Come l’AI supporta la gestione documentale della PA: le applicazioni

L’intelligenza artificiale ha oggi un ruolo particolarmente rilevante per la PA italiana perché consente di affrontare sfide strutturali che fino a poco tempo fa sembravano irrisolvibili: la gestione massiva di documenti e dati non strutturati, l’efficientamento delle attività interne, la trasparenza amministrativa e, soprattutto, l’erogazione di servizi realmente centrati sui bisogni del cittadino.

L’IA nella PA: da strumento di supporto a leva strategica

Quando si parla sul serio del ruolo dell’IA nella gestione dei documenti nel settore pubblico, emergono tre temi chiave che dimostrano un cambiamento significativo:

• Innanzitutto, l’IA sta passando dall’automazione di base a quella intelligente: non si limita più a organizzare i file, ma è in grado di leggere i documenti di policy, identificare i rischi normativi e persino prevedere la richiesta futura.
• In secondo luogo, l’IA sta diventando sempre più smart e autosufficiente, imparando dai documenti che elabora, dai contratti di compravendita alle e-mail, e migliorando con il tempo.
• Infine, l’IA rafforza la collaborazione, aiutando i team della pubblica amministrazione a lavorare insieme in tempo reale, suggerendo modifiche e monitorando i cambiamenti.

Ciò che colpisce di più è la velocità con cui il settore pubblico ha compreso il potenziale trasformativo dell’IA: non più solo un mezzo per ottimizzare processi, ma una leva strategica per ripensare i servizi pubblici attorno al cittadino. La rivoluzione nella gestione documentale non è più all’orizzonte: è già iniziata, con l’intelligenza artificiale al centro del cambiamento.

La sfida dei modelli: LLM proprietari vs LLM generici

ùUna decisione strategica per la pubblica amministrazione riguarda la scelta tra modelli di intelligenza artificiale proprietari e modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) generici, come quelli di OpenAI o Anthropic. Nel contesto italiano, questa distinzione tra modelli generici e soluzioni dedicate è ancora più rilevante.

I modelli LLM pubblici, per quanto potenti, non rispondono ai requisiti di riservatezza, controllo e tracciabilità richiesti dalle amministrazioni centrali e locali. Pensiamo, ad esempio, alla gestione di documentazione giudiziaria, sanitaria o documenti legati alle gare pubbliche: contesti in cui la confidenzialità del dato non può essere compromessa nemmeno in fase di addestramento del modello.

Per questo, molte amministrazioni italiane stanno valutando l’utilizzo di LLM privati, ospitati in ambienti controllati o integrati con sistemi documentali esistenti, in modo da garantire che i dati non escano mai dal perimetro definito, anche quando vengono usati per migliorare le performance del sistema. In uno scenario normativo sempre più attento alla sovranità digitale, la possibilità di adottare modelli ad hoc, personalizzati ma anche auditabili, diventa un elemento abilitante per l’innovazione responsabile nella PA.

Se da un lato gli LLM generici eccellono in compiti semplici, come la sintesi delle riunioni o l’elaborazione delle richieste dei cittadini, dall’altro le organizzazioni del settore pubblico si interrogano sempre più spesso sulla loro capacità di soddisfare esigenze specifiche.

Modelli RAG in ambito giudiziario

Nel dominio giudiziario, l’impiego di modelli RAG basati su LLM pubblici presenta criticità strutturali. I documenti trattati sono atti processuali, sentenze, verbali, provvedimenti riservati che contengono dati altamente sensibili e spesso soggetti a vincoli di legge sulla riservatezza e sulla conservazione. Utilizzare LLM pubblici in questi contesti, anche solo come componente di generazione linguistica, implica rischi rilevanti: non solo per la trasmissione dei dati verso ambienti esterni, ma anche per la potenziale contaminazione del modello stesso durante l’inferenza o il fine-tuning.

È per questo che soluzioni RAG realmente applicabili in ambito giudiziario devono poggiare su modelli privati e confinati, che garantiscano l’assoluta separazione tra il contesto operativo e l’esterno, evitando qualsiasi esposizione involontaria delle informazioni trattate. Solo attraverso l’adozione di LLM privati ospitati in ambienti controllati on-premise o in cloud certificati è possibile rispettare le normative, mantenere l’integrità dei dati e preservare la fiducia degli attori istituzionali. In questo scenario, il vero valore dell’IA non sta nella spettacolarità del modello, ma nella sua affidabilità, auditabilità e sicurezza by design.

LLM nella pubblica amministrazione, gli aspetti privacy

Inoltre, l’adozione di LLM nel settore pubblico deve essere in linea con le normative sulla data privacy, gli standard di procurement e i quadri nazionali di governance dell’IA. Per questo motivo molte agenzie optano per modelli proprietari o personalizzati che vengono utilizzati in ambienti sicuri, oppure collaborano con vendor che offrono soluzioni di IA conformi e sovrane.

