impone a ogni organizzazione lo stesso corso o lo stesso strumento. Offre però una traccia concreta per prepararsi:

  • Mappare gli usi dell’IA: quali sistemi vengono utilizzati, da chi e per quali attività.
  • Chiarire i ruoli: chi controlla gli output, chi prende le decisioni e chi risponde degli errori.
  • Formare in base ai compiti e ai rischi: non basta una dimostrazione generica del chatbot.
  • Rivedere privacy, sicurezza e procedure: soprattutto quando sono coinvolti dati personali o decisioni sulle persone.
  • Documentare le regole interne: uso consentito, verifiche richieste, limiti e modalità per segnalare problemi.
  • Seguire gli atti attuativi: alcuni dettagli dipendono da decreti e linee guida ancora da adottare.

Per le aziende, il principio europeo di alfabetizzazione sull’IA è già previsto dall’articolo 4 dell’AI Act: chi fornisce o utilizza sistemi deve adottare misure per sostenere un livello adeguato di competenze tra le persone coinvolte. Il nuovo decreto aggiunge regole italiane per ambiti specifici, come scuola, PA, lavoro e sicurezza.

Ho approfondito il tema della formazione nell’articolo “Formazione AI obbligatoria in azienda: cosa chiede l’AI Act e come prepararsi”. Per un percorso operativo, consulta anche i miei corsi di AI generativa e AI literacy per aziende, professionisti, enti e scuole.

La legge stabilisce il perimetro, la formazione farà la differenza

Il decreto legislativo 179/2026 non rende automaticamente più competenti scuole, amministrazioni o imprese. Definisce però una direzione: l’IA va accompagnata da competenze, attenzione ai diritti e responsabilità umana, soprattutto quando incide su istruzione, lavoro e servizi pubblici.

La prova concreta arriverà nell’attuazione: nei decreti ministeriali, nelle linee guida, nei regolamenti interni e nella qualità della formazione. È lì che si capirà se l’alfabetizzazione sull’IA diventerà una competenza utile o resterà una voce elegante nei documenti. Perché saper aprire un chatbot è facile; capire quando non fidarsi della sua risposta richiede ancora un po’ di lavoro.

Parliamo di AI in azienda

Se la tua organizzazione sta introducendo strumenti di intelligenza artificiale, posso aiutarti a progettare un percorso di formazione concreto per dipendenti e manager, oppure a portare questi temi in un evento o in un progetto di consulenza. Raccontami di cosa hai bisogno: ti risponderò per valutare insieme il passo successivo.

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    AI nella PA: la risposta al ricambio generazionale?

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    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.

    ProcessoParte delegabile o assistibileControllo da mantenere
    PEC ed email in ingressoClassificazione, estrazione dei dati, suggerimento dell’ufficio competenteVerifica dei casi ambigui, delle scadenze e dello smistamento
    Pratiche e allegatiLettura dei documenti, segnalazione di campi mancanti e incongruenzeValutazione dei requisiti e delle eccezioni; gestione degli errori di lettura
    Verbali e resocontiTrascrizione, prima sintesi, elenco delle azioni concordateCorrezione, autorizzazione del trattamento e validazione del testo
    Ricerca negli archiviRecupero di regolamenti, precedenti e istruzioni con indicazione delle fontiControllo su versione, vigenza, pertinenza e permessi di accesso
    Comunicazioni e attiPrima bozza, confronto con modelli, riscrittura in linguaggio chiaroMotivazione, riferimenti verificati, responsabilità e firma
    Sportello informativoRisposte su orari, moduli e passaggi standard da fonti aggiornatePassaggio a un operatore nei casi personali, incerti o complessi
    Controlli e rendicontazioneConfronti documentali, riconciliazioni e segnalazione di anomalieAccertamento, contraddittorio e decisioni sulle conseguenze
    Contributi e servizi essenzialiPreparazione del fascicolo e supporto documentale nei limiti applicabiliValutazione 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.

    Webinar del canale ufficiale AgID sull’adozione dell’intelligenza artificiale nella PA.

    Prima di sostituire un pensionando, riprogettare il suo lavoro

    A un’amministrazione proporrei un percorso di tre mesi, da adattare al servizio:

    1. Mappare un processo. Rilevare volumi, tempo attivo, attese, errori e casi che richiedono discrezionalità. Eliminare prima i passaggi inutili.
    2. 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.
    3. Sperimentare con personale esperto. Usare dati autorizzati, casi ordinari ed eccezioni, confrontando qualità e tempo netto con il processo precedente.
    4. Misurare il servizio. Contare pratiche corrette, rilavorazioni, tempi di risposta, costi e casi passati agli operatori. Raccogliere anche l’esperienza dei cittadini.
    5. 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.

    Scrivimi per organizzare un evento o un corso sull’intelligenza artificiale generativa

    Mandami un WhatsApp al 339.6325418 per organizzare un corso o una conferenza sull’A.I. generativa.

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    L’AI fa paura perché ci estinguerà o perché stanerà i furbetti?

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    L’intelligenza artificiale ci fa paura perché potrebbe estinguere la specie umana? Perché, delegando tutto a un chatbot, potremmo diventare più stupidi? Oppure perché rischia di diventare molto brava a scoprire ciò che qualcuno preferirebbe tenere nascosto?

    Penso alla casa che esiste nella realtà ma scompare dal Catasto. Alla piscina che si vede dall’alto ma non nelle dichiarazioni. A una rete di società che, osservata un pezzo alla volta, sembra normale e, guardata tutta insieme, fa emergere anomalie. L’AI contro l’evasione fiscale potrebbe diventare una delle applicazioni socialmente più utili di questa tecnologia. E, per qualcuno, delle più scomode.

    È una provocazione, naturalmente. Non sto sostenendo che chi teme l’AI abbia qualcosa da nascondere: ci sono preoccupazioni legittime su sicurezza, lavoro, privacy e autonomia. Vorrei però aggiungere al dibattito una domanda meno cinematografica: che cosa succede quando diventa più difficile farla franca?

    Catasto e case fantasma: la notizia da cui sono partito

    Il 4 ottobre 2026 Tgcom24 ha raccontato i controlli sulle irregolarità catastali: circa 20.000 lettere ai proprietari di fabbricati non dichiarati, individuati incrociando immagini aeree e cartografia. Il servizio attribuisce un ruolo all’intelligenza artificiale e descrive attività di fotointerpretazione delle ortofoto messe a disposizione dall’Agenzia per le erogazioni in agricoltura.

    La notizia è interessante. Va letta anche con una certa disciplina: l’articolo giornalistico non documenta nel dettaglio quale modello sia utilizzato né quale quota delle anomalie sia stata individuata automaticamente. Non trasformerei quindi ogni confronto tra mappe e immagini in una dimostrazione delle capacità di un chatbot.

    L’idea, comunque, si capisce subito. Se in una fotografia compare un edificio e nella mappa catastale no, quella discordanza merita una verifica. La casa può essere fantasma per l’archivio, ma difficilmente lo è per la macchina fotografica.

    Una segnalazione non equivale a un’evasione accertata. Un mancato aggiornamento, una discordanza negli archivi, un abuso edilizio e una frode fiscale sono questioni diverse. Anche la regolarità catastale e quella urbanistica vanno tenute distinte. La tecnologia può aiutare a trovare anomalie; stabilirne cause e conseguenze richiede documenti, verifiche e competenze.

    Come funziona l’AI contro l’evasione fiscale

    Quando parliamo di AI fiscale, conviene immaginare una cassetta degli attrezzi. La visione artificiale riconosce elementi nelle immagini. Il machine learning cerca schemi nei dati e aiuta a stimare il rischio. L’analisi delle reti fa emergere collegamenti tra soggetti e operazioni. L’AI generativa può assistere nella consultazione e nella sintesi dei documenti. Sono funzioni diverse, che possono lavorare insieme.

    Nel comunicato del 4 marzo 2021 sul progetto europeo di analisi del rischio fiscale, l’Agenzia delle Entrate indicava proprio intelligenza artificiale, network science e visualizzazione dei dati. Gli obiettivi comprendevano frodi IVA, crediti d’imposta utilizzati indebitamente e schemi societari complessi. Il documento chiariva già allora che le analisi non si traducono automaticamente in atti impositivi e richiamava il contraddittorio con il contribuente.

    Per capire l’utilità dell’analisi delle reti, immaginiamo un caso ipotetico: dieci società, diverse sedi e numerose fatture. Ogni singolo documento può sembrare ordinario. Collegando amministratori, controparti e sequenze di operazioni, può emergere una struttura da approfondire. L’output utile è una pista investigativa motivata, da verificare.

    Anche Sky TG24, nel maggio 2022, spiegava il ricorso all’analisi dei dati e delle relazioni per orientare i controlli. La storia, insomma, precede l’entusiasmo collettivo per ChatGPT.

    In Francia l’AI ha trovato le piscine “invisibili”

    Il caso francese sembra scritto apposta per un articolo come questo. Il progetto Foncier innovant della Direction générale des Finances publiques utilizza immagini aeree dell’Institut national de l’information géographique et forestière e strumenti di intelligenza artificiale per individuare piscine e costruzioni e confrontarle con i dati dell’amministrazione.

    La pagina ufficiale precisa un passaggio decisivo: un funzionario verifica sistematicamente ogni anomalia prima di contattare il proprietario e arrivare all’eventuale tassazione. È una buona descrizione di come tecnologia e responsabilità dovrebbero convivere.

    Nel bilancio della sperimentazione pubblicato nel 2023, l’amministrazione francese riferiva che oltre 20.000 piscine erano state assoggettate alla taxe foncière per il 2022, con quasi 10 milioni di euro di entrate aggiuntive per i Comuni interessati. Sono risultati riferiti a quella sperimentazione, non un conteggio aggiornato a oggi.

    Il caso è stato raccontato da Euronews con AFP e dal Guardian, nell’agosto 2022. La piscina “invisibile” era visibile dall’alto.

    Qui sotto il servizio di Euronews del 30 agosto 2022, in inglese: mostra un’applicazione concreta della tecnologia alla fiscalità immobiliare.

    La metafora mi piace: per anni una parte del problema è stata la distanza tra quello che esiste e quello che viene dichiarato. Ridurre quella distanza può favorire chi ha sempre dichiarato correttamente. Ma, se il confronto sbaglia, deve essere possibile dimostrarlo senza diventare prigionieri di una schermata.

    Negli Stati Uniti: controlli sulle strutture societarie complesse

    Negli Stati Uniti l’Internal Revenue Service ha descritto l’uso dell’AI per selezionare dichiarazioni di grandi partnership da sottoporre a verifica. Il comunicato IRS dell’8 settembre 2023 annunciava l’ampliamento di un programma rivolto a strutture complesse, tra cui fondi, partnership immobiliari e grandi studi legali. L’apprendimento automatico serviva a individuare potenziali rischi di non conformità.

    La ricostruzione di Thomson Reuters dell’11 settembre 2023 spiegava la scelta di orientare risorse e strumenti verso contribuenti e organizzazioni con situazioni fiscali particolarmente articolate. Era un indirizzo dichiarato in quel momento, che non va confuso con una garanzia sui risultati o sulle politiche successive.

    Nel successivo aggiornamento IRS del 12 gennaio 2024, l’agenzia riferiva l’avvio di controlli su 76 grandi partnership selezionate con l’aiuto dell’AI. Attenzione al verbo: controllare non significa aver già dimostrato una frode. Il risultato documentato è l’apertura delle verifiche.

    Trovo questo esempio particolarmente rilevante. Un sistema fiscale equo dovrebbe avere gli strumenti per affrontare anche le situazioni più complesse, oltre alle omissioni facili da individuare. Se la capacità di analisi cresce, diventa almeno possibile ridurre il vantaggio di chi si nasconde dietro la complessità.

    Frodi nei pagamenti pubblici: il caso del Tesoro americano

    C’è poi il denaro che esce dalle casse pubbliche. Il Dipartimento del Tesoro degli Stati Uniti, il 17 ottobre 2024, ha comunicato oltre 4 miliardi di dollari di frodi e pagamenti impropri prevenuti o recuperati nell’anno fiscale 2024 attraverso un insieme di interventi.

