Verso un’amministrazione pubblica conversazio-nale? Servizi pubblici, chatbot e nuove sfide organizzative per le amministrazionilocaliRIASSUNTO
Introduzione: in un contesto in cui le pubbliche amministrazioni sono sempre più chiamate a ripensare i propri modelli organizzativi e relazionali alla luce della trasformazione digitale, l’intelligenza artificiale (IA) emerge come una leva promettente per l’innovazione nei servizi pubblici locali. In particolare, l’intersezione tra IA e comunicazione istituzionale apre nuovi scenari per l’interazione tra amministrazioni e cittadini, sollevando questioni critiche riguardo a efficienza, accessibilità e fiducia.
Obiettivo: questo studio esplora le sfide organizzative e le pratiche comunicative associate all’introduzione dell’IA nelle amministrazioni locali italiane, con un focus specifico sull’impiego di chatbot e sull’uso di strumenti di IA da parte dei dipendenti pubblici.
Metodologia: la ricerca adotta una metodologia qualitativa, basata su 26 interviste in profondità con dirigenti, funzionari e responsabili dei dipartimenti ICT e di comunicazione in enti pubblici di tre regioni italiane (Lombardia, Emilia Romagna e Lazio), selezionati in base al loro livello di maturità digitale (Indice DESI Regionale, Politecnico di Milano, 2022).
Risultati: i risultati rivelano un panorama eterogeneo e ancora sperimentale: sebbene vi siano opportunità promettenti in termini di automazione e miglioramento dei servizi, persistono debolezze strutturali, in particolare riguardo alla frammentazione organizzativa, alla governance dei dati e alla carenza di competenze interne. L’uso dei chatbot nei processi comunicativi è ampiamente percepito come potenzialmente vantaggioso, ma la sua efficacia dipende in larga misura dalla qualità delle infrastrutture informative e dalla capacità dell’IA di sostenere relazioni basate sulla fiducia.
Conclusione: lo studio offre una riflessione sulle condizioni necessarie per l’efficace integrazione dell’IA all’interno del più ampio quadro dell’eGovernment.
PAROLE CHIAVE:
Pubblica aministrazione; Comunicazione pubblica; Intelligenza artificiale; eGovernment
ABSTRACT
Introduction: In a context where public administrations are increasingly required to rethink their organizational and relational models in light of digital transformation, artificial intelligence (AI) emerges as a promising lever for innovation in local public services. In particular, the intersection between AI and institutional communication opens up new scenarios for the interaction between administrations and citizens, raising critical questions about efficiency, accessibility, and trust.
Objective: This study explores the organizational challenges and communication practices associated with the introduction of AI in Italian local governments, with a specific focus on the deployment of chatbots and the use of AI tools by public employees.
Methodology: The research adopts a qualitative methodology, based on 26 in-depth interviews with managers, officials, and heads of ICT and communication departments in public entities across three Italian regions (Lombardy, Emilia-Romagna, and Lazio), selected based on their level of digital maturity (Regional DESI Index, Politecnico di Milano, 2022).
Results: The findings reveal a heterogeneous and still experimental landscape: while there are promising opportunities in terms of automation and service improvement, structural weaknesses persist, particularly concerning organizational fragmentation, data governance, and the shortage of internal competencies. The use of chatbots in communication processes is widely viewed as potentially beneficial, yet its effectiveness is heavily dependent on the quality of informational infrastructures and the ability of AI to support trust-based relationships.
Conclusion: The study offers a reflection on the conditions necessary for the effective integration of AI into the broader eGovernment framework.
KEYWORDS:
Public sector; Public communication; Artificial intelligence; eGovernment
1 INTRODUZIONE
Negli ultimi anni, l’Unione Europea ha posto un’enfasi crescente sullo sviluppo e sulla regolamentazione dell’intelligenza artificiale (d’ora in avanti anche: IA), riconoscendola come una componente strategica per l’innovazione nel settore pubblico. Questa attenzione ha portato alla definizione di un quadro normativo e programmatico ampio, volto a guidare l’integrazione dell’IA in maniera responsabile, trasparente ed efficace. L’AI Act europeo (Regolamento UE 2024/1689) rappresenta il punto di riferimento del sistema regolativo che disciplina l’adozione dell’IA in Europa, affiancato da documenti strategici e strumenti operativi prodotti dai singoli Stati membri. L’Unione persegue così un duplice obiettivo: da un lato contenere e regolamentare la spinta commerciale dei soggetti privati promotori di soluzioni basate sull’IA; dall’altro favorirne un’adozione tempestiva e consapevole da parte delle organizzazioni pubbliche. L’approccio mira a promuovere l’innovazione nei processi decisionali e nei servizi rivolti ai cittadini, mantenendo al contempo una postura regolatoria contenuta.
Questo studio si colloca all’interno di tale cornice, con uno specifico focus sul caso italiano e sulle sfide organizzative che le amministrazioni locali si trovano attualmente ad affrontare nell’adozione di tecnologie basate sull’IA.
Se gli sforzi di digitalizzazione degli ultimi due decenni hanno consentito alle amministrazioni pubbliche di dotarsi di infrastrutture e strumenti tecnologici in grado di ridefinire profondamente l’incontro pubblico con i cittadini (Goodsell, 1981), l’attenzione odierna si è spostata sull’adozione di sistemi capaci di automatizzare processi, fornire assistenza virtuale e supportare il processo decisionale. Il passaggio dall’analogico al digitale non si è limitato all’integrazione di nuove tecnologie, ma ha richiesto una profonda ridefinizione delle strutture organizzative interne. Nella maggior parte dei casi, questo processo ha spinto le amministrazioni a ripensare i propri flussi di lavoro in un’ottica nativa digitale, generando non solo opportunità ma anche numerose sfide. Principi come“digital first” e “once only”, così come definiti nella strategia digitale europea, esemplificano il modo in cui il settore pubblico è stato chiamato a ridisegnare i processi amministrativi per allinearli alle logiche della digitalizzazione, attraverso la dematerializzazione dei documenti e risparmio di tempo che hanno progressivamente spostato l’interazione tra cittadini e pubblica amministrazione in ambienti pienamente digitali. In questo percorso, i governi hanno investito consistenti risorse economiche e umane per costruire architetture istituzionali in grado di sostenere modelli di governance digitale sempre più efficaci ed efficienti. Parallelamente, sono stati avviati interventi mirati ad accrescere la competenza digitale della popolazione, con l’obiettivo di favorire un’adozione diffusa e un uso più consapevole dei servizi pubblici digitali.
