Le ricerche

Collaborazione uomo-AI, a che punto siamo? Limiti e prospettive

La collaborazione tra esseri umani e intelligenza artificiale può essere inquadrata come una collaborazione di natura simmetrica e paritaria oppure asimmetrica e ancillare. È quest’ultima che prevale al momento mentre è più difficile trattare la prima per via della mancanza di agency da parte dell’AI. Cosa dicono gli studi

Pubblicato il 19 Mag 2022

Achille Pierre Paliotta

Ricercatore INAPP

deep fake_ intelligenza artificiale

I recenti sviluppi, davvero significativi, dell’intelligenza artificiale (AI) e le continue applicazioni operative in molteplici campi hanno avuto, come inevitabile riflesso, una riattualizzazione della datata riflessione sui rapporti tra esseri umani e AI.

Tale riflessione, oramai, si estende a tutti i campi della vita sociale anche se mantiene tuttora una forte enfasi sugli effetti sociali, giuridici e occupazionali dell’AI. Ne sono ricompresi, tra altri, anche gli aspetti culturali, comunicativi e ça va sans dire quelli militari. In buona sostanza, nessun campo peculiare della vita quotidiana ne è escluso, con impatti variabili sugli stessi ma vieppiù crescenti in termini diacronici.

La socialità ai tempi del digitale: le relazioni uomo-macchina sotto la lente della filosofia

La collaborazione tra esseri umani e AI: gli studi sull’argomento

In questo contesto generale, vale la pena approfondire la riflessione riguardo un aspetto specifico della relazione tra esseri umani e AI, ovvero quello della loro collaborazione, al di là delle prefigurazioni futuristiche effettuate dalla fantascienza nei decenni passati. Oggigiorno, si è difatti in grado di avere un quadro realistico di maggiore portata entro cui calare tale riflessione. Alcuni recenti studi hanno, infine, apportato nuove conoscenze al riguardo.

Vale innanzitutto partire da una considerazione di carattere generale, ovvero inquadrare i rapporti tra esseri umani e AI in quello più generale di collaborazione. Ebbene quest’ultima può essere considerata sia dal lato degli esseri umani che dell’AI e riguarda, in primo luogo, le modalità con cui avviene tale collaborazione e chi è deputato a prendere le decisioni principali. Essa può essere ipoteticamente inquadrata, pertanto, come una collaborazione di natura simmetrica e paritaria (AI forte) oppure asimmetrica e ancillare (AI debole).

«There was a time when humanity faced the universe alone and without a friend.

Now he has creatures to help him; stronger creatures than himself, more faithful,

more useful, and absolutely devoted to him. Mankind is no longer alone.

Have you ever thought of it that way?».  (Isaac Asimov (1920-1992), I, Robot)

Al fine di poter vagliare empiricamente tali ipotesi, nel corso degli anni, sono state effettuate una serie di ricerche sperimentali mediante le quali si è cercato di inferire come tale collaborazione possa essere promossa e quali sono i principali punti critici, anche in termini di bias cognitivi, da parte degli esseri umani, quando vengono svolti compiti congiunti. A solo titolo esemplificativo, la fiducia nelle capacità dell’AI potrebbe non migliorare neppure quando i risultati da questa ottenuti dovessero imporsi in tutta la loro evidenza oppure quando questi outcomes sono corredati da spiegazioni dettagliate sul funzionamento degli algoritmi sottostanti.

Una collaborazione non paritaria (AI debole)