    Il comunicato attribuiva specificamente al machine learning il recupero di circa 1 miliardo di dollari legato alle frodi sugli assegni del Tesoro. Non sarebbe corretto attribuire tutti i 4 miliardi all’AI. E non stiamo parlando soltanto di evasione fiscale: qui il tema è anche la protezione dei pagamenti pubblici.

    È un uso della tecnologia che mi interessa: aiutare lo Stato a pagare il destinatario corretto e a intercettare una frode significa tutelare risorse comuni. Naturalmente bisogna misurare anche quante operazioni legittime vengano bloccate per errore.

    L’AI fiscale è già una tendenza internazionale

    Il rapporto Tax Administration 2025 dell’Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economico considera 58 giurisdizioni. Riferisce che il 69% delle amministrazioni considerate utilizzava AI nel 2023, mentre un altro 24% ne stava preparando l’impiego. L’utilizzo comprende attività diverse: analisi, selezione dei casi, servizi e compiti ripetitivi. Quel 69% non significa che tutte usassero AI per accertare l’evasione.

    Il capitolo OCSE sulla gestione della conformità fiscale distingue le applicazioni dell’AI nella valutazione del rischio e nell’individuazione di evasione e frodi. Descrive anche strumenti in sviluppo presso l’Australian Taxation Office per analizzare dati non strutturati, includendo modelli AI. La direzione è ampliare la capacità di leggere informazioni e orientare il lavoro degli uffici, con livelli di maturità diversi.

    “Incorruttibile” è una parola che userei con cautela

    Un algoritmo non ha un cugino da favorire, non deve essere rieletto e non prende una busta sotto il tavolo. Questa immagine spiega il fascino di una macchina capace di applicare le regole senza simpatie personali.

    Ma chiamarla incorruttibile sarebbe una scorciatoia. Le persone decidono quali dati utilizzare, quali anomalie cercare, chi controllare prima e quali eccezioni ammettere. Un sistema può essere progettato male, alimentato con dati incompleti o governato con obiettivi discutibili. Può essere manipolato. E può produrre risultati discriminatori anche senza un’intenzione esplicita.

    Una ricerca presentata da Stanford HAI nel gennaio 2023, basata su dichiarazioni e controlli statunitensi relativi al 2014, stimava che i contribuenti neri ricevessero notifiche di verifica tra 2,9 e 4,7 volte più spesso degli altri. Lo studio esaminava il ruolo delle politiche e dei sistemi di selezione: una dimostrazione che l’equità dipende anche da che cosa si cerca e da come si distribuiscono le risorse.

    Non è uno studio sulle prestazioni dei chatbot attuali. È però un avvertimento utile per ogni sistema di selezione automatizzata. Eliminare la simpatia personale del singolo operatore non garantisce di eliminare le distorsioni del processo.

    Anche nel caso delle piscine, The Register raccontava nel 2022 gli errori del riconoscimento visivo, comprese confusioni con pannelli solari e difficoltà legate a ombre e vegetazione. Un buon motivo per verificare ciò che la macchina segnala.

    Chi controlla l’AI che controlla noi?

    In Italia, nel Forum ANSA del 4 maggio 2026, il direttore dell’Agenzia delle Entrate Vincenzo Carbone ha ribadito che l’AI aiuta a elaborare i dati e che la valutazione negli accertamenti resta affidata a un funzionario.

    Come ho scritto parlando di agenti AI nella Pubblica Amministrazione, all’aumento delle capacità devono accompagnarsi responsabilità e tracciabilità. La presenza di un essere umano vale se quella persona può capire il problema, controllare le evidenze e correggere il sistema.

    Per valutare un progetto di AI contro l’evasione fiscale, io farei cinque domande:

    • Quali dati usa? Sono aggiornati, pertinenti e raccolti per uno scopo legittimo?
    • Che cosa misura? Anomalie individuate, violazioni confermate e somme effettivamente recuperate sono indicatori diversi.
    • Quanto sbaglia? Servono informazioni sui falsi positivi e sul carico imposto ai cittadini segnalati ingiustamente.
    • Chi verifica? Il responsabile deve poter mettere in discussione la segnalazione.
    • Come si corregge un errore? Il cittadino deve poter fornire documenti e ottenere una risposta comprensibile.

    È il tipo di alfabetizzazione all’AI che considero necessario anche negli uffici pubblici: capire che cosa un sistema può fare, quali prove restituisce e quando fermarsi.

    La paura di perdere il privilegio di farla franca

    Torno alla provocazione iniziale. Possiamo discutere dei rischi dell’AI e, contemporaneamente, riconoscerne l’utilità quando rende più difficile nascondere una violazione. Le due cose convivono.

    La mia speranza è che questi strumenti aiutino a distribuire meglio i controlli, proteggere le risorse pubbliche e ridurre lo svantaggio di chi rispetta le regole. Non basta installare un software per ottenere tutto questo: servono istituzioni disposte a verificare anche i propri strumenti.

    Eviterei inoltre di chiamare “furbetto” chiunque riceva una lettera: un archivio sbagliato o un errore in buona fede possono capitare. Riservo l’ironia a chi sceglie consapevolmente di scaricare sugli altri il costo delle proprie scorciatoie.

    Per chi dichiara correttamente ciò che possiede, un controllo più accurato può essere una buona notizia. Per chi conta sulla difficoltà di mettere insieme i pezzi, forse un po’ meno.

    Chissà: una delle estinzioni più interessanti che potremmo augurarci è quella della frase “tanto non mi beccano”.

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    Agenti AI nella Pubblica Amministrazione: 12 casi d’uso, limiti e obblighi

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    Un agente AI può leggere una richiesta, consultare documenti, preparare una risposta e avviare attività successive. Nella Pubblica Amministrazione (PA), il valore sta nel ridurre tempi e passaggi ripetitivi. Il limite è altrettanto chiaro: più il sistema agisce o incide sui diritti, più servono responsabilità, tracciabilità e controllo umano.

    Un chatbot risponde a una domanda. Un agente può coordinare più passaggi, usare strumenti e proporre o compiere azioni entro regole definite. La differenza pratica non dipende dal nome commerciale, ma da quali dati il sistema tratta, quali permessi possiede e quali conseguenze produce.

    12 esempi concreti di agenti AI nella PA

    1. Smistamento delle email: classifica le richieste in entrata, suggerisce l’ufficio competente e prepara una bozza di inoltro. Un dipendente controlla destinatario e contenuto prima dell’invio.
    2. Sportello informativo: risponde su orari, modulistica, requisiti e scadenze usando fonti ufficiali aggiornate. I casi individuali o incerti passano a un operatore.
    3. Controllo formale delle pratiche: verifica la presenza degli allegati e segnala campi mancanti. Non dichiara da solo una domanda ammissibile o inammissibile.
    4. Assistente per bandi e contributi: estrae requisiti, date e documenti da un bando e crea una checklist. L’ufficio verifica ogni riferimento sul testo ufficiale.
    5. Bozze di atti e comunicazioni: organizza premesse e riferimenti per una determina, delibera o lettera. Il responsabile verifica fatti, motivazione, competenza e norme applicabili.
    6. Ricerca in regolamenti e delibere: trova passaggi pertinenti e restituisce citazioni con collegamento al documento originale, compresa la data e la versione.
    7. Monitoraggio scadenze: individua date in documenti e calendari, prepara promemoria e segnala ritardi. Le scadenze vanno confermate alla fonte.
    8. Supporto ai servizi sociali: riassume la documentazione e indica quali informazioni mancano, lasciando valutazioni e decisioni all’operatore.
    9. Segnalazioni sul territorio: raggruppa richieste su buche, illuminazione e rifiuti, proponendo una priorità con criteri espliciti. L’ufficio conferma l’assegnazione.
    10. Semplificazione e accessibilità: riscrive avvisi in linguaggio chiaro e prepara traduzioni, da verificare per accuratezza e accessibilità.
    11. Supporto agli obblighi di trasparenza: individua possibili omissioni e prepara documenti per la pubblicazione; il responsabile controlla dati personali, oscuramenti e base giuridica.
    12. Acquisti e contratti: sintetizza capitolati, confronta requisiti documentali e monitora scadenze esecutive. Non seleziona autonomamente fornitori o attribuisce punteggi decisivi.

    Gli esempi sono proposte operative da valutare nel contesto dell’ente. L’OCSE, nel rapporto Governing with Artificial Intelligence, analizza 200 casi d’uso in 11 funzioni pubbliche e rileva opportunità di automazione, supporto decisionale e rilevazione di anomalie, insieme a rischi di opacità, dati distorti, sicurezza e divario digitale. Il Joint Research Centre della Commissione europea mappa casi europei per processi interni, servizi ai cittadini e supporto alle politiche pubbliche.

    Limiti: quando l’agente non deve diventare il funzionario

    Un agente può sbagliare con sicurezza. Può usare una norma superata, confondere una bozza con un atto vigente, omettere un’eccezione o essere tratto in errore da un documento manipolato. Una risposta fluente non è una prova di correttezza.

    La supervisione umana deve essere effettiva: il dipendente deve avere tempo, competenza e potere per controllare, correggere e fermare il sistema. Un’approvazione automatica o frettolosa rende il controllo solo formale. Occorrono permessi minimi, registri delle operazioni, fonti verificabili e modalità di annullamento per le azioni reversibili.

    Il Consiglio d’Europa, nel lavoro su AI e diritto amministrativo, richiama garanzie di trasparenza e responsabilità per prevenire o rimediare a possibili lesioni dei diritti. La PA deve anche considerare accessibilità, sicurezza, qualità dei dati, dipendenza dal fornitore e impatto sui gruppi più vulnerabili.

    Quali obblighi di legge riguardano gli agenti AI nella PA

    AI Act: regole e calendario aggiornati

    Il riferimento europeo è il Regolamento (UE) 2024/1689, AI Act, come modificato dal Regolamento (UE) 2026/1744. Quest’ultimo ha rinviato al 2 dicembre 2027 l’applicazione di determinate regole per i sistemi ad alto rischio autonomi e al 2 agosto 2028 per quelli integrati in prodotti. Il rinvio riguarda quelle specifiche regole, non abroga GDPR, procedimento amministrativo o gli obblighi AI Act già applicabili. La classificazione dipende dallo scopo e dall’uso effettivo, non dal fatto che un software sia chiamato “agente”.

    Quando un sistema rientra nelle categorie ad alto rischio, l’amministrazione deve verificare gli obblighi applicabili al proprio ruolo di deployer, seguire le istruzioni del fornitore e predisporre la supervisione e la documentazione previste. Per determinati sistemi ad alto rischio impiegati da organismi pubblici, l’articolo 27 prevede una valutazione d’impatto sui diritti fondamentali prima dell’uso; questa integra, quando necessaria, la valutazione d’impatto privacy prevista dal GDPR.

    Legge italiana n. 132/2025

    La Legge 23 settembre 2025, n. 132 definisce principi nazionali per l’uso responsabile dell’intelligenza artificiale. L’articolo 14 tratta l’uso dell’AI nelle pubbliche amministrazioni, orientandolo a efficienza e qualità dei servizi e richiamando conoscibilità del funzionamento e tracciabilità dell’utilizzo.

    GDPR, legge 241/1990 e Codice dell’Amministrazione Digitale

    Se vengono trattati dati personali, valgono i principi GDPR: base giuridica, minimizzazione, trasparenza, sicurezza, conservazione limitata e gestione dei diritti. L’articolo 22 è rilevante quando una persona è sottoposta a una decisione basata unicamente su trattamento automatizzato con effetti giuridici o analogamente significativi. La pagina del Garante Privacy sulle decisioni automatizzate raccoglie riferimenti e linee guida.

    Restano inoltre centrali la Legge 241/1990, con l’obbligo di motivazione dei provvedimenti, e il Codice dell’Amministrazione Digitale. Usare un agente non trasferisce la responsabilità pubblica al software o al fornitore.

