Dal 2 agosto 2026 l’AI Act è diventato, nella sua parte generale, diritto applicabile. Alcune disposizioni erano già operative. I divieti relativi a determinate pratiche e gli obblighi di alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale risalgono al febbraio 2025, mentre le regole sui modelli di AI per finalità generali sono entrate in applicazione nell’agosto dello stesso anno. Nel frattempo il quadro europeo è stato modificato e alcune disposizioni relative ai sistemi ad alto rischio avranno tempi ulteriori di attuazione.
Questo calendario potrebbe erroneamente indurre le amministrazioni a pensare di avere ancora molto tempo per occuparsi dell’intelligenza artificiale. Credo che sarebbe un errore, perché l’AI è già entrata negli uffici pubblici, in molti casi prima ancora che le amministrazioni abbiano deciso formalmente di adottarla. È ragionevole ritenere che una parte crescente dei dipendenti utilizzi già strumenti generativi per scrivere testi, sintetizzare documenti, elaborare informazioni o svolgere attività di supporto al proprio lavoro. Ignorare questo fenomeno non ne impedisce la diffusione, significa semplicemente rinunciare a governarlo.
Indice degli argomenti
AI Act per i piccoli Comuni: gli obblighi sono già operativi
Alcuni obblighi, del resto, sono già pienamente operativi. L’articolo 4 dell’AI Act richiede a provider e deployer di adottare misure che garantiscano un livello sufficiente di alfabetizzazione in materia di AI delle persone che utilizzano questi sistemi per loro conto. Il problema che si pone oggi alla Pubblica amministrazione riguarda quindi la costruzione della capacità necessaria per utilizzare consapevolmente tecnologie che sono già presenti, comprendendone possibilità, limiti e responsabilità.
Responsabilità e fornitori nell’AI Act per le amministrazioni locali
Uno degli aspetti sui quali credo sia necessario fare maggiore chiarezza riguarda il rapporto con i fornitori. Una Pubblica amministrazione può acquistare un sistema sviluppato da un soggetto tecnologico esterno, ma non acquista insieme al software la possibilità di trasferire a quel soggetto tutte le responsabilità connesse al suo utilizzo. L’AI Act distingue precisamente i diversi attori della filiera e attribuisce obblighi anche al deployer, cioè al soggetto che utilizza un sistema sotto la propria autorità. Per le amministrazioni questo significa continuare a esercitare una capacità propria di valutazione e governo.
Sistemi ad alto rischio e obblighi dei deployer
Il tema emerge con particolare evidenza nei sistemi classificati ad alto rischio. L’articolo 26 prevede per i deployer misure tecniche e organizzative adeguate, l’utilizzo conforme alle istruzioni, la supervisione umana e il monitoraggio del funzionamento; per le autorità pubbliche si aggiungono specifici obblighi di registrazione. Quando ricorrono le condizioni stabilite dal regolamento, l’articolo 27 richiede inoltre una valutazione dell’impatto sui diritti fondamentali prima che il sistema venga utilizzato.
Considerati singolarmente, questi adempimenti possono apparire gestibili. Considerati insieme mostrano però quale capacità organizzativa sia necessaria per utilizzare responsabilmente l’intelligenza artificiale. Occorre comprendere che cosa si sta acquistando, conoscere la provenienza e la qualità dei dati rilevanti per il contesto d’uso, individuare le persone sulle quali il sistema può produrre effetti, valutarne i rischi, organizzare una supervisione umana effettiva e continuare a monitorarne il comportamento dopo l’introduzione. Significa mettere insieme competenze giuridiche, tecnologiche, amministrative e organizzative che una grande amministrazione può distribuire tra strutture differenti, mentre per un Comune di poche migliaia di abitanti diventa molto più difficile concentrare stabilmente al proprio interno.
