Consip avvia l’utilizzo di strumenti e agenti di intelligenza artificiale per accelerare e innovare la gestione dell’intero ciclo di vita dei contratti pubblici. Sono 38 i casi d’uso già in corso di implementazione, con applicazioni che vanno dall’analisi dei fabbisogni alla progettazione delle gare, dalle attività di valutazione delle offerte fino al monitoraggio dell’esecuzione contrattuale.
L’obiettivo del piano, si legge in una nota, è quello di ottimizzare i processi interni nell’ottica di garantire una qualità sempre maggiore del supporto fornito ad amministrazioni ed imprese.
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L’AI nel contesto del Piano industriale 2026-2029
L’iniziativa si inserisce nel percorso di cambiamento indirizzato dal Piano industriale 2026-2029, che punta a rafforzare efficienza, qualità e trasparenza degli acquisti pubblici, investendo in persone e nuove tecnologie e valorizzando l’unicità del patrimonio informativo di Consip, che oggi intende raddoppiare la spesa intermediata entro il 2030, passando da un sesto a un terzo dei 185 miliardi di euro di spesa pubblica gestita.
“I risultati del primo quadrimestre 2026, in continuità con la crescita del 2025, segnano già un valore di spesa intermediata pari a 11,2 miliardi di euro, con un incremento del 9% rispetto all’anno precedente, a conferma della strategia del Piano Industriale 2026-2029”, commenta Marco Reggiani, amministratore delegato e direttore generale di Consip. “Da qui rilanciamo, portando per primi l’utilizzo sistematico e metodico dell’intelligenza artificiale nel ciclo di vita dei contratti pubblici, per rafforzare tempestività e qualità, nonché trasparenza, degli acquisti della PA”.
Secondo Reggiani, “l’intelligenza artificiale è una grande opportunità, con le persone al centro. Investiremo in competenze e nuove professionalità per valorizzare il talento, accrescere la qualità dell’offerta di contratti e mercati digitali e rafforzare il supporto ad amministrazioni e imprese, contribuendo a una spesa pubblica sempre più efficiente e coerente con i fabbisogni”.
I vantaggi attesi
Sul piano operativo, le prime applicazioni di agenti di intelligenza artificiale – esito di Proof of Concept su gare concluse – mostrano una significativa riduzione dei tempi di analisi delle offerte: da settimane di lavoro a pochi minuti, a parità di risultati della valutazione. Ne deriverà, sostiene Consip, una contrazione dei tempi di affidamento: ottimizzando tutte le attività comprimibili si passa da 7,5 mesi a tre mesi, con una riduzione fino al 60%.
“Si tratta di una nuova modalità di gestione delle gare orientata a semplificare e accelerare le attività a maggiore intensità operativa, con l’obiettivo di ridurre i tempi e migliorare la qualità. Nel modello operativo di Consip, l’intelligenza artificiale è uno strumento di supporto e facilitazione alle decisioni delle persone: il sapere professionale e l’esperienza restano il fulcro del processo decisionale, mentre la tecnologia ne potenzia efficacia e tempestività”, spiega la società del Mef.
Come sarà implementata la tecnologia
Il percorso di adozione dell’intelligenza artificiale sarà accompagnato, nel secondo semestre 2026, da un fitto programma di misure di cambiamento interno. È innanzitutto previsto un piano di formazione e upskilling di oltre 4mila ore nel corso dell’anno, per far evolvere le competenze delle Persone verso ambiti di frontiera. A questo si aggiungono un sistema di gestione del sapere, come patrimonio di conoscenza su cui costruire soluzioni AI (es. library degli agenti) e un nuovo sistema gestionale integrato, con soluzioni AI native, in sostituzione degli attuali applicativi. Completano il quadro gli accordi con università ed enti di ricerca che fungeranno da incubatori di soluzioni innovative sul procurement.
Sul fronte esterno, la diffusione di soluzioni AI al servizio del sistema di procurement nazionale prevede nei prossimi mesi la pubblicazione delle prime gare Consip “supportate” da agenti AI, e la pubblicazione del primo Accordo quadro nazionale per l’offerta di soluzioni AI per tutte le amministrazioni pubbliche. Il piano include anche la realizzazione di nuovi impianti di gara e modelli di contratto (iniziative a progetto o per ecosistemi, nuove tipologie di AQ, premialità su performance in esecuzione) e l’introduzione di un nuovo servizio digitale per semplificare e velocizzare gli affidamenti delle PA attraverso il ricorso alla AI agentica. Completerà il quadro, infine, l’avvio del primo master consip sul procurement pubblico per diffondere know-how e best practices a tutte le PA sul procurement per l’AI.