    AgID e gli atti di indirizzo

    Il Piano Triennale per l’informatica nella PA 2024-2026, aggiornamento 2026, fornisce indirizzi strategici e operativi. Al 26 settembre 2026, AgID indica che l’iter per le linee guida sull’adozione è in corso e che i commenti sulle bozze relative a sviluppo e procurement sono in analisi. Le bozze sono autorevoli documenti di indirizzo, ma non vanno presentate come linee guida definitive già vigenti. Tra i riferimenti utili ci sono anche la ricerca OCSE, i casi AI in the European public sector del portale Interoperable Europe e il manuale del Consiglio d’Europa The Administration and You.

    La mia esperienza con AI e agenti nella PA

    Mi occupo di formazione e consulenza sull’intelligenza artificiale generativa e ho lavorato con enti e personale della PA su casi d’uso, competenze e progettazione di esercitazioni. Nel percorso rivolto ai segretari comunali ho affrontato, tra gli altri, agenti per bandi, analisi documentale, monitoraggio delle comunicazioni e automazioni di Outlook. Sul mio sito sono consultabili i percorsi formativi, anche per la Pubblica Amministrazione, e un intervento documentato per PA Social sul digitale nella PA.

    Il mio approccio è partire dai compiti quotidiani e chiedere: quali fonti consulta l’agente? Quali azioni può compiere? Chi controlla il risultato? Come si ricostruisce un errore? Ho portato queste domande in aula e nei laboratori dedicati agli agenti. La tecnologia è la parte visibile; il lavoro vero è chiarire il processo e i confini della delega.

    Come partire in modo sensato

    Conviene iniziare da attività interne e reversibili: ricerca nei documenti approvati, bozze, promemoria e classificazione delle richieste. Si misurano accuratezza, tempo risparmiato, errori e qualità percepita. Poi si valutano accessi ai gestionali e azioni operative, con permessi minimi e approvazione umana prima di inviare comunicazioni o modificare dati rilevanti.

    Un agente ben progettato non è quello che agisce sempre. È quello che sa quando fermarsi, mostra da dove trae le informazioni e lascia all’amministrazione la responsabilità delle decisioni.

    Un approfondimento autorevole sugli agenti AI nella PA

    Il webinar OCSE che presenta il rapporto Governing with Artificial Intelligence raccoglie esempi e discussioni su opportunità, rischi e condizioni per un uso affidabile dell’AI nel governo.

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    Social media nella Pubblica Amministrazione: il corso su Syllabus

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    Il corso “Comunicare attraverso i social media” su Syllabus aiuta i dipendenti pubblici a usare i canali social in modo efficace, consapevole e coerente con la missione della Pubblica Amministrazione. Il percorso dura 3 ore e 15 minuti, è articolato in due livelli e affronta regole, strategia, scelta dei canali, crisi, promozione degli eventi e impiego responsabile dell’intelligenza artificiale.

    Non è un corso per trasformare un Comune in un influencer. È un percorso per evitare che la comunicazione istituzionale sia un albo pretorio con i like.

    Un corso sui social media nella PA consigliato da chi lo ha seguito

    L’idea di questo articolo nasce da una recensione pubblicata su LinkedIn da Salvo Rosta. Il suo giudizio è netto: il corso gli è piaciuto e lo consiglia vivamente agli utenti di Syllabus. Nel post mette in evidenza la varietà dei moduli, dalle normative alla strategia, fino alla gestione delle crisi, agli eventi e all’intelligenza artificiale.

    Recensione LinkedIn di Salvo Rosta sul corso social media per la Pubblica Amministrazione
    Il post LinkedIn di Salvo Rosta dedicato al corso su Syllabus.

    Una recensione di questo tipo vale più di uno slogan. Arriva da una persona che ha seguito il percorso e ne ha riconosciuto utilità e concretezza. Ringrazio Salvo per aver condiviso pubblicamente il suo riscontro.

    Che cos’è “Comunicare attraverso i social media” su Syllabus

    “Comunicare attraverso i social media” è un programma formativo disponibile sulla piattaforma Syllabus del Dipartimento della Funzione Pubblica. L’obiettivo dichiarato è sviluppare la capacità di utilizzare i social media in modo efficace, consapevole e coerente con la missione della Pubblica Amministrazione.

    La durata complessiva indicata è di 3 ore e 15 minuti, oltre al tempo necessario per i test. Anche il Politecnico di Torino, nella propria pagina dedicata all’offerta Syllabus, conferma struttura, durata e finalità del programma.

    I due livelli del corso

    Livello Obiettivo operativo
    Uso consapevole dei social media nella Pubblica Amministrazione Comprendere ruolo, responsabilità, vincoli e rischi dei canali social istituzionali.
    Comunicare con efficacia sui social media Passare dalle regole alla pratica: strategia, contenuti, canali, eventi, crisi e nuovi strumenti.

    I nuclei tematici messi in evidenza nella recensione comprendono:

    • normativa e responsabilità della comunicazione istituzionale;
    • strategia e coerenza con la missione dell’ente;
    • scelta dei canali e adattamento dei linguaggi;
    • gestione dei commenti, delle criticità e delle crisi;
    • promozione di iniziative, servizi ed eventi;
    • uso dell’intelligenza artificiale nella produzione e nell’organizzazione dei contenuti.

    La sequenza è sensata: prima si capisce che cosa può e deve fare una Pubblica Amministrazione sui social, poi si lavora su come farlo bene.

    Perché un corso social media per la Pubblica Amministrazione serve davvero

    La Legge 7 giugno 2000, n. 150 inquadra le attività di informazione e comunicazione delle amministrazioni pubbliche. I social non sostituiscono siti istituzionali, URP e canali ufficiali. Aggiungono però un punto di contatto diretto, rapido e pubblico con cittadini e stakeholder.

    Il problema nasce quando l’ente apre una pagina perché “ormai ce l’hanno tutti” e poi improvvisa. I sintomi sono familiari: comunicati stampa incollati su Facebook, locandine illeggibili sul telefono, risposte affidate all’umore del momento, foto pubblicate senza controlli, emergenze gestite con ritardo.

    Le Linee guida AgID per la promozione dei servizi digitali ricordano che comunicazione, marketing e racconto devono favorire la conoscenza e l’utilizzo dei servizi pubblici da parte di cittadini e imprese. È esattamente qui che una formazione specifica fa la differenza: trasforma il social da vetrina autoreferenziale a strumento di servizio.

    Che cosa dovrebbe saper fare un comunicatore pubblico sui social

    Al termine di un buon percorso, il partecipante dovrebbe essere in grado di:

    1. definire obiettivi e pubblici prima di scegliere la piattaforma;
    2. distinguere informazione istituzionale, comunicazione politica e promozione dei servizi;
    3. costruire un piano editoriale sostenibile anche con risorse limitate;
    4. scrivere contenuti chiari, accessibili e utili;
    5. stabilire procedure di moderazione e risposta;
    6. gestire crisi, errori e ondate di commenti senza improvvisare;
    7. misurare risultati collegati a servizi e comportamenti, non soltanto like;
    8. usare l’AI come supporto, mantenendo controllo umano, riservatezza e verifica delle informazioni.

    Una media policy istituzionale chiarisce finalità, contenuti e regole dei canali. La social media policy del Garante per la protezione dei dati personali offre un esempio concreto: stabilisce pertinenza, uso di fonti attendibili, rispetto della riservatezza e gestione dei contenuti non ammessi.

    Per approfondire il tema ho pubblicato anche una guida su come scrivere una social media policy e una raccolta di esempi di LinkedIn nella Pubblica Amministrazione.

    Il video: sette suggerimenti per usare LinkedIn nella PA

    In questo intervento per PA Social mostro come LinkedIn possa diventare uno spazio di comunicazione istituzionale e professionale, non il deposito digitale dei comunicati stampa.

    Intelligenza artificiale e comunicazione pubblica: utile, ma con metodo

    Inserire l’intelligenza artificiale in un corso sui social media per la PA è ormai necessario. Può aiutare a generare varianti di un testo, semplificare un contenuto, proporre una scaletta, trasformare informazioni in FAQ o adattare un messaggio a canali diversi. Non può decidere da sola che cosa l’ente debba pubblicare.

    Servono controlli sulle fonti, sui dati personali, sul tono istituzionale e sui possibili errori. Per questo, nei miei percorsi per gli enti, collego la comunicazione digitale alla formazione sull’uso responsabile dell’AI. Chi vuole approfondire può consultare il mio corso AI per Comuni e la pagina dedicata alla formazione AI per enti pubblici.

    A chi è rivolto il corso

    Il percorso è particolarmente utile per:

    • dipendenti e funzionari di Comuni, Province, Regioni e amministrazioni centrali;
    • addetti URP, uffici stampa e comunicazione istituzionale;
    • social media manager e digital manager della PA;
    • responsabili di servizi che devono comunicare scadenze, procedure e opportunità;
    • operatori di biblioteche, musei, aziende sanitarie, università ed enti culturali;
    • dirigenti chiamati a definire regole, responsabilità e flussi di approvazione.

    Il Vademecum “Pubblica Amministrazione e social media” di Formez PA indica come destinatari proprio le persone che, con ruoli e responsabilità diversi, partecipano al processo di comunicazione degli enti pubblici.

    Dal corso Syllabus a un laboratorio personalizzato per l’ente

    Syllabus offre una base comune e facilmente accessibile agli utenti della piattaforma. Un Comune o un ente può poi trasformare quella base in un percorso applicato ai propri problemi reali.

    Un laboratorio personalizzato può includere:

    • audit dei canali social già attivi;
    • definizione di obiettivi, pubblici e indicatori;
    • revisione o creazione della social media policy;
    • costruzione di un piano editoriale su servizi, scadenze ed eventi;
    • simulazione di una crisi social;
    • esercitazioni di scrittura per Facebook, Instagram, LinkedIn e YouTube;
    • uso guidato dell’AI per ideare, riscrivere e verificare contenuti;
    • procedure di approvazione e coordinamento tra uffici.

    È il passaggio dalla conoscenza generale al lavoro quotidiano. Ed è lì che la formazione produce risultati visibili.

    Domande frequenti sul corso social media per la PA

    Dove si trova il corso?

    Il percorso è disponibile sulla piattaforma Syllabus. Accesso e assegnazione dipendono dalle modalità previste dalla piattaforma e dall’amministrazione di appartenenza.

    Quanto dura?

    La durata indicata è di 3 ore e 15 minuti, oltre al tempo di esecuzione dei test.

    Quanti livelli comprende?

    Due: “Uso consapevole dei social media nella Pubblica Amministrazione” e “Comunicare con efficacia sui social media”.

    È adatto soltanto agli addetti stampa?

    No. È utile a chiunque contribuisca ai contenuti, alle risposte ai cittadini, alla promozione dei servizi o alla gestione delle emergenze comunicative.

    È possibile organizzare un’edizione su misura?

    Sì. Il percorso può essere adattato a dimensione dell’ente, canali utilizzati, competenze iniziali e casi reali, in presenza oppure online.

    Fonti

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    AI e ufficio anagrafe: come cambia il lavoro nei Comuni

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    AI e ufficio anagrafe: avatar di Gianluigi Bonanomi con una dipendente comunale

    L’intelligenza artificiale nell’ufficio anagrafe può aiutare a rispondere alle domande dei cittadini, preparare comunicazioni più chiare e cercare informazioni nei documenti di lavoro. I casi documentati riguardano soprattutto l’assistenza e l’accesso ai servizi. Le verifiche sulle pratiche e la responsabilità amministrativa richiedono competenze, procedure e controlli umani.

    Immaginate questa scena: telefono che squilla, persone allo sportello, una casella email piena. E la stessa domanda che ritorna: «Che cosa devo portare per la carta d’identità?». È una scena esemplificativa, ma aiuta a capire da dove partire. Prima di chiedersi se un robot prenderà il posto dell’impiegato, mi chiederei quante volte quell’impiegato debba riscrivere la medesima risposta.

    È qui che vedo un’applicazione sensata dell’AI nei Comuni: liberare attenzione per le situazioni che ne richiedono davvero. A una condizione: evitare che il chatbot diventi un nuovo sportello capace di dare informazioni sbagliate con straordinaria sicurezza.