Per tutte queste ragioni, e altre che qui non è possibile approfondire per ragioni di spazio, la natura di tale collaborazione può essere considerata, a tutt’oggi, prevalentemente non paritaria (AI debole). A conforto di tale tesi può essere portato anche un ulteriore indizio relativo alla delega dei compiti. In uno studio recente, difatti, alcuni ricercatori dell’Università di Colonia e dell’Università del Minnesota hanno messo a confronto i risultati dei gruppi composti da persone e AI, relativi alla delega di determinati compiti, in alcuni casi lavorando insieme e altre volte lavorando da soli. I risultati suggeriscono che gli esseri umani non sono bravi a delegare alcuni compiti all’AI, almeno nel campo specifico del riconoscimento delle immagini: i gruppi in cui gli umani avevano il potere di distribuire il lavoro all’AI hanno commesso più errori di classificazione rispetto ai teams in cui era l’AI a delegare compiti agli esseri umani, più di quelli in cui l’AI effettuava questi compiti da sola. Di fatto, gli esseri umani utilizzati nello studio, non sono riusciti a delegare all’IA quei compiti in cui avevano delle difficoltà di riconoscimento perdendo così la possibilità di raggiungere una migliore performance lavorando in maniera congiunta. Anche in questo caso, alcuni bias cognitivi potrebbero aver svolto un ruolo determinante. È da evidenziare, infine, che gli esseri umani che hanno effettuato da soli tali compiti hanno ottenuto i peggiori risultati.

La conclusione finale che si può trarre da tale esperimento è, pertanto, che in molti casi, specialmente quando si tratta di un’attività ripetitiva e per la quale si dispone di grandi datasets di addestramento si potrebbe raggiungere un migliore risultato qualora fosse l’AI a delegare agli esseri umani quei compiti su cui essa può nutrire dei fondati dubbi, vale a dire al non raggiungimento di una determinata soglia statistica. È stato anche verificato che a seguito di una collaborazione continuativa e a fronte delle migliori performance ottenute dall’AI i soggetti umani dello studio hanno migliorato la loro fiducia nell’AI.

Avversione all’algoritmo

Uno studio più datato aveva indotto i ricercatori a parlare di avversione all’algoritmo (algorithm aversion). In cinque ricerche i partecipanti all’esperimento vedevano, di volta in volta, l’algoritmo fare delle previsioni errate, oppure un essere umano, oppure entrambi, oppure nessuno dei due. La fase successiva consisteva nell’assegnare degli incentivi alle predizioni dell’algoritmo o dell’essere umano. Ebbene, si è visto che i partecipanti consideravano più severamente gli errori dell’AI rispetto a quelli umani, dopo aver visto ambedue fare lo stesso errore. Si è anche osservato che la fiducia nell’AI diminuiva velocemente quando questa commetteva un errore occasionale che un essere umano non avrebbe compiuto, anche quando l’AI era complessivamente migliore nell’esecuzione di quel determinato compito.

In presenza di tali bias cognitivi non si può che prendere atto che l’attuale collaborazione tra esseri umani e AI debba percorrere ancora molta strada prima di poter arrivare a una partnership di tipo paritario, anche in attesa che l’AI sviluppi una maggiore capacità agenziale (agency). L’intelligenza che inerisce a tale artefatto costruito dall’uomo, del resto, non vi è presente che in parte accidentale, vale a dire che è sempre quella apportata dall’essere umano. Non si può negare, difatti, che seppur in presenza di potenzialità sempre più significative da parte dell’AI, soprattutto in alcuni campi ben determinati, come messo in luce anche dalle ricerche summenzionate, l’AI attuale non sia ancora in grado di esplicitare una propria autopoiesi e, da questo punto di vista, la bilancia decisionale pende ancora nettamente dalla parte degli esseri umani. Questi ultimi sono i creatori di tali artefatti, presumibilmente intelligenti, e fanno uso del pensiero astratto in maniera impareggiabile soprattutto quando si tratta di far fronte a nuove sfide e processi complicati. Nello stesso tempo, seppur l’AI è in grado di fornire risposte soddisfacenti a problemi ben strutturati, pur sempre codificati dall’essere umano, essa non è dotata di capacità agenziali atti a risolvere problemi complessi oppure vaghi e mal posti.

Gli approcci human-in-the-loop e l’interactive AI

Per concettualizzare questa situazione, in letteratura sono emersi, di recente, alcuni approcci quali lo human-in-the-loop (HIL-AI) e l’interactive AI (IAI) medianti i quali la collaborazione tra esseri umani e AI viene ripensata sotto queste lenti di osservazione. Questi due metodi differiscono leggermente in termini di definizione degli scenari di collaborazione in quanto nel primo caso si tratta di incorporare complessivamente le skills e le conoscenze dell’essere umano in processi comuni con l’AI mentre nel secondo caso si tratta perlopiù di una funzione specifica dell’essere umano che svolge soprattutto un ruolo di addestramento e di raffinamento del modello di AI. Un classico esempio di HIL-AI si ha quando vi sono dei problemi complessi, specialmente in aree decisionali ad alto rischio, come le applicazioni mediche le quali non si prestano a una ben strutturata modellizzazione e il ruolo dell’essere umano è essenziale mentre gli esempi relativi al secondo caso, di IAI, sono abbastanza frequenti in tutte le situazioni relative all’apprendimento automatizzato supervisionato (machine learning).

