AgID presenta le linee guida strategiche dedicate alla gestione dell’AI nella Pubblica Amministrazione
L’introduzione dell’intelligenza artificiale (AI) nella Pubblica Amministrazione (PA) italiana entra in una fase di consolidamento istituzionale. Le nuove “Linee guida per il procurement di sistemi di IA” e le “Linee guida per lo sviluppo di sistemi di IA” nella PA, elaborate nel quadro delle attività dell’Agenzia per l’Italia Digitale (AgID), delineano per la prima volta un impianto metodologico integrato che accompagna l’intero ciclo di vita delle tecnologie: dalla progettazione alla gara pubblica, fino alla gestione operativa dei sistemi.
I due documenti sono stati presentati in conferenza stampa stamattina, con la partecipazione del Direttore Generale di AgID, Mario Nobile, e gli interventi dei tecnici dell’Agenzia Fabio Massimi, Alessandra Pieroni e Giovanni Melardi.
Da oggi e fino all’11 aprile sono in consultazione pubblica le “Linee Guida per lo sviluppo di sistemi di Intelligenza Artificiale nella pubblica amministrazione” e le “Linee Guida per il procurement di IA nella Pubblica Amministrazione” adottate con la Determinazione n.43/2026.
Si tratta di un passaggio strategico per la modernizzazione dello Stato. L’obiettivo, hanno spiegato i partecipanti all’evento di presentazione, non è solo favorire l’adozione di nuove tecnologie, ma “costruire un linguaggio comune tra amministrazioni pubbliche e mercato, definendo standard tecnici, modelli economici e strumenti contrattuali”, che consentano alla PA di dialogare con i fornitori in modo più consapevole e strutturato.
Le linee guida introducono infatti una serie di strumenti innovativi: nuovi modelli di procurement collaborativo, un Capitolato speciale per i sistemi di AI, una metrica economica per valutare il costo reale delle tecnologie e, sul piano tecnico, un quadro di riferimento che comprende lo stack tecnologico dell’AI, i livelli di autonomia dei sistemi, un’architettura logica standard e una classificazione delle amministrazioni in base al loro grado di maturità tecnologica.
“I due documenti sulle linee guida sono ormai prossimi alla conclusione del percorso di adozione – ha spiegato Mario Nobile – i testi riguardano due aspetti complementari: da un lato lo sviluppo dei sistemi di intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione, dall’altro il procurement, cioè le modalità con cui le amministrazioni potranno acquisire modelli e soluzioni di IA dal mercato. L’obiettivo di questo momento di confronto è fornire alcuni elementi aggiuntivi rispetto all’abstract inviato nei giorni scorsi e condividere quelli che riteniamo i punti più rilevanti delle linee guida, sia per quanto riguarda lo sviluppo dei sistemi di intelligenza artificiale sia per le modalità con cui la Pubblica Amministrazione potrà acquisirli attraverso il procurement pubblico”.
Il lavoro svolto, ha aggiunto il Direttore Generale di AgID, punta proprio a fornire alle amministrazioni strumenti concreti per affrontare una trasformazione tecnologica che richiede nuove competenze, nuovi modelli di governance e un rapporto più strutturato con il mercato dell’innovazione.
AgID nei mesi scorsi aveva già pubblicato l’aggiornamento 2026 del Piano Triennale per l’informatica nella Pubblica Amministrazione. Tra le principali novità introdotte il numero di strumenti operativi a disposizione delle PA, il monitoraggio sulla gestione documentale, i progetti dedicati all’IT Wallet e all’uso proprio dell’intelligenza artificiale.
Come partecipare alla consultazione
E’ possibile partecipare alla consultazione sulle linee guida pubblicate fino all’11 aprile 2026 attraverso i commenti su Forum Italia:
Un procurement pubblico pensato per l’intelligenza artificiale. La necessità di un linguaggio comune a tutta la PA
Le linee guida sul procurement partono da una constatazione: l’adozione dell’AI nella PA non può essere gestita con gli strumenti tradizionali degli appalti IT. Le soluzioni basate su algoritmi e modelli di machine learning presentano caratteristiche peculiari: dipendono fortemente dalla qualità dei dati, richiedono aggiornamenti continui, comportano costi distribuiti lungo l’intero ciclo di vita, possono evolvere rapidamente nel tempo.
Per questo il procurement pubblico viene ripensato come leva strategica per orientare lo sviluppo dell’ecosistema dell’intelligenza artificiale, integrando dimensione tecnologica, economica e organizzativa.
Nel quadro delle nuove politiche pubbliche sull’intelligenza artificiale, i documenti presentati da AgID si inseriscono in un percorso più ampio che comprende tre linee guida dedicate alla gestione dell’IA nella Pubblica Amministrazione. Esiste già una terza linea guida dedicata all’adozione dell’intelligenza artificiale nella PA, attualmente pubblicata in consultazione pubblica. Quest’ultima incide in particolare sull’organizzazione delle amministrazioni e sulle modalità con cui gli enti pubblici devono strutturarsi per gestire in modo efficace l’introduzione di queste tecnologie.
