Perché PA e GovTech faticano a diventare un vero ecosistema

Due terzi delle Pubbliche Amministrazioni (PA) italiane hanno sperimentato l'intelligenza artificiale, ma la capacità di adottarla in modo strutturato resta ancora limitata. Con il ciclo PNRR ormai in chiusura, le PA italiane dispongono di sperimentazioni, di fondi residui e di un quadro normativo finalmente strutturato, ma è ancora insufficiente la capacità di trasformare un pilota finanziato in un servizio pubblico stabile.

Accanto a una domanda pubblica che fatica ad adottare in modo maturo, esiste un'offerta di imprese GovTech che cresce ma che non riesce a incontrare la PA su una scala che la renda sostenibile. Il collo di bottiglia sta quindi nel loro incontro mancato: amministrazioni che non hanno ancora la capacità di comprare e integrare soluzioni innovative, e imprese che non trovano nel mercato pubblico contratti sufficienti a crescere. Il report prodotto da SDA Bocconi nell'ambito di AI-PACT (Artificial Intelligence for Public Administrations Connected), l’European Digital Innovation Hub di cui SDA Bocconi è coordinatore e capofila, mette a fuoco per la prima volta questa doppia fragilità.

Un’iniziativa premiata dalla Commissione europea

AI-PACT, insignita del Seal of Excellence dalla Commissione europea, nasce per uscire dalla logica aneddotica con cui si è raccontata finora l'adozione dell'AI nella PA italiana. La ricerca, condotta con i colleghi Tommaso Bianchi , Maria Cucciniello , Niccolò Cusumano , Leonardo De Rossi , Lisa Fontanella , Giulio Guidotti , Giulia Piras , Gianluca Salviotti , Aristea Saputo e Roberto Vivona , si è concentrata su tre interrogativi: quanto sono pronte le amministrazioni ad adottare l'AI come tecnologia di servizio, quali capability organizzative risultano già presidiate e quali restano scoperte, e in che condizioni versa l'offerta GovTech che dovrebbe intercettare la domanda pubblica di innovazione.

Rispondere a queste domande ha richiesto uno sguardo simmetrico sui due lati dell'ecosistema dell'innovazione. I Maturity Model sul mercato (strumenti per valutare la maturità nell’adozione di una tecnologia) vengono dal settore privato e sono poco adatti a organizzazioni il cui mandato è creare valore pubblico secondo logiche di accountability, equità e legittimità democratica. Serviva uno strumento diagnostico costruito specificamente per il contesto pubblico, calibrato sui requisiti dell’AI Act.

Un percorso che accompagna il ciclo di vita dell'innovazione

AI-PACT è concepito come un customer journey che accompagna le amministrazioni lungo l'intero ciclo di vita dell'innovazione, dalla valutazione iniziale della prontezza fino alla misurazione dell'impatto, secondo l'impianto teorico della diffusione dell'innovazione. Questo taglio è ciò che rende i risultati utili a chi deve decidere, perché ogni tappa restituisce un'indicazione operativa su dove intervenire.

Il primo strumento è il Maturity Model AI-PACT , che parte dal framework Technology-Organization-Environment per leggere la prontezza delle amministrazioni lungo sei dimensioni organizzative. Il Contesto esterno riguarda la stabilità politica, il rapporto con i cittadini e la comunicazione delle iniziative. Management e Organizzazione misura la cultura interna, la formazione e la visione strategica. La Governance riguarda il procurement, la compliance e la chiarezza di ruoli e responsabilità. Le Risorse Umane pesano le competenze interne, le partnership e la capacità di attrarre talento. Le Risorse Tecnologiche guardano all'accesso ai dati e alla solidità dell'infrastruttura. Il Valore, infine, riguarda la percezione dei benefici e la capacità di valutare i risultati prima e dopo l'adozione.

Le tappe successive spostano l'attenzione all'esperienza concreta.

