L’intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione italiana entra in una nuova fase, quella dell’adozione regolata e strutturata. Con la Determinazione n. 169 del 9 novembre 2026, l’Agenzia per l’Italia Digitale (AgID) ha pubblicato le Linee guida per l’adozione di IA nella Pubblica Amministrazione, un documento di 140 pagine che stabilisce criteri, responsabilità e modalità operative per introdurre e gestire i sistemi di intelligenza artificiale negli enti pubblici.
L’obiettivo è accompagnare le amministrazioni nel passaggio dalle sperimentazioni all’impiego sistematico dell’AI, affrontando non soltanto gli aspetti tecnologici, ma soprattutto quelli organizzativi, normativi e gestionali. L’adozione dell’intelligenza artificiale, in questa prospettiva, non può ridursi all’acquisto di software o all’introduzione di assistenti digitali: richiede una strategia, una governance definita, competenze adeguate e strumenti per misurare risultati e rischi.
Le linee guida, previste dal Piano triennale per l’informatica nella PA 2024-2026 ed emanate secondo l’articolo 71 del Codice dell’Amministrazione Digitale, sono state elaborate nell’ambito del Tavolo di concertazione del Piano triennale, con il coinvolgimento di istituzioni e organismi tra cui ACN, ANAC, Consip, INPS, INAIL, ISTAT, ministeri, Regioni ed enti locali.
Il documento recepisce il quadro europeo dell’AI Act e la normativa nazionale, in particolare la legge 132/2025 sull’intelligenza artificiale.
Indice degli argomenti
Linee guida: le 4 macroaree
Come riportato sul sito dell’AgID, le Linee Guida si articolano in alcune macroaree fondamentali, tra cui:
- Classificazione del rischio e conformità: Le PA sono tenute a classificare i sistemi di IA in base ai livelli di rischio definiti dall’AI Act, applicando requisiti di trasparenza, sorveglianza umana e responsabilità, soprattutto per le soluzioni ad alto rischio.
- Modello di adozione (Ciclo PDCA): Viene introdotto un modello di adozione basato sul miglioramento continuo Plan-Do-Check-Act (PDCA) e sugli standard ISO/IEC 42001, affiancato da strumenti pratici di autovalutazione della maturità organizzativa e tecnologica.
- Qualità dei dati e sicurezza: La gestione dei dati viene riconosciuta come prerequisito essenziale per sistemi di IA affidabili. Il documento integra i principi di qualità dei dati (accuratezza, coerenza, completezza e attualità) con rigorose misure di cybersecurity per mitigare minacce specifiche dell’IA (evasion, poisoning, privacy e abuse attacks).
- Codice Etico e Competenze: Viene promosso un modello di IA antropocentrico che prevede l’adozione di un codice etico di comportamento, un forte investimento sull’alfabetizzazione digitale e la valorizzazione dei profili professionali specializzati all’interno degli Uffici per la Transizione al Digitale (UTD).
Vediamo nei dettagli tutti gli aspetti.
Una strategia AI obbligatoria, integrata con la programmazione dell’ente
Uno degli aspetti più significativi delle linee guida riguarda la necessità di superare un approccio frammentato all’intelligenza artificiale.
Ogni amministrazione deve sviluppare una strategia per l’AI coerente con la propria missione istituzionale, definendo gli obiettivi da raggiungere, le azioni necessarie e le modalità per garantire la trasparenza nell’utilizzo dei sistemi.
La strategia deve essere coordinata con il Piano integrato di attività e organizzazione (PIAO), con la governance dei dati e con il Piano triennale per l’informatica nella PA. Non si tratta, quindi, di aggiungere un nuovo documento di programmazione isolato, ma di integrare l’intelligenza artificiale nelle politiche e nei processi già esistenti.
Le amministrazioni devono inoltre analizzare le proprie capacità tecnologiche e organizzative, la disponibilità di dati, le competenze del personale e le risorse finanziarie.
Un’indicazione particolarmente interessante riguarda le scelte tecnologiche: AgID invita a privilegiare sistemi e modelli open source o open weight, facendo riferimento anche a un’architettura con orchestratore centralizzato, capace di integrare modelli diversi a seconda delle esigenze.
Per le amministrazioni più piccole viene inoltre incoraggiata la collaborazione, attraverso sperimentazioni e progetti condivisi. L’obiettivo è evitare che la diffusione dell’AI accentui il divario tra enti dotati di risorse tecnologiche avanzate e amministrazioni con capacità più limitate.
La governance dell’AI affidata al Responsabile per la transizione digitale
Le linee guida individuano una responsabilità organizzativa precisa: il coordinamento dell’adozione dell’intelligenza artificiale deve essere affidato al Responsabile per la transizione digitale (RTD) e al relativo Ufficio per la transizione digitale (UTD).
