La digitalizzazione della PA nel post PNRR. Intervista al DG AgID Mario Nobile

Per la Pubblica Amministrazione, il futuro digitale post-PNRR si gioca su investimenti strutturali e sulla valorizzazione del patrimonio informativo nazionale. Ne parliamo con l’ingegner Mario Nobile, Direttore Generale di AgID, l'Agenzia per l'Italia Digitale che sta per rilasciare specifiche linee guida per la digitalizzazione della PA, in ambito Adaptation, Development e Procurement.

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La chiusura della stagione straordinaria del PNRR chiama l'Agenzia per l'Italia Digitale (AgID) a concentrarsi sulla sostenibilità dei progetti avviati grazie alle risorse del Piano nazionale di ripresa e resilienza, ma anche a supportare le PA nel contesto di nuove sfide, come la creazione di un mercato dell'intelligenza artificiale solido e accessibile. L'Agenzia è quindi al lavoro su apposite linee guida che regoleranno l'uso dell'IA, e su cui il Direttore Generale di AgID, l'ingegner Mario Nobile, ci ha fornito importanti anticipazioni.

Molte amministrazioni stanno cercando di integrare l'IA grazie ai fondi PNRR della Missione 1. Può darci un aggiornamento sull’avanzamento di questi investimenti? In che modo AgID può supportare la sostenibilità di quei progetti post PNRR?

AgID sta svolgendo un costante monitoraggio sull’Intelligenza Artificiale nella PA per avere una fotografia aggiornata di come evolve l’uso e l’integrazione di soluzioni di IA. Dall’indagine “L’intelligenza artificiale nella pubblica amministrazione”, pubblicata nel corso del 2025, ad esempio, sono emersi dati che indicano che le PA non stanno più soltanto sperimentando ma hanno avviato una fase di integrazione di soluzioni nei processi interni, per ottimizzarne i flussi, e nei servizi al cittadino al fine di renderli più efficienti. I progetti osservati trovano applicabilità soprattutto nel dominio economico-finanziario attraverso l’uso di strumenti quali chatbot, classificazione documentale, analisi predittiva, sicurezza e trasparenza. 

Il tema dei finanziamenti è di estrema importanza in una fase in cui il modello PNRR si avvia alla conclusione. Dopo il PNRR, il finanziamento può essere individuato nelle risorse ordinarie oppure nella programmazione europea 2021-2027. Fronte fondi UE, le principali opportunità sono collegate a FESR, Digital Europe e Horizon Europe. A livello nazionale, inoltre, il testo della Legge 132/2025 prevede che vengano stanziate somme fino all'ammontare complessivo di un miliardo di euro, sotto forma di equity e quasi-equity per piccole e medie imprese (PMI) con elevato potenziale di sviluppo e innovative, aventi sede operativa in Italia, che operano nei settori dell'intelligenza artificiale e della cybersicurezza e delle tecnologie per esse abilitanti e imprese che operano anche in altri settori con alto potenziale di sviluppo e innovazione sempre con sede operativa in Italia. 

I progetti Reg4AI – Regioni per l’IA rappresentano altri quattro cantieri di sperimentazione interessanti, finanziati dal Fondo Innovazione tecnologica e digitalizzazione attraverso 20 milioni di euro e promossi dal Dipartimento per la trasformazione digitale. L'iniziativa nasce per sostenere la sperimentazione di soluzioni innovative basate sull’intelligenza artificiale. L’obiettivo è creare, attraverso la sinergia tra amministrazioni centrali e locali, una regia efficace per lo sviluppo, grazie alla IA, di servizi pubblici migliori e semplici per tutti, concentrandosi su quattro ambiti specifici: salute e turismo, ambiente e mobilità sostenibile, pubblica amministrazione e sicurezza del territorio. Tali misure rappresentano asset strategici per garantire continuità alla trasformazione digitale avviata dal PNRR e per consolidare l’IA come pilastro stabile della competitività, produttività ed efficienza del sistema Paese.

L'intelligenza artificiale si nutre di dati. In ottica di futuri bandi legati allo spazio europeo dei dati (Data Spaces), quali passi sta compiendo AgID per rendere i dataset pubblici italiani accessibili anche alle imprese che partecipano ai programmi Horizon o Digital Europe?

