L'IA nei fondi europei: problema, soluzione o cambio di paradigma?

L'avvento dell'AI nel mondo dell'europrogettazione sta generando effetti contraddittori. Da un lato, infatti, si registra un aumento esponenziale delle candidature prive di sostanza. Dall'altro, invece, si assiste ad un processo epocale di democratizzazione nell'accesso ai fondi europei, che per la prima volta permette ad organizzazioni minori di competere con player più strutturati. Sullo sfondo si staglia però la vera domanda che addetti ai lavori e istituzioni dovrebbero porsi: se l'AI ha stravolto ormai il processo competitivo facendo saltare parte dei criteri di valutazione, non è forse arrivato il momento di ripensare l'intero sistema di assegnazione dei finanziamenti europei?

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Ad interrogarsi sul tema sono stati oggi sette esperti di finanza agevolata e fondi europei durante il webinar "AI in EU Funding: Problem, Patch or Paradigm Shift?" moderato da Annika Jaansoo, esperta di cooperazione tra IA e trasporti.

Partendo dalla consapevolezza che l'intelligenza artificiale non ha creato le disfunzioni del sistema di finanziamento europeo, ma le ha rese impossibili da ignorare, gli esperti hanno fornito un'analisi sullo stato attuale dell'impiego dell'AI nel mondo dei fondi europei da parte sia dei candidati sia dei valutatori, fornendo dati e avanzando proposte su come affrontare il cambiamento. 

Le risultanze del webinar su AI e finanziamenti europei tenutosi su LinkedIn oggi, 16 aprile - ed animato grazie alla partecipazione di Frank Schneider (responsabile del programma Interreg Central Europe), Mads Lykke Berggreen (pre-award manager presso la VIA University College, presidente di DARMA - Danish Association of Research Managers and Administrators e membro del gruppo di esperti della Commissione europea sulle linee guida per l'uso responsabile dell'AI nella ricerca), Andrea Igazi-Eppacher (esperta di cooperazione territoriale europea), Sophie Pornschlegel (senior adviser all'European Policy Center), Julian Srodecki (esperto del settore umanitario e dello sviluppo internazionale) e Igor Razbornik (metodologo e formatore specializzato in grant writing europeo) - confluiranno in un documento di policy che verrà condiviso con la DG REGIO e l'Association of European Border Regions.

L’IA non ha creato il problema, lo ha reso impossibile da ignorare: quale criticità è emersa?

Nonostante l'eterogeneità degli speaker, il punto di partenza comune a tutti gli interventi è stato il seguente: l’intelligenza artificiale non è solo uno strumento tecnico, ma uno "specchio" che ha reso impossibile ignorare le inefficienze strutturali di un modello basato su proposte scritte in maniera eccessivamente burocratica.

In questo nuovo scenario, Mads Lykke Berggreen ha osservato come l’IA stia operando una radicale "democratizzazione del grant writing". Se un tempo le grandi università godevano di un vantaggio competitivo quasi strutturale - potendo contare su team di professionisti capaci di confezionare proposte eccellenti anche partendo da idee mediocri - oggi quella barriera all'ingresso è crollata. Tuttavia, questo livellamento mette in crisi i parametri di valutazione tradizionali.

Il rischio di un sistema basato sulla pura apparenza è stato rimarcato anche da Sophie Pornschlegel, che ha denunciato la natura distorta dei criteri di valutazione attuali. In particolare, obiettivi nobili come la parità di genere risultano spesso impeccabili sulla carta, ma restano sostanzialmente inverificabili nella pratica, favorendo le organizzazioni più strutturate a discapito dell'impatto reale. Una deriva confermata da Julian Srodecki, secondo cui la proposta scritta è stata a lungo scambiata per il valore intrinseco del progetto ("proxy"). L’avvento dell’IA ha semplicemente reso "troppo facile" produrre documentazione formalmente perfetta, svuotando di fatto il legame tra qualità della scrittura e solidità operativa.

L'effetto collaterale di questa trasformazione è già visibile nei numeri. Igor Razbornik segnala infatti un aumento esponenziale di candidature prive di sostanza (fino al 3000%). In questi casi, l'IA viene utilizzata come uno strumento per migliorare il linguaggio, finendo però per soffocare l'idea progettuale originale sotto una patina di perfezione che rischia di paralizzare le commissioni valutatrici. 