L’AI nella pubblica amministrazione: l’analisi Ocse
Il piano di Consip è coerente con i risultati delle analisi condotte dall’Ocse, secondo cui l’AI è una delle forze più trasformatrici del XXI secolo e, in quanto tale, sta diventando parte integrante della pubblica amministrazione digitale a livello globale.
L’Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economico rimarca che l’utilizzo dell’intelligenza artificiale da parte dei governi può facilitare l’automazione e la personalizzazione dei processi interni e dei servizi pubblici, promuovere un migliore processo decisionale e di previsione, e migliorare l’individuazione delle frodi e la qualità del lavoro e la formazione dei dipendenti pubblici, il tutto con impatti tangibili.
L’Ocse ha condotto una ricerca approfondita sull’AI in 11 funzioni chiave della pubblica amministrazione, analizzando 200 casi d’uso. I risultati suggeriscono che la tecnologia è più diffusa, in termini di casi d’uso totali, nei servizi pubblici, nelle funzioni giudiziarie e nella partecipazione civica, mentre il suo utilizzo è relativamente minore nella valutazione delle politiche, nell’amministrazione fiscale e nella riforma della pubblica amministrazione.
Nel mezzo si collocano gli appalti pubblici, la gestione finanziaria, la lotta alla corruzione e la promozione dell’integrità pubblica, nonché la progettazione e l’attuazione della regolamentazione. Possibili spiegazioni per questa distribuzione includono il fatto che alcune funzioni comprendono una più ampia varietà di utilizzi (servizi pubblici), mentre altre sono più ristrette (riforma della pubblica amministrazione, amministrazione fiscale).
Inoltre, alcune funzioni sono soggette a maggiori vincoli normativi (ad esempio, l’amministrazione fiscale, date le norme sull’utilizzo dei dati fiscali), mentre altre presentano minori difficoltà di implementazione e possono maturare più rapidamente (partecipazione civica). In alcune funzioni, come l’amministrazione della giustizia, le richieste del pubblico e l’aumento degli arretrati nelle transazioni possono accelerare l’adozione dell’AI come opportunità per affrontare sfide urgenti.
L’uso della tecnologia è più diffuso nelle operazioni interne e nell’erogazione dei servizi pubblici, ma meno rilevante nella supervisione governativa. Un minore utilizzo si riscontra anche nell’elaborazione delle politiche, in linea con precedenti analisi dell’Ocse. I casi d’uso si basano spesso su approcci classici basati su regole o su consolidate tecniche di apprendimento automatico, mentre l’AI generativa, inclusi i modelli linguistici di grandi dimensioni, è meno comune. La maggior parte dei casi mira a promuovere processi e servizi automatizzati, semplificati e personalizzati; seguiti da un migliore processo decisionale e da previsioni più accurate; e una maggiore responsabilità e un migliore rilevamento delle anomalie. Alcuni casi mirano a sbloccare nuove opportunità per le parti interessate esterne (ad esempio, cittadini, imprese) attraverso l’accesso ai sistemi di intelligenza artificiale forniti dal governo, ma potrebbero essere necessari ulteriori sforzi.
Secondo gli esperti dell’Ocse, per trarre vantaggio dall’AI nella pubblica amministrazione, mitigandone al contempo i rischi e superando le sfide di implementazione, i governi devono mettere in atto:
- Approcci di coinvolgimento per definire strategie incentrate sull’utente e reattive, inclusi meccanismi per interagire con le principali parti interessate, tra cui il pubblico, la società civile e le imprese.
- Fattori abilitanti per facilitare un’adozione affidabile, tra cui governance, dati, infrastrutture digitali, competenze, investimenti finanziari, processi di appalto agili e capacità di collaborare con attori non governativi.
- Linee guida per disciplinare l’uso dell’AI, tra cui norme e politiche, linee guida e framework, meccanismi di trasparenza e responsabilità che coprano l’intero ciclo di vita del sistema di IA, e organismi di supervisione e consulenza per guidare e valutare gli sforzi.