In questo contesto, una larga maggioranza (84%) dei cittadini europei (con un incremento dell’1% rispetto al 2024) ritiene che le tecnologie digitali avranno un impatto significativo sull’accesso ai servizi online (European Commission, 2025). Inoltre, il 62% degli europei guarda positivamente all’introduzione di robot e intelligenza artificiale nel lavoro (ibidem), sebbene questo sostegno sia accompagnato dal riconoscimento della necessità di un’adeguata governance: l’84% considera infatti essenziale una gestione appropriata dell’IA. I dati rivelano tuttavia una marcata eterogeneità tra i Paesi europei (ibidem): nel Nord Europa, nazioni come Danimarca (86%), Finlandia (80%), Svezia (79%) e Paesi Bassi (77%) mostrano una maggiore apertura e fiducia verso l’adozione di IA e la robotica nel lavoro. Questa tendenza contrasta fortemente con quella di Paesi come Portogallo (48%) e Grecia (48%), dove la fiducia negli effetti positivi di tali tecnologie risulta decisamente più bassa. L’Italia, con il 61%, si colloca in linea con la media europea (62%), con uno scarto di appena un punto percentuale.
L’adozione dell’intelligenza artificiale nel settore pubblico europeo si colloca dunque all’intersezione tra marcate asimmetrie territoriali, discontinuità nelle politiche di innovazione e una crescente spinta da parte dei decisori politici ad abbracciare soluzioni tecnologicamente avanzate.
Accanto alla progressiva diffusione delle infrastrutture tecnologiche, anche la piattaformizzazione della comunicazione pubblica (Poell et al., 2019) ha contribuito alla ridefinizione degli spazi relazionali digitali e ha spinto le amministrazioni a semplificare un linguaggio tradizionalmente tecnico. Tale semplificazione non riguarda unicamente il ripensamento delle modalità di trasmissione dell’informazione, ma contribuisce anche alla (ri)costruzione simbolica dello spazio pubblico, rendendolo riconoscibile sia all’interno sia all’esterno dell’ambiente amministrativo (Lefebvre, 1991). Siti istituzionali, app di messaggistica e canali social ufficiali si sono integrati con le arene pubbliche tradizionali, come le piazze, le campagne istituzionali, i manifesti e i comizi politici, favorendo una convergenza di linguaggi, formati e modalità di fruizione dei contenuti (Jenkins, 2006). In questo paesaggio in evoluzione della comunicazione pubblica istituzionale, linguaggio, design e formati acquisiscono un nuovo ruolo nel rappresentare le istituzioni all’interno di un ecosistema digitale sempre più caratterizzato da complessità narrativa e sovraccarico informativo (Canel et al., 2018; Luoma-aho et al., 2021; Comunello et al., 2021; Lovari & Ducci, 2022).
1.1 La digitalizzazione italiana nel contesto europeo
La digitalizzazione della pubblica amministrazione in Italia si è sviluppata lungo una traiettoria discontinua, modellata in misura significativa da fattori esterni, in particolare dalle direttive europee a partire dal programma eEurope (European Council of Feira, 2000). Il primo Piano di eGovernment italiano, lanciato nel 2002, mirava a riorientare l’azione amministrativa verso una struttura più orizzontale e orientata ai servizi. Sin dall’inizio, tuttavia, il modello si è scontrato con criticità riconducibili alla frammentazione istituzionale che caratterizza il sistema di governance italiano. La decentralizzazione amministrativa, insieme alla significativa autonomia concessa alle autorità locali, in particolare alle regioni, in materia di digitalizzazione, ha prodotto una marcata eterogeneità nell’attuazione delle strategie digitali. Ciò ha generato esiti disomogenei in termini di innovazione, accessibilità e coerenza sistemica.
Negli ultimi due decenni sono stati introdotti diversi strumenti regolatori e strategici di rilievo, tra cui il Codice dell’Amministrazione Digitale (2005), il Piano Triennale per l’informatica nella Pubblica Amministrazione e, più recentemente, l’iniziativa Italia Digitale 2026. Nonostante ciò, permangono significative debolezze strutturali. Il Digital Decade Report della Commissione Europea (2025) conferma come la lenta diffusione delle competenze digitali tra la popolazione, e in particolare all’interno del capitale umano della pubblica amministrazione, continui a rappresentare uno dei principali ostacoli alla piena realizzazione del paradigma digitale. Un’ulteriore difficoltà risiede nella capacità di andare oltre un adattamento tecnologico superficiale. L’Italia ha spesso tentato di trasporre processi amministrativi analogici in ambienti digitali senza intraprendere veri processi di reingegnerizzazione, con il risultato di duplicare compiti piuttosto che razionalizzarli. Questo approccio adattivo ha preservato molte delle rigidità tipiche del modello amministrativo tradizionale, rivelando in definitiva una limitata propensione alla trasformazione sistemica.
Durante il lockdown causato dalla diffusionedel Covid-19, insieme all’urgenza di rafforzare le infrastrutture digitali, è cresciuta l’attenzione verso il ruolo della comunicazione pubblica all’interno delle amministrazioni italiane (Lovari, 2020; Lovari, D’Ambrosi, Bowen, 2020; D’Ambrosi et al., 2021). Uffici stampa, Uffici relazioni con il pubblico (URP), figure politiche e rappresentanti istituzionali hanno acquisito centralità sulle piattaforme digitali, fino ad allora utilizzate dalle istituzioni in modo esplorativo e prevalentemente sperimentale. La comunicazione pubblica è passata da funzione ancillare a leva strategica nella gestione del rapporto tra istituzioni e cittadini (Lovari & Ducci, 2022). In un contesto caratterizzato da elevata incertezza, mobilità ridotta e crescente dipendenza dai servizi digitali, la capacità delle amministrazioni pubbliche di comunicare in modo tempestivo, chiaro e accessibile si è rivelata cruciale non solo per rafforzare la fiducia dei cittadini, ma soprattutto per garantire l’accesso ai servizi essenziali.
Questa traiettoria ha condotto la comunicazione pubblica istituzionale attraverso diverse fasi (ibidem), in parallelo con lo sviluppo graduale del governo digitale negli ultimi vent’anni. Dall’entrata in vigore della Legge 150/2000, che ha definito il quadro normativo delle attività di informazione e comunicazione pubblica in Italia, l’ecosistema della comunicazione istituzionale ha subito una profonda trasformazione. Nel corso del tempo si è assistito a una significativa evoluzione delle piattaforme utilizzate, dai siti istituzionali ai canali social e, più recentemente, all’adozione di strumenti basati sull’intelligenza artificiale come chatbot, assistenti virtuali e applicazioni di messaggistica automatizzata. Tali sviluppi rispondono all’esigenza delle amministrazioni di mantenere una presenza in un ambiente digitale in costante mutamento e di raggiungere i cittadini attraverso i canali e le modalità comunicative proprie della loro quotidianità.
