L’intelligenza artificiale sembra pronta a cambiare il modo in cui la pubblica amministrazione offre i suoi servizi, promettendo processi più rapidi, personalizzati e supporto decisionale avanzato. Tuttavia, nelle realtà locali emergono difficoltà concrete che rallentano questa trasformazione. Problemi di trasparenza algoritmica, dati insufficienti e resistenze interne mettono a dura prova l’efficacia dell’adozione di queste tecnologie nel settore pubblico.
La trasparenza degli algoritmi nella pubblica amministrazione: un nodo cruciale
Uno dei primi ostacoli riguarda la natura stessa degli algoritmi usati nell’intelligenza artificiale. In particolare quelli generativi come ChatGPT operano spesso come “scatole nere”, producendo risposte senza spiegazioni chiare sul processo decisionale sottostante. Questo rappresenta un problema per gli enti pubblici dove ogni atto deve essere giustificato con motivazioni precise. La mancanza di chiarezza solleva dubbi su chi debba assumersi la responsabilità in caso di errori o malfunzionamenti: il funzionario che ha adottato lo strumento? Il fornitore del software? Oppure l’algoritmo stesso? Questa ambiguità rischia di frenare l’adozione delle nuove tecnologie proprio dove sarebbe più utile avere procedure snelle ma affidabili.
In molti casi si richiede una spiegabilità che non sempre è garantita dagli strumenti attuali. Senza questa caratteristica, gli operatori della pubblica amministrazione possono trovarsi in difficoltà nel valutare se i risultati proposti dall’intelligenza artificiale siano corretti o meno e questo limita fortemente il loro impiego pratico nei processi decisionali quotidiani.
Problemi legati alla qualità dei dati nelle amministrazioni locali
L’efficacia dell’intelligenza artificiale dipende dalla qualità dei dati su cui si basa ma nelle realtà locali questi sono spesso incompleti o frammentati tra diversi sistemi poco comunicanti tra loro. Mancano standard uniformi per raccogliere e gestire le informazioni ed è assente una governance chiara che garantisca coerenza e aggiornamento continuo dei dati stessi.
Quando i dati sono distorti o parziali si rischia ciò che viene definito “garbage in, garbage out”: gli output prodotti dall’intelligenza artificiale riflettono inevitabilmente le carenze delle fonti originarie portando a decisioni sbagliate o fuorvianti. Questo fenomeno mina la credibilità degli strumenti digitali agli occhi degli operatori pubblici ed espone le istituzioni al rischio di errori gravi nelle procedure burocratiche.
Per superare questo limite servirebbe investire significativamente nella digitalizzazione integrata delle banche dati comunali o regionali creando infrastrutture capaci di dialogare fra loro senza creare silos informativi isolati.
Resistenze culturali all’interno della macchina burocratica locale
Altrettanto importante è il fattore umano: molte figure professionali impegnate nella gestione locale lamentano scarse competenze digitali e soprattutto poca familiarità con modalità operative basate sull’intelligenza artificiale. L’IA non è uno strumento automatico capace da solo risolvere problemi complessi ma richiede un approccio critico per interpretarne correttamente gli output, specie considerando possibili errori di “allucinazioni” informative ovvero risposte errate generate dal sistema stesso.
Questa condizione alimenta sospetti diffusi verso l’utilizzo dell’IA sia come potenziale sostituto nei compiti ripetitivi sia come mezzo di controllo sulle attività lavorative. Di conseguenza nasce una naturale ritrosia ad adottare sistemi percepiti come complicati oppure minacciosi rispetto al ruolo tradizionale del funzionario pubblico.
Favorire percorsi formativi mirati rimane quindi indispensabile per aiutare questi lavoratori a comprendere limiti reali e potenzialità degli strumenti digitali e svilupparne un uso consapevole senza timori infondati.
Bias algoritmici e nuove regole europee per garantire equità negli enti locali
Infine restano aperte questioni legate ai pregiudizi nascosti dentro i dataset utilizzati dalle intelligenze artificiali che possono tradursi in discriminazioni nelle decisioni prese dai sistemi automatizzati. Questi bias rappresentano un problema serio specialmente quando riguardano i servizi rivolti ai cittadini, dove imparzialità ed equità devono essere prioritarie.
Il nuovo regolamento europeo AI Act introduce misure rigorose per controllare l’impatto sociale delle soluzioni intelligenti obbligando ad effettuare documenti d’impatto accurati per valutare gli effetti delle applicazioni sulla popolazione, mantenendo registri dettagliati del sistemi utilizzati e imponendo garanzie di maggiori responsabilità ai fornitori.
Sebbene queste norme siano fondamentali, resta complesso individuare nel concreto tutte le fonti di bias ed implementare soluzioni adeguate e tempestive. Gli enti locali hanno quindi la complessa sfida di non sottovalutare il problema riducendo così l’autonomia decisionale e la dittatorialità dell’intelligenza digitale.
La sfida della digitalizzazione nelle amministrazioni locali italiane
La diffusione dell’intelligenza artificiale negli uffici comunali e regionali si scontra con limiti strutturali ben definiti in termini di data management, responsabilità operative e resistenza interna. Affrontarli significherà costruire sistemi più solidi e fiduciosi, in grado di fornire risultati certi e liberi da pregiudizi anche nel contesto delicato della public administration locale italiana.