Le competenze si possono costruire su scala condivisa
Il punto, quindi, riguarda la relazione tra responsabilità e capacità. La responsabilità rimane dell’amministrazione che utilizza il sistema, le competenze necessarie per esercitarla possono invece essere, almeno in parte, costruite a una scala diversa. È anche per questa ragione che considero interessante un’impostazione nella quale i Comuni affrontano insieme problemi sostanzialmente analoghi, mentre Provincia e Regione possono svolgere funzioni di coordinamento e accompagnamento, le Università mettere a disposizione competenze scientifiche e giuridiche e altri soggetti contribuire con capacità tecnologiche e supporto specialistico. Nessuno sostituisce le amministrazioni nelle loro responsabilità, ciascuno contribuisce a rendere affrontabile una complessità che altrimenti rischierebbe di risultare eccessiva per il singolo ente.
Supervisione umana e AI Act nella Pubblica amministrazione
Il tema della supervisione umana permette di capire molto bene la distanza che può esistere tra l’adempimento formale di un obbligo e la capacità concreta di adempiervi. La presenza di una persona alla fine di un processo automatizzato non garantisce, di per sé, che il controllo sia effettivo. Chi supervisiona deve conoscere il contesto nel quale il sistema opera, comprenderne i limiti, riconoscere un risultato anomalo e mantenere la capacità di discostarsi dall’indicazione prodotta dalla macchina.
Automation bias e rischio di un controllo soltanto formale
Qui interviene anche il fenomeno dell’automation bias. Un sistema che nel tempo produce risultati generalmente affidabili tende a generare fiducia e proprio questa affidabilità può progressivamente ridurre l’attenzione dell’operatore umano. Alcuni errori rischiano così di non essere intercettati perché la persona finisce per limitarsi a convalidare il risultato. La supervisione è realmente efficace soltanto quando chi la esercita conserva la capacità di valutare autonomamente le indicazioni fornite dalla macchina.
Per la Pubblica amministrazione questo aspetto assume un rilievo particolare. Le decisioni amministrative devono essere motivate, devono poter essere spiegate e devono rimanere riconducibili alla responsabilità dell’amministrazione stessa. Se il controllo umano diventa puramente formale, il rischio riguarda anche la progressiva perdita della capacità di esercitare quella leglaità razionale che costituisce uno dei fondamenti dell’azione amministrativa. È per questo che l’alfabetizzazione prevista dall’AI Act non dovrebbe essere interpretata come un corso per imparare a utilizzare un’applicazione. Occorre costruire nelle persone la capacità di comprenderla criticamente e, nelle organizzazioni, le condizioni perché quella capacità possa essere esercitata.
Esperienze condivise per una supervisione effettiva
Anche sotto questo profilo la collaborazione può avere un ruolo importante. Formare i singoli funzionari è necessario, ma le amministrazioni hanno bisogno anche di confrontare le esperienze maturate nell’utilizzo dei sistemi, verificare insieme le criticità incontrate e costruire progressivamente un patrimonio comune di conoscenze. La supervisione umana diventa così una capacità organizzativa che cresce attraverso il confronto tra amministrazioni, Università e competenze specialistiche.
Piccoli Comuni, AI Act e competenze da costruire insieme
Costruire capacità condivise richiede naturalmente uno sforzo. Può essere più semplice, almeno inizialmente, acquistare una soluzione disponibile sul mercato e affidarsi alle competenze del fornitore. Un modello condiviso richiede più tempo, maggiore coordinamento e un investimento organizzativo iniziale superiore, ma offre alle amministrazioni la possibilità di costruire strumenti più aderenti alle proprie esigenze e di ridurre progressivamente forme di dipendenza tecnologica che, nel lungo periodo, possono limitare la loro capacità di governo.