La crescente rilevanza strategica della comunicazione digitale trova ulteriore conferma nel recente Decreto sulla Pubblica Amministrazione (D.L. n. 25/2025), che ha formalmente introdotto la figura del social media manager all’interno delle istituzioni pubbliche. Inoltre, nell’ambito del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR), l’Italia ha rafforzato il proprio orientamento strategico verso il governo digitale. Iniziative come la Missione M1C1 “Digitalizzazione, Innovazione e Sicurezza nella Pubblica Amministrazione” e, in particolare, la componente 1.4.1 dedicata alla “Citizen Experience nei servizi pubblici” mostrano chiaramente l’intenzione di riposizionare il cittadino al centro dell’azione amministrativa. Infine, crescente attenzione è stata rivolta all’integrazione di soluzioni di intelligenza artificiale, culminata nell’adozione di linee guida specifiche per l’uso dell’IA nelle pubbliche amministrazioni.
2 THEORETICAL FRAMEWORK
La letteratura sull’eGovernment, inizialmente concentrata soprattutto sullo sviluppo infrastrutturale, si è progressivamente orientata verso una dimensione relazionale della governance digitale (Davis, 1989; Carter et al., 2005; Banniester et al., 2014; Luoma-aho, 2021; Solito & Materassi, 2021; Bessières, 2021; Lovari & Ducci, 2022). L’attenzione degli studiosi si è spostata oltre l’analisi della diffusione tecnologica, estendendosi all’esame dell’impatto e della generazione di valore pubblico (Deidda Gagliardo, 2015) che le tecnologie digitali possono produrre (van Noordt & Misuraca, 2022; 2023). Non è un caso che le prime adozioni di intelligenza artificiale da parte delle organizzazioni pubbliche riguardino frequentemente l’introduzione di assistenti virtuali basati su tecnologie di intelligenza artificiale generativa. Questa tendenza riflette l’impulso istituzionale e amministrativo a individuare soluzioni digitali in grado di migliorare rapidamente e a costi relativamente contenuti la relazione con i cittadini, sebbene spesso con una qualità e un’efficacia limitate.
La letteratura sulla comunicazione pubblica (Macnamara, 2018; Grunig, 2000; Lovari & Bowen, 2020) ha posto un’enfasi crescente sul ruolo centrale della trasparenza, dell’ascolto e della partecipazione nella costruzione di relazioni di fiducia tra cittadini e istituzioni. Il paradigma relazionale, in contrasto con i modelli comunicativi unidirezionali e persuasivi, sottolinea la necessità di andare oltre approcci top-down per orientarsi verso pratiche più aperte, dialogiche e co-creative. In questa prospettiva, la fiducia non rappresenta semplicemente un esito auspicabile, ma costituisce un indicatore della qualità democratica dei processi comunicativi (Smillie & Scharfbillig, 2024).
All’interno di questo dibattito, l’introduzione dell’intelligenza artificiale nei processi comunicativi delle amministrazioni pubbliche solleva nuove sfide teoriche e pratiche. Da un lato, le tecnologie basate sull’IA, come chatbot, assistenti virtuali e sistemi di risposta automatizzati, promettono efficienza, accessibilità e continuità nella fornitura dei servizi di informazione pubblica. Dall’altro, generano preoccupazioni significative di natura relazionale: quali sono gli effetti della sostituzione dell’interazione umana con interfacce algoritmiche sulla percezione della fiducia da parte dei cittadini? Come cambia la natura della comunicazione istituzionale quando l’interlocutore non è più una persona, ma una macchina? In che modo questo cambiamento influisce sulle percezioni di disponibilità, trasparenza e reattività del settore pubblico?
Come sostiene Gerlich (2024), i chatbot devono essere inquadrati nella più ampia categoria dei “virtual humans” (VHs), la cui crescente antropomorfizzazione sfuma i confini tra uomo e macchina. L’attribuzione di caratteristiche umane a entità non umane solleva dilemmi etici e relazionali complessi, soprattutto in relazione all’autenticità delle interazioni e alle condizioni che portano i cittadini a riporre fiducia in interfacce digitali (ibidem). Questioni di trasparenza riguardo alla natura virtuale di questi sistemi, allo sfruttamento dei dati degli utenti e ai bias incorporati nei large language models (LLMs) che alimentano i VHs complicano ulteriormente il loro utilizzo istituzionale (ibidem). In modo analogo, Opromolla et al. (2024) concettualizzano l’intelligenza artificiale, di cui i chatbot costituiscono un’applicazione, come sistemi dotati di capacità umane di apprendimento e decisione.La loro analisi sottolinea l’importanza di segnalare quando l’IA è attiva, cosa sta facendo, quali dati utilizza e per quali finalità. Questa richiesta di trasparenza risuona con forza nei dibattiti sulla responsabilità nella governance digitale e mette in evidenza la necessità di evitare l’opacità che spesso caratterizza i processi algoritmici. Tali prospettive suggeriscono che l’introduzione dell’IA nella comunicazione pubblica non possa essere intesa unicamente come una questione di efficienza tecnologica. Essa implica, piuttosto, una riconfigurazione delle dinamiche simboliche e relazionali nelle interazioni tra cittadini e Stato. Antropomorfizzazione, opacità e sfruttamento dei dati non solo incidono sulla fiducia, ma rischiano anche di ridefinire le stesse fondamenta della comunicazione democratica, in cui rimangono centrali i principi di apertura, accountability e inclusività.
Per affrontare queste questioni, lo studio adotta il quadro teorico sviluppato da Lovari et al. (2021), che pone al centro la dialettica tra apertura e chiusura nella comunicazione pubblica e individua nell’etica un fattore chiave della fiducia. Tale quadro, articolato attorno a tre dimensioni - trasparenza, partecipazione e collaborazione - consente di analizzare la comunicazione pubblica lungo un continuum che va dalla fiducia alla sfiducia e dalla prossimità alla distanza simbolica. Il contributo di questo studio si colloca all’interno e al contempo estende tale modello, incorporando l’intelligenza artificiale come variabile sistemica. In particolare, esplora come l’uso di strumenti automatizzati nei servizi pubblici digitali possa rimodellare non solo l’interazione istituzionale, ma anche la percezione della struttura dell’apertura comunicativa.
