Gran parte della ricerca sull'IA nella Pubblica Amministrazione si concentra sui governi locali, sulle agenzie federali statunitensi e sui servizi di welfare. Le grandi amministrazioni centrali con un forte mandato tecnico, come gli istituti nazionali di statistica, restano quasi assenti dal dibattito empirico. Eppure sono tra gli enti pubblici europei che investono di più nell'IA. Lo studio colma questo vuoto. È pubblicato su Azienda Pubblica (n. 3/2026) da Luigina Paglieri, Fabiana Scalabrini e Andrea Bonomi Savignon (Dipartimento di Management e Diritto, Tor Vergata) con Massimo Fedeli, Sara Letardi, Simona Pace e Valeria Prigiobbe (Istat). Gli autori ricostruiscono la fase iniziale dell'adozione dell'IA in Istat, incrociando interviste a informatori chiave e documenti istituzionali e leggendoli con il framework Technology–Organization–Environment.

Il primo risultato riguarda la governance. Istat ha costruito un'architettura su tre livelli:

• un Comitato Strategico IA, che dà l'indirizzo;
• una Segreteria Tecnica, che esamina i casi d'uso;
• i responsabili dei singoli progetti, che li gestiscono e li monitorano.

Lo schema ricalca, in modo consapevole, quello del sistema di qualità statistica dell'Istituto. Istat lo ha avviato prima che una norma lo imponesse, insieme a un sistema di gestione allineato alla ISO/IEC 42001. Secondo gli autori, le pressioni normative non funzionano qui come vincoli subiti ma come "spazi di agenzia regolata". Sono i temi del Modulo III del Master, dedicato alla governance della trasformazione digitale.

Il secondo risultato riguarda le scelte tecnologiche. I cinque progetti attivi sono:

• un assistente virtuale interno;
• un motore di ricerca intelligente sui dati;
• un servizio di ricerca semantica sul sito istat.it;
• un punto unico di contatto per gli utenti;
• un traduttore multilingue.

Sono tutti strumenti di supporto: nessuno produce statistiche ufficiali e tutti prevedono il controllo umano. Ogni progetto deve rispettare tre criteri:

• basso impatto sulla produzione statistica;
• reversibilità;
• conformità all'AI Act e alla Legge 132/2025 dimostrabile prima dell'avvio.

L'Istituto ha anche rinunciato alle soluzioni "chiavi in mano" dei grandi fornitori e ha puntato sulle competenze interne. Questa prudenza non nasce da resistenza al cambiamento ma da competenza metodologica. Come dice uno degli intervistati, il vero rischio non è arrivare in ritardo: è produrre un numero sbagliato.

Molte grandi amministrazioni italiane si trovano oggi nella fase che Istat ha già attraversato. Per loro la lezione va presa con la cautela che raccomandano gli stessi autori: un caso singolo non è un modello da copiare. Indica però una direzione. Dove esiste una solida cultura organizzativa, è l'organizzazione a orientare la tecnologia e le pressioni esterne, non il contrario. Saper governare l'innovazione prima di accelerarla è il profilo di manager pubblico che MIMAP vuole formare.

L'articolo è pubblicato su Azienda Pubblica, n. 3/2026. Per richiedere una copia scrivi a luigina.paglieri@uniroma2.it.