“Abbiamo già osservato che, anche prima della pubblicazione definitiva, queste linee guida sono state adottate e utilizzate da diverse amministrazioni particolarmente avanzate. Stiamo monitorando con attenzione la loro applicazione concreta attraverso un confronto continuo con le amministrazioni che le stanno sperimentando sul campo”, ha affermato Fabio Massimi. Proprio da questo lavoro di osservazione e confronto è emersa una necessità molto chiara: la Pubblica Amministrazione ha bisogno di un linguaggio comune quando parla di intelligenza artificiale.
“Si tratta di un’esigenza apparentemente semplice, ma in realtà fondamentale. Per questo motivo abbiamo deciso di affiancare alle linee guida un ulteriore documento dedicato a termini e definizioni: in sostanza un glossario dell’intelligenza artificiale. Il glossario ha un obiettivo preciso: costruire un vocabolario condiviso per tutto l’ecosistema pubblico, utile non solo per favorire il dialogo tra amministrazioni – ha aggiunto Massimi – ma soprattutto per rendere più chiaro e trasparente il confronto tra PA e operatori privati. L’adozione concreta delle tecnologie non può avvenire senza un dialogo costruttivo tra amministrazioni pubbliche e fornitori. La PA opera in un contesto fortemente regolato: quando una tecnologia viene introdotta deve essere tradotta in atti amministrativi, documentazione tecnica, capitolati di gara e contratti”.
Da qui l’importanza di definire con precisione i termini utilizzati: “Molti concetti che utilizziamo quotidianamente quando parliamo di intelligenza artificiale non hanno ancora una definizione ufficiale. Li troviamo negli articoli di giornale, nella documentazione dei fornitori o nel dibattito pubblico, ma spesso non esiste una definizione formalmente utilizzabile all’interno della documentazione amministrativa”.
Aggregazione e cooperazione tra amministrazioni
Uno dei pilastri del nuovo approccio riguarda la cooperazione tra amministrazioni pubbliche. Storicamente, la digitalizzazione della PA italiana è stata caratterizzata da una forte frammentazione degli investimenti. Le linee guida cercano di superare questo limite promuovendo forme di aggregazione della domanda e modelli di procurement condiviso.
Attraverso strumenti comuni e iniziative collaborative tra enti, le amministrazioni possono: ridurre la duplicazione degli investimenti tecnologici; generare economie di scala; favorire il riutilizzo delle soluzioni sviluppate; rafforzare la capacità negoziale della PA nei confronti dei fornitori.
Inoltre, nei casi in cui il fabbisogno tecnologico non sia ancora pienamente definito, le amministrazioni possono ricorrere a procedure più flessibili, come il dialogo competitivo o le procedure competitive con negoziazione, che permettono un confronto diretto con il mercato nella definizione della soluzione tecnologica più adeguata.
Il capitolato speciale per i sistemi di AI, gli elementi innovativi
Un altro elemento chiave delle linee guida è l’introduzione di un capitolato speciale d’appalto dedicato ai sistemi di AI. Nel caso dell’intelligenza artificiale, il capitolato non è soltanto un documento tecnico, ma uno strumento di governance che consente alla Pubblica Amministrazione di mantenere il controllo sui sistemi adottati.
Le linee guida indicano che il capitolato deve includere elementi specifici per garantire: architetture aperte e modulari, portabilità dei dati, sostituibilità delle componenti tecnologiche, monitoraggio delle prestazioni dei modelli nel tempo. L’obiettivo è evitare il rischio di lock-in tecnologico, cioè la dipendenza da un singolo fornitore, e garantire che i sistemi possano essere aggiornati, modificati o sostituiti nel corso del tempo.
Nel presentare le linee guida sullo sviluppo dei sistemi di intelligenza artificiale, Alessandra Pieroni ha evidenziato i principali elementi innovativi che caratterizzano i documenti.
“Il primo riguarda l’introduzione dei livelli di autonomia dei sistemi di IA, in particolare nel caso delle architetture agentiche. Per chiarire il grado di automazione effettivo di queste tecnologie, le linee guida adottano una classificazione ispirata alla scala della guida autonoma della Society of Automotive Engineers (SAE), che va dal livello 0 al livello 5. Attualmente, le applicazioni dell’IA nella Pubblica Amministrazione si collocano tra il livello 2 e il livello 3, cioè sistemi parzialmente autonomi in cui agenti software eseguono sequenze di operazioni ben definite per automatizzare e migliorare i processi amministrativi. I livelli più avanzati restano per ora confinati alla sperimentazione o alla ricerca.