Al RTD spettano, in particolare, il presidio della conformità normativa e il compito di riferire agli organi di governo dell’amministrazione sulle prestazioni, sui controlli e sull’evoluzione dei sistemi adottati.
Il modello richiede il coinvolgimento del Responsabile della protezione dei dati (RPD o DPO) e del referente per la cybersicurezza, oltre alle strutture responsabili dei processi interessati.
È una scelta che attribuisce all’AI una dimensione trasversale: non una tecnologia gestita esclusivamente dai servizi informatici, ma un elemento che coinvolge la direzione amministrativa, le funzioni operative e i responsabili della gestione dei rischi.
Le PA devono definire procedure di governance coerenti con la strategia dell’ente. Possono inoltre adottare un codice etico e di condotta, che AgID raccomanda di integrare concretamente nei processi decisionali e operativi. trasparenza.agid.gov.it+1
Il modello Plan-Do-Check-Act: l’AI come processo di miglioramento continuo
Per tradurre la strategia in attività operative, AgID propone un modello di adozione ispirato al ciclo Plan-Do-Check-Act (PDCA) e agli standard internazionali per la gestione dell’intelligenza artificiale, tra cui ISO/IEC 42001.
Il principio è che l’introduzione di un sistema AI non si conclude con la sua messa in esercizio. Occorre verificarne costantemente l’efficacia, misurare i risultati, controllare i rischi e intervenire quando necessario.
Il modello è proporzionato alla complessità dei progetti. Per sistemi classificati a rischio limitato o minimo, le amministrazioni possono semplificare e accorpare alcune fasi, evitando di applicare procedure eccessivamente onerose alle sperimentazioni più semplici.
Il documento introduce anche strumenti di autovalutazione della maturità organizzativa e tecnologica, utili a comprendere quanto un’amministrazione sia effettivamente pronta a utilizzare l’intelligenza artificiale.
Quali applicazioni dell’intelligenza artificiale nella PA
AgID individua diversi ambiti nei quali l’AI può produrre benefici concreti, a partire dall’efficienza dei processi amministrativi e dal miglioramento dei servizi a cittadini e imprese.
Un primo settore riguarda l’automazione delle attività ripetitive e la gestione documentale. I sistemi AI possono supportare la classificazione e l’archiviazione dei documenti, facilitare la ricerca delle informazioni ed estrarre conoscenza da grandi quantità di testi non strutturati.
Un secondo ambito è il supporto alle decisioni. Attraverso modelli predittivi e strumenti di analisi dei dati, le amministrazioni possono migliorare la capacità di valutare scenari e programmare interventi.
Particolare attenzione viene riservata ai servizi pubblici digitali, con applicazioni che possono rendere l’interazione con la PA più personalizzata e proattiva. L’intelligenza artificiale può contribuire ad anticipare le esigenze degli utenti, fornire informazioni sullo stato delle pratiche e semplificare l’accesso ai servizi.
Il documento considera anche l’accessibilità e l’inclusione, prevedendo l’impiego dell’AI per migliorare la fruibilità delle piattaforme da parte delle persone con disabilità o con competenze digitali limitate.
La scelta dei casi d’uso, tuttavia, deve essere giustificata da un’analisi documentata delle esigenze e dei benefici attesi. AgID richiede di valutare anche i costi, i possibili risparmi e gli effetti sulla qualità dei servizi, evitando che l’innovazione sia guidata esclusivamente dalla disponibilità di nuove tecnologie. trasparenza.agid.gov.it
Misurare i risultati: KPI, costi e qualità dei servizi
Un elemento centrale delle linee guida è la misurazione delle prestazioni. Per ogni caso d’uso, le amministrazioni devono individuare indicatori che consentano di verificare se il sistema AI produce effettivamente i risultati attesi.
La valutazione non riguarda soltanto l’accuratezza degli algoritmi. Deve considerare anche l’affidabilità, la qualità dei dati, la robustezza, l’accessibilità, la conformità normativa, gli impatti etici, i costi e la sostenibilità.
Questo approccio introduce una distinzione importante tra prestazione tecnologica e valore amministrativo. Un sistema può funzionare correttamente dal punto di vista tecnico senza produrre un miglioramento significativo per l’ente o per i cittadini.
La sfida è quindi collegare i KPI tecnologici a indicatori di risultato: riduzione dei tempi di lavorazione, miglioramento della qualità delle risposte, diminuzione degli errori, accessibilità dei servizi e utilizzo più efficiente delle risorse pubbliche.
AI Act e classificazione del rischio: le responsabilità delle amministrazioni
Il documento dedica un capitolo specifico alla conformità delle soluzioni di intelligenza artificiale, partendo dalla classificazione dei sistemi secondo il livello di rischio previsto dall’AI Act.