La gestione dei dati per l’IA non può prescindere da un coordinamento con le politiche e le strategie già in atto a livello europeo e nazionale in tema di dati. La disponibilità di dati, verso tutti i potenziali utenti, comprese le imprese, è garantita innanzitutto dall’attuazione del quadro normativo e regolatorio definito in questi anni al fine di favorire la circolazione dei dati a vantaggio di imprese, ricercatori e delle stesse PA. Tale quadro comprende la Direttiva Open Data che ha consentito e consente di rendere disponibili i dati del settore pubblico per il riutilizzo anche a scopo commerciale (inclusi, tra l’altro, i cosiddetti dati di elevato valore), il Data Governance Act (DGA), che consente di far riutilizzare tutti quei dati che non potrebbero essere resi disponibili come dati aperti introducendo i servizi di intermediazione e il principio dell’altruismo (in cui gli stessi operatori economici sono attori principali nella disponibilità di dati), e, infine, il Data Act relativo all’accesso e all’utilizzo dei dati generati dai dispositivi connessi (ad es. Internet of Things - IoT).

In tale contesto, il primo impegno che l'Agenzia richiede alle PA è di rendere operative le indicazioni riportate nelle Linee Guida AgID sui dati (es. Linee Guida Open Data, specifiche tecniche sui dati geografici oltre a quelle sull’adozione dell’IA già citate), attuando un’azione sistematica di analisi sullo stato e la qualità dei propri dataset, agendo per l’aggiornamento e la pubblicazione, ove non ancora effettuata, dei dati pubblicabili come open data e realizzando un framework sicuro e comune per rendere disponibile la significativa quantità di dataset che non sono pubblicabili come open data secondo il DGA.

AgID, inoltre, rende disponibili i portali dei dati, aperti e geografici (in cui rientrano diverse serie di dati cosiddette di elevato valore e che sono i dati più ricercati e più riutilizzati), che sono il riferimento nazionale anche per gli analoghi portali europei e che danno contezza della disponibilità dei dati del settore pubblico. Tali portali offrono l’opportunità, fortemente raccomandata, di fare riferimento a dataset istituzionali per l’addestramento/inferenza dei sistemi dell’IA, in quanto garantiscono la certezza di una fonte autoritativa e del relativo sistema che alimenta i dati stessi.

Ai portali già esistenti, si aggiungerà a breve anche lo sportello unico dei cosiddetti dati protetti, previsto dal DGA, in cui gli enti pubblici documenteranno quei dati che non possono essere resi disponibili come dati aperti ma che possono ugualmente essere riutilizzati sotto alcune condizioni e in flusso controllato e sicuro, oltre all’adozione di specifici regolamenti per i servizi di intermediazione dei dati e per l’altruismo dei dati.

Cosa può dirci sulle Linee Guida in ambito Adaptation, Development e Procurement di prossima pubblicazione?

Le Linee Guida sono uno strumento previsto dalla Strategia italiana per l’intelligenza artificiale e dal Piano triennale per l’informatica nella Pubblica Amministrazione. L’obiettivo è fornire alle pubbliche amministrazioni che intendono adottare sistemi di intelligenza artificiale indicazioni operative dal punto vista tecnico e organizzativo.

Le Linee guida sull’adozione di sistemi di IA sono in via di ultimazione, essendo in fase conclusiva l’iter previsto dall’art. 71 del CAD. Per le Linee guida relative allo sviluppo e al procurement, si prevede di avviare tale fase nelle prossime settimane. 

Con specifico riferimento al procurement dell’IA nella PA e alle relative Linee guida, quali sono le principali indicazioni che fornirà l’Agenzia per l’integrazione di soluzioni di IA, in linea con i requisiti normativi, tecnici e di governance?

Le Linee guida procurement sono strettamente correlate a quelle inerenti allo sviluppo di sistemi di IA.

Nelle Linee guida sviluppo è stata inserita la descrizione di un’architettura logica di riferimento per le PA che intendano sviluppare o integrare sistemi di IA nelle proprie infrastrutture o nei propri processi. Sono state inoltre introdotte quattro categorie di Operatori (Pubbliche Amministrazioni) caratterizzate da una crescente necessità di competenze e disponibilità di risorse umane, finanziarie e strumentali.

Nelle Linee guida relative al procurement, invece, vengono fornite indicazioni su come acquisire servizi e sistemi di IA, in coerenza con l’architettura logica presentata nella Linea guida sviluppo, tenendo conto dell’intero ciclo di vita del sistema e delle fasi di acquisizione descritte nel Codice dei Contratti Pubblici. Partendo da tali presupposti, si propone una metrica che tiene conto del costo complessivo del ciclo di vita del sistema IA, in modo da poter effettuare una completa analisi economica comparativa delle diverse strategie di procurement e deployment.

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