Oltre a una collaborazione che si è definita, in prima approssimazione, come asimmetrica e in cui l’AI vi svolge un ruolo sostanzialmente ancillare si può invece immaginare una collaborazione che possa essere definita come paritaria, in cui l’AI sia dotata di autopoiesi.

Verso un’AI in grado di decidere in autonomia?

Si può ipotizzare, difatti, che nel corso del tempo l’AI riesca ad acquisire le capacità per pensare e decidere in maniera autonoma e, quindi, mostri di essere cosciente, autopoietica, in buona sostanza dotata di caratteristiche similari agli esseri umani. Alcuni approcci attuali come le reti neurali profonde (deep neural networks) ma soprattutto l’apprendimento per rinforzo (reinforcement learning) sembrano andare in questa direzione. Tuttavia, solo qualora l’AI riuscisse a raggiungere tale condizione di autopoiesi la natura di questa collaborazione potrebbe mutare e dar vita ad inedite configurazioni di carattere decisionale. Certo si porrebbe sempre il problema di come i bias cognitivi, che si vedono all’opera già oggi, possano o meno essere superati in tali circostanze future e come tali situazioni possano essere normate dal diritto positivo. Da questo punto di vista gli interrogativi in tal senso sono molteplici, del tutto leciti e di poca intellegibilità nell’ora presente. È indubbio, comunque, che in questo caso sia gli esseri umani che l’AI dovrebbero essere considerati su un piano di assoluta parità con l’AI in grado di partecipare attivamente alla realizzazione di un’impresa comune, sia essa un’iniziativa intellettuale oppure una produzione congiunta in cui possa essere difficile suddividere l’apporto strategico dell’una o dell’altra parte, oppure in casi in cui la stessa AI possa avere il predominio sull’essere umano.

Conclusioni

In conclusione, mentre è facile prefigurare il primo tipo di collaborazione, in buona misura quella asimmetrica attuale, è più difficile trattare della seconda, quella della futuribile collaborazione paritaria per la mancanza di agency da parte dell’AI e la presenza negli esseri umani di notevoli bias cognitivi di cui l’avversione all’algoritmo e la mancanza di fiducia, tra altri, ne costituiscono buone esemplificazioni attuali. Si può immaginare, nondimeno, che tale eventualità si possa raggiungere solo quando l’AI sarà capace di avviare in maniera autonoma eventi causali perché dotata di un’intenzionalità e finalità proprie. Ovviamente tale eventualità è stata esplorata, fin qui in maniera esaustiva, soprattutto da un pensiero utopico e futuristico, in primis la fantascienza. Anzi si può dire che proprio da tale riflessione ne è derivata anche la correlata paura relativa a un predominio futuro dell’AI sull’essere umano. Tuttavia, quanto di tutto ciò possa essere considerato realistico non è dato, a tutt’oggi, intravedere.

Quello che si può qui sottolineare è che la collaborazione tra essere umano e AI continua a presentarsi sotto nuove modalità e in campi diversi ogni giorno di più, seppur in presenza di notevoli bias cognitivi. E che la ricerca accademica e industriale sempre più approfondirà tali tematiche per ovvie ragioni di natura scientifica e di interesse economico-sociale. Tuttavia, non si può escludere che tale percorso congiunto, che pare attualmente molto ben avviato, potrebbe anche subire degli impedimenti di carattere congiunturale in quanto la piena collaborazione tra un essere umano e un artefatto informazionale non può essere necessariamente data per scontata e può sempre dar luogo a delle configurazioni non previste e, entro certo limiti, neppure prevedibili.

Valuta la qualità di questo articolo

La tua opinione è importante per noi!