    AI nell’ufficio anagrafe: che cosa cambia davvero

    Occorre distinguere tre piani. La digitalizzazione porta servizi e documenti online. L’automazione esegue passaggi definiti. L’AI generativa può interpretare richieste in linguaggio naturale e produrre bozze di risposta. Sono strumenti che possono collaborare, ma non sono sinonimi.

    Per esempio, il portale dell’Anagrafe Nazionale della Popolazione Residente del Ministero dell’Interno permette di accedere a servizi come i certificati e la dichiarazione di cambio di residenza. Questo è un riferimento per i servizi anagrafici digitali; la disponibilità di una procedura online, da sola, non dimostra che quella procedura utilizzi AI.

    Un assistente conversazionale può invece aiutare il cittadino a capire quale servizio cercare e dove trovarlo. Il salto utile è passare dal «trovi tutto sul sito» a un percorso comprensibile, con il collegamento alla pagina corretta e la possibilità di parlare con una persona.

    Città ed esempi concreti: Siena, Roma e Milano

    Siena: Caterina e l’assistenza ai servizi demografici

    Già nel 2019 Siena presentava Caterina, un’assistente virtuale per le informazioni anagrafiche sviluppata da QuestIT. Lo documenta il resoconto di intoscana sulla presentazione del servizio. È un caso precedente alla diffusione di ChatGPT: non va raccontato come se fosse nato con gli attuali modelli generativi.

    Un successivo avviso sugli appuntamenti agli uffici di Siena indicava anche Caterina come canale per prenotare. Il valore organizzativo è chiaro: accompagnare le persone prima dell’accesso allo sportello. Le fonti storiche documentano quell’esperienza, ma non bastano a garantire che oggi tutte le funzioni siano rimaste identiche.

    Roma: Julia entra nel portale istituzionale

    Roma Capitale ha annunciato l’arrivo di Julia 2.5 sul portale istituzionale. È un esempio di assistenza generativa estesa all’informazione comunale. La presentazione originaria di Julia descriveva una base di conoscenza alimentata da dati ufficiali e fonti validate.

    Per chi lavora all’anagrafe, l’indicazione interessante è proprio questa: costruire risposte a partire da contenuti governati dall’ente. La presenza di un assistente sul portale non prova però che l’AI approvi cambi di residenza, aggiorni autonomamente i registri o sostituisca l’istruttoria.

    Milano: un quadro di utilizzo, da distinguere dai risultati

    Nel Manifesto per l’uso dell’intelligenza artificiale del Comune di Milano compaiono chatbot applicati ai servizi comunali, con l’anagrafe tra gli esempi, e sistemi di prenotazione intelligente. Questo documento è utile per capire l’impostazione dell’ente. Non è, da solo, una misurazione dell’efficacia di un progetto.

    Questa distinzione conta: un annuncio, una sperimentazione e un servizio con benefici misurati sono tre livelli diversi. Nell’innovazione pubblica tendiamo a metterli nello stesso comunicato stampa. Poi ci stupiamo se le aspettative prendono l’ascensore e i risultati le scale.

    Che cosa dicono gli studi scientifici sull’AI al lavoro

    I due studi seguenti non misurano gli uffici anagrafe italiani. Servono a formulare ipotesi ragionevoli sui compiti di assistenza e scrittura, non a promettere percentuali di risparmio ai Comuni.

    Assistenza: lo studio pubblicato sul Quarterly Journal of Economics

    Erik Brynjolfsson, Danielle Li e Lindsey Raymond, in Generative AI at Work, analizzano l’introduzione di un assistente generativo nel lavoro di 5.172 addetti all’assistenza clienti. La versione pubblicata nel 2025 rileva un aumento medio del 15% dei problemi risolti per ora. La scheda dello Stanford Digital Economy Lab evidenzia benefici differenti tra lavoratori, con vantaggi rilevanti per i meno esperti.

    La mia lettura per un Comune: un assistente ben progettato potrebbe aiutare chi deve orientarsi tra molte domande ricorrenti. Quel 15% non si può trasferire automaticamente a uno sportello anagrafico, dove cambiano richieste, sistemi, vincoli e conseguenze degli errori.

    Scrittura: l’esperimento di Noy e Zhang su Science

    Shakked Noy e Whitney Zhang hanno pubblicato nel 2023 su Science Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence. Nell’esperimento con 453 professionisti, l’uso di ChatGPT ha ridotto del 40% il tempo per determinati compiti di scrittura e aumentato del 18% la qualità valutata.

    Il resoconto del Massachusetts Institute of Technology sottolinea un limite decisivo: i compiti non riproducevano tutte le esigenze di accuratezza fattuale e di conoscenza del contesto del lavoro reale. Per l’anagrafe significa che una bozza scritta meglio non è necessariamente una risposta amministrativamente corretta. Il controllo fa parte del lavoro, quindi va incluso nel tempo misurato.

    Sei applicazioni possibili dietro e davanti allo sportello

    Quelli che seguono sono esempi operativi da progettare e sperimentare, non attività che attribuisco ai Comuni appena citati.

    Attività Aiuto possibile dell’AI Controllo necessario
    Domande ricorrenti Preparare risposte su documenti da portare e canali da utilizzare Confronto con la scheda comunale aggiornata
    Email ai cittadini Trasformare un modello approvato in una bozza chiara Verifica dei fatti prima dell’invio
    Manuali e circolari Trovare e riassumere i passaggi pertinenti Apertura della fonte originale e controllo della vigenza
    Comunicazione multilingue Produrre una prima traduzione delle istruzioni Revisione dei termini e dei passaggi delicati
    Domande incomplete Suggerire chiarimenti rispetto a una checklist approvata Nessun rigetto automatico della pratica
    Formazione interna Simulare colloqui e richieste con casi inventati Validazione delle risposte da parte degli esperti

    Pensiamo a una richiesta generica: «Mi trasferisco, che cosa devo fare?». Un assistente progettato bene evita di indovinare il caso. Fa le domande minime necessarie, indica la procedura pertinente e passa la conversazione all’operatore quando la situazione non rientra nelle istruzioni disponibili.

    Anche dietro lo sportello c’è spazio. Un neoassunto potrebbe chiedere a un assistente documentale dove si trova un passaggio del manuale. La risposta utile comprende il riferimento preciso. «È così, fidati» non è una fonte, nemmeno quando lo scrive un software.

    Dipendente dell’anagrafe verifica una bozza AI confrontandola con il documento ufficiale
    Illustrazione generata con AI: la preparazione della bozza e la verifica del documento restano passaggi distinti.

    Privacy e responsabilità: i dati anagrafici non sono materiale per le prove

    Per le prime esercitazioni userei pagine pubbliche, modelli privi di dati personali e casi interamente inventati. Caricare una pratica reale in un chatbot scelto individualmente significa introdurre un trattamento che l’ente deve valutare: finalità, base giuridica, fornitore, accessi, conservazione e sicurezza.

    Il Regolamento generale sulla protezione dei dati, GDPR richiede, tra l’altro, minimizzazione e accuratezza dei dati e misure adeguate di protezione. L’articolo 22 riguarda le decisioni basate unicamente su trattamenti automatizzati che producono effetti giuridici o incidono analogamente in modo significativo sulla persona, con le eccezioni e garanzie previste. Non equivale a vietare qualsiasi automazione amministrativa.

    La scelta del sistema e dell’impiego concreto va quindi affrontata con i responsabili competenti e il responsabile della protezione dei dati. Sul piano operativo, la verifica umana deve essere sostanziale: occorrono tempo, competenze e possibilità di correggere la proposta. Ho approfondito questa distinzione nell’articolo su human-in-the-loop e human-on-the-loop negli agenti AI.

    Un prompt da provare nell’ufficio anagrafe

    Partirei da un esercizio circoscritto: riscrivere una scheda pubblica del Comune. Il prompt può essere questo:

    Agisci come assistente alla comunicazione di un ufficio anagrafe. Usa esclusivamente la scheda pubblica che ti fornisco.

    Prepara una bozza di risposta di massimo 150 parole a questa domanda: «Quali documenti devo portare per il servizio descritto?». Usa frasi brevi e un elenco pratico.

    Non aggiungere requisiti, costi, scadenze, orari o riferimenti normativi assenti dalla fonte. Se una risposta dipende da informazioni mancanti, scrivi «Da verificare con l’ufficio» e indica la domanda da chiarire. Dopo la bozza, elenca i passaggi della scheda su cui ti sei basato. Il testo sarà verificato da un operatore prima dell’utilizzo.

    SCHEDA PUBBLICA: [incollare il testo aggiornato, senza dati personali].

    Il vincolo sulle fonti riduce lo spazio per le invenzioni, ma non garantisce l’assenza di errori. Nell’esercizio aggiungerei apposta una domanda alla quale la scheda non risponde: serve a vedere se il sistema sa fermarsi.

    Come avviare una sperimentazione utile in Comune

    La mia proposta è iniziare da un solo servizio, con il coinvolgimento di chi lo gestisce. Prima si mettono in ordine le fonti, poi si prova lo strumento. Se le istruzioni pubblicate sono contraddittorie, l’AI rischia di rendere la contraddizione più scorrevole.

    1. Scegliere un compito limitato: per esempio le bozze di risposta alle domande generali su un servizio.
    2. Definire le fonti: proprietario del contenuto, data di aggiornamento e procedura per sostituire le versioni vecchie.
    3. Preparare casi di prova: richieste comuni, ambigue e fuori perimetro, senza dati reali dei cittadini.
    4. Misurare il lavoro completo: preparazione, verifica, correzione e passaggio al collega.
    5. Valutare qualità e accessibilità: risposte corrette, chiarimenti necessari e possibilità di ricevere assistenza umana.

    Terrei d’occhio soprattutto il tempo netto risparmiato e gli errori intercettati. Il numero di conversazioni, da solo, dice poco: un cittadino potrebbe aver scritto cinque volte perché non ha capito la prima risposta.

    Domande frequenti su intelligenza artificiale e anagrafe

    L’AI può sostituire l’ufficiale d’anagrafe?

    I casi descritti documentano assistenza e orientamento. Non dimostrano la sostituzione della funzione dell’ufficiale d’anagrafe. Una risposta generata non attribuisce al software le competenze dell’ufficio.

    Un chatbot può emettere un certificato?

    Un chatbot può indirizzare al servizio corretto. Per eseguire operazioni deve essere integrato con sistemi autorizzati e con i controlli previsti. Un testo prodotto da un modello linguistico non diventa un certificato anagrafico.

    Come si capisce se il progetto funziona?

    Confrontando lo stesso tipo di lavoro prima e durante la prova: tempo totale, accuratezza, correzioni e utilità per il cittadino. Le percentuali di uno studio esterno sono spunti di ricerca, non obiettivi garantiti.

    Per me la domanda finale è molto concreta: abbiamo restituito tempo alle persone che lavorano all’anagrafe e a quelle che ci si rivolgono? Se la risposta è sì, abbiamo innovato un servizio. Altrimenti abbiamo soltanto aggiunto una chat alla coda.

    Fonti: casi comunali e documenti istituzionali collegati nei paragrafi; studi di Brynjolfsson, Li e Raymond (2025) e Noy e Zhang (2023). I benefici proposti per l’anagrafe sono ipotesi applicative, salvo quanto espressamente documentato. Immagini illustrative generate con AI.

    Scrivimi per organizzare un evento o un corso sull’intelligenza artificiale generativa

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    Intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione: la sfida del 2034

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    Immaginiamo la scena. In un ufficio comunale, la persona che da trent’anni sa come si gestisce una pratica complicata spegne il computer per l’ultima volta, saluta i colleghi e va in pensione. Il giorno dopo arrivano una richiesta urgente, un fascicolo incompleto e una domanda che nessun manuale aveva previsto.

    Il problema dell’intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione parte da qui: non soltanto dalla scrivania rimasta vuota, ma da tutto ciò che quella persona sapeva e che rischia di uscire dall’edificio insieme a lei.

    Un articolo di HuffPost del 15 gennaio 2026, firmato da Valentina Nicolì, parte da un dato che merita attenzione: entro il 2034 potrebbe andare in pensione un dipendente pubblico su tre. Parliamo di circa 1,2 milioni di persone su una forza lavoro che, secondo i dati INPS citati nell’articolo, nel 2024 contava 3,74 milioni di addetti.

