AI negli appalti pubblici: tra innovazione e regole del gioco

Il mondo delle costruzioni e delle opere pubbliche è al centro di una trasformazione che non è più solo digitale, ma sempre più intelligente.
Non più fantascienza: l’Intelligenza Artificiale (AI) si sta affermando come uno strumento essenziale per migliorare l’efficienza, la trasparenza e la qualità dei progetti, a partire dalla cruciale fase degli appalti pubblici.

La digitalizzazione delle stazioni appaltanti con OpenDigitApp ed E-Contract Hub

Un passo significativo in questa direzione è stato compiuto con il protocollo d’intesa siglato tra il Ministero delle Infrastrutture e dei Trasporti (MIT), il Segretariato Generale della Giustizia Amministrativa e Itaca, con il supporto di Invitalia e Ifel.

Questo accordo, della durata di 24 mesi e finanziato nell’ambito del PNRR, mira a rafforzare la digitalizzazione dei contratti pubblici e a qualificare le stazioni appaltanti attraverso l’implementazione della piattaforma OpenDigitApp – E-Contract Hub.

La sperimentazione prevede l’estrazione e la strutturazione di dati tratti da sentenze e pareri pubblicati, l’integrazione nella piattaforma DigitApp e l’utilizzo di tecnologie di Intelligenza Artificiale per la creazione di strumenti di consultazione, ricerca e supporto alle decisioni.

I dati trattati saranno interoperabili e condivisi attraverso la Piattaforma Digitale Nazionale Dati (PDND).

I dati che saranno acquisiti grazie all’accordo con il Segretariato generale della Giustizia Amministrativa consentiranno di implementare la sezione DigitApp dell’HUB Contratti pubblici, la nuova piattaforma varata dal MIT lo scorso gennaio per la digitalizzazione e la qualificazione delle stazioni appaltanti.

DigitApp è l’applicativo che digitalizza il Codice dei contratti pubblici e lo rende consultabile in modo interattivo. La piattaforma consente di navigare tra articoli e allegati, effettuare ricerche semantiche avanzate e confrontare le diverse versioni del testo normativo.

All’interno di DigitApp si inserisce il chatbot “AI4RUP”, un assistente digitale intelligente in sperimentazione da luglio per supportare direttamente i RUP.

Tale iniziativa è in linea con i principi del nuovo Codice dei contratti pubblici (D.Lgs. 36/2023) e con le Linee guida AgID per l’adozione dell’Intelligenza Artificiale nella Pubblica Amministrazione.

Il nuovo Codice, infatti, non solo incoraggia, ma in molti casi impone l’automazione delle attività amministrative.

L’articolo 30, in particolare, prevede che — per migliorare l’efficienza — le stazioni appaltanti e gli enti concedenti provvedano, dove possibile, ad automatizzare le proprie attività ricorrendo a soluzioni tecnologiche, incluse l’Intelligenza Artificiale e le tecnologie di registri distribuiti, nel rispetto delle disposizioni in materia.

Lo stesso articolo stabilisce inoltre che le decisioni assunte con l’ausilio di AI debbano rispettare tre principi cardine:

• Conoscibilità e comprensibilità, per cui ogni operatore economico ha diritto a conoscere l’esistenza di processi decisionali automatizzati che lo riguardino e a ricevere informazioni significative sulla logica utilizzata.

• Non esclusività della decisione algoritmica, per cui deve esserci nel processo decisionale un contributo umano capace di controllare, validare o smentire la decisione automatizzata.

• Non discriminazione algoritmica, per cui il titolare mette in atto misure tecniche e organizzative adeguate per impedire effetti discriminatori nei confronti degli operatori economici.

L’AI diventa quindi parte integrante della governance pubblica, ma non può sostituire l’uomo: ogni algoritmo deve essere sorvegliabile, spiegabile e verificabile.

Algoritmi di supporto e algoritmi decisionali: la differenza

La giurisprudenza amministrativa italiana ha introdotto una distinzione cruciale per l’uso dell’AI negli appalti: algoritmi di supporto e algoritmi decisionali.

I primi si limitano a svolgere calcoli o verifiche meccaniche (ad esempio, controllare la corrispondenza di un’impronta digitale di un documento). Non sostituiscono la valutazione umana, ma forniscono dati oggettivi. In questo caso, non è necessario che il codice sorgente sia reso pubblico, poiché la decisione resta nelle mani della commissione di gara.

