L'Europa sta sottovalutando l'adozione dell'IA negli appalti pubblici
In Europa, gli appalti pubblici rappresentano circa il 14-15% del PIL. Non si tratta di una funzione amministrativa, bensì di una leva macroeconomica che plasma direttamente la produttività, l'innovazione e la struttura industriale.
Il principale ostacolo per l'IA nel governo non è l'algoritmo, ma la capacità dello Stato di acquistare in modo efficace: definire il problema, progettare bandi aperti ma esigenti, valutare i costi dell'intero ciclo di vita, governare i dati e l'interoperabilità e, soprattutto, gestire l'esecuzione dei contratti. Laddove l'appalto rimane un esercizio difensivo di conformità, l'IA produce poco più che progetti pilota, consulenze eccessive e dipendenza dal fornitore (lock-in). Laddove diventa una leva strategica, l'IA può ridurre i costi amministrativi, abbreviare i processi e migliorare la qualità del servizio su larga scala.
La dimensione macroeconomica
La portata della questione la rende macroeconomica, non amministrativa. Gli appalti pubblici rappresentano tra il 12% e il 13% del PIL nei paesi dell'OCSE e circa un terzo della spesa pubblica totale. Nell'Unione Europea, superano il 14-15% del PIL. Ciò implica che la qualità della spesa pubblica — e quindi la produttività del settore pubblico — dipenda in gran parte da come i governi acquistano, non solo da quanto spendono. L'inefficienza non è solo un problema di vincoli di bilancio, è un problema di progettazione della domanda.
In Europa, la politica degli appalti è tornata al centro dell'agenda strategica come strumento per la competitività, la resilienza e l'autonomia industriale. Circa 2,4-2,6 mila miliardi di euro passano ogni anno attraverso gli appalti pubblici. Tuttavia, le riforme introdotte nel 2014 non hanno rafforzato la concorrenza: le gare con un solo offerente rimangono diffuse e l'intensità competitiva è debole. Il problema non è la scala, ma la qualità del mercato.
Questo ha un impatto diretto sull'IA.
Se i mercati pubblici faticano già a generare concorrenza in beni e servizi tradizionali, l'adozione dell'IA — dove le asimmetrie informative, la complessità tecnica e i rischi di lock-in sono maggiori — sarà ancora più limitata. La trasformazione digitale degli appalti, combinata con i requisiti emergenti di governance dell'IA, rende decisiva la capacità di strutturare i processi di approvvigionamento e la responsabilità lungo l'intero ciclo di vita del contratto.
L'Italia fornisce un esempio chiaro. Il Rapporto Colao ha identificato una pubblica amministrazione eccessivamente focalizzata sulle procedure piuttosto che sui risultati, con un'adozione digitale limitata e squilibri nelle competenze orientati verso profili legali. Questo è esattamente l'ambiente in cui l'IA rischia di essere sovrapposta a processi deboli invece di ridisegnarli.
Quattro vincoli strutturali
Emergono quattro vincoli strutturali.
Il primo è culturale. I sistemi di approvvigionamento sono spesso progettati per minimizzare il rischio formale piuttosto che per massimizzare l'impatto economico: eccessivo formalismo, limitato coinvolgimento del mercato, dati carenti sull'esecuzione e attenzione insufficiente ai risultati.
Il secondo è competitivo. La Corte dei Conti europea ha evidenziato gare complesse, scarsa partecipazione delle PMI e continuo ricorso al criterio del prezzo più basso. Gli acquirenti pubblici acquistano ancora conformità e prezzo, non prestazioni e innovazione.
Il terzo è l'architettura della domanda. Un efficace approvvigionamento di IA richiede di definire il problema pubblico, non di prescrivere una soluzione tecnica a priori; consentire l'iterazione e stabilire una chiara governance dei dati. Senza ciò, le amministrazioni acquistano software prima di aver definito processi, dataset, responsabilità o metriche di successo.
Il quarto è la capacità istituzionale. Gli organismi centrali di acquisto operano su larga scala ma con capacità ICT insufficienti e vincoli organizzativi. Senza autorità di committenza tecnicamente forti, l'approvvigionamento di IA diventa una forma di esternalizzazione cognitiva.