    L’intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione può essere una parte importante della risposta. Può aiutare a conservare la conoscenza, alleggerire il lavoro ripetitivo, rendere più semplici documenti e servizi e affiancare i nuovi assunti. Ma funziona solo se viene inserita in una trasformazione organizzativa seria: con dati affidabili, processi ripensati, formazione, sicurezza e responsabilità umana.

    L’AI, insomma, non sostituisce il ricambio generazionale. Può però impedire che il ricambio diventi un gigantesco reset.

    Intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione e passaggio di competenze
    L’AI nella PA deve servire a conservare conoscenze, semplificare processi e migliorare i servizi, non a sostituire il giudizio umano.

    Il pensionamento di massa è anche una perdita di conoscenza

    Quando si parla di pensionamenti nella PA, il dibattito si concentra quasi sempre sui numeri: quante persone escono, quante ne verranno assunte e quanto costerà sostituirle.

    È corretto, ma incompleto.

    Una parte decisiva del lavoro pubblico vive nella cosiddetta conoscenza tacita: procedure non scritte, eccezioni, precedenti, contatti tra uffici, interpretazioni sedimentate, piccoli accorgimenti che permettono di risolvere un caso senza farlo rimbalzare per settimane.

    Non tutta questa esperienza è buona per definizione. Alcune abitudini vanno superate, alcuni passaggi eliminati, alcune procedure semplificate. Ma lasciare che la conoscenza scompaia senza prima distinguerne il valore sarebbe uno spreco enorme.

    Il vero tema, quindi, non è usare l’AI per fare con meno persone ciò che si è sempre fatto. È usare questa transizione per decidere che cosa conservare, che cosa cambiare e che cosa non fare più.

    Perché l’intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione può fare la differenza

    La PA produce e gestisce una quantità immensa di testi: leggi, circolari, delibere, verbali, regolamenti, bandi, moduli, email, relazioni e risposte ai cittadini. L’AI generativa lavora proprio con il linguaggio e può quindi diventare un’interfaccia utile tra persone e patrimonio documentale.

    Attenzione, però: “utile” non significa “infallibile”. Un modello linguistico genera risposte plausibili, non sentenze vere per natura. Per questo deve lavorare su fonti selezionate, mostrare i riferimenti usati e lasciare la decisione finale a un dipendente responsabile.

    Fatta questa premessa, le applicazioni concrete sono molte.

    1. Trasformare l’esperienza dei dipendenti senior in patrimonio condiviso

    Prima che una persona esperta lasci l’ente, si può organizzare un vero passaggio di conoscenze assistito dall’AI, costruendo una base documentale interrogabile con strumenti come Gemini Notebook (ex NotebookLM).

    Non basta chiedere: “Puoi scrivere tutto quello che sai?”. È una domanda troppo ampia. Meglio registrare interviste strutturate, raccogliere casi reali, catalogare le eccezioni più frequenti e ricostruire le decisioni prese nei fascicoli più complessi.

    L’AI può aiutare a:

    • trascrivere e riordinare le interviste;
    • individuare temi, passaggi ricorrenti e punti critici;
    • trasformare racconti informali in procedure e checklist;
    • collegare ogni indicazione alla norma o al documento di riferimento;
    • creare una base di conoscenza interrogabile dai colleghi;
    • segnalare contenuti vecchi, contraddittori o da verificare.

    È una specie di “intervista di uscita aumentata”. Non serve a clonare chi va in pensione, espressione da film di fantascienza che possiamo serenamente evitare. Serve a non perdere trent’anni di esperienza in trenta minuti di saluti e pasticcini.

    2. Dare ai nuovi assunti un tutor digitale basato su fonti vere

    Il ricambio richiederà nuove assunzioni. Il rischio è inserire migliaia di persone in uffici che non hanno tempo per formarle, consegnando loro una cartella condivisa chiamata “Documenti definitivi” con dentro file come “definitivo_v7_ultimo_bis.pdf”.

    Un assistente interno, costruito sui documenti approvati dall’ente, potrebbe rispondere a domande come:

    • Qual è la procedura aggiornata per questa pratica?
    • Quali documenti deve presentare il cittadino?
    • Chi è responsabile del passaggio successivo?
    • Esistono casi simili già risolti?
    • Qual è la fonte normativa della risposta?

    La condizione è fondamentale: ogni risposta deve rimandare alle fonti. Se il sistema non trova una base affidabile, deve dichiararlo. Un “non lo so” ben progettato vale più di una risposta sicura ma inventata.

    3. Ridurre il tempo speso a cercare, riassumere e riscrivere

    Una parte rilevante del lavoro amministrativo consiste nel recuperare informazioni già presenti, confrontare versioni, estrarre dati da documenti e riscrivere lo stesso contenuto per destinatari diversi.

    L’AI può preparare una prima bozza di:

    • sintesi di delibere e circolari;
    • verbali ricavati da trascrizioni;
    • risposte standard personalizzate;
    • confronti tra versioni di un regolamento;
    • schede operative per gli uffici;
    • testi in linguaggio più comprensibile per i cittadini.

    Qui la parola chiave è bozza. Il dipendente non dovrebbe limitarsi a premere “genera” e inoltrare. Deve controllare dati, riferimenti, tono, completezza e conseguenze amministrative.

    Il guadagno non sta nell’eliminare la persona, ma nel restituirle tempo per i casi difficili, il rapporto con il pubblico, il coordinamento e la decisione.

    4. Rendere moduli e comunicazioni finalmente comprensibili

    Digitalizzare un modulo incomprensibile non lo rende automaticamente semplice. A volte otteniamo soltanto un modulo incomprensibile che, in più, richiede una password dimenticata.

    L’intelligenza artificiale può aiutare gli uffici a riscrivere testi in linguaggio chiaro, verificare la leggibilità, produrre versioni multilingue e creare percorsi guidati che pongono al cittadino soltanto le domande necessarie per il suo caso.

    Per esempio, invece di presentare venti campi e una nota normativa di tre pagine, un servizio potrebbe chiedere poche informazioni iniziali e spiegare:

    • se la persona ha diritto alla prestazione;
    • quali documenti servono davvero;
    • quanto dura indicativamente la procedura;
    • quali sono i passaggi successivi;
    • come chiedere assistenza umana.

    Il cittadino non dovrebbe essere costretto a imparare l’organigramma dell’ente per ottenere una risposta.

    5. Smistare le pratiche e individuare prima gli errori

    Molte richieste arrivano all’ufficio sbagliato, sono incomplete o contengono incongruenze visibili soltanto dopo giorni. Sistemi di AI ben controllati possono classificare i documenti, estrarre informazioni, segnalare campi mancanti e suggerire il percorso corretto.

    Questo non significa affidare a un algoritmo la decisione su un contributo, una graduatoria o un diritto. Significa usare la macchina per preparare il lavoro, evidenziare anomalie e ridurre gli errori banali.

    Più una decisione incide sulla vita delle persone, più devono essere forti trasparenza, tracciabilità, possibilità di contestazione e controllo umano.

    6. Creare servizi pubblici attivi anche fuori dall’orario di sportello

    Un assistente virtuale può rispondere alle domande frequenti, guidare nella compilazione di una domanda e indicare il canale corretto senza costringere il cittadino ad aspettare il lunedì mattina.

    Ma il chatbot non deve diventare un muro elegante dietro cui nascondere l’amministrazione. Deve sempre offrire una via d’uscita: parlare con una persona, aprire una richiesta, prenotare un appuntamento o ricevere una risposta tracciata.

    Il parametro di successo non è quante conversazioni “gestisce” il bot. È quanti problemi risolve senza aumentare frustrazione, esclusione digitale o contenzioso.

    L’AI non può essere la scusa per non assumere

    Dire che l’intelligenza artificiale può aiutare la PA non significa sostenere che 1,2 milioni di pensionamenti possano essere compensati con qualche licenza software.

    Serviranno persone nuove: profili amministrativi, tecnici, sociali, sanitari, giuridici, informatici e gestionali. Serviranno anche competenze che oggi non sempre trovano posto negli organigrammi: governo dei dati, progettazione dei servizi, sicurezza, valutazione degli algoritmi e comunicazione chiara.

    L’AI può aumentare la capacità di queste persone. Non può assumersi responsabilità pubbliche, comprendere da sola il contesto sociale o sostituire l’empatia richiesta nei casi delicati.

    Se viene usata soltanto per tagliare costi, automatizzerà anche difetti, disordine e burocrazia. Più velocemente, certo. Ma una pratica sbagliata consegnata in dieci secondi resta una pratica sbagliata.

    I rischi da affrontare prima, non dopo

    Nella Pubblica Amministrazione l’adozione dell’AI richiede più prudenza rispetto a molti usi privati, perché tratta dati sensibili, incide su diritti e deve rendere conto delle proprie decisioni.

    I principali rischi sono:

    • privacy: dati personali o riservati non devono finire in strumenti non autorizzati;
    • allucinazioni: il sistema può inventare norme, scadenze o riferimenti credibili;
    • pregiudizi: dati storici distorti possono produrre suggerimenti discriminatori;
    • opacità: cittadini e funzionari devono capire quando e come è stata usata l’AI;
    • dipendenza dai fornitori: dati, competenze e processi non possono restare prigionieri di una piattaforma;
    • automazione della cattiva burocrazia: prima di automatizzare, bisogna semplificare;
    • divario digitale: il servizio deve restare accessibile anche a chi non usa bene app e chatbot.

    Il quadro europeo va proprio nella direzione di un’AI più responsabile. L’AI Act dell’Unione europea, entrato in vigore il 1° agosto 2024, prevede un’applicazione basata sul livello di rischio. Dal 2 febbraio 2025 sono inoltre applicabili le disposizioni sull’AI literacy: chi utilizza sistemi di intelligenza artificiale deve possedere un livello adeguato di competenza e consapevolezza. Ho approfondito il tema anche nella guida sulla formazione AI e sull’AI Act.

    Non basta quindi acquistare uno strumento. Bisogna formare chi lo sceglie, chi lo configura, chi lo usa e chi controlla i risultati.

    Un piano pratico in cinque passi per introdurre l’AI nella PA

    1. Mappare le uscite e le conoscenze a rischio

    Ogni ente dovrebbe sapere quali ruoli perderà nei prossimi tre, cinque e dieci anni, quali processi dipendono da poche persone e quali competenze non sono documentate.

    2. Scegliere un problema piccolo ma misurabile

    Meglio partire da un archivio documentale circoscritto, dalle domande frequenti di uno sportello o dalla preparazione di bozze interne. Non dal progetto “AI per tutto il Comune”, che di solito produce molte slide e pochi risultati. Nella guida dedicata a ChatGPT nella PA raccolgo altri esempi operativi.

    3. Sistemare fonti, dati e responsabilità

    Bisogna stabilire quali documenti sono validi, chi li aggiorna, chi può accedere ai dati e chi risponde degli errori. L’AI non risolve una base informativa caotica: la rende soltanto più facile da interrogare, caos compreso.

    4. Coinvolgere insieme esperti, nuovi assunti e cittadini

    I dipendenti senior conoscono le eccezioni, i nuovi arrivati vedono meglio le assurdità date per scontate e i cittadini sperimentano gli ostacoli reali. La progettazione deve ascoltare tutti e tre.

    5. Misurare qualità, non soltanto velocità

    Gli indicatori utili possono essere: tempo medio di risposta, errori evitati, pratiche completate al primo tentativo, soddisfazione degli utenti, accessibilità, numero di risposte con fonti corrette e interventi umani necessari.

    Se il sistema risponde più in fretta ma aumenta reclami e correzioni, non è innovazione. È debito burocratico con un’interfaccia moderna.

    La vera occasione è riprogettare la Pubblica Amministrazione

    Il dato dei pensionamenti mette una scadenza davanti alla PA italiana. Entro il 2034 una parte enorme della sua forza lavoro cambierà. Possiamo aspettare che l’esperienza esca dagli uffici e poi correre a tappare i buchi. Oppure possiamo usare questi anni per trasferire conoscenze, semplificare procedure e costruire servizi pensati intorno alle persone.