In Italia, l’adozione degli LLM nella Pubblica Amministrazione deve rispettare normative legate alla privacy dei dati come il GDPR, alla trasparenza degli acquisti (secondo il Codice dei Contratti Pubblici), e alle linee guida nazionali sull’uso etico dell’IA. Questi vincoli rendono complessa l’integrazione di modelli pubblici o generalisti. Per questo, molte amministrazioni preferiscono soluzioni private, controllate e conformi. L’obiettivo è innovare, ma senza compromettere la sicurezza o la legalità.

Sebbene l’ascesa di queste aziende abbia contribuito a definire uno standard elevato nel settore, molte organizzazioni del settore pubblico faticano ancora a capire quale sia la soluzione più adatta alle proprie necessità. Inoltre, con l’interesse crescente verso soluzioni dell’IA agentici, il dibattito su “quale sia il modello migliore per noi” in termini di context-awareness, sicurezza e tracciabilità, si fa sempre più acceso.

Oltre l’analisi tradizionale: il ruolo amplificato dell’IA nella PA

La percezione dell’intelligenza artificiale è profondamente cambiata nell’ultimo anno, anche all’interno della Pubblica Amministrazione italiana. L’IA non è più vista come una tecnologia futuristica o di contorno, ma come un abilitatore concreto per affrontare le sfide legate alla gestione e valorizzazione del patrimonio documentale pubblico.

Nel campo della gestione documentale, l’intelligenza artificiale ha superato le logiche tradizionali di analytics e machine learning costruite su data warehouse rigidi e spesso poco interoperabili. Sempre più enti pubblici si rendono conto che affidare la supervisione dell’IA esclusivamente ai data scientist rischia di generare nuovi silos informativi – che si chiamino data lakehouse o piattaforme verticali poco integrate, cambia poco. Il vero nodo critico, oggi, è riuscire a preservare il contesto dei dati, mantenendo un legame esplicito e tracciabile con le fonti originali: che si tratti di delibere, determine, referti clinici o atti giudiziari.

Questo è particolarmente rilevante per la PA italiana, dove la fiducia nei processi digitali è strettamente legata alla trasparenza, alla tracciabilità e alla possibilità di risalire alla fonte ufficiale di ogni informazione prodotta o elaborata da sistemi intelligenti.

L’ascesa dei sistemi agentici in tempo reale

Nel mondo di oggi, dominato dai microservizi, le funzionalità in tempo reale sono diventate essenziali per l’IA generativa. Stiamo assistendo all’adozione di soluzioni di IA agentici per supportare le applicazioni del settore pubblico – un fenomeno ancora in fase iniziale, ma che sta emergendo rapidamente.

Un esempio emblematico dell’adozione dell’IA nella sanità pubblica è lo sviluppo di piattaforme a supporto delle decisioni cliniche, come quelle utilizzate da alcune ASL per l’analisi automatica dei referti e l’identificazione di pazienti a rischio. In progetti pilota avviati in collaborazione con centri ospedalieri e assessorati regionali, agenti IA analizzano grandi volumi di cartelle cliniche e referti diagnostici per suggerire ai medici pattern sospetti o anomalie da approfondire, ad esempio nei pazienti cronici o oncologici. Queste soluzioni non sostituiscono la valutazione clinica, ma offrono un supporto proattivo alle decisioni, aiutando a intercettare prima situazioni potenzialmente critiche, migliorare la presa in carico e ottimizzare le risorse del sistema sanitario.

Dal punto di vista operativo, l’obiettivo non è aggiungere un ulteriore livello ai sistemi esistenti, ma integrare l’IA agenziale direttamente nei microservizi funzionali. I componenti agentici dovrebbero operare in modo trasparente all’interno dei servizi stessi, anziché come moduli separati da integrare a posteriori. Il punto di forza risiede nella capacità dei micro-agenti di comunicare tra loro, dando vita a modelli più avanzati e precisi.

Basati sui dati più che su regole rigide, questi sistemi riducono anche il rischio di allucinazioni – un aspetto cruciale quando si tratta della vita delle persone e del rispetto delle normative. La precisione dell’IA agenziale deriva dall’analisi di milioni di decisioni, fornendo così una solida base per le applicazioni. Questo permette ai team del settore pubblico di concentrarsi su ciò che conta davvero, intervenendo solo nei pochi casi in cui il sistema rileva potenziali incongruenze o incertezze. Una riduzione così significativa della supervisione manuale cambia radicalmente il valore attribuito al capitale umano.