Lo studio si propone di rispondere a due domande di ricerca: (RQ1) Quali sono le attuali sfide organizzative che gli enti locali affrontano nell’adozione di sistemi basati sull’intelligenza artificiale?. (RQ2) Quale ruolo sta giocando l’intelligenza artificiale nella configurazione di pratiche comunicative orientate al dialogo tra amministrazioni locali e cittadini?
Affrontando queste domande, la ricerca mira a contribuire alla letteratura sull’eGovernment, offrendo una comprensione più sfumata e critica del governo digitale nell’era dell’intelligenza artificiale.
3 METODOLOGIA
Per rispondere alle domande di ricerca, tra il 2024 e il 2025 è stata condotta una serie di interviste in profondità con direttori, funzionari e responsabili ICT e della comunicazione di enti locali italiani (Tab. 1). I racconti dei partecipanti si sono concentrati sui servizi pubblici digitali, sulla comunicazione istituzionale e sul ruolo attuale e futuro dell’intelligenza artificiale. La scelta metodologica di coinvolgere attori chiave ha reso possibile esaminare in profondità il ruolo degli attori istituzionali nei processi di transizione digitale, fornendo così una comprensione articolata delle sfide esistenti e delle possibili traiettorie di sviluppo futuro.
Questo studio adotta un approccio qualitativo basato su 26 interviste in profondità, ciascuna della durata media di circa un’ora. La selezione dei partecipanti, determinata dalla disponibilità, è stata condotta attraverso un campionamento mirato e strategico, informato dai dati più recenti del DESI Regionale (Politecnico di Milano, 2022). Secondo tali dati, le regioni Lazio, Lombardia ed Emilia-Romagna rappresentano i territori con i più alti livelli di maturità digitale in Italia. I livelli di maturità digitale sono calcolati sulla base delle competenze digitali del capitale umano, della connettività, della disponibilità di servizi digitali e dell’introduzione di tecnologie digitali all’interno delle istituzioni pubbliche. La decisione di concentrare l’analisi su queste regioni riflette l’obiettivo di esaminare contesti amministrativi che hanno avviato o consolidato processi di trasformazione digitale, con l’intento di individuare sia pratiche emergenti sia criticità strutturali.
La raccolta dei dati si è estesa oltre le amministrazioni regionali fino a includere i capoluoghi di provincia all’interno dei territori selezionati. Questa scelta metodologica ha permesso di approfondire il livello locale, dove si concentrano molti dei servizi pubblici di uso più frequente, come l’anagrafe, la pianificazione urbanistica e i servizi sociali, e dove trova attuazione concreta la traduzione delle politiche regionali di digitalizzazione. In tal senso, lo studio ha analizzato la relazione tra governance multilivello, strutture organizzative e percezione della trasformazione digitale da parte degli attori pubblici locali.
La traccia di intervista è stata articolata in tre sezioni tematiche principali: (1) l’organizzazione interna dell’ente e i suoi processi; (2) le pratiche comunicative e la relazione con i cittadini, con particolare attenzione alla costruzione della fiducia; e (3) l’adozione e l’uso di tecnologie di intelligenza artificiale nei processi comunicativi e nell’erogazione dei servizi pubblici. Questa articolazione ha reso possibile indagare le intersezioni tra comunicazione pubblica, trasformazione digitale e utilizzo dell’intelligenza artificiale, evidenziando come tali dimensioni interagiscano e si influenzino reciprocamente nei processi di innovazione delle amministrazioni locali. Tutte le interviste sono state integralmente trascritte e analizzate tematicamente al fine di individuare ricorrenze, divergenze interpretative e orientamenti strategici condivisi tra gli attori istituzionali coinvolti.
4 RISULTATI E DISCUSSIONE
Il campione selezionato per questo studio qualitativo è composto da 26 intervistati provenienti da tre regioni italiane: Lombardia, EmiliaRomagna e Lazio. Queste regioni sono state scelte sulla base dei livelli di maturità digitale indicati dal DESI Regionale 2022. La composizione territoriale del campione è stata strutturata in modo da includere rappresentanti sia delle amministrazioni regionali sia dei capoluoghi di provincia, garantendo così una prospettiva multilivello sulla trasformazione digitale e sull’evoluzione del rapporto tra cittadini e pubbliche amministrazioni.
All’interno del campione, la Lombardia risulta la regione più rappresentata, con 14 intervistati: 2 impiegati presso l’amministrazione regionale e i restanti 12 afferenti ai comuni capoluogo, tra cui Milano, Como, Lecco, Lodi, Cremona, Mantova, Pavia e Varese. La predominanza della Lombardia riflette non solo il suo peso demografico ed economico, ma anche il consolidato livello di maturità digitale. Segue l’EmiliaRomagna con 8 intervistati, di cui 5 provenienti dall’amministrazione regionale e 3 dai comuni capoluogo (Ferrara, Rimini e Reggio Emilia), a conferma della solidità della governance digitale regionale e della sua articolazione operativa a livello locale. Il Lazio è rappresentato da 4 partecipanti, tra cui 2 con ruoli dirigenziali e 2 funzionari comunali delle città di Roma e Rieti. La presenza di due intervistati provenienti dal Comune di Roma risulta particolarmente significativa, in considerazione del duplice ruolo della capitale come governo locale e come snodo istituzionale centrale, con rilevanza strategica all’interno del sistema intergovernativo italiano.
Per quanto riguarda la distribuzione di genere, il campione risulta semi bilanciato, comprendendo 17 uomini e 9 donne. Sebbene il genere non rappresenti una variabile analitica centrale, tale distribuzione consente di osservare eventuali differenze legate alla rappresentanza. Con riferimento ai ruoli istituzionali, i partecipanti ricoprono posizioni dirigenziali o di elevata qualificazione: 4 Direttori, 7 Dirigenti, 5 Responsabili e 10Elevata qualificazione. Questa composizione è coerente con l’obiettivo dello studio, ovvero raccogliere prospettive informate e strategiche sui processi organizzativi, comunicativi e tecnologici connessi alla trasformazione digitale e all’adozione dell’intelligenza artificiale nei contesti di governo locale.