    L’intelligenza artificiale può essere il moltiplicatore di questa trasformazione. Non è la soluzione da sola, perché nessuna tecnologia lo è. Ma può diventare un’infrastruttura cognitiva: aiuta a trovare ciò che l’ente già sa, a spiegare ciò che il cittadino non comprende e a liberare tempo per le decisioni che richiedono esperienza e responsabilità.

    Il punto non è creare una PA senza dipendenti. È creare una PA in cui i dipendenti non debbano sprecare il proprio talento facendo copia e incolla tra documenti, cercando una circolare introvabile o rispondendo per la centesima volta alla stessa domanda.

    La sfida del 2034 si vince prima del 2034. E il momento per iniziare non è quando l’ultima persona esperta avrà già chiuso la porta.

    Domande frequenti sull’AI nella Pubblica Amministrazione

    L’intelligenza artificiale può sostituire i dipendenti pubblici che andranno in pensione?

    No. Può automatizzare attività ripetitive, supportare la ricerca documentale e affiancare i nuovi assunti, ma servono comunque persone, competenze e responsabilità umana.

    Quali sono gli usi più utili dell’AI nella PA?

    Trasferimento della conoscenza, ricerca nei documenti, preparazione di bozze, semplificazione del linguaggio, controllo preliminare delle pratiche e assistenza ai cittadini.

    Un chatbot pubblico può prendere decisioni amministrative?

    Non dovrebbe decidere autonomamente su diritti, contributi o graduatorie. Può fornire informazioni e supporto, mentre le decisioni rilevanti devono essere trasparenti, verificabili e soggette a controllo umano.

    Come si evitano le risposte inventate dall’AI?

    Si limita il sistema a fonti approvate, si obbliga la risposta a citare i documenti utilizzati, si impostano soglie di affidabilità e si mantiene la revisione umana.

    Da dove può iniziare un piccolo Comune?

    Da un progetto circoscritto e misurabile, come organizzare le procedure di un ufficio, creare una base di conoscenza interna o migliorare le risposte alle domande frequenti.

    Che cos’è l’AI literacy richiesta dall’AI Act?

    È l’insieme di competenze che permette a personale e organizzazioni di usare l’AI in modo informato, comprendendone possibilità, limiti e rischi.

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    Corso AI per Comuni: come formare amministratori e dipendenti pubblici

    In molti Comuni l’intelligenza artificiale è già entrata dal retrobottega: una bozza di email scritta con ChatGPT, un regolamento riassunto in pochi secondi, una formula Excel chiesta a Copilot, una delibera trasformata in FAQ per i cittadini.

    Il punto non è più stabilire se l’AI arriverà negli enti locali. Il punto è decidere se verrà usata con metodo, responsabilità e regole condivise. Un corso AI per Comuni serve proprio a questo: trasformare curiosità e uso spontaneo in competenza operativa.

    Non parliamo di fare fantascienza in municipio. Parliamo di ufficio tecnico, tributi, segreteria, comunicazione, URP, protocollo, appalti, servizi sociali, biblioteca, polizia locale e formazione interna. Cioè documenti, scadenze, cittadini, procedure e decisioni che richiedono ancora più attenzione, non meno.

    ChatGPT nella pubblica amministrazione: corso AI per Comuni ed enti locali
    Un corso AI per Comuni deve partire dai documenti e dai processi reali degli uffici, non dalla dimostrazione spettacolare del chatbot di turno.

    Che cosa dovrebbe includere un corso AI per Comuni?

    Un corso AI per Comuni dovrebbe includere alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale, uso pratico di ChatGPT, Gemini, Copilot, Claude e Gemini Notebook (ex NotebookLM), privacy, dati personali, AI Act, verifica delle fonti, prompt engineering, casi d’uso per uffici comunali, linee guida interne e laboratori su documenti reali o simulati. L’obiettivo non è “imparare ChatGPT”, ma aiutare amministratori e dipendenti pubblici a usare l’AI per lavorare meglio con testi, regolamenti, comunicazioni, tabelle e procedure, mantenendo controllo umano e responsabilità amministrativa.

    Perché oggi i Comuni hanno bisogno di formazione sull’AI

    Un Comune è una macchina informativa. Produce, riceve, interpreta e comunica documenti ogni giorno: determine, delibere, avvisi, bandi, verbali, regolamenti, PEC, moduli, risposte ai cittadini, dati in Excel, pagine web, newsletter, post social, istruzioni operative.

    L’AI generativa può aiutare proprio qui: nel leggere, sintetizzare, confrontare, riformulare e rendere più comprensibili le informazioni. Ma più il contesto è pubblico, più serve prudenza. Una risposta sbagliata a un cittadino non è solo una brutta figura. Può creare confusione, aspettative errate, problemi organizzativi o rischi giuridici.

    La Commissione europea presenta l’AI Act come un quadro basato sul rischio. Dal 2 febbraio 2025 sono applicabili anche gli obblighi di alfabetizzazione AI: chi usa sistemi di intelligenza artificiale in un’organizzazione deve avere competenze adeguate al contesto d’uso.

    Nel Piano triennale per l’informatica nella Pubblica Amministrazione 2024-2026, l’intelligenza artificiale viene collegata a efficienza, qualità dei servizi, dati, cybersecurity e linee guida per adozione, procurement e sviluppo di soluzioni IA nella PA. Tradotto: non basta provare uno strumento. Bisogna governarlo.

    Che cosa non deve essere un corso AI per Comuni

    Partiamo da ciò che eviterei.

    Un corso AI per Comuni non dovrebbe essere una sfilata di tool: “ecco dieci app meravigliose, arrangiatevi”. Non dovrebbe essere una conferenza motivazionale sul futuro del lavoro. Non dovrebbe nemmeno ridursi a un seminario giuridico dove tutti escono più spaventati di prima.

    Serve un equilibrio pratico:

    • capire come funzionano i modelli generativi;
    • provare strumenti su casi vicini al lavoro degli uffici;
    • distinguere documenti caricabili, documenti da anonimizzare e documenti da non caricare;
    • imparare a verificare risposte, citazioni, numeri e riferimenti normativi;
    • costruire prompt riutilizzabili;
    • definire poche regole interne comprensibili;
    • collegare il tutto ad AI Act, privacy, sicurezza e responsabilità.

    La tecnologia cambia in fretta. Il metodo resta.

    Modulo 1: alfabetizzazione AI per amministratori e dipendenti

    Il primo modulo deve creare una base comune. In aula spesso convivono persone che usano ChatGPT tutti i giorni e persone che lo guardano ancora come un oggetto misterioso. Se non si allinea il linguaggio, il corso diventa disordinato.

    Qui si spiegano, in modo semplice:

    • che cos’è l’intelligenza artificiale generativa;
    • che cosa sono modelli linguistici, chatbot e assistenti AI;
    • perché possono produrre risposte utili ma anche errori plausibili;
    • che cosa sono allucinazioni, bias, black box, dati di addestramento e contesto;
    • perché ChatGPT non è un motore di ricerca, un avvocato, un segretario comunale o un responsabile del procedimento.

    Il messaggio chiave è questo: l’AI è un assistente veloce, non una fonte di verità. Chi lavora nel Comune resta responsabile del controllo.

    Modulo 2: casi d’uso per gli uffici comunali

    La formazione funziona quando le persone riconoscono il proprio lavoro dentro gli esempi. Per questo un corso generico sull’AI rischia di essere troppo lontano. In un Comune servono casi d’uso comunali.

    Ufficio Uso pratico dell’AI Attenzione
    URP Creare FAQ chiare partendo da regolamenti e avvisi Verificare sempre riferimenti, scadenze e competenze
    Tributi Scrivere comunicazioni semplici su IMU, TARI, solleciti e scadenze Non inventare date, importi o condizioni
    Ufficio tecnico Riassumere linee guida, autorizzazioni, bozze e documenti lunghi Non delegare valutazioni tecniche o responsabilità istruttorie
    Segreteria Trasformare appunti e trascrizioni in verbali sintetici Non aggiungere informazioni non presenti nella fonte
    Appalti Estrarre requisiti, scadenze, importi e cause di esclusione Chiedere sempre riferimenti a pagina e paragrafo
    Comunicazione Adattare un avviso per sito, newsletter, social e manifesto Mantenere tono istituzionale e informazioni verificate
    Dati Generare formule Excel, pulire tabelle, creare grafici preliminari Controllare calcoli, filtri e interpretazioni

    Questi esempi si collegano alla guida che ho pubblicato su ChatGPT nella PA, dove ho raccolto strumenti, rischi, checklist e prompt per pubblica amministrazione, aziende e professionisti.

    Modulo 3: prompt engineering per la PA, senza formule magiche

    Il prompt engineering non è l’arte di indovinare la frase segreta. è il modo in cui trasformiamo un bisogno dell’ufficio in una richiesta chiara, controllabile e verificabile.

    Un buon prompt per un Comune dovrebbe contenere almeno sette elementi:

    1. Ruolo: supporto alla comunicazione, analisi documentale, revisione linguistica, preparazione FAQ.
    2. Contesto: ufficio, servizio, tipo di procedimento, pubblico destinatario.
    3. Obiettivo: spiegare, sintetizzare, confrontare, trasformare, controllare.
    4. Fonte: documento allegato, estratto, tabella, trascrizione, regolamento.
    5. Vincoli: tono, lunghezza, formato, parole da evitare, dati mancanti da segnalare.
    6. Controllo: evidenziare dubbi, non inventare, citare pagina o paragrafo.
    7. Output: email, tabella, elenco puntato, FAQ, bozza di avviso, checklist.

    Esempio:

    Agisci come supporto alla comunicazione di un ufficio comunale.
Devo spiegare a cittadini non esperti le scadenze TARI presenti nel testo allegato.
Usa un tono chiaro e istituzionale.
Produci:
1. una versione per il sito del Comune;
2. una versione breve per email;
3. una FAQ con 5 domande frequenti.
Non inventare date, importi o eccezioni.
Segnala in fondo i punti che richiedono verifica da parte dell'ufficio.

    La parte più importante è l’ultima: segnalare ciò che va verificato. Nei Comuni, il controllo non è un optional decorativo.

    Modulo 4: privacy, dati personali e documenti da non caricare

    Qui bisogna essere molto concreti. Una cosa è usare l’AI per riscrivere in linguaggio semplice un testo pubblico già approvato. Un’altra è incollare in un chatbot un documento con dati personali, informazioni sanitarie, minori, situazioni familiari, contenziosi, offerte economiche o dati riservati.

    Nel corso conviene lavorare con una classificazione semplice:

    • Verde: testi pubblici, materiali dimostrativi, esempi anonimi, bozze senza dati sensibili.
    • Giallo: documenti interni, dati personali comuni, informazioni organizzative, materiali da anonimizzare.
    • Rosso: dati sensibili, minori, servizi sociali, procedimenti delicati, credenziali, informazioni riservate, atti non pubblici.

    Naturalmente questa griglia non sostituisce DPO, RTD, responsabili e policy dell’ente. Serve però a dare ai dipendenti un criterio immediato. Senza criteri, ognuno decide da solo. E di solito è l? che nascono i problemi.

    Modulo 5: Gemini Notebook e AI basata su fonti

    Per un Comune, uno degli strumenti più interessanti è Gemini Notebook, perché obbliga a lavorare su fonti caricate dall’utente: regolamenti, manuali, dispense, report, materiali di corso, verbali o dossier.

    Questo non significa che Gemini Notebook sia infallibile. Significa che il perimetro di lavoro è più chiaro. Se devo studiare un regolamento comunale, una raccolta di linee guida o un manuale operativo, posso chiedere sintesi, glossari, domande frequenti, confronti e schede di ripasso partendo da quelle fonti.

    In un laboratorio per Comuni si può usare Gemini Notebook per:

    • creare una guida interna da un regolamento;
    • preparare FAQ per l’URP;
    • confrontare due versioni di un documento;
    • generare domande per formare nuovi dipendenti;
    • estrarre definizioni, obblighi, scadenze e passaggi critici;
    • preparare un briefing per amministratori o responsabili di servizio.

