La Legge 132/2025 – legge italiana sull’intelligenza artificiale – fornisce il quadro normativo nazionale sull’Intelligenza Artificiale, si affianca all’AI Act europeo per disciplinare in Italia specifici ambiti quali ricerca, sanità, sviluppo e adozione, difesa, finanza, giustizia, lavoro e così via. Tutte materie per le quali sono attesi interventi normativi del Governo.
Le deleghe sono varie. L’art.16 impone di disciplinare l’uso di dati e algoritmi per l’addestramento dei sistemi IA, definendo strumenti risarcitori, apparati sanzionatori e la gestione delle controversie tra imprese. L’articolo 24 contiene deleghe più ampie che riguardano l’attribuzione dei poteri di vigilanza e sanzionatori alle Autorità Nazionali, l’adeguamento di normative settoriali strategiche e l’obbligo di promuovere l’alfabetizzazione e la formazione sull’IA. Infine, il Governo è delegato ad aggiornare il quadro delle responsabilità civili, penali e amministrative per contrastare l’impiego illecito o dannoso dell’intelligenza artificiale
Pur riguardando molti aspetti della Pubblica Amministrazione, la Legge dedica esplicitamente un unico articolo alla Pubblica Amministrazione che non prevede una delega specifica al Governo. Si tratta pertanto di interpretare quell’unico articolo alla luce di altre norme come la L.241 sul provvedimento amministrativo, il ruolo della IA definito dal Piano Triennale 2024-2026 o la Strategia Italiana per l’IA
Indice degli argomenti
Le parole significative
L’articolo 14 della L.132/2025 è ristretto in soli quattro commi ma la sua sinteticità nasconde insidie interpretative. Riporto l’enunciato con evidenziate le parole di cui segue un’interpretazione lessicale.
Art. 14 – Uso dell’intelligenza artificiale nella pubblica amministrazione
- Le pubbliche amministrazioni utilizzano l’intelligenza artificiale allo scopo di incrementare l’efficienza della propria attività, di ridurre i tempi di definizione dei procedimenti e di aumentare la qualità e la quantità dei servizi erogati ai cittadini e alle imprese, assicurando agli interessati la conoscibilità del suo funzionamento e la tracciabilità del suo utilizzo.
- L’utilizzo dell’intelligenza artificiale avviene in funzione strumentale e di supporto all’attività provvedimentale, nel rispetto dell’autonomia e del potere decisionale della persona che resta l’unica responsabile dei provvedimenti e dei procedimenti in cui sia stata utilizzata l’intelligenza artificiale.
- Le pubbliche amministrazioni adottano misure tecniche, organizzative e formative finalizzate a garantire un utilizzo responsabile dell’intelligenza artificiale e a sviluppare le capacità trasversali degli utilizzatori.
- Le pubbliche amministrazioni provvedono agli adempimenti previsti dal presente articolo con le risorse umane, strumentali e finanziarie disponibili a legislazione vigente.
La scelta delle parole rimanda a norme, documenti di indirizzo e interpretazioni di Giustizia Amministrativa. Vediamole da vicino.
Efficienza, qualità e quantità
L’efficienza, un tempo il Sacro Graal della Pubblica Amministrazione, è stata sostituita in tempi recenti dalla trasformazione digitale che – ahimè – assomiglia spesso a semplice digitalizzazione. L’efficienza però non è scomparsa e oggi va declinata non solo come riduzione di tempi o complicazioni nell’ambito dei principi della L.241 art.1 ma anche attualizzata con attenzione allo stack IA o alla definizione di ruoli e responsabilità che normalmente le Pubbliche Amministrazioni non prevedono. Vanno inoltre considerati aspetti prettamente tecnologici di efficienza energetica e computazionale. Anche in questo caso si tratta di strumenti fuori dal controllo di quasi la totalità delle organizzazioni sia pubbliche sia private che spesso contrattualmente non dispongono neppure di banali consolle per l’amministrazione di utenti e credits. Anche per questo motivo, l’attenzione di maggior efficienza va indirizzata più sull’organizzazione che sugli strumenti tecnologici e informativi.
Conoscibilità
La conoscibilità consiste nel diritto dei cittadini a comprendere come l’IA tratta i loro dati e giunge alle decisioni, permettendo di verificare la coerenza degli output. Questa trasparenza rappresenta tuttavia una sfida tecnica complessa per le amministrazioni, poiché i modelli avanzati di deep learning si comportano per loro natura come imperscrutabili scatole nere.
La conoscibilità va inquadrata nell’AI Act art.50 che delinea quattro casi di sistemi di IA con specifici obblighi di trasparenza. Si tratta dei sistemi che interagiscono direttamente con le persone come i chatbot, l’IA generativa, il trattamento dati personali o il controllo delle emozioni (pertanto automaticamente rischio elevato oppure addirittura vietato per l’AI Act) e – per finire – i contenuti che assomigliano fortemente al vero come i video deep fake di persone.
La conoscibilità è uno dei tre principi cardine del diritto amministrativo quando la Pubblica Amministrazione fa uso di decisioni algoritmiche, gli altri due principi sono non esclusività della decisione algoritmica e non discriminazione algoritmica. Si tratta del terzetto di principi che si ritrovano in molte disposizioni tra Dlgs.36/2023 o nella Giurisprudenza del Consiglio di Stato (n.2270/2019). In tempi recenti la Giustizia Amministrativa ha anche definito meglio la distinzione tra decisione algoritmica e algoritmo di mero supporto (Consiglio di Stato n.4857/2025).