4.1 L’organizzazione interna per la digitalizzazione delle amministrazioni locali
L’analisi delle interviste mette in evidenza una sostanziale eterogeneità nella configurazione interna delle amministrazioni coinvolte, che rende particolarmente complesso un confronto diretto tra gli enti. Sebbene i 26 intervistati operino tutti in aree connesse alla digitalizzazione, ai servizi informativi, alla comunicazione o alla gestione dell’agenda digitale, essi ricoprono posizioni con titoli, responsabilità e livelli gerarchici differenti. Le amministrazioni presentano strutture organizzative non standardizzate, spesso modellate dalla dimensione istituzionale, dalla disponibilità di risorse interne e dalla presenza o assenza di una governance digitale strategica.
In alcuni comuni, la responsabilità per l’innovazione digitale coincide con il ruolo dei direttori ICT o dei dirigenti di area, mentre in altri casi essa è affidata a funzionari con elevata qualificazione, ma privi di incarichi dirigenziali. In particolare, nei comuni di piccole e medie dimensioni è più frequente la presenza di figure intermedie, con una distribuzione frammentata delle funzioni tra ICT, servizi al cittadino, comunicazione e trasformazione digitale. Solo in pochi casi, soprattutto nelle grandi città metropolitane come Milano e Roma, si osservano assetti organizzativi più strutturati, con unità operative dedicate e ruoli formalizzati.
Le amministrazioni regionali tendono a essere più attrezzate dal punto di vista organizzativo, ma mostrano anch’esse differenze nell’allocazione delle responsabilità tra direzioni generali, responsabili di settore e coordinatori dell’agenda digitale. Inoltre, la compresenza di funzioni amministrative, tecniche e comunicative, e la loro collocazione variabile all’interno degli organigrammi, contribuiscono a delineare uno scenario frammentato che evidenzia l’assenza di un modello nazionale condiviso per la governance dell’innovazione tecnologica. Tale variabilità strutturale genera processi decisionali disomogenei e un debole coordinamento tra settori, minando l’adozione sistematica e coerente di soluzioni tecnologiche avanzate come l’intelligenza artificiale.
Sulla base di una sintesi analitica dei profili, gli intervistati sono stati raggruppati in cinque macro categorie professionali: (1) responsabili dei servizi informativi, (2) direttori di area con competenze in ICT e nella gestione dei servizi, (3) funzionari ad elevata qualificazione nei servizi pubblici, (4) coordinatori dell’agenda digitale, e (5) responsabili della comunicazione istituzionale e degli uffici stampa. Questa classificazione riflette la diversità organizzativa degli enti pubblici coinvolti e la molteplicità di approcci nella gestione dei processi di innovazione digitale.
4.2 L’intelligenza artificiale nelle pratiche organizzative e nei servizi pubblici degli enti locali
L’analisi tematica delle interviste mette in evidenza sia le opportunità percepite (Fig. 1) sia le criticità (Fig. 2) riportate dagli intervistati in merito all’adozione dell’intelligenza artificiale all’interno delle amministrazioni locali. Le opportunità individuate possono essere ricondotte a quattro principali ambiti: la gestione dei dati digitali attraverso banche dati funzionali, l’automazione di attività a bassa complessità, l’analisi dei processi e dei modelli di utilizzo dei servizi, e il risparmio di tempo nelle risposte alle richieste dei cittadini.
In particolare, l’introduzione di sistemi automatizzati è considerata una leva strategica per migliorare l’efficienza operativa, soprattutto nei processi amministrativi ripetitivi e standardizzati. Tali sistemi consentono di razionalizzare le risorse interne e di ridurre il carico di lavoro del personale, in particolare in ambiti come i servizi anagrafici, la gestione documentale e la pianificazione degli appuntamenti, che sono frequentemente caratterizzati da compiti routinari. Inoltre, la capacità dei sistemi intelligenti di analizzare i flussi di dati e di fornire informazioni in tempo reale è percepita come un potenziale fortemente trasformativo, sia per la progettazione dei servizi pubblici sia per il monitoraggio continuo della soddisfazione dei cittadini e della performance amministrativa.
Tuttavia, tale potenziale risulta limitato da un insieme di criticità sistemiche che ostacolano la piena integrazione dell’intelligenza artificiale nel settore pubblico. Una delle principali barriere individuate riguarda l’interoperabilità dei dati, ossia la capacità ancora fortemente ridotta delle banche dati amministrative di comunicare in modo integrato ed efficiente. A questa limitazione si aggiunge la difficoltà di garantire aggiornamenti in tempo reale dei database, elemento essenziale per il funzionamento efficace degli algoritmi predittivi e dei chatbot informativi.
Lo sviluppo delle competenze tecniche rappresenta un ulteriore nodo critico (European Commission, 2025). Molti intervistati hanno segnalato una carenza di personale interno adeguatamente formato, mettendo in luce una dipendenza strutturale dai fornitori esterni. Tale dipendenza si traduce frequentemente in una dinamica di esternalizzazione quasi sistematica, che a sua volta genera difficoltà nella gestione dei contratti pubblico-privato, in particolare per quanto riguarda i costi, l’affidabilità delle forniture e l’adeguatezza degli strumenti tecnologici rispetto alle effettive esigenze organizzative.
L’acquisizione di competenze digitali nella pubblica amministrazione italiana dipende tuttavia spesso dall’iniziativa individuale dei funzionari, che ricorrono con frequenza all’autoapprendimento attraverso manuali tecnici e programmi software per rispondere alle necessità operative dei propri uffici. Sebbene siano state introdotte iniziative centrali come il Syllabus per la Pubblica Amministrazione, la valutazione del loro effettivo grado di adozione e del loro utilizzo concreto rimane complessa. Tale situazione suggerisce che le politiche regionali e i quadri organizzativi non siano ancora riusciti a definire percorsi coerenti e sistematici per lo sviluppo delle competenze digitali, lasciando così gran parte della responsabilità nelle mani dei singoli professionisti. Queste dinamiche mettono in evidenza la distribuzione diseguale delle competenze tra le amministrazioni e la persistenza di debolezze strutturali nella capacità istituzionale di promuovere la cultura digitale come risorsa collettiva e strategica.
La combinazione di questi elementi delinea uno scenario complesso in cui il potenziale trasformativo dell’intelligenza artificiale è ampiamente riconosciuto, ma la sua implementazione rimane condizionata dalla reale capacità organizzativa, dal grado di maturità della governance dei dati e dalle politiche strutturali per lo sviluppo delle competenze. L’intelligenza artificiale emerge dunque al tempo stesso come catalizzatore di innovazione e come fonte di pressione per sistemi amministrativi non ancora pienamente adattati alle dinamiche della trasformazione digitale.