Speciale PNRR

Tutti
Incentivi
Salute digitale
Formazione
Analisi
Sostenibilità
PA
Sostemibilità
Sicurezza
Digital Economy
CODICE STARTUP
Imprenditoria femminile: come attingere ai fondi per le donne che fanno impresa
DECRETI
PNRR e Fascicolo Sanitario Elettronico: investimenti per oltre 600 milioni
IL DOCUMENTO
Competenze digitali, ecco il nuovo piano operativo nazionale
STRUMENTI
Da Istat e RGS gli indicatori per misurare la sostenibilità nel PNRR
STRATEGIE
PNRR – Piano nazionale di Ripresa e Resilienza: cos’è e novità
FONDI
Pnrr, ok della Ue alla seconda rata da 21 miliardi: focus su 5G e banda ultralarga
GREEN ENERGY
Energia pulita: Banca Sella finanzia i progetti green incentivati dal PNRR
TECNOLOGIA SOLIDALE
Due buone notizie digitali: 500 milioni per gli ITS e l’inizio dell’intranet veloce in scuole e ospedali
INNOVAZIONE
Competenze digitali e InPA cruciali per raggiungere gli obiettivi del Pnrr
STRATEGIE
PA digitale 2026, come gestire i fondi PNRR in 5 fasi: ecco la proposta
ANALISI
Value-based healthcare: le esperienze in Italia e il ruolo del PNRR
Strategie
Accordi per l’innovazione, per le imprese altri 250 milioni
Strategie
PNRR, opportunità e sfide per le smart city
Strategie
Brevetti, il Mise mette sul piatto 8,5 milioni
Strategie
PNRR e opere pubbliche, la grande sfida per i Comuni e perché bisogna pensare digitale
Formazione
Trasferimento tecnologico, il Mise mette sul piatto 7,5 milioni
Strategie
PSN e Strategia Cloud Italia: a che punto siamo e come supportare la PA in questo percorso
Dispersione idrica
Siccità: AI e analisi dei dati possono ridurre gli sprechi d’acqua. Ecco gli interventi necessari
PNRR
Cloud, firmato il contratto per l’avvio di lavori del Polo strategico
Formazione
Competenze digitali, stanziati 48 milioni per gli Istituti tecnologici superiori
Iniziative
Digitalizzazione delle reti idriche: oltre 600 milioni per 21 progetti
Competenze e competitività
PNRR, così i fondi UE possono rilanciare la ricerca e l’Università
Finanziamenti
PNRR, si sbloccano i fondi per l’agrisolare
Sanità post-pandemica
PNRR, Missione Salute: a che punto siamo e cosa resta da fare
Strategie
Sovranità e autonomia tecnologica nazionale: come avviare un processo virtuoso e sostenibile
La relazione
Pnrr e PA digitale, l’alert della Corte dei conti su execution e capacità di spesa
L'editoriale
Elezioni 2022, la sfida digitale ai margini del dibattito politico
Strategie
Digitale, il monito di I-Com: “Senza riforme Pnrr inefficace”
Transizione digitale
Pnrr: arrivano 321 milioni per cloud dei Comuni, spazio e mobilità innovativa
L'analisi I-COM
Il PNRR alla prova delle elezioni: come usare bene le risorse e centrare gli obiettivi digitali
Cineca
Quantum computing, una svolta per la ricerca: lo scenario europeo e i progetti in corso
L'indice europeo
Desi, l’Italia scala due posizioni grazie a fibra e 5G. Ma è (ancora) allarme competenze
L'approfondimento
PNRR 2, ecco tutte le misure per cittadini e imprese: portale sommerso, codice crisi d’impresa e sismabonus, cosa cambia
Servizi digitali
PNRR e trasformazione digitale: ecco gli investimenti e le riforme previste per la digitalizzazione della PA
Legal health
Lo spazio europeo dei dati sanitari: come circoleranno le informazioni sulla salute nell’Unione Europea
Servizi digitali
PNRR e PA digitale: non dimentichiamo la dematerializzazione
Digital Healthcare transformation
La trasformazione digitale degli ospedali
Governance digitale
PA digitale, è la volta buona? Così misure e risorse del PNRR possono fare la differenza
