Intelligenza artificiale generativa (IA generativa o GenAI) è già entrato nelle amministrazioni pubbliche europee. Non in modo ordinato e pianificato, ma spesso attraverso pratiche informali: i funzionari pubblici utilizzano strumenti commerciali per scrivere, riassumere, tradurre o programmare, spesso senza approvazione formale o linee guida stabilite. Questo fenomeno, che il rapporto definisce “uso ombra o ombra IA" rappresenta oggi una delle sfide di governance più rilevanti nel settore pubblico.
Il Centro comune di ricerca (JRC) della Commissione europea ha appena pubblicato il rapporto «L'adozione dell'intelligenza artificiale generativa nelle pubbliche amministrazioni dell'UE: esplorazione dei comportamenti individuali e degli approcci organizzativi» (Mikalef, Medaglia, Tangi e Rodriguez Müller, 2026), uno dei sottilieres Analisi strutturate sull'adozione dell'intelligenza artificiale generativa nelle amministrazioni europee. Lo studio si basa sull'analisi di otto casi di studio, ricavati da 31 interviste con manager ed esperti di sette paesi e della Commissione europea stessa. La Catalogna figura tra i casi esaminati e il direttore dell'AOC, Miquel Estapé, è stato tra le persone intervistate.
Due prospettive complementari
Il rapporto analizza l'adozione dell'intelligenza artificiale generativa da due prospettive che si influenzano reciprocamente:
- Uso individuale: come i dipendenti pubblici percepiscono e utilizzano questi strumenti nella loro vita quotidiana.
- Assimilazione organizzativa: come le amministrazioni decidono di rendere la tecnologia accessibile, di gestirla e di integrarla nei propri processi.
Due amministrazioni possono scegliere lo stesso modello di assimilazione e, ciononostante, i loro team possono utilizzare gli stessi strumenti di gestione.eres Sono molto diverse. Per questo motivo dobbiamo considerare entrambe le dimensioni contemporaneamente.
A livello individuale: tre tensioni persistenti
Sulla base delle interviste, il rapporto individua tre tensioni che permeano il modo in cui il personale pubblico interpreta l'intelligenza artificiale generativa:
- Potenziamento e dipendenza. L'intelligenza artificiale generativa è vista come un assistente cognitivo che aumenta la produttività e facilita l'accesso alla conoscenza. Allo stesso tempo, emergono preoccupazioni riguardo all'eccessiva dipendenza, all'erosione delle competenze e alla perdita di profondità analitica. Un intervistato ha riassunto la situazione con franchezza: ammette di essere diventato più dipendente dallo strumento di quanto vorrebbe ammettere.
- Innovazione e controllo. Viene adottato per ottenere maggiore efficienza e migliorare il processo decisionale, ma la sua implementazione si scontra con i requisiti di governance, la gestione del rischio e l'inerzia organizzativa. Spesso si riscontra una discrepanza tra le aspettative e il valore effettivamente percepito nella pratica.
- Esplorazione e regolamentazione. Il personale esplora nuovi strumenti che promettono efficienza e creatività, ma che operano all'interno di rigidi quadri normativi in materia di protezione dei dati e responsabilità. Il risultato è una continua negoziazione tra sperimentazione e conformità.
È particolarmente importante notare che, quando gli strumenti interni non sono sufficientemente intuitivi o funzionali, il personale tende a ricorrere a strumenti commerciali esterni, con le conseguenti implicazioni per la protezione dei dati, la sicurezza e la conformità normativa.
Un modello di maturità a quattro stadi
Uno dei contributi più utili del rapporto è un modello a quattro fasi di creazione di valoreconcepito come strumento strategico piuttosto che come percorso lineare che tutti devono seguire fino alla fine:
- Esplorativo - vedere il potenziale. Uso individuale e ad hoc, con strumenti commerciali e compiti semplici. Il valore principale è la consapevolezza.
- operativo - strutturare, utilizzare e generare fiducia. Vengono presentati ambienti sicuri, formazione e linee guida per l'utilizzo. Il valore aggiunto risiede nell'efficienza nello svolgimento delle attività di routine.
- Trasformatore - riprogettazione dei lavori e dei servizi. L'intelligenza artificiale generativa è integrata nei flussi di lavoro e nei sistemi (RAG, agenti). Il valore aggiunto risiede nelle maggiori capacità di gestione di compiti complessi.
- riflessivo - apprendimento istituzionale e integrazione nell'ecosistema. L'amministrazione valuta sistematicamente il suo utilizzo, attraverso meccanismi di feedback e una governance adattiva.