4.3 Un chatbot per automatizzare il dialogo trale amministrazioni e i cittadini è possibile?
All’interno del più ampio quadro della trasformazione digitale della pubblica amministrazione, l’introduzione dell’intelligenza artificiale nei processi comunicativi si configura sempre più come una frontiera strategica. Le interviste condotte evidenziano un ampio consenso rispetto al valore di dotare le amministrazioni locali di strumenti automatizzati per l’interazione con il pubblico, come i chatbot. Tutti gli intervistati hanno riconosciuto il potenziale di queste tecnologie nel migliorare l’efficienza della comunicazione istituzionale, in particolare in quei settori caratterizzati da un elevato volume di richieste standardizzate di informazione, come gli Uffici Relazioni con il Pubblico o i servizi di informazione turistica. Al contempo, questo accordo generale sull’utilità dei chatbot è attenuato da una prospettiva prudente e critica riguardo alle condizioni necessarie per una loro implementazione efficace e responsabile. Una delle preoccupazioni più frequentemente menzionate riguarda le sfide strutturali legate alla gestione dei dati pubblici, che risultano spesso frammentati, obsoleti e scarsamente interoperabili. Tali carenze rappresentano un ostacolo tecnico significativo allo sviluppo di sistemi di chatbot che possano essere considerati realmente intelligenti.
La varietà delle richieste dei cittadini richiede dati pubblici di alta qualità e ben strutturati. (Intervistato 19)
Le limitazioni tecniche, come la capacità di comprendere l’ampia varietà di quesiti che i cittadini pongono quando interagiscono con i chatbot, mostrano come l’efficacia dell’interazione automatizzata dipenda in misura significativa dalla tecnologia sottostante, la quale spesso non riesce ad adattarsi alle dinamiche dell’interazione sociale non mediata (Thompson, 1995). In questo senso, le prestazioni dei chatbot nel settore privato sono state frequentemente citate come un punto di riferimento da non sottovalutare. Allo stesso tempo, tale modello è stato considerato difficile da replicare nel settore pubblico senza investimenti mirati, soprattutto quando ci si affida a soluzioni di terze parti che risultano spesso poco allineate alle esigenze delle amministrazioni e, di conseguenza, a quelle dei cittadini.
Possiamo parlare di intelligenza artificiale, ma in realtà dovremmo parlare delle soluzioni che ci vengono proposte già superate. (Intervistato 26)
Sebbene ancora limitati, gli esperimenti in corso indicano un certo grado di apertura istituzionale verso l’adozione di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale. Tale apertura, tuttavia, è frequentemente ostacolata da una combinazione di vincoli tecnici e gestionali, oltre che da fattori legati alla cultura organizzativa. Una recente indagine condotta dall’Agenzia per l’Italia Digitale (2025) conferma la crescente presenza dell’intelligenza artificiale nelle amministrazioni centrali, documentando 120 progetti volti a migliorare l’efficienza operativa, la gestione dei dati e l’accesso ai servizi. Allo stesso tempo, l’indagine evidenzia la persistenza di debolezze strutturali, tra cui un elevato livello di esternalizzazione (50 per cento) e una significativa carenza di competenze professionali interne. Più del 60 per cento dei progetti riguarda l’utilizzo di chatbot, ma la qualità dei dati di addestramento rimane una criticità fondamentale. Questi risultati sottolineano la necessità di investimenti strutturali nelle competenze, nella governance dei dati e in pratiche innovative di procurement, preoccupazioni che sono state richiamate anche dagli intervistati di questo studio.
Inoltre, l’analisi tematica rivela che l’integrazione dell’intelligenza artificiale nella comunicazione istituzionale è strettamente legata alla questione della fiducia pubblica (Smillie & Scharfbillig, 2024). Diversi intervistati hanno sottolineato come la fiducia non sia determinata dallo strumento in sé, bensì da come vengono gestite le richieste dei cittadini, in particolare se i chatbot sono in grado di fornire risposte basate su dati aggiornati e in tempo reale.
La fiducia dipende spesso dal pubblico di riferimento, e tutto ruota intorno a come la richiesta viene gestita. Alla fine, tutto si riduce a quanto la risposta risulta precisa, efficace e tempestiva. (Intervistato 10)
Questo mette in evidenza come la sfida principale non risieda nella sostituzione dell’interazione umana, bensì nella capacità dell’intelligenza artificiale di raggiungere prestazioni equivalenti in termini di chiarezza, personalizzazione, tempestività e sicurezza nella condivisione dei dati.
Nel complesso, il ruolo dell’intelligenza artificiale nelle pratiche comunicative delle amministrazioni locali è percepito come potenzialmente trasformativo, ma allo stesso tempo limitato da fattori tecnici, organizzativi e culturali. Quando progettati in modo adeguato, i chatbot possono costituire un’interfaccia utile per il dialogo istituzionale. Tuttavia, affinché essi possano realmente rafforzare la relazione tra cittadini e pubbliche amministrazioni, è fondamentale affrontare criticità relative alla qualità dei dati, ai processi decisionali e agli standard di progettazione. La fiducia rimane pertanto l’elemento centrale da preservare e coltivare, anche nell’adozione delle tecnologie più avanzate.
6 CONCLUSIONI
I risultati di questo studio offrono un’interpretazione critica delle trasformazioni in corso all’interno delle amministrazioni locali italiane riguardo all’introduzione di sistemi di intelligenza artificiale. In relazione alla prima domanda di ricerca (RQ1), i risultati dimostrano chiaramente che le sfide organizzative sono numerose e multilivello, interessando dimensioni strutturali, culturali e tecnologiche. I principali ostacoli comprendono la frammentazione interna delle strutture organizzative, l’assenza di un quadro coerente e condiviso di data governance e la difficoltà di istituire ruoli professionali specificamente pensati per promuovere l’innovazione, in particolare quelli legati alla gestione dell’IA e alla qualità dei dati. Inoltre, la predominanza di modelli di procurement non orientati all’innovazione, unita a una forte dipendenza da fornitori esterni, continua a limitare l’autonomia strategica degli enti pubblici.