Servizi digitali
Comuni e digitale, come usare il PNRR senza sbagliare
La survey
Pnrr e digitale accoppiata vincente per il 70% delle pmi italiane
Missione salute
Fascicolo Sanitario Elettronico alla prova del PNRR: limiti, rischi e opportunità
Servizi pubblici
PNRR: come diventeranno i siti dei comuni italiani grazie alle nuove risorse
Skill gap
PNRR, la banda ultra larga crea 20.000 nuovi posti di lavoro
Il Piano
Spazio, Colao fa il punto sul Pnrr: i progetti verso la milestone 2023
FORUMPA2022
PNRR e trasformazione digitale: rivedi i Talk di FORUM PA 2022 in collaborazione con le aziende partner
I contratti
Avio, 340 milioni dal Pnrr per i nuovi propulsori a metano
Next Generation EU
PNRR, a che punto siamo e cosa possono aspettarsi le aziende private
Fondi
Operativo il nuovo portale del MISE con tutti i finanziamenti per le imprese
Servizi comunali
Il PNRR occasione unica per i Comuni digitali: strumenti e risorse per enti e cittadini
Healthcare data platform
PNRR dalla teoria alla pratica: tecnologie e soluzioni per l’innovazione in Sanità
Skill
Competenze digitali, partono le Reti di facilitazione
Gli obiettivi
Scuola 4.0, PNRR ultima chance: ecco come cambierà il sistema formativo
Sistema Paese
PNRR 2, è il turno della space economy
FORUM PA 2022
FORUM PA 2022: la maturità digitale dei comuni italiani rispetto al PNRR
Analisi
PNRR: dalla Ricerca all’impresa, una sfida da cogliere insieme
Innovazione
Pnrr, il Dipartimento per la Trasformazione digitale si riorganizza
FORUM PA 2022
PA verde e sostenibile: il ruolo di PNRR, PNIEC, energy management e green public procurement
Analisi
PNRR, Comuni e digitalizzazione: tutto su fondi e opportunità, in meno di 3 minuti. Guarda il video!
Rapporti
Competenze digitali e servizi automatizzati pilastri del piano Inps
Analisi
Attuazione del PNRR: il dialogo necessario tra istituzioni e società civile. Rivedi lo Scenario di FORUM PA 2022
Progetti
Pnrr, fondi per il Politecnico di Torino. Fra i progetti anche IS4Aerospace
Analisi
PNRR, Colao fa il punto sulla transizione digitale dell’Italia: «In linea con tutte le scadenze»
La Svolta
Ict, Istat “riclassifica” i professionisti. Via anche al catalogo dati sul Pnrr
Analisi
Spazio, Colao fa il punto sul Pnrr: i progetti verso la milestone 2023
FORUM PA 2022
Ecosistema territoriale sostenibile: l’Emilia Romagna tra FESR e PNRR
Il Piano
Innovazione, il Mise “centra” gli obiettivi Pnrr: attivati 17,5 miliardi
Analisi
PNRR: raggiunti gli obiettivi per il primo semestre 2022. Il punto e qualche riflessione
Analisi
PNRR: dal dialogo tra PA e società civile passa il corretto monitoraggio dei risultati, tra collaborazione e identità dei luoghi
Webinar
Comuni e PNRR: un focus sui bandi attivi o in pubblicazione
Analisi
Formazione 4.0: cos’è e come funziona il credito d’imposta
PA e Sicurezza
PA e sicurezza informatica: il ruolo dei territori di fronte alle sfide della digitalizzazione
PA e sicurezza
PNRR e servizi pubblici digitali: sfide e opportunità per Comuni e Città metropolitane
Water management
Water management in Italia: verso una transizione “smart” e “circular” 
LE RISORSE
Transizione digitale, Simest apre i fondi Pnrr alle medie imprese
Prospettive
Turismo, cultura e digital: come spendere bene le risorse del PNRR
Analisi
Smart City: quale contributo alla transizione ecologica
Decarbonizzazione
Idrogeno verde, 450 milioni € di investimenti PNRR, Cingolani firma
Unioncamere
PNRR, imprese in ritardo: ecco come le Camere di commercio possono aiutare
I fondi
