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Le nuove linee guida dell’AgID per il procurement e lo sviluppo di soluzioni AI tracciano la rotta per un’adozione più consapevole di questa tecnologia nelle PA, tra glossari dettagliati, modelli di costo e architetture di riferimento. Un passaggio significativo per rafforzare il ricorso all’intelligenza artificiale da parte degli enti.

Nelle scorse settimane l’AgID – l’Agenzia per l’Italia Digitale – ha pubblicato, in consultazione pubblica fino all’11 aprile, le nuove linee guida dedicate all’impiego dell’intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione. Si tratta di due documenti – uno sullo sviluppo dei sistemi AI e uno sul procurement – che completano il pacchetto di tre linee guida già previste, insieme a quello sull’adozione.

Presentati con la Determinazione n. 43/2026 del 10 marzo 2026, i testi si inseriscono nel Piano triennale per l’informatica nella PA 2024–2026 e rappresentano un passo avanti importante per supportare le amministrazioni italiane nell’implementazione e nell’acquisto di soluzioni basate sull’Ai. Non solo definiscono un quadro di riferimento, ma introducono anche un linguaggio comune che permette agli enti pubblici di dialogare in modo più efficace, sia tra loro sia con i fornitori. Il glossario raccoglie infatti quasi 150 termini, alcuni dei quali entrati nel linguaggio quotidiano senza ancora standard globali condivisi, come “prompt” o “agente di AI”. Un vocabolario condiviso è d’altra parte indispensabile in un contesto come quello pubblico, dove ogni azione genera documentazione amministrativa che richiede chiarezza e uniformità terminologica.

Le linee guida per il procurement dell’Ai

Questo documento propone un framework che permette alle amministrazioni di acquistare tecnologie di intelligenza artificiale in modo consapevole e governato. Tre sono gli elementi chiave che emergono:

• Metodologie di calcolo del costo dell’AI

Per ogni soluzione di Ai occorre calcolare il costo complessivo del ciclo di vita (il cosiddetto LCOAI-Life Cycle Cost of AI), tenendo conto sia dei costi di investimento iniziali (capex) sia di quelli che si manifestano nel tempo (opex). Tra gli allegati delle linee guida viene anche fornito un caso studio, di come un Comune di 120mila abitanti può calcolare questo costo per un assistente virtuale AI a supporto delle richieste informative dei cittadini, confrontando due scenari, quello di ricorso ad un modello SaaS e ad API esterne sia di sviluppo di un modello self-hosted su infrastruttura dedicata.

• Aggregazione e cooperazione tra Pa

Nelle linee guida vengono individuati gli scenari in cui occorre o sarebbe opportuno favorire forme di aggregazione della domanda nei confronti di soluzioni e sistemi di Ai.  La cooperazione tra enti viene infatti interpretata come un aspetto fondamentale per migliorare la sostenibilità economica degli investimenti in intelligenza artificiale, che consente di condividere i costi di sviluppo, ridurre i rischi di adozione di una nuova tecnologia e mettere a fattore comune competenze specifiche. Questo approccio consente inoltre di rafforzare il potere negoziale delle pubbliche amministrazioni nei confronti del mercato, che possono riuscire a spuntate condizioni contrattuali migliori e più vantaggiose e educando l’offerta verso soluzioni maggiormente interoperabili.

• Stesura del capitolato tecnico

All’interno del documento è proposto un esempio di struttura e di temi da trattate all’interno di un capitolato in ambito AI da parte delle pubbliche amministrazioni, che può fornire da traccia e da modello per la stesura delle gare pubbliche.

Le linee guida per lo sviluppo di soluzioni Ai

All’interno della bozza di queste linee guida, l’AgID identifica tre punti essenziali e innovativi per guidare le pubbliche amministrazioni dello sviluppo dell’Ai.

• Introduzione di livelli di autonomia

L’obiettivo in questo caso è di fornire un framework di riferimento in termini di autonomia dei sistemi di Ai – e in particolare dell’Ai agentica – all’interno degli enti, richiamando l’esempio già esistente nell’ambito della guida autonoma. In particolare, vengono individuati 6 livelli di autonomia crescete, dove al livello 0 il processo è ancora interamente gestito dall’operatore umano e l’agente non effettua alcuna automazione, mentre al livello 5 gli agenti sono completamente autonomi e non è presente alcun intervento umano.

• Modello architetturale per le Pa nell’uso e sviluppo dell’AI

Nel documento viene anche presentata un’architettura logica di riferimento per l’AI agentiva, composta da un “orchestratore AI”, che ha il ruolo di nucleo logico di coordinamento ed è avvolto in un layer di API middleware; quest’ultimo consente di sviluppare caratteristiche di astrazione, interoperabilità e uniformità di accesso verso tre differenti domini, ossia i modelli di Ai, i sistemi e le sorgenti dati (in cloud, on-prem o in modalità ibrida), e gli strumenti applicativi e di tool operativi.

• Individure le “personas” nelle Pa

Le linee guida individuato quattro categorie di operatori della Pa, con diversi livelli di autonomia e controllo dei sistemi di Ai.  Si parte da un livello di Operatore Base, che non richiede competenze specialistiche né risorse dedicate particolari, passando dagli Operatori Avanzati ed Esperti (con livelli crescenti di competenze specialistiche e risorse dedicate, fino ad arrivare all’Operatore Controllore, che richiede profonde competenze specialistiche in tema di Ai e consistenti risorse umane, finanziarie e strumentali dedicate, in una logica di gestione end-to-end dell’intelligenza artificiale anche a livello di infrastruttura.

Camilla Bellini
Content & Research Manager, TIG – The Innovation Group