Diverso il discorso per gli algoritmi decisionali, che – grazie al machine learning – elaborano previsioni, attribuiscono punteggi o formulano scelte autonome. Qui entra in gioco l’articolo 30 del Codice dei contratti pubblici, che impone trasparenza totale, conoscibilità della logica utilizzata, supervisione umana e prevenzione di discriminazioni algoritmiche.

Solo per gli algoritmi decisionali vige l’obbligo di trasparenza totale e disponibilità del codice sorgente, mentre per quelli di supporto prevale la tutela della proprietà intellettuale dei fornitori.

Su questo tema, la sentenza n. 4857/2025 del Consiglio di Stato rappresenta un punto di svolta: ha ribadito che la “riserva di umanità” non è derogabile e che le decisioni amministrative non possono mai essere delegate interamente a una macchina.

Per i progettisti di piattaforme digitali e per i RUP si tratta di un principio guida: progettare strumenti di supporto potenti, ma sempre sorvegliabili e controllabili dall’uomo.

Opportunità e rischi per le stazioni appaltanti

I vantaggi dell’Intelligenza Artificiale negli appalti pubblici sono ormai evidenti.
L’uso di queste tecnologie consente di rendere i processi più efficienti, di ridurre i tempi di ricerca e di consultazione della documentazione, di introdurre strumenti predittivi utili per la programmazione e il monitoraggio delle procedure e, non da ultimo, di rafforzare la trasparenza e la capacità di contrasto a frodi e fenomeni di corruzione.

Tuttavia, accanto a queste opportunità, si affacciano anche criticità significative.

L’impiego di algoritmi complessi, in particolare quelli basati su tecniche di machine learning non sempre spiegabili, espone al rischio delle cosiddette black box, ossia decisioni opache e difficilmente verificabili.
Rimane inoltre aperta la questione della responsabilità in caso di errori algoritmici, così come quella di un possibile vendor lock-in, con conseguente dipendenza da software proprietari.

A ciò si aggiunge la necessità di sviluppare all’interno delle amministrazioni pubbliche competenze adeguate per governare e controllare in modo consapevole l’utilizzo delle nuove tecnologie.

L’Intelligenza Artificiale negli appalti pubblici non è più una prospettiva, ma una realtà concreta che sta cambiando il lavoro delle stazioni appaltanti. La sfida per il settore delle costruzioni sarà duplice: sfruttare le potenzialità di queste tecnologie e, al tempo stesso, assicurare un controllo umano qualificato, nel rispetto dei principi di legalità e trasparenza.

AI e appalti: applicazioni concrete e scenari futuri

Le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale nel ciclo di vita di un appalto pubblico sono enormi e toccano ambiti diversi, alcuni già concretamente operativi, altri ancora in fase sperimentale.

L’analisi predittiva, ad esempio, consente attraverso l’elaborazione dei dati storici di stimare in modo più accurato le basi d’asta e di prevedere l’andamento dei costi.

Un altro campo di applicazione è la valutazione dei fornitori, resa possibile da sistemi di rating che attingono a banche dati pubbliche e parametri oggettivi, offrendo così un quadro più affidabile delle controparti.

L’AI generativa, come nel caso di ChatGPT, può inoltre affiancare le imprese nella redazione delle offerte e delle relazioni tecniche, purché il suo intervento rimanga un supporto e non sostituisca il know-how aziendale.

Sul fronte della gestione operativa, gli algoritmi sono già utilizzati per monitorare in tempo reale lo stato di avanzamento dei lavori, la conformità alle prescrizioni, il rispetto delle scadenze e dei costi.

Infine, un ruolo importante è svolto dagli strumenti di verifica della compliance normativa, capaci di controllare automaticamente documenti e certificazioni, riducendo il rischio di errori e omissioni.

Il Regolamento europeo AI Act, entrato in vigore nel 2024, classifica le applicazioni dell’AI in base al livello di rischio e prevede requisiti stringenti per i sistemi ad alto impatto.
Gli appalti pubblici non sono qualificati automaticamente come “alto rischio”, ma molte delle applicazioni più sofisticate rientreranno in questa categoria, imponendo audit, trasparenza e supervisione umana.

Per le stazioni appaltanti e per il settore delle costruzioni si apre quindi una fase cruciale: l’adozione di AI potrà semplificare e velocizzare procedure complesse, ma richiederà competenze, governance e un continuo aggiornamento normativo.

Solo così sarà possibile trasformare la promessa tecnologica in un reale vantaggio competitivo e istituzionale.