Industria 4.0: solo un’impresa su tre pronta a salire sul treno Pnrr
CODICE STARTUP
Imprenditoria femminile: come attingere ai fondi per le donne che fanno impresa
DECRETI
PNRR e Fascicolo Sanitario Elettronico: investimenti per oltre 600 milioni
IL DOCUMENTO
Competenze digitali, ecco il nuovo piano operativo nazionale
STRUMENTI
Da Istat e RGS gli indicatori per misurare la sostenibilità nel PNRR
STRATEGIE
PNRR – Piano nazionale di Ripresa e Resilienza: cos’è e novità
FONDI
Pnrr, ok della Ue alla seconda rata da 21 miliardi: focus su 5G e banda ultralarga
GREEN ENERGY
Energia pulita: Banca Sella finanzia i progetti green incentivati dal PNRR
TECNOLOGIA SOLIDALE
Due buone notizie digitali: 500 milioni per gli ITS e l’inizio dell’intranet veloce in scuole e ospedali
INNOVAZIONE
Competenze digitali e InPA cruciali per raggiungere gli obiettivi del Pnrr
STRATEGIE
PA digitale 2026, come gestire i fondi PNRR in 5 fasi: ecco la proposta
ANALISI
Value-based healthcare: le esperienze in Italia e il ruolo del PNRR
Strategie
Accordi per l’innovazione, per le imprese altri 250 milioni
Strategie
PNRR, opportunità e sfide per le smart city
Strategie
Brevetti, il Mise mette sul piatto 8,5 milioni
Strategie
PNRR e opere pubbliche, la grande sfida per i Comuni e perché bisogna pensare digitale
Formazione
Trasferimento tecnologico, il Mise mette sul piatto 7,5 milioni
Strategie
PSN e Strategia Cloud Italia: a che punto siamo e come supportare la PA in questo percorso
Dispersione idrica
Siccità: AI e analisi dei dati possono ridurre gli sprechi d’acqua. Ecco gli interventi necessari
PNRR
Cloud, firmato il contratto per l’avvio di lavori del Polo strategico
Formazione
Competenze digitali, stanziati 48 milioni per gli Istituti tecnologici superiori
Iniziative
Digitalizzazione delle reti idriche: oltre 600 milioni per 21 progetti
Competenze e competitività
PNRR, così i fondi UE possono rilanciare la ricerca e l’Università
Finanziamenti
PNRR, si sbloccano i fondi per l’agrisolare
Sanità post-pandemica
PNRR, Missione Salute: a che punto siamo e cosa resta da fare
Strategie
Sovranità e autonomia tecnologica nazionale: come avviare un processo virtuoso e sostenibile
La relazione
Pnrr e PA digitale, l’alert della Corte dei conti su execution e capacità di spesa
L'editoriale
Elezioni 2022, la sfida digitale ai margini del dibattito politico
Strategie
Digitale, il monito di I-Com: “Senza riforme Pnrr inefficace”
Transizione digitale
Pnrr: arrivano 321 milioni per cloud dei Comuni, spazio e mobilità innovativa
L'analisi I-COM
Il PNRR alla prova delle elezioni: come usare bene le risorse e centrare gli obiettivi digitali
Cineca
Quantum computing, una svolta per la ricerca: lo scenario europeo e i progetti in corso
L'indice europeo
Desi, l’Italia scala due posizioni grazie a fibra e 5G. Ma è (ancora) allarme competenze
L'approfondimento
PNRR 2, ecco tutte le misure per cittadini e imprese: portale sommerso, codice crisi d’impresa e sismabonus, cosa cambia
Servizi digitali
PNRR e trasformazione digitale: ecco gli investimenti e le riforme previste per la digitalizzazione della PA
Legal health
Lo spazio europeo dei dati sanitari: come circoleranno le informazioni sulla salute nell’Unione Europea
Servizi digitali
PNRR e PA digitale: non dimentichiamo la dematerializzazione
Digital Healthcare transformation
La trasformazione digitale degli ospedali
Governance digitale
PA digitale, è la volta buona? Così misure e risorse del PNRR possono fare la differenza
Servizi digitali
Comuni e digitale, come usare il PNRR senza sbagliare
La survey
