Che cos’è l’IA agentica e perché rappresenta una nuova fase per l’amministrazione pubblica

L’IA agentica indica sistemi in grado di percepire l’ambiente, pianificare passi intermedi e compiere azioni per raggiungere un obiettivo predefinito. Collegati a strumenti, dati e sistemi informativi, questi agenti possono, entro un perimetro controllato, cercare informazioni, preparare fascicoli, inviare solleciti o coordinare più servizi.

Nel contesto dell’azione pubblica l’obiettivo è non più chiedere al cittadino di conoscere l’organizzazione amministrativa per accedere ai propri diritti. Un evento di vita – nascita, cambio di situazione lavorativa o sinistro – potrebbe attivare automaticamente un percorso coordinato tra le amministrazioni interessate, con le necessarie validazioni.

Questa evoluzione mira a ridurre le rotture di percorso, i tempi di attesa e le riscritture manuali, migliorando al contempo l’accesso effettivo ai diritti per gli utenti.

Governance e responsabilità: i limiti dell’autonomia dell’agente IA

Un agente IA non possiede intenzioni né responsabilità giuridica, democratica o etica. Più cresce la sua autonomia e l’accesso ai sistemi, più il quadro di governance deve essere rigoroso.

L’“Stato agentico” richiede:

    • Mandati espliciti per ogni agente;
    • Diritti di accesso limitati e controllati;
    • Controlli tecnici e meccanismi di tracciabilità;
    • Supervisione umana proporzionata al livello di rischio.

Gli agenti pubblici mantengono un ruolo decisivo: controllano, arbitrano, gestiscono le eccezioni e assumono la responsabilità delle decisioni sensibili.

L’obiettivo non è sostituire l’uomo, ma riposizionarlo dove il suo valore è insostituibile – ascolto, accoglienza, expertise, discernimento.

Ambiti di intervento dell’IA agentica

L’IA agentica può trasformare numerosi settori dell’azione pubblica, tra cui:

    • Relazione con i cittadini;
    • Instructione di pratiche;
    • Gestione delle agevolazioni;
    • Acquisti pubblici;
    • Finanza e contabilità;
    • Risorse umane;
    • Supporto informatico;
    • Cyber‑security;
    • Affari legali.

Strategia di adozione: dalla selezione dei casi d’uso ai benefici attesi

I primi casi d’uso devono essere scelti con rigore. Le attività più adatte sono generalmente:

    • Ripetitive e dispendiose in termini di tempo;
    • Basate su dati accessibili;
    • Associabili a un rischio contenuto, con errori rilevabili e reversibili.

L’obiettivo iniziale è dimostrare rapidamente valore su percorsi mirati, per poi ampliare progressivamente il perimetro di azione degli agenti.

Il valore creato non si misura solo in termini di produttività, ma anche in:

    • Riduzione del non‑recorso ai diritti;
    • Miglioramento della qualità del servizio;
    • Affidabilità dei processi;
    • Prevenzione degli errori;
    • Semplificazione della vita quotidiana di cittadini e dipendenti.

Esempi internazionali: percorsi diversi verso lo Stato agentico

Le esperienze di altri Paesi dimostrano che non esiste una sola via per arrivare allo Stato agentico:

    • Estonia: si avvale di infrastrutture digitali mature per offrire servizi pubblici proattivi.
    • Ucraina: utilizza Diia e Diia.AI per unificare l’esperienza cittadina.
    • Emirati Arabi Uniti: puntano a un’industrializzazione a livello federale.
    • Singapore: avanza con sperimentazioni e rafforzamento graduale della governance.
    • Germania: adotta un approccio incrementale, concentrandosi su casi d’uso ad alto valore.

Il contesto francese: dalle basi all’orchestrazione interamministrativa

In Francia le fondamenta sono solide: FranceConnect, API pubbliche, comuni digitali e una recente accelerazione dell’IA nello Stato. La sfida successiva è superare l’assistenza generativa per costruire una capacità di orchestrazione interamministrativa, con una governance chiara su delega, responsabilità e supervisione.

Le fasi chiave per il passaggio includono:

    • Definire processi, irritanti e casi d’uso ad alto valore aggiunto;
    • Stabilire regole di qualità, protezione, tracciabilità e accessibilità;
    • Delimitare perimetri, diritti, soglie di autonomia e responsabilità;
    • Promuovere l’acculturazione all’IA generativa fino alla supervisione e alla progettazione di agenti;
    • Coinvolgere team, manager e partner sociali fin dalle prime implementazioni.

Quattro dimensioni di valutazione del valore

Il valore dell’IA agentica deve essere valutato secondo quattro assi:

    • Valore per l’utente;
    • Trasformazione del lavoro;
    • Performance organizzativa;
    • Gestione dei rischi.

Griglia di maturità: come misurare la capacità di trasformazione

Prima di un’implementazione su larga scala, le organizzazioni devono valutare la propria capacità di trasformazione. La griglia di maturità proposta da Sia Partners analizza sette dimensioni:

    • Struttura;
    • Processi;
    • Strumenti e dati;
    • Pilotaggio;
    • Cultura e IA;
    • Risorse umane e management;
    • Governance.

Questa valutazione consente di identificare i prerequisiti, priorizzare gli investimenti e costruire una roadmap realistica: sperimentare sotto forte supervisione, industrializzare su percorsi mirati, per poi operare a scala un modello agentico governato e controllato.

Verso una ri‑umanizzazione del servizio pubblico

L’IA agentica offre l’opportunità di ri‑umanizzare la pubblica amministrazione, delegando le attività ripetitive e le verifiche di primo livello agli agenti, così che i dipendenti pubblici possano dedicare più tempo all’accompagnamento, alla decisione e alle situazioni che richiedono competenze umane.

In sintesi, l’adozione dell’IA agentica non è una semplice aggiunta di chatbot, ma una trasformazione strutturale che richiede una governance rigorosa, una selezione accurata dei casi d’uso e una valutazione continua del valore creato per cittadini e amministratori.