C’è un momento, nella vita di un ufficio comunale, in cui l’intelligenza artificiale smette di essere una parola sui manifesti dei convegni e diventa un pulsante dentro un applicativo gestionale. È lì, in quel clic, che si gioca la partita vera. Non nei piani strategici, non nelle slide con lo skyline stilizzato e il font futuristico, ma nel momento in cui un istruttore amministrativo deve decidere se fidarsi di un suggerimento che il sistema gli propone in automatico per evadere una pratica edilizia, una domanda di residenza, un rimborso TARI.
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L’intelligenza artificiale nei Comuni sposta la complessità
Da chi lavora dentro un Ente locale, l’intelligenza artificiale viene, infatti, spesso presentata come una scorciatoia: meno codice, meno passaggi, meno tempo. E in effetti, guardando ai numeri di adozione degli assistenti conversazionali per i servizi anagrafici o dei motori di classificazione automatica della corrispondenza in protocollo, la promessa sembra mantenuta. I tempi medi di prima risposta si riducono, gli errori di smistamento calano, le segreterie respirano.
Ma chi osserva da vicino il funzionamento quotidiano di un Comune sa che la semplificazione, quando è reale, non fa sparire la complessità: la sposta.
Prima la complessità stava nella procedura — sapere quale modulo compilare, quale ufficio contattare, quale norma applicare al caso specifico. Oggi si sta spostando a monte, nella progettazione dell’algoritmo che quella procedura la interpreta al posto tuo, e a valle, nel controllo di quello che l’algoritmo ha deciso. È un fenomeno che si potrebbe chiamare complessità delegata: non eliminata, ma trasferita a un soggetto — il sistema, il fornitore, l’ufficio informatico — che il cittadino non vede e spesso non può nemmeno interrogare direttamente.
La vera domanda non è più “quanto è veloce l’IA”, ma “chi risponde quando l’IA sbaglia, e a chi tocca accorgersene”.
Questo spostamento non è un difetto di progettazione: è la natura stessa di ogni automazione. Il problema nasce quando lo spostamento non viene raccontato, né misurato, né presidiato — quando si comunica la semplificazione come un fatto acquisito e si lascia la governance come un capitolo da scrivere più avanti, magari dopo il primo incidente.
Dalla burocrazia delle scrivanie al potere degli algoritmi
C’è una piccola curiosità storica che vale la pena raccontare, perché aiuta a mettere in prospettiva quanto la tensione fra semplificazione e controllo sia antica quanto l’amministrazione pubblica stessa. Il termine “burocrazia” nasce nella Francia del Settecento dall’unione ironica del francese bureau, la scrivania coperta da un panno chiamato bure, e del suffisso greco -kratia, potere. Fu coniato con intento polemico, per descrivere un potere che si esercitava non attraverso persone identificabili, ma attraverso scrivanie: un potere anonimo, diffuso, difficile da imputare a qualcuno in particolare.
Oggi, quando un cittadino riceve un diniego generato in larga parte da un modello predittivo e prova a chiedere conto della decisione, si ritrova esattamente in quella condizione settecentesca: davanti a una scrivania, non a una persona. Solo che la scrivania, questa volta, ha imparato a scrivere da sola. La storia non si ripete, ma certe strutture di potere — appunto — tornano sempre a bussare, semplicemente cambiando materiale.
Il caso SyRI e i rischi dell’IA nei servizi pubblici
Nei Paesi Bassi, tra il 2013 e il 2020, un sistema automatizzato chiamato SyRI (System Risico Indicatie) è stato utilizzato da diverse amministrazioni per individuare potenziali frodi nei sussidi sociali, incrociando dati fiscali, previdenziali, abitativi e occupazionali dei cittadini a basso reddito. Il sistema operava come una scatola nera: i cittadini segnalati come a rischio non sapevano quali dati fossero stati incrociati né con quale peso, e non avevano modo di contestare nel merito la valutazione ricevuta. Nel 2020 un tribunale dell’Aia ha dichiarato SyRI incompatibile con il diritto al rispetto della vita privata sancito dalla Convenzione europea dei diritti dell’uomo, sospendendone l’uso.
Quella sentenza non ha condannato l’automazione in sé, ma un preciso modo di costruirla: opaco, concentrato su fasce di popolazione già fragili, privo di un contraddittorio effettivo. È un caso che ogni amministratore pubblico italiano dovrebbe conoscere non per timore, ma per metodo: mostra con chiarezza dove la semplificazione smette di essere un servizio e diventa un rischio, ed è il motivo per cui il Regolamento europeo sull’intelligenza artificiale colloca oggi i sistemi che incidono sull’accesso a servizi pubblici essenziali fra quelli ad alto rischio, sottoposti a obblighi rafforzati di trasparenza, tracciabilità e supervisione umana.
La governance dell’IA negli enti locali come pratica quotidiana
Nel dibattito pubblico la parola “governance” viene spesso confusa con un organigramma: si crea un comitato, si nomina un responsabile, si scrive un regolamento, e la scatola si considera chiusa. Ma la governance dell’intelligenza artificiale in un Ente locale funziona più come un’abitudine diffusa che come una casella organizzativa.
Significa, concretamente, che l’istruttore che riceve un suggerimento algoritmico sa spiegare, in una riga, perché il sistema ha proposto quella soluzione. Significa che esiste un registro — anche minimo — di dove l’IA interviene nei procedimenti amministrativi, aggiornato a ogni nuovo applicativo introdotto. Significa che il cittadino, se lo chiede, riceve una risposta comprensibile e non un rimando tecnico al fornitore del software.