Cosa accade quando i valutatori usano l'IA per analizzare proposte scritte dall'IA e dove risiede il giudizio umano?

Il timore più concreto emerso dal dibattito è il paradosso di un processo di selezione che, affidandosi eccessivamente alla tecnologia, finisca per perdere di significato. Una sorta di paradosso in cui le macchine scrivono progetti per essere valutati da altre macchine, svuotando di significato il concetto di "proprietà del progetto". 

Su questo fronte, Mads Lykke Berggreen ha messo in guardia contro il rischio di una "conformità cieca". Se gli incentivi rimarranno ancorati alla sola "compliance" formale, ha spiegato infatti l'esperto, l'IA si ridurrà a un mero controllore di parole chiave, ignorando la sostanza e la qualità intrinseca della ricerca.

Per evitare questa deriva, gli esperti invocano un nuovo equilibrio tra algoritmo e sensibilità umana. Per Frank Schneider, l'IA deve essere un "assistente", non un giudice. Se da un lato l'IA è infatti uno strumento prezioso per automatizzare i compiti burocratici più ripetitivi ("boring clerical tasks"), dall'altro il giudizio umano resta l'unico baluardo capace di decifrare la reale fattibilità e il senso strategico di una proposta. Una visione condivisa da Andrea Igazi-Eppacher, secondo cui la solidità delle partnership e la profondità della conoscenza umana sono asset che nessun algoritmo può replicare.

Una proposta operativa arriva da Julian Srodecki: l'inserimento di un obbligo di una verifica umana per ogni decisione basata sull'IA che riguardi finanziamenti di grande entità (fissando simbolicamente la soglia oltre i 5 milioni di dollari). L'obiettivo comune è chiaro: impedire che l'efficienza tecnologica si trasformi in un deserto valutativo, dove la macchina valida se stessa a scapito dell'impatto reale sui territori.

Perché il mondo dei finanziamenti UE tratta l'uso dell'IA come un problema e non come una storia di successo?

Se da un lato l'automazione spaventa, dall'altro emerge però l'idea che l'intelligenza artificiale potrebbe essere il più grande fattore di equità mai introdotto nel sistema dei fondi UE. Nonostante le criticità, infatti, molti relatori vedono nella tecnologia lo strumento ideale per abbattere barriere storicamente insormontabili.

Secondo Frank Schneider, la capacità dell'IA di generare testi chiari e ben strutturati non è un problema, bensì un vantaggio strategico, poiché proposte scritte meglio facilitano la comprensione della sostanza progettuale, livellando il campo di gioco soprattutto per i progettisti non madrelingua inglese. Una prospettiva confermata anche da Mads Lykke Berggreen, che cita il caso emblematico di piccole realtà come l'Università della Groenlandia: grazie al supporto dell'IA, istituzioni che un tempo erano escluse per mancanza di staff specializzato possono ora competere in programmi complessi e prestigiosi come Horizon Europe.

L'utilità della tecnologia si estende anche alla fase operativa. Andrea Igazi-Eppacher ha infatti sottolineato come l'IA sia diventata un alleato prezioso nella gestione delle lingue nazionali durante l'implementazione e il monitoraggio dei progetti transfrontalieri (come nel caso di Interreg), semplificando il dialogo tra partner di Paesi diversi e garantendo una maggiore fluidità nella rendicontazione.

Ma se i vantaggi sono evidenti, perché il sistema fatica ad adattarsi? Secondo Sophie Pornschlegel, la resistenza al cambiamento affonda le radici in una "cultura del controllo" alimentata dalla paura e da una diffusa carenza di competenze tecniche tra i decisori politici. Invece di governare la trasformazione, molti attori istituzionali preferiscono ignorare la realtà, rifugiandosi in vecchi schemi burocratici ormai superati dai fatti. L'esperta ha inoltre sottolineato l'urgenza di puntare su IA europee per proteggere la sovranità dei dati, evitando che informazioni sensibili finiscano su server statunitensi.

Se l'IA può simulare la proprietà di un progetto, il modello dei bandi competitivi è obsoleto?

Il dibattito non si è limitato all'analisi tecnica, ma ha spinto la riflessione verso una provocatoria messa in discussione dell'intero ecosistema di distribuzione delle risorse comunitarie. Se l’IA rende obsoleta la valutazione formale, forse è il sistema stesso a dover cambiare.

