La diffusione dell’intelligenza artificiale generativa sta modificando in profondità i processi di lavoro delle Pubbliche Amministrazioni italiane. Tuttavia, l’adozione di tecnologie basate su modelli di IA non può prescindere da requisiti stringenti di protezione dei dati, sicurezza informatica, trasparenza e controllo pubblico.
In questo contesto si inserisce il concetto di Private AI, un modello di utilizzo dell’IA che garantisce alle amministrazioni la possibilità di sfruttare la potenza dei moderni modelli linguistici mantenendo il pieno governo dei dati e dei processi decisionali.
Indice degli argomenti
Private AI nella Pubblica Amministrazione: requisiti e confini di controllo
La Private AI si distingue dai servizi di IA erogati in cloud pubblico perché opera entro confini tecnici, organizzativi e giuridici pienamente sotto il controllo dell’ente. Essa può essere implementata on-premise, nel cloud certificato PSN o in ambienti cloud privati virtualizzati, garantendo compliance al GDPR e alle disposizioni nazionali come il Codice dell’Amministrazione Digitale e le linee guida AgID sui servizi cloud per la PA.
Tale approccio risponde inoltre ai requisiti di sicurezza definiti dalla direttiva NIS2 e dal Regolamento europeo sull’IA, che impone obblighi di trasparenza, documentazione, valutazione del rischio e tracciabilità dei sistemi.
Perché i dati non devono uscire: rischi del cloud pubblico e vantaggi
L’adozione di una Private AI permette alle amministrazioni di utilizzare modelli LLM e sistemi di machine learning senza rischio di esfiltrazione dei dati, poiché gli input e gli output rimangono confinati all’interno dell’infrastruttura dell’ente e non vengono utilizzati per addestramento esterno.
Ciò elimina la principale criticità legata ai servizi di IA generativa pubblici, nei quali i dati viaggiano verso piattaforme terze localizzate in giurisdizioni non sempre adeguate secondo le norme europee. La possibilità di controllare l’intera catena del trattamento offre vantaggi significativi anche per la produzione documentale, l’assistenza interna, il supporto ai processi decisionali e l’automazione amministrativa.
Sicurezza tecnica per una Private AI nella Pubblica Amministrazione
L’implementazione di sistemi di Private AI richiede però un’attenta governance. L’amministrazione deve definire una chiara mappa dei dati trattati, classificandoli secondo categorie di rischio, e predisporre misure tecniche adeguate come cifratura, segmentazione delle reti, logging avanzato, sistemi SIEM e sistemi di controllo degli accessi.
Questi presìdi rafforzano la resilienza operativa e rendono più efficace il controllo sull’uso dei modelli, riducendo il rischio di accessi impropri e garantendo una tracciabilità coerente con gli obblighi di sicurezza e accountability.
Governance organizzativa e DPIA nella Private AI nella Pubblica Amministrazione
È necessario inoltre strutturare un modello organizzativo che assegni ruoli e responsabilità, includendo RPD/DPO, responsabili della transizione digitale, data steward e figure tecniche per la supervisione dei modelli. La chiarezza dei ruoli è parte integrante del controllo pubblico, soprattutto quando l’IA entra in processi che impattano su cittadini e imprese.
La valutazione d’impatto ex art. 35 GDPR diventa indispensabile in tutti i casi in cui l’IA operi su dati personali o produca effetti significativi sugli interessati, così da identificare misure di mitigazione e criteri di monitoraggio coerenti con i rischi.
Modelli e architetture: open-source, proprietari e ibridi
Dal punto di vista operativo, la Private AI può usare modelli open-source ottimizzati, modelli proprietari ospitati in ambienti isolati o soluzioni ibride. L’uso di modelli open-source addestrabili internamente consente una maggiore trasparenza e verificabilità, mentre i modelli proprietari containerizzati garantiscono performance elevate mantenendo la segregazione dei dati.
Le scelte architetturali, in questo senso, devono bilanciare prestazioni, controllo del ciclo di vita del modello, requisiti di sicurezza e capacità dell’ente di gestire aggiornamenti, test e monitoraggio.
Integrazione nei flussi: API interne, DMS, PEC e servizi digitali
L’orchestrazione tramite API interne permette di integrare l’IA con document management system, PEC, sistemi di gestione del procedimento, portali istituzionali e servizi di front-office digitale. Questa integrazione è decisiva perché sposta l’IA dal “laboratorio” all’operatività quotidiana, mantenendo però i confini di sicurezza definiti dall’ente.
In pratica, l’IA può diventare un livello trasversale di supporto, capace di interagire con sistemi esistenti senza esporre dati a terze parti e senza perdere auditabilità sulle operazioni svolte.
Casi d’uso della Private AI nella Pubblica Amministrazione
L’impatto sui processi amministrativi è potenzialmente trasformativo. Le amministrazioni possono automatizzare analisi documentali, sintesi di atti, generazione di minute, ricerche normative e interrogazioni complesse sulle basi dati interne.
La Private AI può inoltre supportare l’assistenza ai cittadini mediante chatbot istituzionali sicuri, riducendo i tempi di risposta e migliorando la qualità del servizio. In prospettiva, l’integrazione con sistemi di knowledge graph e basi dati semantiche consentirà di sviluppare funzioni avanzate di decision-support e monitoraggio delle politiche pubbliche.
Trasparenza e sovranità: Private AI nella Pubblica Amministrazione tra audit e norme
Per evitare rischi di opacità e bias, una Private AI deve includere meccanismi di auditabilità, dataset controllati, tracciabilità delle operazioni e supervisione umana dei processi automatici. Le linee guida europee sull’IA affidabile e le prescrizioni del Regolamento IA rafforzano l’obbligo di documentare le scelte progettuali, i dati utilizzati, le metriche di valutazione e i possibili impatti sui diritti fondamentali.
La trasparenza è particolarmente rilevante nei procedimenti amministrativi, dove l’automazione non può mai sostituire il potere decisionale umano previsto dalla legge 241/1990. Infine, la Private AI offre alla PA un vantaggio strategico sul piano della sovranità digitale, perché centralizzare modelli e infrastrutture in ambienti pubblici o certificati consente di sviluppare ecosistemi condivisi tra enti, ridurre la dipendenza tecnologica e valorizzare i dati pubblici come asset collettivo.
La Private AI nella Pubblica Amministrazione come equilibrio tra innovazione e sicurezza
Le iniziative europee sul cloud sovrano e sui data space pubblici rappresentano un fattore abilitante, mentre i progetti territoriali possono favorire economie di scala e competenze comuni. La vera sfida sarà coniugare innovazione e sicurezza in modo pragmatico, evitando sia l’entusiasmo acritico sia l’immobilismo.
La Private AI descritta nel capitolo 12 del saggio Prima che spicchi il volo: l’intelligenza artificiale tra il racconto di Bostrom e la saggezza tardiva di Hegel – Una guida introduttiva sull’intelligenza artificiale nella PA rappresenta un punto di equilibrio maturo: offre alla PA la possibilità di innovare con responsabilità, nel pieno rispetto delle garanzie normative, e di fornire servizi più efficienti, intelligenti e affidabili ai cittadini.
