La collaborazione tra Upi e il Dipartimento per la trasformazione digitale ha permesso di destinare 70 milioni di euro alle province italiane per la migrazione dei loro dati e servizi verso il cloud qualificato. Questa misura nasce per colmare il vuoto lasciato dall’esclusione di questi enti dai finanziamenti previsti dal PNRR sulla digitalizzazione. Questo investimento segna un passo importante per supportare la modernizzazione della pubblica amministrazione locale e diffondere l’uso dell’intelligenza artificiale a livello territoriale.
Stanziamento e destinazione dei fondi per la digitalizzazione delle province
Il fondo di 70 milioni è stato reso possibile grazie all’impegno del sottosegretario Butti, che ha promosso un avviso pubblico rivolto esclusivamente a province e città metropolitane. Questi enti erano stati esclusi dai canali di finanziamento del PNRR dedicati agli interventi digitali, creando un gap nelle opportunità di innovazione locale. Il presidente di Upi, Pasquale Gandolfi, ha sottolineato l’importanza di questo intervento durante il convegno “L’intelligenza Artificiale per la PA locale” svolto a Roma, organizzato da Upi insieme ad Ali e alla fondazione PromoPA.
Utilizzo dei fondi e benefici attesi
I fondi verranno impiegati per migrare dati e servizi al cloud qualificato, un ambiente sicuro e conforme ai requisiti pubblici, favorendo l’adozione di tecnologie che migliorano gestione e accessibilità dei servizi. L’obiettivo è ridurre i costi di mantenimento delle infrastrutture tradizionali, aumentare la flessibilità operativa e migliorare la capacità di risposta verso cittadini e imprese, supportando così la diffusione di processi digitali moderni anche oltre il 2026.
Ruolo delle province nella diffusione dell’intelligenza artificiale nelle amministrazioni locali
Oltre all’implementazione delle infrastrutture cloud, il progetto mira a coinvolgere le province in un percorso di sperimentazione e utilizzo consapevole dell’intelligenza artificiale. Gandolfi ha evidenziato che tali enti possono contribuire a evitare un’applicazione dell’intelligenza artificiale che punti solo a tagliare intermediazioni, ma piuttosto che favorisca l’arricchimento degli ecosistemi locali.
Strategie condivise e impatto sul territorio
Questa linea d’azione implica costruire strategie condivise con gli enti locali per utilizzare l’IA in modo da rafforzare la gestione della conoscenza, sostenere l’innovazione e incrementare la produttività sul territorio. Ci si aspetta così un impatto positivo sullo sviluppo sostenibile, con interventi calibrati sulle esigenze specifiche di ciascuna area e una governance che mantenga al centro il valore sociale delle amministrazioni.
Impatto atteso e sviluppi futuri per la pubblica amministrazione locale
Il piano di migrazione al cloud e l’integrazione dell’intelligenza artificiale rappresentano un cambiamento significativo per le province italiane. Con l’avvio di questi processi, le amministrazioni locali potranno migliorare i servizi erogati ai cittadini, ottimizzare l’uso delle risorse e facilitare la collaborazione tra enti. L’adozione degli strumenti digitali favorirà inoltre una maggiore trasparenza e un controllo più efficiente delle attività amministrative.
Prospettive e sfide future
I fondi dedicati e le iniziative legate all’IA aprono anche la strada a progetti che superano la semplice digitalizzazione. Le province potranno assumere un ruolo di primo piano nello sviluppo di soluzioni tecnologiche pensate per soddisfare le specificità territoriali, coinvolgendo competenze locali. L’evoluzione della pubblica amministrazione si presenterà più inclusiva, mettendo in rete conoscenze e capacità grazie ai nuovi strumenti adottati.
I prossimi anni saranno fondamentali per consolidare queste trasformazioni e per valutare i risultati ottenuti, soprattutto sul versante della diffusione dell’intelligenza artificiale e della sostenibilità delle innovazioni. La sfida principale resta mantenere un equilibrio tra modernità e attenzione alle dinamiche sociali locali, garantendo così un progresso effettivo e misurabile.
