Regioni per l’Intelligenza Artificiale: un laboratorio diffuso che l’Italia non può permettersi di fallire

L’11 marzo 2026, presso i Magazzini del Cotone di Genova, è stata presentata ufficialmente Reg4IA — acronimo di “Regioni per l’Intelligenza Artificiale” — un’iniziativa strategica promossa dal Dipartimento per la trasformazione digitale della Presidenza del Consiglio dei ministri, in collaborazione con tutte le Regioni e le Province autonome italiane. Non si tratta di un convegno, di una dichiarazione di intenti o di un documento programmatico destinato a impolverarsi in qualche archivio ministeriale. Si tratta, almeno nelle intenzioni e nella struttura operativa, di un progetto concreto, dotato di risorse proprie — venti milioni di euro provenienti dal Fondo per l’innovazione tecnologica e la digitalizzazione — e articolato in quattro partenariati interregionali, ciascuno con un proprio ambito tematico e una propria Regione capofila.
Vale la pena soffermarsi su questa notizia con la dovuta attenzione critica, perché essa si inserisce in un momento particolarmente denso sul fronte della regolazione dell’intelligenza artificiale, sia a livello europeo che nazionale. Siamo nel pieno dell’applicazione progressiva del Regolamento UE sull’intelligenza artificiale — il cosiddetto AI Act — e siamo anche alla vigilia di un assestamento applicativo della legge italiana 132/2025, che ha recepito e integrato il quadro europeo nel nostro ordinamento. In questo contesto, un’iniziativa pubblica come Reg4IA non può essere letta in modo isolato: va collocata all’interno di una cornice normativa, etica e organizzativa che ne condiziona le prospettive e, allo stesso tempo, ne legittima l’ambizione.
La prima cosa che colpisce di Reg4IA è il modello di governance adottato. Non si tratta di una cabina di regia centralizzata che detta dall’alto le soluzioni tecnologiche da adottare nei territori. Al contrario, l’iniziativa si struttura come una rete interregionale di sperimentazione, in cui ciascun partenariato è guidato da una Regione capofila — Liguria, Lombardia, Puglia e Toscana — e coinvolge un numero variabile di Regioni partner, a seconda degli ambiti tematici. Questo approccio è interessante, perché riconosce implicitamente che l’Italia non è un Paese omogeneo e che soluzioni valide in Lombardia potrebbero richiedere adattamenti significativi in Calabria o in Molise. La logica della sperimentazione territoriale seguita dalla replicabilità su scala nazionale è, in linea di principio, una logica sana: si parte dal basso, si verifica, si corregge, si scala. È esattamente l’approccio che molti esperti di innovazione pubblica raccomandano da anni, e che raramente trova applicazione in contesti amministrativi abituati a procedere per circolari e direttive uniformi.
Il Sottosegretario Alessio Butti ha definito Reg4IA “un modello di regia istituzionale” per la sperimentazione dell’IA. La parola “regia” è scelta con cura e merita una riflessione. Una regia implica una visione d’insieme, una direzione consapevole, una capacità di coordinare soggetti diversi verso un obiettivo comune. È esattamente ciò di cui la pubblica amministrazione italiana ha bisogno in materia di intelligenza artificiale: non singole iniziative estemporanee e frammentate, ma un disegno strategico capace di garantire coerenza, interoperabilità e — aspetto fondamentale — rispetto del quadro normativo vigente.
Vediamo nel dettaglio i quattro progetti sperimentali, perché ciascuno di essi pone sfide specifiche, tanto sul piano tecnologico quanto su quello giuridico.