• Il Sustainability Assessment ha indagato la tenuta nel tempo delle sperimentazioni avviate, e ne emerge che la gran parte è nata come iniziativa una tantum, priva di un modello di finanziamento ordinario e di una regia interna capace di portarla oltre la fase pilota. La sostenibilità, nella maggioranza dei casi, è rimasta un auspicio più che una scelta progettuale.
• L'Impact Assessment ha poi ricostruito come gli utenti hanno vissuto le soluzioni sperimentate, mostrando che il valore percepito dipende molto più dalla qualità dell'accompagnamento organizzativo che dalle caratteristiche della tecnologia.
• L'ultima tappa guarda al lato dell'offerta con lo Startup Mapping Tool , che misura quanto le imprese GovTech italiane siano pronte a servire il mercato pubblico lungo tre direttrici.

Dove le amministrazioni sono forti e dove restano scoperte

Il Maturity Model misura la prontezza su una scala da 1 a 5, dove i valori sotto il 2,5 segnalano una capability ancora fragile, quelli fino al 3,5 una capability presente ma non sistematica, e quelli superiori una capability matura. Le amministrazioni italiane si collocano in media a 2,79, in quella fascia intermedia in cui la consapevolezza c'è ma non si è ancora tradotta in pratica sistematica. Il dato sintetico nasconde però una forte polarizzazione, perché soltanto il 12% degli enti raggiunge la fascia alta mentre il 27% resta in quella bassa, con un divario che segue la dimensione dell'ente più che la sua collocazione. Le dimensioni più solide sono il Contesto esterno e la cultura del management. È soprattutto su questo piano che il PNRR ha lasciato un segno, accelerando la cultura dell'innovazione più di quanto abbia rafforzato la capacità di trasformarla in servizi permanenti.

Le fragilità si concentrano invece sulla Governance e sulle Risorse Umane , che sono anche le due leve decisive per la sostenibilità. La Governance è la dimensione meno matura in assoluto, ferma a 2,36 su una scala in cui il 2,5 segna la soglia della sufficienza. Il procurement resta l'anello più debole, perché la gran parte degli acquisti passa ancora da gare ICT generaliste e non da procedure pensate per soluzioni di AI, mentre la conformità ai requisiti europei è appena agli inizi e le figure specialistiche che dovrebbero presidiarla, come un AI Officer o un Data Steward, sono quasi ovunque assenti. Sul versante delle Risorse Umane, il punto critico sono le partnership stabili con la ricerca e con l'ecosistema privato. Gli enti più piccoli collaborano molto meno con università, centri di ricerca e imprese innovative, e restano perciò tagliati fuori dalle competenze di frontiera che non possono sviluppare internamente. A questo si aggiunge una dipendenza dai fornitori esterni che nei comuni non urbani arriva a coprire il 62% dell'infrastruttura tecnologica, con la conseguenza che la capacità di indirizzare e controllare l'innovazione finisce di fatto fuori dall'amministrazione.

Le leve strategiche da attivare

La lettura d'insieme porta a una conclusione che vale sia per chi guida le singole amministrazioni sia per chi disegna le politiche di sistema. Il ritorno degli investimenti in AI dipende dalla capacità organizzativa di mettere a sistema strumenti, competenze e collaborazioni che permettano alle innovazioni di sopravvivere alla stagione dei fondi straordinari.

La priorità più urgente riguarda la Governance , la dimensione risultata più debole. Costruire capacità di adozione significa dotarsi di ruoli specialistici stabili, come un AI Officer o un Data Steward, e di procedure di acquisto pensate per l'AI anziché mutuate dall'ICT tradizionale.

La seconda priorità agisce sulle Risorse Umane , l'altra dimensione scoperta. Qui la posta in gioco è ridurre la dipendenza dai fornitori esterni investendo su competenze interne e su partnership durature con la ricerca e con l'ecosistema dell'innovazione.

La terza priorità risponde alla fragilità della dimensione Valore e riguarda la valutazione. Senza processi strutturati per misurare l'impatto prima e dopo l'adozione, ogni sperimentazione resta un episodio a sé, incapace di generare apprendimento per le successive.

La sfida per il sistema è in ultima analisi quella di far combaciare i due lati che oggi restano separati, rendendo la domanda pubblica più capace di adottare e l'offerta più capace di rispondere.

AI e PA: stato dell’arte, priorità e traiettorie di sviluppo . Rapporto di ricerca.