L’apprendimento comune tra amministrazioni
L’effetto meno immediato, ma particolarmente importante, è che la collaborazione produce apprendimento. Amministrazioni che iniziano a utilizzare sistemi di intelligenza artificiale incontreranno problemi analoghi, commetteranno errori simili, individueranno soluzioni che potranno essere verificate e migliorate. Se ogni esperienza rimane confinata nel singolo ente, ciascuna amministrazione dovrà percorrere quasi integralmente la stessa curva di apprendimento;
mettendole in relazione, l’errore individuato da un Comune può evitare che venga ripetuto da altri, una modalità efficace di supervisione può diventare patrimonio comune, una clausola contrattuale rivelatasi insufficiente può essere corretta prima che altri enti acquistino servizi analoghi. In un settore nel quale norme, tecnologie e modelli cambiano rapidamente, questa capacità di apprendere reciprocamente può diventare una delle risorse più importanti a disposizione delle amministrazioni.
PerugIA Next e la massa critica di conoscenze
È sotto questo profilo che considero interessante anche l’esperienza di PerugIA Next. Il confronto tra Comuni, Provincia, Regione, Università e soggetti dotati di competenze tecnologiche permette di osservare insieme problemi che spesso sono gli stessi, costruendo quella massa critica di conoscenze che un piccolo ente difficilmente potrebbe sostenere da solo. Il punto non è creare un soggetto che decida al posto delle amministrazioni, perché la responsabilità deve rimanere chiaramente individuabile. Si tratta di costruire intorno a quella responsabilità le condizioni perché possa essere esercitata realmente.
Più capacità anche nel rapporto con il mercato
Questa distinzione sarà importante anche nel rapporto con il mercato. Una Pubblica amministrazione che non possiede le competenze necessarie per valutare un sistema rischia di dipendere dal fornitore anche per capire ciò che sta acquistando. Condividere competenze può quindi rafforzare anche la capacità di acquistare meglio, formulare requisiti più consapevoli, negoziare contratti che tutelino l’accesso ai dati e verificare nel tempo che il sistema continui a rispondere alle esigenze per le quali è stato introdotto.
Scadenze dell’AI Act: perché i piccoli Comuni devono partire ora
Le modifiche intervenute sul calendario europeo potrebbero produrre l’effetto paradossale di convincere alcune amministrazioni che sia possibile rimandare. Alcune disposizioni sui sistemi ad alto rischio avranno effettivamente tempi ulteriori di applicazione, ma il regolamento è già entrato nella sua fase operativa e soprattutto l’intelligenza artificiale è già presente nel lavoro quotidiano. Commissione europea – quadro normativo sull’intelligenza artificiale e calendario di applicazione
Mappare sistemi, dati, responsabilità e regole interne
Questo tempo può essere utilizzato per capire quali sistemi siano già impiegati, quali dati vengano utilizzati, quali responsabilità siano coinvolte, quali competenze manchino e quali regole interne siano necessarie. Può servire a formare le persone e a costruire luoghi nei quali amministrazioni diverse possano condividere ciò che stanno imparando. Aspettare che tecnologie e norme raggiungano una condizione di stabilità rischia invece di essere poco realistico, perché la velocità con cui evolvono i sistemi di intelligenza artificiale rende difficile immaginare un momento nel quale tutto sarà definitivamente fermo e chiarito.
Collaborare senza trasferire le responsabilità
Per i piccoli Comuni questo lavoro difficilmente potrà essere svolto in solitudine. La domanda che dovremmo porci nei prossimi mesi riguarda allora quali capacità debbano necessariamente rimanere dentro ciascun ente e quali possano essere costruite una volta sola, condivise e rese disponibili a molti, senza confondere mai la condivisione delle competenze con il trasferimento delle responsabilità.
L’AI Act, visto da questa prospettiva, pone alla Pubblica amministrazione una questione che va oltre la conformità normativa. Ci chiede di capire quale organizzazione sia necessaria perché un’amministrazione continui a essere realmente capace di conoscere, valutare e governare gli strumenti che utilizza. Per i piccoli Comuni la collaborazione può diventare una parte di questa capacità, consentendo di esercitare concretamente le responsabilità attribuite dal regolamento senza pretendere che ciascun ente costruisca autonomamente tutte le competenze necessarie.
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