Il secondo elemento – ha precisato Pieroni – riguarda la definizione di una architettura logica di riferimento per lo sviluppo dei sistemi di IA nella PA. Il modello proposto è basato su un orchestratore centrale di intelligenza artificiale, circondato da un livello di API middleware che garantisce interoperabilità e separazione tra modelli, dati e strumenti applicativi. Si tratta di un’impostazione che richiama i principi della Service Oriented Architecture (SOA) e che consente alle amministrazioni di integrare diverse soluzioni tecnologiche evitando il rischio di lock-in”.
“Questo approccio architetturale permette inoltre di utilizzare modelli e servizi distribuiti in ambienti differenti – on-premise, cloud o ibridi – e di combinare tecnologie diverse, dal machine learning tradizionale ai modelli più avanzati. Proprio per questo, secondo i tecnici, le amministrazioni sono chiamate a sperimentare diverse configurazioni tecnologiche, avviando progetti pilota che permettano di individuare le soluzioni più efficaci in termini di prestazioni e sostenibilità”, ha concluso Pieroni.
Il capitolato tecnico
Per quanto riguarda le linee guida sul procurement dei sistemi di intelligenza artificiale, Giovanni Melardi ha spiegato che il lavoro è stato sviluppato a partire dai principi generali contenuti nel Codice dei contratti pubblici, adattandoli alle specificità delle tecnologie di IA.
In particolare, ha detto Melardi, “le linee guida individuano tre elementi centrali. Il primo riguarda l’introduzione di una nuova metrica per il calcolo dei costi dei sistemi di intelligenza artificiale, poiché i metodi tradizionali di valutazione economica non risultano pienamente adeguati per tecnologie caratterizzate da costi distribuiti nel tempo. Il modello proposto tiene conto non solo degli investimenti iniziali (CAPEX), ma anche dei costi operativi (OPEX) che emergono nel corso del ciclo di vita del sistema. Tali costi vengono poi rapportati a indicatori di produttività, come il numero di risposte generate da sistemi conversazionali o i servizi erogati a cittadini e imprese. A supporto delle amministrazioni, le linee guida includono anche uno strumento operativo che simula un caso concreto, ad esempio l’adozione di un chatbot da parte di un comune, per mostrare come calcolare le diverse voci di costo e il valore complessivo del sistema.
Il secondo elemento riguarda la possibilità per le amministrazioni di aggregarsi nell’acquisto di sistemi di IA. Le linee guida raccomandano infatti di sfruttare le opportunità offerte dalla normativa vigente per realizzare forme di procurement congiunto. Questo approccio consente di ottimizzare la domanda pubblica, rafforzare la capacità negoziale delle amministrazioni e favorire la condivisione di competenze e infrastrutture tra enti con diversi livelli di maturità digitale.
Infine, un ruolo centrale è attribuito alla definizione del Capitolato tecnico, considerato uno strumento fondamentale per tradurre le esigenze della Pubblica Amministrazione in requisiti tecnici chiari e verificabili. Per facilitare l’applicazione pratica delle indicazioni, le linee guida organizzano le raccomandazioni in tabelle e schemi operativi, nei quali vengono indicati gli scenari in cui è opportuno ricorrere all’aggregazione tra amministrazioni, gli strumenti disponibili e i benefici attesi dall’utilizzo di tali modalità di acquisizione”.
LCOAI: la nuova metrica economica dell’AI
Uno degli aspetti più innovativi riguarda la dimensione economica. Le linee guida introducono il Levelized Cost of Artificial Intelligence (LCOAI), ovvero il Costo Livellato dell’Intelligenza Artificiale, una metrica pensata per stimare il costo reale dei sistemi lungo l’intero ciclo di vita.
A differenza delle tradizionali valutazioni basate sul prezzo iniziale di acquisto, il LCOAI considera: investimenti infrastrutturali, gestione e qualità dei dati, potenza computazionale, aggiornamento dei modelli, manutenzione operativa.
In questo modo vengono integrati CAPEX e OPEX, consentendo alle amministrazioni di confrontare in modo più realistico diverse architetture tecnologiche, ad esempio soluzioni cloud, on-premise o ibride, e di definire basi d’asta più coerenti.
Una nuova governance pubblica dell’intelligenza artificiale
Nel loro insieme, le linee guida rappresentano molto più di un documento tecnico. Definiscono un modello di governance dell’intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione, che integra dimensioni tecnologiche, economiche e organizzative.
L’introduzione di metriche come il LCOAI, di modelli architetturali standard e di strumenti di procurement dedicati consente alla PA di passare da una logica di semplice acquisizione tecnologica a una strategia strutturata di sviluppo e gestione dell’AI.
In questo senso, il procurement pubblico diventa uno strumento di politica dell’innovazione: non solo un meccanismo amministrativo per acquistare tecnologie, ma una leva per orientare il mercato, rafforzare le capacità pubbliche e costruire un ecosistema nazionale dell’intelligenza artificiale.