    Modulo 6: AI Act, linee guida e responsabilità amministrativa

    Nel contesto pubblico, l’AI non può essere trattata come un giocattolo brillante. L’AI Act distingue gli usi in base al rischio e introduce obblighi diversi per provider e deployer. La Commissione europea ricorda che le pratiche vietate e gli obblighi di AI literacy si applicano dal 2 febbraio 2025, mentre molte regole entreranno pienamente a regime secondo il calendario previsto.

    Per un Comune, questo significa almeno tre cose:

    • formare le persone che usano strumenti AI nel lavoro;
    • definire cosa si può fare e cosa no;
    • mantenere tracciabilità, controllo umano e responsabilità sui risultati.

    Non serve iniziare con un manuale di 200 pagine. Serve una policy chiara: quali strumenti sono autorizzati, quali dati non vanno caricati, chi verifica le risposte, quando citare le fonti, come documentare usi delicati, quando coinvolgere DPO, RTD o responsabili.

    Come può essere strutturato il corso

    Il formato dipende dalla dimensione dell’ente, dal livello di partenza e dagli obiettivi. Una struttura modulare può funzionare così.

    Formula introduttiva: 2 ore

    Adatta a conferenze, incontri con amministratori, eventi di sensibilizzazione o prime sessioni per dipendenti. Obiettivo: capire opportunità, rischi e regole essenziali.

    Workshop operativo: mezza giornata

    Tre o quattro ore con esempi pratici, prompt, esercizi e casi d’uso per uffici comunali. Obiettivo: uscire con competenze immediatamente utilizzabili e una prima checklist interna.

    Percorso completo: 6-8 ore (oppure variante più lunga)

    Una giornata o due mezze giornate con laboratorio su documenti simulati o anonimizzati, analisi dei processi, bozza di policy e libreria di prompt per gli uffici.

    Percorso avanzato: più incontri

    Utile quando l’ente vuole costruire linee guida, formare referenti interni, lavorare su casi specifici o accompagnare un progetto di adozione dell’AI.

    Checklist per organizzare un corso AI nel tuo Comune

    Prima di fissare una data, conviene rispondere a dieci domande.

    1. Quali uffici devono partecipare?
    2. Le persone hanno già usato ChatGPT, Copilot, Gemini o altri strumenti?
    3. Quali processi consumano più tempo: testi, PEC, verbali, tabelle, FAQ, bandi?
    4. Quali documenti possono essere usati in aula senza rischi?
    5. Ci sono materiali da anonimizzare?
    6. L’ente ha già policy su AI, privacy, cloud e strumenti digitali?
    7. Chi deve essere coinvolto: segretario, RTD, DPO, responsabili di servizio, amministratori?
    8. Il corso deve produrre solo formazione o anche linee guida operative?
    9. Si vuole lavorare su ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude, Gemini Notebook o su un mix?
    10. Come si misurerà il risultato: tempo risparmiato, qualità delle bozze, riduzione errori, chiarezza delle comunicazioni?

    Queste domande trasformano il corso da “lezione sull’AI” a intervento utile per l’organizzazione.

    Il ruolo umano resta centrale

    L’AI può aiutare un Comune a scrivere meglio, leggere più velocemente, spiegare con più chiarezza, preparare bozze e ridurre attività ripetitive. Ma non conosce il territorio, non risponde davanti ai cittadini, non firma atti, non valuta l’impatto sociale di una decisione.

    Un buon corso AI per Comuni deve quindi evitare due errori opposti: il panico e l’entusiasmo ingenuo. Il panico blocca tutto. L’entusiasmo ingenuo apre la porta a usi casuali. In mezzo c’è la strada più interessante: competenza, metodo, verifica e responsabilità.

    In sintesi: l’intelligenza artificiale può diventare un aiuto concreto per gli enti locali se parte da casi d’uso reali, protegge i dati, forma le persone e lascia all’essere umano il compito più importante: capire, controllare e decidere.

    FAQ

    Che cos’è un corso AI per Comuni?

    È un percorso di formazione per amministratori, dipendenti e responsabili di enti locali sull’uso pratico e sicuro dell’intelligenza artificiale generativa in uffici comunali, servizi al cittadino, documenti, comunicazione e processi interni.

    Quanto deve durare un corso AI per un Comune?

    Dipende dagli obiettivi. Una sessione introduttiva può durare 2 ore, un workshop operativo 3-4 ore, mentre un percorso completo con laboratorio, prompt e linee guida può richiedere 6-8 ore o più incontri.

    Quali strumenti si usano in un corso AI per enti locali?

    Gli strumenti più utili sono ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini, Claude e Gemini Notebook. La scelta dipende dal contesto dell’ente, dalle licenze disponibili, dai dati trattati e dai casi d’uso.

    Un Comune può caricare documenti in ChatGPT?

    Non qualunque documento. Prima bisogna valutare dati personali, riservatezza, policy interne, condizioni dello strumento, finalità e livello di rischio. Nei corsi è preferibile lavorare su testi pubblici, simulati o anonimizzati.

    L’AI può scrivere risposte ai cittadini?

    Può aiutare a preparare bozze più chiare, FAQ e versioni semplificate, ma la risposta finale deve essere verificata dall’ufficio competente. Date, importi, requisiti e riferimenti normativi non vanno mai lasciati al solo chatbot.

    Il corso AI serve anche per l’AI Act?

    Sì. L’AI Act prevede obblighi di alfabetizzazione AI applicabili dal 2 febbraio 2025. Per un Comune la formazione aiuta a usare gli strumenti con maggiore consapevolezza, controllo umano e attenzione ai rischi.

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    ChatGPT nella PA: guida pratica 2026

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    C’è un momento preciso in cui l’intelligenza artificiale smette di essere “quella cosa interessante vista su LinkedIn” e diventa lavoro vero. Succede quando un dipendente comunale carica un regolamento e chiede: “Fammi una sintesi per il cittadino”. Succede quando un tecnico deve confrontare due versioni di un bando. Succede quando un ufficio tributi deve spiegare una scadenza IMU in modo chiaro, senza trasformare una mail in un trattato di diritto amministrativo.

    Lo noto ogni giorno in aula: ChatGPT nella PA non è più una curiosità. È uno strumento operativo. Però va capito, governato e usato con metodo. La domanda, quindi, non è: “l’intelligenza artificiale sostituirà tutti?”. La domanda più utile è: quali attività possiamo migliorare già oggi senza mettere a rischio privacy, qualità, responsabilità e pensiero critico?

    In questo articolo vediamo che cosa significa usare ChatGPT, Gemini, Copilot, Claude e Gemini Notebook (ex NotebookLM) nella PA. Vedremo opportunità, rischi, errori da evitare, esempi concreti e una checklist pratica.

    Che cosa è successo ultimamente?

    Non c’è una singola notizia bomba. E forse è proprio questa la notizia. L’intelligenza artificiale generativa è entrata nella fase ordinaria. Dopo l’effetto sorpresa di ChatGPT, oggi siamo nella fase più delicata: quella dell’adozione quotidiana. Le persone non chiedono più solo “che cos’è?”. Chiedono:

    • come posso usarla in ufficio?
    • posso caricare un PDF?
    • posso farle leggere una delibera?
    • posso usarla per creare una formula Excel?
    • posso farle analizzare un verbale?
    • posso generare una presentazione?
    • posso usarla per rispondere ai cittadini?
    • posso fidarmi?

    Il PDF del corso parte proprio da qui: una panoramica sull’AI generativa, sui rischi e sui casi pratici. Non solo ChatGPT, ma anche Gemini, strumenti per immagini, analisi di documenti, tabelle, dashboard, slide, infografiche e computer vision.

    Il punto è semplice: l’AI generativa non serve solo a scrivere testi. Serve a lavorare meglio con informazioni, documenti, dati, immagini e decisioni.

    Ma attenzione: meglio non significa in automatico. Significa con più metodo.

    Perché questa notizia conta davvero

    Regolamenti. Delibere. Verbali. Determine. Contratti. Capitolati. PEC. Excel. Relazioni tecniche. FAQ. Comunicazioni ai cittadini. Manuali interni.

    Tutto materiale perfetto per essere analizzato, riassunto, confrontato, trasformato e reso più comprensibile da un sistema di AI generativa.

    Secondo il World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025, entro il 2030 potrebbero nascere 170 milioni di nuovi posti di lavoro e scomparirne 92 milioni, con un saldo netto positivo di 78 milioni. Il dato importante non è solo il numero. È la direzione: il lavoro cambia, le competenze cambiano, le mansioni cambiano.

    Anche la Commissione Europea, con l’AI Act, ha introdotto un principio fondamentale: chi usa sistemi di intelligenza artificiale deve sviluppare alfabetizzazione sull’AI. Non basta comprare uno strumento. Bisogna sapere che cosa può fare, che cosa non può fare e quali rischi porta con sé.

    Questa è la vera trasformazione digitale.

    Non installare un software. Cambiare il modo in cui le persone pensano, scrivono, verificano, collaborano e decidono.

    Cosa cambia per aziende, professionisti e PA

    L’AI generativa cambia soprattutto tre cose.

    Primo: il rapporto con i documenti.

    Prima un documento lungo era un ostacolo. Oggi può diventare una conversazione. Carico un regolamento e chiedo: “Quali sono i punti che riguardano gli esercenti?”. Oppure: “Spiegalo a un cittadino che non conosce il linguaggio tecnico”.

    Secondo: il rapporto con il tempo.

    Molte attività ripetitive vengono accelerate. Non eliminate, attenzione. Accelerate. Una bozza di email, una sintesi, una tabella, una scaletta, una prima analisi possono arrivare in pochi secondi.

    Terzo: il rapporto con la responsabilità.

    Qui bisogna essere molto chiari: se ChatGPT sbaglia, la responsabilità non è di ChatGPT. È di chi usa il risultato senza controllarlo.

    L’AI può aiutare a scrivere una risposta. Ma non deve diventare l’autore invisibile di una decisione amministrativa.

    Può aiutare a confrontare due testi. Ma non deve sostituire il parere di un responsabile.

    Può creare una sintesi. Ma la sintesi va verificata.

    In pratica, l’AI diventa un collaboratore veloce. Non un dirigente, non un funzionario, non un consulente legale, non un segretario comunale digitale.

    Opportunità

    Le opportunità sono molte. E non riguardano solo i tecnici.

    Area Uso pratico dell’AI Beneficio
    Ufficio tecnico Riassumere linee guida, regolamenti, autorizzazioni Meno tempo sulla lettura preliminare
    Tributi Scrivere comunicazioni chiare su IMU, TARI e scadenze Meno incomprensioni con i cittadini
    Segreteria Trasformare trascrizioni in verbali sintetici Risparmio di tempo
    Appalti Estrarre date, importi e requisiti da bandi lunghi Controllo più rapido
    URP Creare FAQ semplici da documenti complessi Servizi più comprensibili
    Formazione interna Creare manuali e mini-guide operative Onboarding più veloce
    Comunicazione Preparare post, newsletter, slide e infografiche Messaggi più chiari
    Dati Analizzare Excel, trovare anomalie, creare grafici Decisioni più informate

    Questi non sono scenari futuristici.

    Sono attività già possibili con strumenti come ChatGPT, Gemini, Copilot, Claude e Gemini Notebook.

    Per esempio, Google descrive Gemini Notebook come uno strumento basato sulle fonti caricate dall’utente. Questo lo rende interessante per studiare documenti aziendali, report, manuali, dispense e regolamenti. Non perché sia infallibile, ma perché obbliga a lavorare su un perimetro di fonti più chiaro.

    Microsoft, con Copilot per Microsoft 365, punta invece sull’integrazione con email, documenti, riunioni e file di lavoro. In molte organizzazioni questa sarà la porta d’ingresso più naturale, perché l’AI entra negli strumenti che le persone usano già.

    Rischi

    I rischi non sono un dettaglio. Sono parte del progetto.

    Nel corso compaiono parole importanti: copyright, allucinazioni, black box, bias, fake news, truffe, privacy, pensiero critico, deepfake, dipendenza.

    Traduciamole in pratica.

    Allucinazioni significa che l’AI può produrre risposte plausibili ma false. Non mente nel senso umano del termine. Genera testo statisticamente convincente. E proprio per questo può ingannare.