Il rapporto è chiaro su un punto importante: Non tutte le amministrazioni, né tutte le unità all'interno della stessa amministrazione, devono necessariamente raggiungere la fase finale. Ciascuna organizzazione può scegliere la strategia di assimilazione in base alla propria infrastruttura, alle proprie competenze, alla sensibilità dei dati e alla natura dei propri compiti.
La Catalogna, tra le amministrazioni di riferimento
Il rapporto descrive la Catalogna come una delle regioni europee più avanzate digitalmenteIl documento sottolinea di aver creato piattaforme dati, quadri di governance algoritmica e piattaforme inter-amministrative che supportano un approccio responsabile all'IA sia per i servizi pubblici che per l'economia.
Lo studio evidenzia anche progetti pilota volti a ambienti e sandbox interni sicuri per l'intelligenza artificiale generativa Il progetto è stato implementato con rigorose misure di sicurezza che assicurano la conformità al GDPR, alla guida nazionale sull'IA e al Regolamento europeo sull'IA, migliorando al contempo i meccanismi di catalogazione, qualità e classificazione del rischio dei sistemi algoritmici. Come si legge nel rapporto, questo lavoro dimostra l'ambizione della Catalogna di coniugare la sperimentazione rapida con solide garanzie organizzative e normative.
Tre aree di intervento
Il rapporto si conclude con una serie di raccomandazioni operative raggruppate in tre aree prioritarie:
- Creazione di un'infrastruttura interoperabile per l'intelligenza artificiale generativa. Creare ambienti sicuri fin dalla progettazione, facili da usare e compatibili con le normative europee, e sviluppare framework condivisi per la governance dei dati e corpus documentali affidabili.
- Rafforzare la governance e la preparazione operativa. Istituzionalizzare organismi di governance dell'IA, standardizzare i framework di integrazione nei flussi di lavoro e introdurre programmi di formazione che mantengano al centro la supervisione e il giudizio umano.
- Accelerare la creazione di valore pubblico e l'innovazione. Dare priorità ai casi d'uso di maggior valore attraverso progetti pilota strutturati in ambienti con livelli di rischio graduali e promuovere la collaborazione tra le amministrazioni condividendo promemoria, modelli, modelli di governance e risultati delle valutazioni.
Che implicazioni ha questo per l'amministrazione catalana?
Molte delle raccomandazioni contenute nel rapporto sono direttamente collegate alla ragion d'essere di un consorzio come l'AOC: Fornire infrastrutture e servizi digitali condivisi che evitino la duplicazione degli sforzi e consentano alle amministrazioni più piccole di accedere a capacità che difficilmente sarebbero in grado di sviluppare autonomamente.
Il rapporto sottolinea precisamente che un approccio sovraorganizzativo Una governance dei dati efficace può favorire l'interoperabilità, garantire la coerenza tra i sistemi e facilitare l'implementazione di assistenti basati sull'IA in diverse amministrazioni, senza dover ricostruire ogni volta le pipeline di dati sottostanti. Si evidenzia inoltre che i modelli centralizzati a livello regionale o nazionale possono ridurre la duplicazione tecnica e democratizzare l'accesso a funzionalità di IA di qualità, suggerendo che un modello di governance ibrido e multilivello potrebbe essere il più appropriato.
Questa è, in larga misura, la discussione che ci attende: come passare da una sperimentazione frammentaria e da un utilizzo clandestino difficile da regolamentare a un'assimilazione strategica, sicura e sovrana dell'IA generativa, in linea con i valori pubblici e il quadro normativo europeo.
Una riflessione finale
La conclusione fondamentale del rapporto è che Il successo dell'adozione dell'IA generativa dipende non tanto dalla disponibilità tecnologica quanto dalla capacità di allineare le singole pratiche alle strutture organizzative. Colmare questo divario è ciò che permetterà all'intelligenza artificiale generativa di fornire un valore pubblico sostenibile, mantenendo al contempo fiducia, responsabilità e coerenza istituzionale.
Rapporto completo: Mikalef, P., Medaglia, R., Tangi, L. e Rodriguez Müller, AP (2026), L'adozione dell'intelligenza artificiale generativa nelle pubbliche amministrazioni dell'UE: esplorazione dei comportamenti individuali e degli approcci organizzativi.Ufficio delle pubblicazioni dell'Unione europea, Lussemburgo.
Disponibile presso: Archivio delle pubblicazioni del JRC (JRC147095)