Pnrr e digitale accoppiata vincente per il 70% delle pmi italiane
Missione salute
Fascicolo Sanitario Elettronico alla prova del PNRR: limiti, rischi e opportunità
Servizi pubblici
PNRR: come diventeranno i siti dei comuni italiani grazie alle nuove risorse
Skill gap
PNRR, la banda ultra larga crea 20.000 nuovi posti di lavoro
Il Piano
Spazio, Colao fa il punto sul Pnrr: i progetti verso la milestone 2023
FORUMPA2022
PNRR e trasformazione digitale: rivedi i Talk di FORUM PA 2022 in collaborazione con le aziende partner
I contratti
Avio, 340 milioni dal Pnrr per i nuovi propulsori a metano
Next Generation EU
PNRR, a che punto siamo e cosa possono aspettarsi le aziende private
Fondi
Operativo il nuovo portale del MISE con tutti i finanziamenti per le imprese
Servizi comunali
Il PNRR occasione unica per i Comuni digitali: strumenti e risorse per enti e cittadini
Healthcare data platform
PNRR dalla teoria alla pratica: tecnologie e soluzioni per l’innovazione in Sanità
Skill
Competenze digitali, partono le Reti di facilitazione
Gli obiettivi
Scuola 4.0, PNRR ultima chance: ecco come cambierà il sistema formativo
Sistema Paese
PNRR 2, è il turno della space economy
FORUM PA 2022
FORUM PA 2022: la maturità digitale dei comuni italiani rispetto al PNRR
Analisi
PNRR: dalla Ricerca all’impresa, una sfida da cogliere insieme
Innovazione
Pnrr, il Dipartimento per la Trasformazione digitale si riorganizza
FORUM PA 2022
PA verde e sostenibile: il ruolo di PNRR, PNIEC, energy management e green public procurement
Analisi
PNRR, Comuni e digitalizzazione: tutto su fondi e opportunità, in meno di 3 minuti. Guarda il video!
Rapporti
Competenze digitali e servizi automatizzati pilastri del piano Inps
Analisi
Attuazione del PNRR: il dialogo necessario tra istituzioni e società civile. Rivedi lo Scenario di FORUM PA 2022
Progetti
Pnrr, fondi per il Politecnico di Torino. Fra i progetti anche IS4Aerospace
Analisi
PNRR, Colao fa il punto sulla transizione digitale dell’Italia: «In linea con tutte le scadenze»
La Svolta
Ict, Istat “riclassifica” i professionisti. Via anche al catalogo dati sul Pnrr
Analisi
Spazio, Colao fa il punto sul Pnrr: i progetti verso la milestone 2023
FORUM PA 2022
Ecosistema territoriale sostenibile: l’Emilia Romagna tra FESR e PNRR
Il Piano
Innovazione, il Mise “centra” gli obiettivi Pnrr: attivati 17,5 miliardi
Analisi
PNRR: raggiunti gli obiettivi per il primo semestre 2022. Il punto e qualche riflessione
Analisi
PNRR: dal dialogo tra PA e società civile passa il corretto monitoraggio dei risultati, tra collaborazione e identità dei luoghi
Webinar
Comuni e PNRR: un focus sui bandi attivi o in pubblicazione
Analisi
Formazione 4.0: cos’è e come funziona il credito d’imposta
PA e Sicurezza
PA e sicurezza informatica: il ruolo dei territori di fronte alle sfide della digitalizzazione
PA e sicurezza
PNRR e servizi pubblici digitali: sfide e opportunità per Comuni e Città metropolitane
Water management
Water management in Italia: verso una transizione “smart” e “circular” 
LE RISORSE
Transizione digitale, Simest apre i fondi Pnrr alle medie imprese
Prospettive
Turismo, cultura e digital: come spendere bene le risorse del PNRR
Analisi
Smart City: quale contributo alla transizione ecologica
Decarbonizzazione
Idrogeno verde, 450 milioni € di investimenti PNRR, Cingolani firma
Unioncamere
PNRR, imprese in ritardo: ecco come le Camere di commercio possono aiutare
I fondi
Industria 4.0: solo un’impresa su tre pronta a salire sul treno Pnrr

Articoli correlati

Articolo 1 di 4