Il primo, guidato dalla Regione Liguria insieme a Calabria, Lazio, Basilicata, Molise, Piemonte, Sicilia e la Provincia Autonoma di Trento, si concentra su salute e turismo. Sul versante sanitario, l’obiettivo dichiarato è la gestione delle liste d’attesa — uno dei nodi più dolorosi del Servizio Sanitario Nazionale — attraverso soluzioni di intelligenza artificiale. Si tratta di un terreno delicatissimo, non solo dal punto di vista tecnico ma soprattutto da quello normativo. Le liste d’attesa riguardano dati sanitari, che sono dati personali appartenenti alle categorie particolari ai sensi dell’articolo 9 del GDPR. Qualsiasi sistema di IA che tratti tali dati per ottimizzare percorsi terapeutici, rimodulare appuntamenti o prevedere la domanda di prestazioni sanitarie deve rispettare non solo il Regolamento UE sulla protezione dei dati, ma anche le disposizioni specifiche del Codice Privacy italiano e le Linee guida del Garante in materia di trattamento dei dati in ambito sanitario. In più, nell’ottica dell’AI Act, un sistema del genere potrebbe rientrare agevolmente nella categoria degli sistemi ad alto rischio — segnatamente nella sezione relativa ai sistemi destinati all’accesso e alla fruizione di servizi pubblici essenziali — con tutto ciò che ne consegue in termini di obblighi di trasparenza, sorveglianza umana, registrazione nei database, valutazione della conformità e, ove applicabile, obbligo di Fundamental Rights Impact Assessment (FRIA). Non si tratta di ostacoli insuperabili, ma di requisiti che devono essere integrati sin dalla fase di progettazione, secondo il principio del “privacy and rights by design”. Speriamo che Reg4IA lo abbia previsto.
Il secondo partenariato, coordinato dalla Regione Lombardia insieme al Veneto, si focalizza su dati ambientali e mobilità sostenibile. L’obiettivo è costruire una “smart land” basata su un’architettura dati federata e su modelli di analisi evoluta. Qui le implicazioni giuridiche sono meno critiche in termini di sensibilità dei dati individuali — si lavora prevalentemente su dati aggregati e ambientali — ma emergono con forza le questioni di interoperabilità, sovranità del dato pubblico e qualità dei dataset utilizzati per addestrare i modelli. Un modello di IA che suggerisce politiche di trasporto su scala interregionale è tanto più affidabile quanto più sono affidabili i dati su cui è stato addestrato. Garbage in, garbage out, si dice nel mondo dell’informatica. E i dati ambientali italiani, spesso raccolti con metodologie disomogenee da enti diversi, pongono questioni serie di standardizzazione che nessun algoritmo può risolvere da solo.
Il terzo progetto, capitanato dalla Regione Puglia con Abruzzo, Marche, Umbria, Valle d’Aosta, Campania e la Provincia Autonoma di Bolzano, punta a rafforzare la qualità dell’azione amministrativa attraverso il supporto dell’IA ai procedimenti tecnico-amministrativi e ai processi decisionali pubblici. È forse il progetto più ambizioso — e anche il più scivoloso — tra i quattro. Utilizzare l’intelligenza artificiale per supportare decisioni amministrative significa muoversi in un campo in cui il diritto è già intervenuto, o sta per farlo, con precisione chirurgica. Il Codice del Processo Amministrativo, la legge sul procedimento amministrativo (241/1990), i principi di imparzialità, trasparenza e motivazione degli atti pubblici: tutto questo è un quadro normativo che non può essere messo tra parentesi in nome dell’efficienza algoritmica. Un sistema di IA che aiuta un funzionario pubblico a redigere un provvedimento o a istruire una pratica è cosa molto diversa da un sistema che sostituisce il funzionario nella decisione finale. La distinzione è fondamentale, e si spera che i progettisti di Reg4IA la tengano ben presente. Tra l’altro, la Campania è tra le Regioni partner di questo hub: una buona notizia per il nostro territorio, che potrebbe beneficiare di soluzioni innovative nella gestione dei procedimenti amministrativi comunali e regionali, spesso appesantiti da ritardi cronici.