Le amministrazioni devono innanzitutto verificare se la tecnologia utilizzata rientra nella definizione di sistema AI contenuta nel regolamento europeo. Successivamente devono stabilirne il livello di rischio e identificare il proprio ruolo nella catena del valore.
La distinzione è rilevante: una PA può operare come fornitore, quando sviluppa o mette a disposizione un sistema, oppure come deployer, quando utilizza una soluzione sotto la propria autorità. Le responsabilità cambiano a seconda del ruolo e delle caratteristiche dell’applicazione.
Per i sistemi ad alto rischio sono previsti requisiti particolarmente rigorosi, che riguardano gestione dei rischi, documentazione, tracciabilità, supervisione umana e monitoraggio.
Le linee guida richiedono inoltre di effettuare le valutazioni d’impatto applicabili, considerando le conseguenze sui diritti fondamentali e sulla protezione dei dati personali.
Un aspetto cruciale è la continuità del controllo: i rischi devono essere rivalutati periodicamente e in occasione di modifiche significative dei sistemi. Non è quindi sufficiente verificare la conformità prima dell’avvio del progetto. trasparenza.agid.gov.it
Trasparenza e controllo umano: cosa devono sapere i cittadini
L’impiego dell’intelligenza artificiale nei procedimenti amministrativi pone questioni particolarmente delicate quando i risultati dei sistemi possono incidere sui diritti o sugli interessi delle persone.
AgID sottolinea la necessità di garantire un’informazione chiara e accessibile sull’utilizzo dell’AI. I cittadini devono poter comprendere quando interagiscono con un sistema automatizzato e quale ruolo questo svolge nei processi amministrativi.
Le amministrazioni devono fornire informazioni sulle finalità delle applicazioni, sulle caratteristiche generali dei trattamenti e sulle possibili conseguenze per gli interessati.
Quando l’AI interviene a supporto di decisioni amministrative, diventa essenziale assicurare la tracciabilità del processo e rispettare le garanzie previste dalla normativa.
Il principio della sorveglianza umana assume particolare importanza per i sistemi ad alto rischio: l’automazione non deve tradursi nella perdita della capacità di controllo da parte dell’amministrazione.
La trasparenza riguarda anche i contenuti prodotti artificialmente e gli obblighi di informativa previsti dall’AI Act e dal GDPR, secondo le rispettive condizioni di applicabilità. trasparenza.agid.gov.it
Formazione e competenze: l’AI literacy entra nell’organizzazione della PA
Uno dei capitoli più articolati delle linee guida è dedicato alla formazione. AgID considera lo sviluppo delle competenze un requisito fondamentale per un’adozione efficace e responsabile dell’intelligenza artificiale.
Le amministrazioni devono promuovere l’AI literacy di tutti i dipendenti pubblici, integrando gli obiettivi formativi nei sistemi di programmazione e valutazione.
Non si tratta soltanto di insegnare a utilizzare strumenti di AI generativa. Il personale deve acquisire consapevolezza delle potenzialità e dei limiti dei sistemi, dei rischi associati al loro impiego, delle implicazioni sulla protezione dei dati e delle responsabilità connesse alle attività amministrative.
Il documento distingue le esigenze dei diversi profili professionali. Per gli specialisti ICT sono necessarie competenze tecniche avanzate, mentre dirigenti e responsabili devono essere in grado di valutare opportunità, costi, rischi e impatti organizzativi dei progetti.
Particolare attenzione viene riservata agli Uffici per la transizione digitale, che devono poter contare su competenze specialistiche aggiornate.
Le linee guida richiamano anche i percorsi formativi disponibili attraverso la piattaforma Syllabus e la necessità di collegare formazione, obiettivi individuali e performance organizzativa.
Il messaggio è chiaro: la trasformazione introdotta dall’intelligenza artificiale richiede non soltanto nuove competenze digitali, ma anche capacità manageriali, leadership e gestione del cambiamento. trasparenza.agid.gov.it
La qualità dei dati è il prerequisito dell’intelligenza artificiale
Un’intera sezione del documento è dedicata alla gestione e alla qualità dei dati, riconosciute come condizioni indispensabili per realizzare sistemi AI affidabili.
Le amministrazioni devono garantire che i dati utilizzati siano adeguati alle finalità previste, accurati, completi, coerenti e aggiornati. Devono inoltre considerare provenienza, rappresentatività e possibili distorsioni che potrebbero compromettere i risultati dei sistemi.
Il tema è particolarmente importante per le amministrazioni pubbliche, che gestiscono grandi patrimoni informativi spesso distribuiti tra applicazioni, archivi e banche dati differenti.
