Il Piano Triennale per l’Informatica nella Pubblica Amministrazione 2024-2026 pone un forte accento sull’adozione di tecnologie di Intelligenza Artificiale (IA) come leva strategica per modernizzare e migliorare l’efficienza dei servizi pubblici. Sono previste linee guida metodologiche per supportare le amministrazioni nel definire progetti innovativi basati sull’utilizzo dell’IA, con ambiziosi obiettivi quantitativi che puntano ad avviare oltre 400 iniziative in questo ambito entro il 2026.

Il Piano riconosce le potenzialità dirompenti dell’IA, come l’automazione di attività ripetitive, il miglioramento dei processi decisionali basati sui dati e la personalizzazione dei servizi incentrata sull’utente. Allo stesso tempo, sottolinea la necessità di garantire principi fondamentali come trasparenza, equità, non discriminazione, privacy e sicurezza nell’implementazione di soluzioni di IA da parte della Pubblica Amministrazione. Un focus specifico viene posto sulla formazione e lo sviluppo di competenze adeguate per gestire e applicare efficacemente l’IA nei servizi pubblici.

Vengono analizzate le differenze tra i modelli di IA generativa cloud e open source, con un focus sull’esperienza fatta dall’INPS che ha sviluppato progetti di IA per migliorare i propri servizi. Le lezioni apprese riguardano la scelta dei modelli più adatti, la gestione dei dati e il coinvolgimento degli esperti interni.

Il Piano però sembra mancare di una strategia per rilanciare un’industria italiana dell’ICT e dell’IA. Nonostante gli sforzi per coinvolgere le PMI e le startup innovative, c’è il rischio concreto che l’Italia rimanga solo utilizzatrice di tecnologie sviluppate all’estero, soprattutto nel campo strategico dell’IA generativa.

Serve un cambio di paradigma nella Pubblica Amministrazione: deve essere superata l’eccessiva cautela verso le eccellenze italiane, spesso viste come più rischiose rispetto ai grandi vendor multinazionali. Bisogna puntare su aziende e competenze nazionali per non rimanere dipendenti tecnologicamente dall’estero.

Un ambito fondamentale è lo sviluppo di modelli linguistici di IA adatti all’italiano, settore in cui altri Paesi come Francia e Germania sembrano più avanti. Senza un investimento mirato, le soluzioni di IA rischiano di essere meno efficaci per le specificità linguistiche e culturali italiane.

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