Una delle riflessioni più audaci è arrivata da Mads Lykke Berggreen, che ha lanciato una sfida al dogma dei bandi competitivi. Il dubbio sollevato è se non sia ormai più efficiente – e meno oneroso per le casse pubbliche – superare un meccanismo burocratico complesso a favore di sussidi di base per la ricerca. L’idea è quella di eliminare i costi sommersi di un apparato che oggi spende enormi risorse solo per auto-alimentare i propri processi di selezione.

Sulla stessa scia, Julian Srodecki ha proposto un cambio di prospettiva radicale: passare dal finanziamento "per progetto" a quello "per organizzazione". Citando il modello britannico delle concessioni ferroviarie ("rail franchises"), Srodecki suggerisce di investire sulla capacità operativa a lungo termine degli attori locali. In questo scenario, il finanziamento non premierebbe più un’idea isolata, spesso costruita a tavolino, ma la solidità e la continuità di istituzioni che hanno dimostrato di saper generare impatto sul territorio.

Queste visioni, pur sembrando futuristiche, secondo gli esperti trovano un parziale riscontro nell'evoluzione attuale del sistema europeo. La Commissione Europea - ha infatti ricordato Andrea Igazi-Eppacher - sta già sperimentando la transizione verso un approccio performance-based. In questo modello, l'attenzione si sposta dalla meticolosa rendicontazione analitica dei costi al raggiungimento di traguardi concreti (detti "milestones"). Un segnale che il sistema sta già iniziando a privilegiare la sostanza dei risultati rispetto alla perfezione dei giustificativi di spesa. In vista del prossimo Quadro Finanziario Pluriennale 2028-2034, aggiunge quindi Frank Schneider, sarà necessario che il sistema sfrutti l'automazione per liberare risorse umane e tornare a concentrarsi su ciò che viene realmente chiesto in una proposta.

Qual è la singola cosa che deve cambiare e chi deve avere il coraggio di farlo?

Le riflessioni conclusive dei relatori non si sono limitate a una gestione tattica dell'intelligenza artificiale, ma hanno delineato la rotta per una riforma sistemica del modo in cui l'Europa investe le proprie risorse. 

Secondo Igor Razbornik, il futuro non appartiene a chi accumula dati, ma a chi sa misurare l'impatto. La sfida è passare dai freddi KPI (Key Performance Indicators) ai KVI (Key Value Indicators), nuovi parametri capaci di quantificare il reale valore generato per i cittadini. In questo senso, l’IA diventa un alleato prezioso per il capacity building, a patto di sapere cosa stiamo realmente misurando.

Un punto di convergenza forte riguarda l'umanizzazione dei processi. L'appello lanciato da Sophie Pornschlegel è che la Commissione europea abbandoni un modello basato sull'anonimato e sulla "cultura del sospetto", evolvendo verso un ecosistema fondato sulla fiducia e sulla conoscenza diretta delle realtà territoriali. Una visione ripresa da Julian Srodecki, secondo cui il tempo risparmiato grazie all'IA non deve tradursi in nuovi carichi burocratici, ma deve essere reinvestito nel ridisegnare processi che favoriscano la "localizzazione", ovvero il sostegno diretto alle organizzazioni di base che operano sul campo.

La necessità di una revisione periodica è stata sottolineata da Frank Schneider, che propone di ridisegnare i processi ogni sette anni, ponendosi una domanda brutale quanto necessaria: "cosa stiamo realmente chiedendo in una proposta?". L'obiettivo è sfrondare il superfluo per tornare al cuore dell'idea progettuale. A questo proposito, Schneider ha ricordato che - nel caso di Interreg - mancano circa due anni prima dell'apertura delle prossime call for proposals per il nuovo periodo di programmazione, un tempo che deve essere utilizzato per creare sistemi più digitali e automatizzati che permettano ai gestori di stare più vicini alle persone.

Una via pragmatica per il cambiamento è infine arrivata da Mads Lykke Berggreen: l'avvio di progetti pilota "senza intermediari". In questo modello, l'IA verrebbe utilizzata dai valutatori per esaminare dati meno strutturati e più vicini alla realtà, eliminando la necessità di produrre quella documentazione burocratica infinita che oggi rappresenta il principale ostacolo all'innovazione.

Consulta il video del webinar "AI in EU Funding: Problem, Patch or Paradigm Shift?"