È una governance fatta di piccole pratiche quotidiane più che di grandi architetture normative, ed è proprio per questo che è la più difficile da costruire: non basta un atto deliberativo, serve un cambiamento di postura diffuso in tutta la macchina amministrativa, dal dirigente all’operatore di sportello.
Tre domande prima di introdurre un algoritmo
Da “addetto ai lavori” che vive quotidianamente la trasformazione digitale della PA dall’interno, credo che esista un modo semplice — non l’unico, ma un buon punto di partenza — per tenere insieme semplificazione e governance senza farne una scelta obbligata fra le due. Prima di introdurre un sistema di intelligenza artificiale in un procedimento amministrativo, un Ente dovrebbe potersi rispondere con onestà a tre domande.
Chi decide, alla fine: il sistema propone o dispone, e la differenza va scritta nero su bianco, non lasciata all’interpretazione di chi usa il software.
Chi controlla, e con quale frequenza: un algoritmo che classifica pratiche va riverificato periodicamente, perché i dati su cui è stato addestrato invecchiano insieme al contesto sociale che li ha generati.
Chi risponde al cittadino: deve esistere una persona, non un ticket, capace di ricostruire e spiegare una decisione assistita da un sistema automatico.
Sono domande semplici da enunciare e scomode da applicare, perché costringono a rallentare proprio nel momento in cui la tecnologia promette di farci correre. Ma è un rallentamento che si ripaga: gli Enti che lo hanno già interiorizzato non stanno rinunciando all’innovazione, la stanno rendendo più solida, meno esposta al rischio di un contenzioso o di una perdita di fiducia difficile da recuperare.
Competenze e formazione per governare l’IA nei Comuni
Se si chiede a chi gestisce i fondi del PNRR destinati alla digitalizzazione degli Enti locali quale sia l’ostacolo principale, la risposta raramente è il denaro. È il tempo delle persone, e soprattutto la loro alfabetizzazione algoritmica: la capacità di capire, almeno nelle linee essenziali, come funziona lo strumento che stanno usando, quali dati lo alimentano, dove può sbagliare. Un istruttore che sa leggere un punteggio di rischio prodotto da un modello predittivo, riconoscerne i limiti e motivare per iscritto un suo eventuale scostamento dal suggerimento ricevuto, vale più di dieci licenze software acquistate senza formazione.
Qui si annida un paradosso tutto italiano: gli Enti più piccoli, quelli con meno risorse per assumere data scientist o costituire uffici dedicati all’innovazione, sono spesso anche quelli in cui un singolo funzionario formato può avere l’impatto maggiore, semplicemente perché la macchina amministrativa è più snella e le decisioni passano da meno mani.
Investire nella formazione trasversale — non solo per i tecnici informatici, ma per chi materialmente istruisce le pratiche — è probabilmente la misura di governance più economica ed efficace a disposizione di un piccolo Comune, molto prima di qualsiasi comitato etico o linea guida interna.
C’è poi un secondo paradosso, meno raccontato: la resistenza al cambiamento nella PA viene spesso attribuita alla pigrizia organizzativa, ma (nell’esperienza) nasce più spesso dalla paura di essere ritenuti responsabili di un errore che non si è in grado di spiegare.
Un dipendente che non capisce come un sistema sia arrivato a un certo output tende, comprensibilmente, a diffidarne o a seguirlo in modo acritico: due comportamenti opposti, ma entrambi rischiosi, e accomunati dalla stessa causa. Formare le persone a comprendere gli strumenti non è quindi un capitolo accessorio della trasformazione digitale, ne è la precondizione.
Servizi comunali con IA progettati oltre il caso medio
Un errore ricorrente nella progettazione dei servizi comunali assistiti dall’intelligenza artificiale è quello di ottimizzare per il caso tipico: il cittadino che compila correttamente il modulo, possiede lo SPID, dispone di una connessione stabile, comprende il linguaggio amministrativo. È la maggioranza silenziosa, certo, ed è naturale che i sistemi vengano tarati su di essa.
Ma la funzione stessa dell’amministrazione pubblica, a differenza di un servizio commerciale, è occuparsi anche — anzi soprattutto — di chi sta fuori da quella media: l’anziano che non usa lo smartphone, la persona con una disabilità cognitiva, chi non parla correttamente l’italiano, chi vive una condizione di marginalità che nessun modulo online riuscirà mai a intercettare da solo.
Progettare per il caso limite significa, concretamente, prevedere sempre un canale umano di pari dignità rispetto a quello automatizzato, non relegato a un numero verde irraggiungibile. Significa testare i nuovi strumenti anche con chi fatica di più a usarli, prima di dichiararli pronti.
Significa, infine, misurare il successo di un servizio digitale non solo in tempi medi di evasione, ma anche in tasso di abbandono e in reclami da parte delle fasce più fragili di utenza: sono questi indicatori, più dei comunicati stampa, a dire se la semplificazione è davvero per tutti o soltanto per chi aveva già gli strumenti per orientarsi.
Responsabilità umana e fiducia nell’IA dei Comuni
Tornando alla scrivania coperta di panno da cui tutto è cominciato: il punto non è restituirle un volto umano a ogni costo, sarebbe un’operazione nostalgica e poco realistica. Il punto è assicurarsi che dietro ogni decisione automatizzata resti sempre visibile, tracciabile e interrogabile una responsabilità umana.
L’intelligenza artificiale nei Comuni italiani non è più un esperimento di laboratorio: è già dentro i procedimenti, dentro i moduli, dentro le risposte che i cittadini ricevono ogni giorno. La sfida dei prossimi anni non sarà stabilire se usarla, ma decidere con quanta cura costruire, attorno a ogni sua applicazione, l’infrastruttura di fiducia che la rende non solo più veloce, ma anche più giusta.
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