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Premessa: Il Futuro Imminente degli Appalti

L'automazione e l'impiego dell'Intelligenza Artificiale (IA) nelle procedure di gara non sono più uno scenario futuribile, ma una realtà normativa e operativa incipiente. L'articolo 30 del D.Lgs. 36/2023 invita espressamente le stazioni appaltanti ad automatizzare le proprie attività, ricorrendo anche all'IA. Questa tendenza è confermata da iniziative concrete, come la sperimentazione avviata dal Ministero delle Infrastrutture e dei Trasporti per utilizzare un algoritmo avanzato nel monitoraggio degli appalti del PNRR, al fine di prevenire le infiltrazioni criminali. Il futuro degli appalti è già qui, e pone interrogativi tanto affascinanti quanto complessi.

Promesse e Pericoli dell'IA nelle Gare

I vantaggi potenziali dell'IA sono enormi: drastica riduzione dei tempi di valutazione delle offerte, analisi di grandi moli di dati per individuare le offerte anomale con una precisione sovrumana, e un potente strumento di contrasto alla corruzione e agli accordi collusivi. Tuttavia, i rischi sono altrettanto significativi, come ha lucidamente evidenziato il Presidente dell'Autorità Nazionale Anticorruzione (ANAC). Le pubbliche amministrazioni scontano spesso una carenza di competenze tecniche per governare questi strumenti, con il pericolo concreto di delegare di fatto scelte di rilevanza pubblica a software prodotti da operatori privati. Emerge, sopra ogni altra cosa, la sfida cruciale della "trasparenza algoritmica": come si può garantire che una decisione presa da una macchina sia giusta, imparziale e sindacabile?

I Tre Pilastri della Giustizia Algoritmica: La Dottrina del Consiglio di Stato

Ancor prima del nuovo Codice, la giurisprudenza amministrativa, con sentenze pionieristiche come la n. 8472/2019 del Consiglio di Stato, ha iniziato a costruire le garanzie legali per l'uso di algoritmi nei procedimenti amministrativi. Questi principi, pienamente applicabili alle gare d'appalto, delineano un vero e proprio "giusto processo tecnologico".

1. Piena Conoscibilità (Trasparenza Rafforzata): L'algoritmo non può essere una "scatola nera". La sua formula matematica, la sua logica interna, i dati che utilizza e le priorità che assegna devono essere integralmente conoscibili a monte. Non basta la formula: essa deve essere "tradotta" in una regola giuridica comprensibile, che spieghi l'iter logico seguito dalla macchina. Di fronte all'esercizio di un potere pubblico, il segreto industriale o commerciale del fornitore del software non può essere opposto come scudo per nascondere il funzionamento dell'algoritmo.

2. Non Esclusività della Decisione (Human in the loop): La decisione finale non può essere demandata interamente e unicamente alla macchina. Deve sempre esserci un intervento umano qualificato – un funzionario, una commissione – in grado di comprendere, verificare, validare e, se necessario, smentire l'output dell'algoritmo. Questo principio, noto come

human in the loop, assicura che la responsabilità giuridica della decisione finale resti imputabile a una persona fisica o a un organo dell'amministrazione.

3. Non Discriminazione (Equità Algoritmica): L'algoritmo deve essere progettato e addestrato per evitare distorsioni (bias) e risultati discriminatori. La stazione appaltante ha la responsabilità di garantire che i dati utilizzati per alimentare il sistema non riflettano pregiudizi esistenti e che i criteri di valutazione automatizzati non penalizzino ingiustificatamente determinate categorie di operatori economici.

Questi tre pilastri, letti congiuntamente, non sono semplici raccomandazioni, ma delineano un nuovo paradigma di garanzie procedimentali. Il diritto a una decisione motivata si trasforma nel diritto alla conoscibilità e "spiegabilità" dell'algoritmo. Il diritto al contraddittorio e alla difesa in giudizio è salvaguardato dal principio del controllo umano, che assicura l'esistenza di un'autorità responsabile a cui appellarsi. Il principio di imparzialità si traduce nel dovere di garantire l'equità algoritmica. Questa evoluzione sta creando un ambito del tutto nuovo del diritto amministrativo, che richiede una competenza ibrida, legale e tecnologica, per essere padroneggiato.

L'Ecosistema Digitale: Il Carburante per il Motore dell'IA

La progressiva adozione dell'IA è intrinsecamente legata alla piena digitalizzazione del ciclo dei contratti, divenuta obbligatoria dal 1° gennaio 2024. L'"ecosistema nazionale di approvvigionamento digitale" – che include le piattaforme certificate da AGID, la Banca Dati Nazionale dei Contratti Pubblici (BDNCP) e il Fascicolo Virtuale dell'Operatore Economico (FVOE) – sta creando l'infrastruttura di dati standardizzati e interoperabili indispensabile per il funzionamento degli algoritmi. Sebbene l'avvio di questo ecosistema abbia presentato diverse criticità operative, prontamente segnalate dalle associazioni dei comuni (ANCI) e affrontate da ANAC, la direzione è tracciata: un ambiente digitale integrato è il presupposto per un'IA efficace e controllabile.

Conclusione: Prepararsi alla Prossima Frontiera

L'impiego dell'Intelligenza Artificiale negli appalti pubblici non è più una questione di "se", ma di "come e quando". Per le stazioni appaltanti, la sfida è dotarsi delle competenze per governare questa transizione, scegliendo strumenti trasparenti e mantenendo il controllo umano sul processo. Per gli operatori economici, diventa fondamentale comprendere il nuovo quadro di garanzie del "giusto processo algoritmico" per poter competere ad armi pari e, se necessario, contestare decisioni automatizzate opache o discriminatorie. In questa nuova frontiera, la lungimiranza strategica, l'alfabetizzazione tecnologica e una consulenza legale altamente specializzata saranno i fattori decisivi per il successo.