L’introduzione dell’Intelligenza Artificiale nella Pubblica Amministrazione italiana è un fenomeno già in corso. Secondo l’indagine AgID (settembre-ottobre 2024), 120 progetti distribuiti in 108 organizzazioni rivelano un ecosistema in movimento. Ma dietro i numeri si muove qualcosa di più profondo: una trasformazione che riguarda il senso stesso dell’azione pubblica, la qualità delle competenze, la visione del lavoro.
La questione strategica: tra competenza interna e apertura all’esterno
L’indagine mette in luce una situazione diffusa: le amministrazioni coinvolte si affidano in larga misura a competenze esterne, in particolare a società di consulenza e informatica. Queste realtà si fanno carico di quasi metà del lavoro progettuale legato all’IA. Si tratta di una scelta che risponde alla necessità di attivare competenze rare – come quelle di data scientist, programmatori, esperti di machine learning – ma che solleva interrogativi importanti.
Quando l’innovazione passa in larga parte attraverso canali esterni, il rischio è quello di diluire la capacità generativa interna delle amministrazioni. Una PA che affida all’esterno il proprio divenire tecnologico può trovarsi in difficoltà nel ridefinire i propri ruoli, nel sostenere la crescita dei propri funzionari, nel trasformare la propria cultura organizzativa.
Esternalizzare per accelerare, integrare per evolvere
Affidarsi ad attori esterni consente una rapida attivazione di progetti, ma il valore più profondo dell’innovazione si manifesta quando la PA è in grado di assorbirla, reinterpretarla e farla propria. L’esternalizzazione può essere occasione per costruire ponti, condividere saperi, attivare contaminazioni. Ma serve un disegno consapevole: un’intenzionalità istituzionale che trasformi l’accesso alle competenze in processo di apprendimento diffuso.
In questa prospettiva, l’IA diventa una leva per ripensare la formazione continua, la costruzione di nuovi profili, la capacità di visione. L’obiettivo è generare ambienti pubblici capaci di co-progettare, interpretare, governare l’innovazione.
Verso un nuovo patto tra tecnologia e lavoro pubblico
I progetti IA censiti puntano a migliorare efficienza (42%), analisi dei dati (24%) e accessibilità dei servizi (18%). Ma ogni miglioramento tecnico incide anche sulle forme del lavoro. L’automatizzazione di processi ripetitivi sollecita una ridefinizione dei compiti, e spinge le persone a orientarsi verso attività più creative, relazionali, decisionali.
La PA, in questo scenario, può diventare il luogo in cui le tecnologie abilitano un lavoro più significativo, più coerente con il senso del servizio pubblico. L’IA, da questo punto di vista, amplia, rigenera, sfida.
Sviluppare competenze è costruire autonomia
Le raccomandazioni emerse dall’indagine sono chiare: servono mappature delle competenze interne, percorsi formativi mirati, figure professionali dedicate come gli AI Officer o i Data Steward. Queste figure presidiano l’innovazione e contribuiscono a costruire identità professionali nuove, capaci di agire con visione sistemica.
Investire nella formazione significa attivare un processo di riappropriazione del cambiamento. Le tecnologie diventano affidabili quando chi le usa ne conosce limiti, potenzialità, implicazioni. E il dato – materia prima della trasformazione – acquista valore solo quando è gestito con cura, responsabilità e competenza.
Una PA che genera futuro
La Pubblica Amministrazione ha davanti a sé una sfida storica. L’intelligenza artificiale può diventare un’occasione per rafforzare la sua autonomia, rinnovare il senso del lavoro pubblico, ridefinire i legami tra sapere e agire. Ogni progetto IA oltre ad essere un investimento tecnologico: è anche un’occasione per ricostruire il patto tra istituzione e cittadino, tra innovazione e umanità, tra tecnica e responsabilità.
Il futuro della PA si gioca sia sulla velocità dell’adozione tecnologica, che sulla profondità della trasformazione culturale. È lì che si misura la vera capacità di essere generativi. È lì che l’intelligenza artificiale incontra l’intelligenza collettiva.
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