L’adozione dell’AI richiede quindi un rafforzamento della data governance, con procedure per la gestione dell’intero ciclo di vita dei dati, dalla raccolta alla verifica della qualità, fino all’utilizzo e alla conservazione.
AgID invita a evitare la creazione di strutture separate dedicate esclusivamente ai dati per l’intelligenza artificiale, favorendo invece una governance integrata del patrimonio informativo.
La disponibilità di dati di qualità diventa così una componente strategica della trasformazione digitale: senza basi informative affidabili, anche i modelli più avanzati rischiano di produrre risultati inaccurati o discriminatori. trasparenza.agid.gov.it
Cybersecurity, quattro categorie di attacchi da considerare
La sicurezza informatica rappresenta un altro pilastro delle linee guida. L’introduzione dell’AI, osserva AgID, aggiunge nuove superfici di attacco rispetto ai sistemi informatici tradizionali.
Il documento richiama quattro categorie di minacce, sulla base delle tassonomie internazionali.
| Categoria | Caratteristiche |
|---|---|
| Evasion attacks | Manipolazione degli input per indurre il modello a produrre risultati errati |
| Poisoning attacks | Alterazione dei dati di addestramento per compromettere il comportamento del sistema |
| Privacy attacks | Tentativi di ottenere informazioni riservate dai modelli o dai dati |
| Abuse attacks | Utilizzo improprio dei sistemi generativi per produrre contenuti o comportamenti dannosi |
Le amministrazioni devono integrare queste minacce nei propri processi di gestione del rischio cyber, adottando misure proporzionate alla criticità delle applicazioni e dei dati trattati.
La sicurezza deve essere considerata lungo l’intero ciclo di vita dei sistemi, dalla progettazione alla gestione operativa, comprendendo modelli, infrastrutture, dataset e componenti applicative.
Le linee guida richiamano anche il contributo degli standard tecnici europei e internazionali, tra cui quelli elaborati da CEN/CENELEC, e i riferimenti di organismi come NIST ed ENISA. trasparenza.agid.gov.it
Sviluppo e procurement: il quadro delle regole per l’AI pubblica
Le linee guida sull’adozione si inseriscono in un percorso più ampio previsto dal Piano triennale per l’informatica nella PA.
Accanto a questo documento, AgID ha predisposto anche le linee guida dedicate allo sviluppo dei sistemi AI e al procurement, sottoposte a consultazione pubblica nel marzo 2026.
Le prime affrontano gli aspetti tecnici e architetturali della progettazione, mentre le seconde riguardano l’acquisizione e la gestione delle soluzioni, con attenzione alla sostenibilità degli investimenti, agli aspetti contrattuali e alla prevenzione del vendor lock-in.
L’obiettivo complessivo è costruire un quadro coerente che accompagni le amministrazioni dalla definizione della strategia alla selezione delle tecnologie, fino al monitoraggio delle applicazioni operative.
Per i fornitori ICT e per le imprese che sviluppano soluzioni di intelligenza artificiale destinate al settore pubblico, questo significa confrontarsi con amministrazioni chiamate a valutare non soltanto le funzionalità dei prodotti, ma anche interoperabilità, qualità dei dati, sicurezza, documentazione e sostenibilità nel tempo. Agid
La sfida per la PA: passare dai progetti pilota alla trasformazione dei servizi
La pubblicazione delle linee guida rappresenta un passaggio importante per la diffusione dell’intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione italiana. Il documento offre un riferimento metodologico e organizzativo per affrontare progetti che, fino a oggi, sono stati spesso sviluppati come iniziative sperimentali o circoscritte.
La sfida principale sarà tradurre queste indicazioni in capacità operative diffuse, soprattutto negli enti che dispongono di risorse economiche, tecnologiche e professionali limitate.
Da questo punto di vista, la possibilità di condividere strategie, competenze e soluzioni tra amministrazioni può diventare determinante per evitare nuove disuguaglianze digitali.
Ma il nodo più importante riguarda la capacità di utilizzare l’intelligenza artificiale per ripensare realmente il funzionamento dei servizi pubblici. Automatizzare attività esistenti può generare benefici immediati; trasformare processi, modelli organizzativi e modalità di relazione con cittadini e imprese richiede invece un cambiamento più profondo.
È su questo terreno che si misurerà l’efficacia delle linee guida AgID: non sul numero di sistemi AI introdotti nelle amministrazioni, ma sulla loro capacità di migliorare la qualità, l’accessibilità e l’efficienza dei servizi pubblici, mantenendo sotto controllo rischi e responsabilità.
DOCUMENTAZIONE UFFICIALE
Il testo integrale è disponibile sul portale dell’Agenzia per l’Italia Digitale:Linee guida AgID per l’adozione di IA nella PA — PDF, 140 pagineComunicato ufficiale AgID del 9 novembre 2026
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