Un nuovo approccio alla gestione dei documenti

I sistemi documentali tradizionali sono stati progettati con l’obiettivo di garantire la compliance, focalizzandosi sull’estrazione di attributi fondamentali e sull’archiviazione dei documenti. I reparti IT tendono a privilegiare dati operativi e formati di accesso, trascurando spesso il potenziale nascosto di questi sistemi.

Molte organizzazioni del settore pubblico conservano decenni di documenti archiviati: una miniera d’oro per l’apprendimento dell’IA. La vera rivoluzione è che ogni dato storico può essere attivato e messo a valore. Le aziende possono far evolvere i propri archivi trasformandoli in risorse dinamiche di knowledge.

Ipilastri della gestione documentale smart nel settore pubblico

Nel settore pubblico, dove ogni decisione ha un impatto diretto su cittadini, enti e istituzioni, la fiducia nei sistemi digitali non è un’opzione: è un requisito fondamentale. Gli assistenti virtuali, i motori di ricerca intelligenti e i sistemi agentici devono fare molto di più che fornire risposte corrette dal punto di vista linguistico. Devono spiegare da dove arrivano le informazioni, in quale contesto sono state raccolte, e perché sono rilevanti in quel momento.

È qui che l’approccio RAG (Retrieval-Augmented Generation) gioca un ruolo chiave. Basandosi su documenti ufficiali, linee guida interne, normative, delibere e altri contenuti curati da stakeholder specifici, questi sistemi sono in grado di restituire risposte fondate su conoscenza reale, già presente nell’organizzazione. Mostrare in modo esplicito il contesto e la fonte di ogni contenuto genera fiducia, facilita il controllo delle informazioni e permette a chi lavora nella pubblica amministrazione di prendere decisioni con maggiore consapevolezza. In un ecosistema complesso, dove convivono trasparenza, regolamentazione e responsabilità verso i cittadini, costruire sistemi che rendono visibile l’origine dei dati non è solo una buona pratica: è un dovere verso la collettività.

Dal punto di vista tecnico, tutto questo si ottiene progettando la pipeline RAG affinché mantenga e restituisca metadati strutturati per ogni contenuto indicizzato. Ogni documento caricato deve essere accompagnato da informazioni chiare su autore, data, fonte, livello di attendibilità e dominio applicativo. Durante la fase di retrieval, questi metadati vengono associati alle risposte generate, così da renderle navigabili, verificabili e tracciabili. In ambienti dove i dati provengono da più enti o sistemi legacy, l’interoperabilità e la qualità della documentazione diventano elementi centrali, insieme alla governance e all’aggiornamento continuo del patrimonio informativo.

In questo contesto, la flessibilità del modello dati diventa un fattore abilitante. Le informazioni rilevanti possono avere strutture molto eterogenee: atti normativi, allegati in PDF, tabelle di rendicontazione, verbali, metadati provenienti da sistemi documentali, o note testuali scritte da operatori sul campo. Un sistema realmente efficace deve poter adattarsi dinamicamente a strutture diverse, mantenendo coerenza semantica e precisione nell’indicizzazione e nella successiva generazione. La rigidità di un modello dati tradizionale rischierebbe di escludere fonti preziose o di introdurre complessità inutili nella fase di normalizzazione.

Progettare un’architettura che accetti la varietà senza perdere il controllo, capace di evolversi nel tempo e riflettere le specificità dei diversi domini pubblici, è la chiave per abilitare una vera intelligenza documentale trasparente, tracciabile e degna di fiducia.

Nuova era della document intelligence

L’evoluzione degli ultimi dodici mesi, da architetture RAG di base a un ecosistema moderno sofisticato, è già di per sé una grande svolta. Sta emergendo un doppio approccio: da un lato un’IA generativa process-driven per la gestione dei servizi di dati; dall’altro un’IA generativa interattiva per migliorare l’esperienza utente. La combinazione di RAG e sistemi agentici crea un quadro potente, in cui ogni dato storico può essere attivato per generare nuovo valore da informazioni prima inutilizzate.

Il successo di questa evoluzione richiede apprendimento continuo, ottimizzazione e perfezionamento dei modelli. Eppure, molte delle organizzazioni del settore pubblico con cui ci confrontiamo spesso sarebbero pronte fin da subito a trasformare archivi passivi in risorse attive e preziose – sia per l’addestramento dei modelli sia per applicazioni pratiche. Non si tratta solo di un progresso tecnologico, ma di un cambiamento profondo nel modo in cui le organizzazioni possono operare.

Molti dirigenti della pubblica amministrazione definiscono il 2025 come l’anno della preparazione. Se così sarà, il 2026 e oltre vedranno affermarsi il settore pubblico capace di sfruttare i propri dati storici come leva per l’innovazione futura, rendendo questa visione la nuova normalità nella gestione documentale digitale.