Intelligenza artificiale nel settore pubblico: velocità o fiducia?

In passato, in questo spazio, avevo scritto che il dibattito sull'intelligenza artificiale non riguarda solo la corsa tecnologica, ma che la questione centrale è la fiducia, la governance e la responsabilità pubblica. Avevo parlato dell'ondata di regolamentazioni in Europa, in particolare con l'AI Act dell'Unione Europea, sottolineando come gli Stati abbiano ormai archiviato l'era del "fai prima, pensa dopo". Avevo affermato che l'intelligenza artificiale si sta diffondendo rapidamente nel settore pubblico, ma che, quando si tratta dello Stato, la fiducia viene prima della velocità.

Le valutazioni condivise questa settimana durante l'evento SAS, a cui ho partecipato, rappresentano in realtà il seguito di quell'articolo. Mentre ci avviciniamo al 2026, gli investimenti in intelligenza artificiale nelle istituzioni pubbliche sono in aumento. Soluzioni di intelligenza artificiale generativa, sistemi di automazione e persino "agenti" software in grado di prendere decisioni autonomamente stanno scendendo in campo. Tuttavia, c'è un ambito che non cresce alla stessa velocità: l'infrastruttura di affidabilità.

Per il settore pubblico, la questione non è più "più intelligenza artificiale". Si tratta di un'intelligenza artificiale più trasparente, più controllabile e più responsabile. Perché la decisione presa dallo Stato non si limita al limite di una carta di credito; si tratta di ambiti che influenzano direttamente la vita dei cittadini, come l'assistenza sociale, il controllo fiscale e la sorveglianza sanitaria.

Cos'è la RAG e perché è importante?

Uno dei concetti più citati durante l'evento è stato la RAG. L'acronimo è tecnico: "Retrieval Augmented Generation". Spieghiamolo in modo semplice. Invece di far rispondere un modello di intelligenza artificiale basandosi solo sulle informazioni generali apprese da Internet, il sistema genera risposte consultando l'archivio, la normativa e le decisioni passate dell'ente stesso.

In altre parole, il sistema non parla a caso; si basa sulla memoria istituzionale. Questo è fondamentale soprattutto per il settore pubblico, poiché lo Stato lavora sulla memoria. Grazie ai sistemi RAG, il patrimonio di anni di esperienza viene digitalizzato, creando quasi un "mentore di intelligenza artificiale" per i giovani dipendenti.

Qui esiste anche un rischio. Se le informazioni istituzionali non vengono trasferite correttamente, il sistema apprende in modo errato. La questione della fiducia inizia proprio da qui.

Intelligenza artificiale sovrana e confini digitali

Un altro tema sottolineato dagli esperti di SAS è l'"Intelligenza Artificiale Sovrana". Cresce il desiderio dei Paesi di mantenere i dati e la potenza di calcolo entro i propri confini. I data center, i modelli nazionali e le infrastrutture locali stanno diventando strategici.

Questa non è solo una questione tecnica, ma geopolitica. I dati non sono più il petrolio; sono come la raffineria che gestisce il petrolio. Chi li elabora, crea il valore.

Dipendenti pubblici o costose consulenze?

Un'altra tendenza degna di nota: gli Stati preferiscono potenziare i propri dipendenti piuttosto che ricorrere a enormi progetti di consulenza. L'obiettivo è consentire al funzionario pubblico di fare di più con meno risorse, grazie a strumenti che accelerano l'analisi.

La tecnologia da sola non è la soluzione. Se non viene combinata con le competenze umane, rimane solo un software costoso.

Una nuova era per fisco, sanità e assistenza sociale

L'intelligenza artificiale rende le reti di frode più sofisticate. Identità false, produzione automatica di contenuti, manipolazioni finanziarie complesse. Lo Stato risponde a tutto ciò, ancora una volta, con l'intelligenza artificiale. Grazie ad analisi in tempo reale, sistemi di allerta istantanei e condivisione dei dati tra istituzioni, l'obiettivo di ridurre l'evasione fiscale si rafforza.

Sul fronte sanitario, la digitalizzazione dei dati che ancora giacciono in archivi cartacei è di per sé una rivoluzione. Quando questi documenti vengono interpretati dall'intelligenza artificiale, il rilevamento delle epidemie accelera, la reportistica si semplifica e le registrazioni duplicate diminuiscono.

La vera domanda del 2026

È possibile riassumere l'intero quadro in una frase:

Il 2026 sarà l'anno in cui l'intelligenza artificiale nel settore pubblico passerà dalla quantità alla qualità.

La domanda è: gli Stati si concentreranno sulla corsa alla velocità o costruiranno un'architettura di fiducia?

La mia opinione è chiara. Il successo nel settore pubblico non si misurerà con la creazione del modello più grande, ma con la costruzione del sistema più affidabile.

La tecnologia si evolve. I modelli cambiano.

Ma la reputazione dello Stato, una volta danneggiata, non si recupera facilmente.