Il confronto internazionale
Il confronto internazionale è istruttivo. L'UE sta tentando di utilizzare gli appalti per guidare la competitività e la resilienza, ma il dibattito attuale rivela un rischio chiave: sovraccaricare le gare d'appalto con obiettivi politici senza semplificare il funzionamento reale degli appalti stessi. La direzione emergente è chiara: meno frammentazione normativa, maggiore uso di criteri non legati al prezzo, più digitalizzazione e maggiore flessibilità operativa.
L'approvvigionamento dovrebbe quindi essere inteso come una leva di trasformazione, non come una funzione di back-office. Nel contesto dell'IA pubblica, crea valore in cinque modi.
Alloca il capitale pubblico in modo più efficace, indirizzando la spesa verso problemi chiaramente definiti e risultati misurabili. Riduce il lock-in attraverso l'interoperabilità, la portabilità dei dati e solide clausole contrattuali. Aumenta la contendibilità del mercato, favorendo le PMI e l'innovazione. Consente la revisione strutturale della spesa, riducendo le inefficienze ricorrenti anziché applicare tagli lineari. E svolge una funzione industriale, utilizzando la domanda pubblica per sostenere lo sviluppo tecnologico.
Implicazioni per governi, investitori e imprese
Per i governi, l'implicazione è chiara: l'IA senza una riforma degli appalti porta a frammentazione e scarsa scalabilità. La priorità non è moltiplicare i progetti pilota, ma standardizzare le regole di acquisto, i framework di dati e la governance dell'esecuzione.
Per gli investitori, la qualità dell'appalto è un indicatore principale della bancabilità di un progetto. Laddove gli acquirenti pubblici sanno definire KPI, interoperabilità e responsabilità contrattuale, il rischio operativo diminuisce. Laddove l'appalto rimane puramente formalistico, aumentano i ritardi, le richieste di modifica e i contenziosi.
Per le imprese — specialmente PMI e player tecnologici di medie dimensioni — la riforma degli appalti conta più degli incentivi a valle. Un mercato pubblico accessibile e competitivo abilita l'innovazione; uno difensivo consolida gli operatori storici.
Dove l'IA crea valore reale nel settore pubblico
L'IA crea valore reale nel governo quando applicata a processi ad alto volume basati su regole e con significativi oneri documentali: classificazione dei documenti, supporto operativo, rilevamento di anomalie e monitoraggio dei contratti. Non quando viene acquistata come soluzione generica senza un caso d'uso chiaramente definito.
È sovrastimata quando sostituisce decisioni discrezionali senza responsabilità, quando viene distribuita come piattaforma orizzontale non integrata o quando la qualità dei dati e la responsabilità operativa vengono ignorate. L'approvvigionamento di IA non è un acquisto di software, è governance.
L'impatto sui costi e sulla produttività è quindi condizionato. Dipende meno dalle prestazioni del modello che dalla qualità della domanda pubblica. Un appalto debole trasforma l'IA in spesa. Un appalto forte la trasforma in produttività.
Priorità per i decisori politici
Per i decisori politici, le priorità sono semplici: separare il "come acquistare" dal "cosa acquistare"; professionalizzare la domanda attraverso team multidisciplinari; spostare la valutazione dall'aggiudicazione all'esecuzione; standardizzare il costo totale di proprietà e la valutazione del ciclo di vita; costruire pipeline di casi d'uso replicabili invece di progetti pilota frammentati.
L'errore strategico in Europa sarebbe trattare l'IA nel governo come un problema di scarsità tecnologica. La tecnologia è abbondante. La risorsa scarsa è la capacità dello Stato di tradurre i bisogni in contratti efficaci — e i contratti in risultati.
L'IA non fallisce nel governo perché è immatura. Fallisce perché gli appalti pubblici sono ancora progettati per acquistare conformità, non trasformazione.
La revisione della spesa del prossimo decennio dipenderà meno dai tagli al budget che dalla qualità della domanda pubblica.
di Marco Mizzau