Rivoluzione digitale negli appalti pubblici: l'AI guida il cambiamento e preoccupa

Il panorama degli appalti pubblici è destinato a subire una trasformazione epocale grazie al nuovo Codice degli appalti entrato in vigore. L'articolo 30 del d.lgs. n. 36 del 2023 introduce una novità significativa: l'utilizzo dell'Intelligenza Artificiale (AI) per automatizzare le attività delle stazioni appaltanti e degli enti concedenti.

La prospettiva dell'IA nei contratti pubblici: tra automazione e sfide normative

Il nuovo Codice pone le basi per la digitalizzazione delle procedure amministrative, con l'obiettivo di semplificare la realizzazione delle opere pubbliche. L'avvocato Daniela Anselmi, vice presidente nazionale degli avvocati amministrativisti, offre un'analisi approfondita. Si prevede un impulso all'uso di strumenti digitali e la formazione di nuove figure professionali.

Tempo di cambiamenti: quando le gare pubbliche saranno gestite dall'AI?

Nonostante l'entrata in vigore delle norme di digitalizzazione, è difficile individuare il momento esatto in cui le prime gare pubbliche saranno gestite interamente dall'AI. La digitalizzazione completa richiederà tempo, considerando l'attuale presenza di procedure digitali, soprattutto per la presentazione delle offerte.

Il ruolo dell'amministratore pubblico e le sfide etiche dell'AI nei contratti pubblici

Il nuovo scenario solleva importanti interrogativi riguardo ai parametri degli algoritmi. L'amministratore pubblico dovrà selezionare criteri e verificare l'esito dell'AI.

Ma l'AI solleva questioni etiche e richiede un delicato equilibrio tra la sua oggettività e la necessità umana di valutazione, evitando discriminazioni e garantendo il controllo umano.

Garanzie e incertezze: cittadini e imprese nell'era dell'IA nei contratti pubblici

L'introduzione dell'AI promette la riduzione di errori materiali, ma solleva dubbi sulla qualità dei risultati. Cittadini e imprese potrebbero beneficiare dall'oggettività dell'IA, ma il rischio di discriminazioni soggettive rimane. Il processo potrebbe essere ottimizzato, ma la sua oggettivizzazione potrebbe compromettere la qualità dei risultati.

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