    Black box significa che non sempre sappiamo ricostruire in modo trasparente come un sistema sia arrivato a una risposta.

    Bias significa che l’AI può riprodurre distorsioni presenti nei dati, nelle istruzioni o nel contesto.

    Privacy significa che non possiamo caricare qualunque documento in qualunque strumento solo perché funziona bene.

    Dipendenza significa che, se deleghiamo troppo, perdiamo capacità di scrivere, analizzare e decidere.

    Il NIST AI Risk Management Framework insiste proprio su questo punto: i sistemi di AI devono essere governati valutando affidabilità, sicurezza, trasparenza, privacy e impatti sulle persone.

    Anche l’OECD AI Principles richiama principi come robustezza, responsabilità, trasparenza e centralità umana.

    Il problema non è usare l’AI.

    Il problema è usarla senza regole.

    Errori da evitare

    Il primo errore è caricare dati sensibili senza sapere dove finiscono.

    Prima di usare ChatGPT, Gemini, Claude o Copilot con documenti reali, bisogna leggere le condizioni del servizio e le impostazioni privacy. OpenAI, per esempio, distingue tra uso consumer e soluzioni business o enterprise, con regole diverse sulla gestione dei dati. Lo stesso vale per Anthropic Claude, Google Gemini e Microsoft Copilot.

    Il secondo errore è chiedere troppo poco.

    Un prompt come “riassumi questo documento” può essere utile, ma spesso produce un risultato generico. Molto meglio chiedere:

    Riassumi questo regolamento per un cittadino non esperto. Evidenzia obblighi, scadenze, eccezioni e punti che potrebbero generare dubbi allo sportello URP. Usa un linguaggio semplice e segnala le parti da verificare con un responsabile.

    Il terzo errore è usare l’AI come motore di ricerca.

    ChatGPT non è Google. Gemini non è una banca dati giuridica. Claude non è un consulente amministrativo. Possono aiutare, ma le fonti contano.

    Il quarto errore è non formare le persone.

    Dare uno strumento senza formazione significa creare uso casuale. Qualcuno lo userà bene. Qualcuno lo userà male. Qualcuno non lo userà per paura. Qualcuno lo userà troppo.

    Il quinto errore è pensare che l’AI serva solo ai giovani o agli smanettoni.

    In realtà spesso l’AI è più utile a chi conosce bene il lavoro. Un funzionario esperto sa riconoscere un errore, correggere una bozza, fare domande migliori. L’esperienza diventa un vantaggio.

    Come sfruttare questa novità nella pratica

    Partiamo da una regola semplice: non bisogna introdurre l’AI ovunque. Bisogna partire da processi chiari.

    Checklist per iniziare

    • Individua 3 attività ripetitive ad alto consumo di tempo.
    • Verifica se contengono dati personali, sensibili o riservati.
    • Scegli lo strumento adatto: ChatGPT, Gemini, Copilot, Claude o Gemini Notebook.
    • Definisci cosa si può caricare e cosa no.
    • Scrivi 5 prompt standard per l’ufficio.
    • Prevedi sempre revisione umana.
    • Salva esempi di buone risposte e cattive risposte.
    • Forma le persone su privacy, limiti e verifica delle fonti.
    • Misura il tempo risparmiato.
    • Aggiorna le linee guida ogni 3 mesi.

    Esempio 1: ufficio tecnico

    Correggi i refusi e migliora la formattazione di questa bozza di autorizzazione paesaggistica. Non modificare il contenuto tecnico. Segnala in un elenco separato i passaggi che risultano poco chiari o ambigui.

    Qui l’AI non decide. Aiuta a pulire, rendere leggibile, evidenziare punti deboli.

    Esempio 2: ufficio tributi

    Scrivi una mail cordiale ma ferma per ricordare a un cittadino la scadenza della rata IMU. Usa un tono chiaro, evita linguaggio burocratico e inserisci un paragrafo finale con le modalità di contatto dell’ufficio.

    Il beneficio è evidente: comunicazioni più comprensibili, meno telefonate, meno conflitti.

    Esempio 3: contratti e appalti

    Estrai da questo disciplinare di gara la data di scadenza, l’importo a base d’asta, i requisiti richiesti e le principali cause di esclusione. Riporta sempre il riferimento alla pagina o al paragrafo.

    Qui la richiesta importante è l’ultima: chiedere riferimenti. Senza riferimenti, la risposta è più difficile da controllare.

    Esempio 4: consiglio comunale

    Trasforma questa trascrizione grezza in un verbale sintetico. Mantieni solo interventi principali, decisioni, votazioni e impegni presi. Non aggiungere informazioni non presenti nel testo.

    Questa è una buona formula: non aggiungere informazioni non presenti. Non elimina il rischio di errore, ma lo riduce.

    Esempio 5: Excel

    Nella colonna A ho i nomi, nella B il reddito e nella C il numero di figli. In D devo indicare se una persona può ricevere un bonus. Il bonus spetta se il reddito è inferiore a 20.000 euro e i figli sono più di 2. Scrivi la formula Excel in italiano e spiegala.

    Questo è uno dei casi più utili per chi non programma: trasformare una necessità operativa in una formula.

    Prompt engineering: meno magia, più metodo

    Il prompt engineering non è l’arte di trovare la frase magica.

    È il modo con cui trasformiamo un bisogno confuso in una richiesta chiara.

    Un buon prompt contiene almeno cinque elementi:

    1. Contesto: lavoro in un Comune, ufficio tributi.
    2. Obiettivo: devo scrivere una comunicazione.
    3. Pubblico: cittadini non esperti.
    4. Vincoli: tono chiaro, massimo 1.500 caratteri.
    5. Controllo: segnala i punti da verificare.

    Esempio:

    Agisci come supporto alla comunicazione di un ufficio comunale. Devo spiegare a cittadini non esperti le nuove scadenze TARI. Usa un tono semplice, evita burocratese, crea una versione breve per email e una versione ancora più breve per SMS. Non inventare date: se mancano, chiedimele.

    Notate l’ultima frase: non inventare date. È fondamentale.

    AI Act: perché la formazione diventa obbligatoria

    L’AI Act europeo non riguarda solo i grandi produttori di modelli.

    Riguarda anche chi usa sistemi di AI in contesti organizzativi. Uno dei temi più importanti è l’alfabetizzazione sull’AI: le persone devono capire almeno le basi del funzionamento, dei limiti e dei rischi.

    Per una PA o un’azienda significa tre cose:

    • formare il personale;
    • creare linee guida interne;
    • documentare gli usi più delicati.

    Non serve partire con un manuale di 200 pagine. Serve una policy chiara:

    Domanda Regola pratica
    Posso caricare dati personali? Solo se lo strumento e la policy lo consentono
    Posso usare l’AI per una decisione? Solo come supporto, con revisione umana
    Posso copiare la risposta finale? No, va controllata e adattata
    Devo citare le fonti? Sì, soprattutto su norme, dati e procedure
    Posso usare account personali? Meglio evitare per documenti di lavoro

    Casi d’uso per aziende e professionisti

    Il discorso non vale solo per la pubblica amministrazione.

    Un commercialista può usare l’AI per spiegare una novità fiscale ai clienti in modo più chiaro.

    Un consulente può trasformare una call trascritta in un piano d’azione.

    Un responsabile HR può preparare una bozza di percorso formativo.

    Un venditore può sintetizzare informazioni su un cliente prima di una riunione.

    Un marketing manager può analizzare commenti, recensioni e domande frequenti.

    Un imprenditore può chiedere una prima lettura di un contratto, sapendo però che la revisione legale resta umana.

    La differenza la fa il processo.

    Chi usa l’AI per fare prima e basta rischia. Chi la usa per pensare meglio, scrivere meglio e controllare meglio ottiene valore.

    Tabella: quale strumento usare?

    Strumento Quando usarlo Attenzione a
    ChatGPT Scrittura, analisi, brainstorming, documenti, codice, tabelle Privacy, fonti, controllo dei risultati
    Gemini Integrazione con Google, documenti, tabelle, immagini, modalità di ragionamento Verifica delle risposte
    Copilot Ambiente Microsoft 365, email, Word, Excel, Teams Permessi sui file e governance interna
    Claude Analisi di testi lunghi, sintesi, scrittura strutturata Dati caricati e verifica
    Gemini Notebook Studio di fonti caricate, dossier, materiali di corso Qualità delle fonti iniziali

    Non esiste lo strumento migliore in assoluto. Esiste lo strumento più adatto al contesto, ai dati e al livello di rischio.

    La mia opinione

    La fase che stiamo vivendo è interessante perché mette a nudo un equivoco.

    Molti pensano che il problema sia imparare ChatGPT.

    Secondo me il vero problema è un altro: imparare a lavorare meglio con le informazioni.

    ChatGPT è solo la porta d’ingresso. Oggi si chiama ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot, Gemini Notebook. Domani avrà altri nomi, altre interfacce, altre funzioni.

    Ma la competenza di fondo resta: saper fare domande, riconoscere una risposta fragile, verificare una fonte, semplificare senza banalizzare, decidere quando delegare e quando fermarsi.

    Per questo non mi convince chi presenta l’AI come bacchetta magica. Ma non mi convince nemmeno chi la liquida come moda passeggera.

    La verità è più concreta: l’AI generativa è un acceleratore. Accelera il lavoro buono, ma accelera anche il lavoro fatto male.

    Se un’organizzazione ha processi confusi, l’AI produrrà confusione più velocemente.

    Se un ufficio non sa chi controlla cosa, l’AI aumenterà l’ambiguità.

    Se una persona non verifica le fonti, l’AI può renderla più sicura del proprio errore.

    Ma se ci sono competenze, metodo e responsabilità, l’AI diventa utilissima.

    Non perché sostituisce il pensiero. Perché lo costringe a diventare più esplicito.

    E quindi?

    Da dove iniziare, quindi?

    Non da un grande progetto faraonico.

    Iniziare da un laboratorio pratico.

    Scegliere un ufficio, un processo, un tipo di documento. Provare. Misurare. Correggere. Scrivere linee guida. Formare le persone. Poi estendere.

    La pubblica amministrazione e le aziende non hanno bisogno di fare AI per moda.

    Hanno bisogno di usare l’intelligenza artificiale per ridurre complessità, migliorare comunicazione, velocizzare attività ripetitive e liberare tempo per il lavoro che richiede davvero giudizio umano.

    La formula è semplice:

    1. partire da casi d’uso reali;
    2. proteggere i dati;
    3. formare le persone;
    4. verificare sempre;
    5. trasformare i buoni esempi in procedure.

    Questa è l’AI utile.

    Meno effetti speciali. Più lavoro fatto meglio.

    FAQ

    Che cos’è ChatGPT nella PA?

    ChatGPT nella PA è l’uso dell’AI generativa per supportare attività amministrative come sintesi di documenti, comunicazioni ai cittadini, analisi di regolamenti, verbali, FAQ, tabelle e bozze operative.

    La pubblica amministrazione può usare ChatGPT?

    Sì, ma deve farlo con regole chiare su privacy, sicurezza, responsabilità, verifica delle fonti e revisione umana. Non tutti i documenti possono essere caricati in qualunque strumento.

    ChatGPT può sostituire un funzionario pubblico?

    No. Può supportare attività ripetitive e documentali, ma non deve sostituire responsabilità, competenza professionale e decisione amministrativa.

    Qual è il rischio principale dell’AI generativa?

    Il rischio principale è fidarsi troppo. Le risposte possono contenere errori, omissioni o informazioni inventate. Per questo serve sempre controllo umano.

    Quali strumenti usare oltre ChatGPT?

    Dipende dal contesto. Gemini è utile nell’ecosistema Google, Copilot in Microsoft 365, Claude per testi lunghi, Gemini Notebook per lavorare su fonti caricate e dossier documentali.

    Che cosa c’entra l’AI Act?

    L’AI Act introduce obblighi e principi per un uso più sicuro dell’intelligenza artificiale. Per aziende e PA diventa centrale l’alfabetizzazione del personale sull’AI.

    Scrivimi per organizzare un evento o un corso sull’intelligenza artificiale generativa nel tuo Comune o ente pubblico

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