Accanto a un diritto alla conoscibilità esiste il corrispondente dovere della spiegabilità che, come nel Decreto 180/2025 del Ministero del Lavoro e della Previdenza Sociale, assume ruoli e fattezze specifiche nei suoi vari ambiti di applicazione.
In generale la XAI, eXplainable AI, sarà uno degli aspetti di crescente interesse della IA generativa negli Enti Pubblici. Si basa su metodi di crescente complessità di cui solo i più semplici, tra cui la richiesta al sistema di spiegare lui stesso come ha generato una determinata risposta o l’adozione di RAG, sono gestibili direttamente dalle organizzazioni.
Tracciabilità
Rispetto alla conoscibilità, la tracciabilità comporta attività decisamente più semplici che consistono nel registrare costantemente gli accessi e gli utilizzi dei sistemi. La tracciabilità si realizza tramite log e documenti informatici, permettendo di verificare la corrispondenza tra input umani e output dell’algoritmo.
Conoscibilità, spiegabilità e tracciabilità sono tutti vincoli generali che impegnano tutti i fornitori e tutti i deployer. Cioè chi sviluppa o fa sviluppare sistemi o modelli e chi fa utilizzare sistemi o modelli sotto la propria responsabilità.
Strumentale
Nella Pubblica Amministrazione, l’intelligenza artificiale agisce come un ausilio strumentale e di supporto all’attività dei funzionari, non come un decisore autonomo. Si tratta di un concetto base sia del Piano Triennale sia della L.241. Pertanto l’IA nella Pubblica Amministrazione diventa strumento per automatizzare mansioni ripetitive, analizzare grandi flussi di dati, facilitare l’istruttoria dei procedimenti e migliorare l’efficienza dei servizi. Riguarda in pieno l’AI agentica.
(Di) supporto
Correlato al concetto precedente, il ruolo strumentale della IA investe le attività ancora oggi più comuni di utilizzo: analisi, suggerimenti, pre-elaborazioni per assistere la decisione umana. Il punto è scontato e non vale la pena dilungarsi.
Misure tecniche e organizzative
Sul solco dell’AI Act art.15 che afferma la necessità per i sistemi ad alto rischio di essere progettati con adeguato livello di cybersicurezza e robustezza, la L.132/2025 art.3.6 ne conferma la “precondizione essenziale”. Le misure tecniche e organizzative sono quelle dello sviluppo sicuro by design, le sandbox dell’AI Act art.57 – in Italia sarà operativa quella di AGID-ACN dal 2 agosto – l’autenticazione a più fattori, log, penetration test etc.
Misure formative
Tra le misure organizzative spiccano quelle sull’alfabetizzazione dell’AI Act art.4, contestualizzate dal considerando 20 e dall’art.3.56. Su questa materia intervengono le FAQ della Commissione, abbastanza agevoli da calare alle singole realtà. I deployer – compresa la stragrande maggioranza delle Pubbliche Amministrazioni – sono tutti, indipendentemente dalle loro dimensioni, obbligati a formare il proprio personale prendendo in considerazione le loro conoscenze tecniche, la loro esperienza, istruzione e formazione. L’alfabetizzazione non può prescindere da concetti base dell’AI Act quali differenza tra sistemi e modelli, tassonomia di rischio, principali obblighi e responsabilità e così via.
Risorse disponibili
Fare innovazione con le risorse già disponibili è un altro dei grandi miti della Pubblica Amministrazione ed è condizione velleitaria quando non impossibile. L’unico aspetto positivo di questa chiosa dell’art.14 è l’ordine: l’attenzione viene posta prima sui lavoratori i quali come minimo vengono investiti dall’alfabetizzazione obbligatoria. Nel mondo reale, l’appiattimento sulle risorse già a disposizione viene spesso aggirato da molte Pubbliche Amministrazioni. Sono quelle più attente alla trasformazione dei processi, al controllo dei propri dati e al reperimento delle risorse, PNRR compreso.
Conclusione
La L.132 tratta esplicitamente la Pubblica Amministrazione in un unico articolo – l’art.14 – in cui la scelta lessicale riflette volontà di bilanciare innovazione e controllo umano. Termini come “strumentale” e “di supporto” ribadiscono che l’IA non sostituisce il decisore pubblico, allineandosi alla giurisprudenza amministrativa. Altre come “conoscibilità” e “tracciabilità” impongono una necessaria, seppur complessa, trasparenza dell’algoritmo.
Tra gli obblighi, spiccano quelli di trasparenza nelle sue forme di conoscibilità e tracciabilità che sono fondamentali per l’uso responsabile – anche per legge – della IA nella Pubblica Amministrazione. Nonostante la sfida intrinseca delle “scatole nere”, è cruciale assicurare al cittadino il diritto di comprendere e verificare ogni decisione algoritmica. L’attenzione a questi obblighi normativi non solo garantisce il principio antropocentrico, ma rafforza anche la fiducia e la legittimità dell’azione amministrativa.
Partecipa alla community