Con riguardo alla seconda domanda di ricerca (RQ2), lo studio mette in evidenza un crescente interesse verso l’intelligenza artificiale come strumento di supporto alle pratiche comunicative e relazionali tra amministrazioni e cittadini. I chatbot emergono come l’applicazione più esplorata, in particolare negli uffici per le relazioni con il pubblico e nei servizi legati al turismo. Sebbene gli intervistati abbiano generalmente riconosciuto il potenziale di tali strumenti nel migliorare efficienza, accessibilità e tempestività, permangono dubbi sulla loro effettiva capacità di sostituire, anche solo parzialmente, l’interazione umana, soprattutto in contesti nei quali la fiducia riveste un ruolo centrale. La comunicazione continua a essere considerata una leva strategica per costruire relazioni istituzionali fondate sull’ascolto, la trasparenza e l’interazione personalizzata.
Nonostante ciò, l’adozione dell’IA nelle amministrazioni locali rimane embrionale e disomogenea, spesso motivata più dal desiderio di seguire le tendenze tecnologiche che da una trasformazione sistemica dei modelli di coinvolgimento dei cittadini. Le tecnologie sono frequentemente introdotte in fasi sperimentali, senza essere pienamente integrate nei quadri organizzativi e comunicativi delle amministrazioni pubbliche. Lo studio sottolinea pertanto l’importanza di affrontare l’adozione dell’IA non soltanto come un’innovazione tecnica, ma come un processo culturale e organizzativo che richiede lo sviluppo di nuove competenze, modelli di governance e paradigmi relazionali più aperti, inclusivi e orientati alla generazione di valore pubblico (Moore, 1995; Deidda Gagliardo, 2015; Van Noordt & Misuraca, 2020; Noordt et al., 2023).
In questo senso, i risultati indicano la tensione centrale tra efficienza algoritmica e fiducia democratica nei servizi pubblici. Se da un lato la promessa dell’automazione risiede nella semplificazione delle procedure e nella riduzione dei carichi amministrativi, dall’altro la sua legittimità democratica dipende dalla capacità delle istituzioni di coltivare fiducia, trasparenza e accountability nelle interazioni con i cittadini (Canel & Luoma-aho, 2018; Lovari et al., 2020; Lovari & Ducci, 2022). La teoria del valore pubblico (Moore, 1995) fornisce una lente utile per interpretare tale tensione, poiché evidenzia che l’efficacia della trasformazione digitale non può essere misurata esclusivamente in termini di guadagni di efficienza, ma deve considerare anche il contributo più ampio della tecnologia al bene pubblico, alla legittimazione collettiva e alla partecipazione democratica.
Le implicazioni teoriche di questo studio risiedono proprio in questa dialettica: gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale non dovrebbero essere analizzati soltanto come dispositivi di ottimizzazione organizzativa, ma come configurazioni socio-tecniche che ridefiniscono le fondamenta simboliche, relazionali e normative della comunicazione pubblica. La ricerca futura dovrebbe quindi indagare come la mediazione algoritmica ridefinisca le condizioni della fiducia, la qualità del dialogo democratico e la capacità dei servizi digitali di generare autentico valore pubblico. In questo modo, l’analisi andrebbe oltre un approccio meramente descrittivo, contribuendo a una comprensione più originale e innovativa dell’IA nel contesto della governance digitale.
Riconoscimenti:
Non applicabile.
BIBLIOGRAFIA
-
AGENZIA PER L’ITALIA DIGITALE. L’intelligenza artificiale nella pubblica amministrazione: ricognizione delle PA centrali. Rapporto 2025. Disponibile in: https://www.agid.gov.it/sites/agid/files/2025-06/ AGID_Ricognizione_Progetti_AI_Rapporto_2025_V_2_2_10giu25.pdf Accesso il: 2 set. 2025.
» https://www.agid.gov.it/sites/agid/files/2025-06/ AGID_Ricognizione_Progetti_AI_Rapporto_2025_V_2_2_10giu25.pdf -
BANNISTER, F.; CONNOLLY, R. ICT, public values and transformative government: A framework and programme for research. Government Information Quarterly, London, v. 31, n. 1, p. 119-128, 2014. DOI: https://doi.org/10.1016/j.giq.2013.06.002
» https://doi.org/10.1016/j.giq.2013.06.002 - BESSIÈRES, D. The hybridity of public communication: on old component still a sign of modernity in France. Sociologia della Comunicazione, Milan, v. 61, p. 36-51, 2021.
- CANEL, M. J.; LUOMA-AHO, V. Public sector communication: closing gaps between citizens and public organizations. Chichester: Wiley-Blackwell, 2018.
-
CARTER, L.; BÉLANGER, F. The utilization of e-government services: Citizen trust, innovation, and acceptance factors. Information Systems Journal, Oxford, v. 15, n. 1, p. 5-25, 2005. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1365-2575.2005.00183.x
» https://doi.org/10.1111/j.1365-2575.2005.00183.x - COMUNELLO, F.; MASSA, A.; IERACITANO, F.; MARINELLI, A. Public sector communication professions in the Twitter-sphere. Sociologia della Comunicazione, Milan, v. 61, p. 90-108, 2021.
- D’AMBROSI, L., INIESTA, I., PARITO, M., PÉREZ-CALLE, R. Fighting disinformation. The impact of the Covid-19 on youth trust in European Institutions. Sociologia della Comunicazione, Milan, v. 61, p. 71-89, 2021.
-
DAVIS, F. D. Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, Minneapolis, v. 13, n. 3, p. 319-339, 1989. DOI: https://doi.org/10.2307/249008
» https://doi.org/10.2307/249008 - DEIDDA GAGLIARDO, E. Il valore pubblico: la nuova frontiera delle performance. v. 30. Roma: RIREA, 2015.
-
EUROPEAN COMMISSION; DIRECTORATE-GENERAL FOR COMMUNICATIONS NETWORKS, CONTENT AND TECHNOLOGY; CAPGEMINI; IDC; POLITECNICO DI MILANO; SOGETI. EGovernment benchmark 2025 - building online, user-friendly, and interoperable services - factsheets. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2025. Disponibile in: https://data.europa.eu/doi/10.2759/9177128 Accesso il: 2 set. 2025.
» https://data.europa.eu/doi/10.2759/9177128 -
EUROPEAN COMMISSION. Digital Decade 2024: Europe’s digital transformation. 2024. Disponibile in: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/factpages/digital-decade-2024-report-country-fact-pages Accesso il: 2 set. 2025.
» https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/factpages/digital-decade-2024-report-country-fact-pages -
EUROPEAN COMMISSION. Artificial intelligence and the future of work (Special Eurobarometer No. SP554). Directorate-General for Employment, Social Affairs and Inclusion, 2025. Disponibile in: https://europa.eu/eurobarometer/surveys/detail/3222 Accesso il: 2 set. 2025.
