Il 10 marzo 2026 AgID ha pubblicato in consultazione pubblica (che si è conclusa l’11 aprile 2026) le Bozze di linee guida per il procurement e lo sviluppo di Intelligenza Artificiale nella Pubblica Amministrazione. Le due linee guida sono strettamente collegate. Nel numero precedente si sono analizzate le indicazioni in materia di procurement; in questo numero si esaminano quelle relative allo sviluppo di sistemi di IA. Queste ultime richiamano in più punti la fase di procurement.
Le Linee guida per lo sviluppo forniscono un quadro di riferimento tecnico, normativo e organizzativo per la progettazione e la gestione dei sistemi di IA lungo l'intero ciclo di vita.
Le Linee guida individuano venti principi per lo sviluppo di sistemi di IA, mettendoli in diretta correlazione con le azioni richieste nelle fasi operative. In concreto, in queste linee guida ogni principio viene declinato in requisiti tecnici, architetturali e contrattuali concreti, coerenti con un approccio basato sul rischio. Di seguito ne sono presi in considerazione alcuni.
Tra i principi di maggiore interesse si segnala anzitutto quello della conformità normativa evolutiva, secondo cui i sistemi di IA devono essere progettati secondo il principio di compliance by design, con architetture modulari e agentiche che consentano l’aggiornamento selettivo dei componenti (modelli, servizi, orchestrazione) senza riprogettare l’intero sistema. Nell’enunciazione del principio, è messo in evidenza anche che i contratti devono contenere clausole di adeguamento in caso di modifiche legislative e devono evitare soluzioni che rendano tecnicamente o contrattualmente complesso tale adeguamento.
Un altro principio riguarda il rispetto dei valori fondamentali dell’UE. AgID in questo caso specifica che la PA deve integrare valutazioni d’impatto sui diritti fondamentali e meccanismi di controllo umano, anche attraverso l’uso di agenti con ruoli e responsabilità chiaramente definiti.
Viene poi trattata la questione del trattamento dei dati personali con un principio che indica in modo specifico che lo sviluppo deve garantire una netta separazione tra dati, modelli e servizi, favorendo il controllo, la portabilità dei dati e la minimizzazione dei trattamenti; inoltre, le architetture agentiche devono consentire un controllo analitico dei flussi informativi.
Il principio di sorveglianza umana impone che i sistemi consentano un intervento umano effettivo, tempestivo e documentabile, anche a livello di orchestrazione dei servizi e degli agenti. I contratti devono garantire accesso operativo agli strumenti di supervisione senza dipendenze esclusive dal fornitore, e il procurement deve escludere soluzioni che rendano l'intervento umano solo formale.
Un altro punto importante riguarda la formazione e lo sviluppo delle competenze; infatti, lo sviluppo deve essere accompagnato da trasferimento strutturato di competenze verso il personale della PA e i sistemi devono essere progettati in modo da essere comprensibili, gestibili e governabili dal personale interno.
Uno degli elementi di maggiore novità e rilevanza pratica delle Linee guida è la scelta di adottare, come modello architetturale di riferimento per le PA, un'architettura agentica. Quest’ultima è fondata su un orchestratore IA centralizzato connesso a tre domini distinti: i modelli di IA, le fonti dati e gli strumenti applicativi (tool).
Le Linee guida classificano i sistemi agentici in sei livelli di autonomia (da completamente manuale, a agenti completamente autonomi).
Infine, un altro elemento importante menzionato nelle linee guida è lo Stack tecnologico che viene articolato su cinque livelli (Energy Layer, Chip Layer, Infrastructure Layer, Model Layer e Application Layer) ciascuno con specifiche implicazioni per la PA in termini di scelte di governance, continuità operativa e sostenibilità energetica. Si tratta di una rappresentazione utile perché mette a fuoco l'intera catena di dipendenze tecnologiche che una PA deve presidiare quando sviluppa soluzioni di IA end-to-end.
In sintesi, rispetto all’architettura è interessante notare la rilevanza delle soluzioni agentiche e lo stack tecnologico che consente di valutare gli aspetti di una soluzione IA sotto tutti i profili dello sviluppo.
Un altro argomento trattato dalle linee guida è il ciclo di vita dei sistemi di IA, già richiamato anche nelle linee guida sull’adozione dell’IA nella PA, il quale è articolato in sette fasi (pianificazione e design; raccolta e trattamento dei dati; costruzione /addestramento dei modelli; testing, valutazione, verifica e validazione; messa a disposizione per l’esercizio; operatività e monitoraggio; ritiro e/ disattivazione) ciascuna delle quali è associata a specifiche azioni obbligatorie e raccomandazioni.
Di seguito esploriamo più nel dettaglio alcune delle fasi del ciclo di vita che presentano degli spunti interessanti e riflettono l’impostazione che AgID vuole promuovere rispetto allo sviluppo di sistemi di IA. Rispetto alla “pianificazione e design”, emerge che già in questa fase le PA devono valutare l’adozione di architetture agentiche e di orchestrazione dei servizi di IA, al fine di rafforzare la modularità, la sostituibilità dei componenti, la gestione multi-fornitore e l’autonomia operativa dei sistemi nel tempo. Nella seconda fase su raccolta e trattamento dei dati, oltre alla necessità di garantire l’affidabilità e la conformità dei sistemi di IA, è posta l’attenzione sul consentire un uso proporzionato, controllabile e sostenibile dei dati, riducendo sprechi computazionali, rischi di lock-in tecnologico e dipendenze non necessarie da modelli o infrastrutture ad alta intensità di risorse. Rispetto alla terza fase “addestramento dei modelli”, le linee guida suggeriscono di preferire il fine-tuning ad addestramenti completi dei modelli. La fase “operatività e monitoraggio” sottolinea un aspetto di rilievo, ossia che le prescrizioni non si esauriscono nella fase di sviluppo; infatti, il documento insiste sull'esigenza di monitoraggio continuo post-deploy, con metriche di accuratezza documentate e la possibilità di aggiornare o sostituire i modelli in caso di degrado delle prestazioni. Infine, la fase di “ritiro e/o disattivazione” è indicata come strategica per prevenire il lock-in tecnologico, tutelare l’investimento pubblico e garantire la piena reversibilità delle scelte tecnologiche effettuate lungo l’intero ciclo di vita del sistema.
Dalla breve analisi delle fasi del ciclo di vita dei sistemi di IA emerge chiaramente un’attenzione ai costi e alla necessità di evitare situazioni di lock-in tecnologico.
Quelli illustrati sono solo alcuni dei profili di interesse delle Linee guida AgID sullo sviluppo di sistemi di IA. Quello che emerge con chiarezza è che il documento richiede alle PA che lo sviluppo di sistemi di IA non sia trattato come un ordinario progetto ICT, ma sia presidiato l'intero stack tecnologico. Inoltre, è necessario di governare il dato come risorsa autonoma e strategica e di tradurre i principi normativi in requisiti contrattuali esigibili.
È interessante notare, altresì, la rilevanza che viene data agli agenti quali soluzioni di IA da prediligere.
Anche per le Linee guida sullo sviluppo, AgID predispone strumenti operativi a corredo (Strumento A – Termini e definizioni; Strumento B – Training, validazione, fine-tuning di modelli e RAG), a conferma dell'intenzione di fornire alle PA un supporto concreto e non meramente dichiarativo.
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