Il quarto partenariato, guidato dalla Regione Toscana con Friuli-Venezia Giulia, Emilia-Romagna e Sardegna, si dedica alla resilienza e sicurezza del territorio con un’azione pilota sul 5G. L’obiettivo è il monitoraggio delle infrastrutture, la prevenzione dei rischi ambientali e la gestione delle emergenze. È un ambito in cui l’intelligenza artificiale ha già dimostrato, in altri Paesi, un potenziale significativo — basti pensare ai sistemi di early warning per alluvioni e frane, o al monitoraggio satellitare con analisi predittiva. In Italia, un Paese che conosce bene i rischi idrogeologici e sismici, applicare l’IA alla resilienza territoriale non è un lusso: è una necessità. Il collegamento con il 5G aggiunge un livello ulteriore di complessità tecnica e normativa — le reti 5G sono infrastrutture critiche, soggette a regolamentazioni specifiche in materia di cybersicurezza, e qualsiasi applicazione che ne sfrutti le potenzialità deve fare i conti con il quadro della Direttiva NIS2 e del Perimetro di Sicurezza Nazionale Cibernetica.
Un aspetto che mi preme sottolineare con particolare forza è il seguente: Reg4IA nasce in un momento in cui l’Italia dispone finalmente di un quadro normativo sull’IA sufficientemente articolato. Il Regolamento europeo sull’IA è in progressiva applicazione; la legge 132/2025 ha introdotto disposizioni specifiche per l’uso dell’IA nel settore pubblico italiano; le linee guida dell’AGID e le indicazioni del Garante per la protezione dei dati personali offrono riferimenti operativi per chi deve progettare e implementare sistemi di IA nella PA. Questo non significa che il quadro sia perfetto — non lo è — ma significa che chi sviluppa Reg4IA non può permettersi di ignorarlo, nemmeno nella fase sperimentale.
Il principio che deve guidare ogni sperimentazione pubblica di IA è quello della conformità normativa by design: non si adatta il diritto alla tecnologia dopo che il sistema è già stato costruito, ma si costruisce il sistema tenendo conto del diritto sin dall’inizio. Questo significa coinvolgere i DPO degli enti pubblici partecipanti, effettuare le valutazioni d’impatto sui diritti fondamentali laddove richiesto dall’AI Act, garantire la sorveglianza umana sui processi decisionali automatizzati, assicurare la tracciabilità e la spiegabilità degli output algoritmici, e predisporre meccanismi di audit periodico. Non è burocrazie fine a sé stessa: è la garanzia che l’innovazione rispetti i diritti dei cittadini che si vorrebbe servire meglio.
In conclusione, Reg4IA è un’iniziativa che merita sostegno, attenzione e — perché no — un po’ di sano ottimismo. Il modello di governance distribuita, la dotazione finanziaria, la copertura territoriale pressoché totale, la scelta di ambiti tematici ad alto impatto sociale: sono tutti elementi che depongono a favore di un progetto serio, non improvvisato. Il percorso che va dall’evento genovese alla realizzazione concreta di sistemi di IA funzionanti nelle pubbliche amministrazioni regionali è lungo e accidentato, ma è un percorso che l’Italia non può non percorrere.
Quello che si chiede, a chi ha la responsabilità di guidare questa iniziativa, è che la velocità dell’innovazione non venga mai disgiunta dalla profondità della riflessione giuridica ed etica. I cittadini che usufruiranno — si spera — di liste d’attesa più brevi, di procedure amministrative più rapide, di infrastrutture più sicure, hanno il diritto di sapere come funzionano i sistemi che li riguardano, di contestare le decisioni automatizzate che li penalizzano, di vedere protetti i loro dati personali. Questa non è un’utopia: è un diritto sancito da norme europee e nazionali. Ed è, in fondo, la vera misura del successo di ogni progetto di innovazione pubblica: non quanto è tecnologicamente sofisticato, ma quanto riesce a migliorare la vita delle persone nel rispetto della loro dignità e delle loro libertà fondamentali.