» https://europa.eu/eurobarometer/surveys/detail/3222 -
EUROPEAN COMMISSION. Science and technology (Special Eurobarometer No. SP557). Directorate-General for Research and Innovation, 2025. Disponibile in: https://europa.eu/eurobarometer/surveys/detail/3227 Accesso il: 2 set. 2025.
» https://europa.eu/eurobarometer/surveys/detail/3227 -
GERLICH, M. Societal perceptions and acceptance of virtual humans: trust and ethics across different contexts. Social Sciences, Basileia, v. 13, n. 10, p. 516, 2024. DOI: https://doi.org/10.3390/socsci13100516
» https://doi.org/10.3390/socsci13100516 - GOODSELL, C. T. The public encounter: where state and citizen meet. Bloomington: Indiana University Press, 1981.
- GRUNIG, J. E. Collectivism, collaboration, and societal corporatism as core professional values in public relations. Journal of Public Relations Research, Philadelphia, v. 12, n. 1, p. 23-48, 2000.
- KATTEL, R.; DRECHSLER, W.; KARO, E. How to make an entrepreneurial state: why innovation needs bureaucracy. New Haven: Yale University Press, 2022.
-
KUZIEMSKI, M.; MISURACA, G. AI governance in the public sector: three tales from the frontiers of automated decision-making in democratic settings. Telecommunications Policy, Oxford, v. 44, n. 6, art. 101976, 2020. DOI: https://doi.org/10.1016/j.telpol.2020.101976
» https://doi.org/10.1016/j.telpol.2020.101976 - JENKINS, H. Convergence culture: where old and new media collide. New York, NY: New York University Press, 2006.
- LEFEBVRE, H. The production of space. Oxford: Blackwell, 1991.
-
LINDGREN, I.; MADSEN, C. Ø.; HOFMANN, S.; MELIN, U. Close encounters of the digital kind: a research agenda for the digitalization of public services. Government Information Quarterly, London, v. 36, n. 3, art. 101377, 2019. DOI: https://doi.org/10.1016/j.giq.2019.03.002
» https://doi.org/10.1016/j.giq.2019.03.002 -
LOVARI, A.; BOWEN, S. A. Social media in disaster communication: a case study of strategies, barriers, and ethical implications. Journal of Public Affairs, Oxford, v. 19, n. 3, p. 1-9, 2019. DOI: https://doi.org/10.1002/pa.1967
» https://doi.org/10.1002/pa.1967 - LOVARI, A.; DUCCI, G. Comunicazione Pubblica: istituzioni, pratiche, piattaforme. Milano: Mondadori Università, 2022.
-
LOVARI, A.; D’AMBROSI, L.; BOWEN, S. A. Re-connecting voices. The (new) strategic role of public sector communication after the Covid-19 crisis. Partecipazione e Conflitto, Lecce, v. 13, n. 2, p. 970-989, 2020. DOI: https://doi.org/10.1285/i20356609v13i2p970
» https://doi.org/10.1285/i20356609v13i2p970 - LUOMA-AHO, V.; CANEL, M.-J.; BOWDEN, J.; EK, E.; VAINIÖMÄKI, V. Citizen engagement and the Covid-19 mask communication. Sociologia della Comunicazione, Milan, v. 61, p. 20-35, 2021.
- MACNAMARA, J. Public relations and post-communication: addressing a paradox in public communication. Public Relations Journal, New York, v. 11, n. 3, p. 1-20, 2018.
-
MIKALEF, P.; GUPTA, M. Artificial intelligence capability: conceptualization, measurement calibration, and empirical study on its impact on organizational creativity and firm performance. Information & Management, Amsterdã, v. 58, n. 1, art. 103434, 2021. DOI: https://doi.org/10.1016/j.im.2021.103434
» https://doi.org/10.1016/j.im.2021.103434 - OPROMOLLA, A.; PARISI, L.; DE MATTEIS, G.; PIZOLLI, R.; TRODINI, L. L’innovazione dei servizipubbliciattraversol’intelligenzaartificiale: scenaridiinnovazioneemergentitra i giovaniadulti. Mediascapes Journal, Roma, v. 23, n. 1, p. 27-45, 2024.
-
POELL, T.; NIEBORG, D.; VAN DIJCK, J. Concepts of the digital society: platformisation. Internet Policy Review, Berlim, v. 8, n. 4, p. 1-13, 2019. DOI: https://doi.org/10.14763/2019.4.1425
» https://doi.org/10.14763/2019.4.1425 - POLITECNICO DI MILANO - OSSERVATORI DIGITAL INNOVATION. Il posizionamento delle regioni e province autonome sul DESI regionale 2022. Osservatorio Agenda Digitale, 2023.
-
SMILLIE, L.; SCHARFBILLIG, M. Trustworthy Public Communications. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2024. DOI: https://doi.org/10.2760/695605
» https://doi.org/10.2760/695605 - SOLITO, L.; MATERASSI, L. If a picture is not worth a thousand words: digital infographics use during the Covid-19 pandemic crisis. Sociologia della Comunicazione, Milan, v. 61, p. 52-70, 2021.
- THOMPSON, J. B. The media and modernity: a social theory of the media. Cambridge: Polity Press; Stanford: Stanford University Press, 1995.
- TOLL, D.; LINDGREN, I.; MELIN, U.; MADSEN, C. Ø. Artificial intelligence in Swedish policies: values, benefits, considerations and risks. Linköping: Linköping University, Research Centre for Government IT, 2024.
-
VAN NOORDT, C. Public value creation with artificial intelligence technologies in public administration. TalTech Press, 2023. DOI: https://doi.org/10.23658/taltech.58/2023
» https://doi.org/10.23658/taltech.58/2023 -
VAN NOORDT, C.; MISURACA, G. Artificial intelligence for the public sector: results of landscaping the use of AI in government across the European Union. Government Information Quarterly, London, v. 39, n. 3, art. 101714, 2022. https://doi.org/10.1016/j.giq.2022.101714
» https://doi.org/10.1016/j.giq.2022.101714 -
WIRTZ, B. W.; WEYERER, J. C.; GEYER, C. Artificial intelligence and the public sector - applications and challenges. International Journal of Public Administration, New York, v. 42, n. 7, p. 596-615, 2019.https://doi.org/10.1080/01900692.2018.1498103
» https://doi.org/10.1080/01900692.2018.1498103
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Editore inviato:
Maria Giovanna Guedes Farias https://orcid.org/0000-0002-2690-3350
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