Atti amministrativi scritti con l’intelligenza artificiale: la provenienza del dato che il testo riassume

Aggiornato il 12 settembre 2026

Fra il fatto e il documento ufficiale che lo descrive si è inserito un anello nuovo. L’intelligenza artificiale nella pubblica amministrazione redige rapporti di polizia dall’audio delle body cam, verifica le istanze nelle autorizzazioni ambientali, estrae dati dalle riprese di chi entra in uno stadio. La redazione degli atti amministrativi diventa revisione, e il dibattito guarda a come il modello scrive, alle allucinazioni e alla revisione umana che dovrebbe intercettarle.

Sono preoccupazioni fondate, ma arrivano dopo. La domanda che decide il valore dell’atto sta a monte: da dove viene il dato che il modello riassume. Se la fotografia, la lettura strumentale, la registrazione o la schermata di partenza non sono state certificate all’acquisizione, l’atto eredita un vuoto che nessuna correzione della prosa colma, perché la revisione controlla la coerenza del racconto, non l’autenticità della fonte. La qualità dell’atto si decide alla fonte, prima della generazione.

Un atto amministrativo redatto con l’intelligenza artificiale è un documento il cui testo viene generato da un modello linguistico a partire da una base documentale (audio, fotografie, letture strumentali, schermate, documenti caricati) e poi rivisto e sottoscritto da un funzionario responsabile. L’esempio più diffuso è Draft One di Axon: secondo il COPS Office del Dipartimento di Giustizia statunitense, il sistema elabora l’audio della body cam con una variante di ChatGPT e produce la bozza del rapporto, che l’agente rivede, corregge e accompagna con una dichiarazione firmata sull’uso dello strumento. In Texas il Johnson County Sheriff’s Office lo ha impiegato per il rapporto su una ricerca nella rete di telecamere Flock riguardante una donna che aveva abortito autonomamente (404 Media). La bozza nasce in circa cinque minuti; il suo valore dipende dall’audio e dalle immagini da cui parte.

Dove entra l’intelligenza artificiale nella pubblica amministrazione: il modello linguistico dentro l’atto

Il modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) entra nell’atto nella redazione del testo, nell’istruttoria della pratica e nella produzione del dato di partenza.

Casi a confronto: rapporti di polizia negli Stati Uniti, flussi di lavoro nella PA tedesca, attuazione italiana dell’AI Act

Negli Stati Uniti il modello scrive il rapporto. Dopo il caso texano ricostruito da 404 Media, la Electronic Frontier Foundation ha censito le reazioni dei legislatori: la California, con la SB 524, impone la dichiarazione in calce al rapporto redatto con l’intelligenza artificiale e la conservazione della prima bozza. In Germania il modello istruisce la pratica: Spark, il software del ministero federale per il digitale, verifica con prompt predefiniti completezza e plausibilità delle istanze, e il ministro Wildberger punta ad accelerare del 50-80 per cento le procedure infrastrutturali (BMDS; heise). In Italia il sistema produce il dato di partenza: lo schema di decreto di adeguamento all’AI Act, in attuazione della Legge 132/2025, prevede l’estrazione automatica dei dati biometrici dal volto di chi accede a luoghi con esigenze di ordine pubblico, e il Garante privacy, nel parere del 14 luglio 2026, la giudica incoerente con l’articolo 26, paragrafo 10, dell’AI Act (Matteo Flora; Agenda Digitale).

Che cosa controlla la revisione umana e che cosa non può controllare

La revisione umana controlla il testo: coerenza, completezza, allucinazioni, riferimenti normativi. Non può controllare ciò che il testo non contiene: quando, dove e da chi è stata acquisita la fonte, e se è arrivata intatta alla generazione.

A differenza di quanto si tende a credere, la revisione umana di un testo generato verifica la forma e la coerenza del racconto, ma non può ricostruire la data, il luogo e l’integrità della fonte da cui il racconto nasce. Stefan Kaufmann, su netzpolitik.org, osserva sul software del ministero tedesco che non esiste una validazione scientifica né una soglia di errore definita, che il sistema restituisce risultati diversi a parità di input e che il revisore, il cosiddetto «human in the loop», non è in grado di giudicare in modo affidabile se l’output è corretto. Il problema si aggrava se la bozza scompare: secondo la Electronic Frontier Foundation, Draft One non conserva la bozza originale, per una scelta che Axon definisce voluta. A posteriori nessuno separa ciò che ha scritto il modello da ciò che ha scritto l’agente.

La domanda che decide il valore dell’atto: da dove viene il dato

Il valore di un atto redatto con l’intelligenza artificiale non supera quello della fonte da cui parte. Chi firma deve sapere quando la base documentale è nata, dove e se è arrivata intatta alla generazione; altrimenti l’atto si regge sulla memoria dell’operatore e non su un accertamento.

Fotografie, letture strumentali, registrazioni e schermate: la base documentale dell’atto

La base documentale nasce fuori dall’ufficio: fotografie dal telefono di servizio, letture strumentali, registrazioni dalle body cam, schermate da gestionali e caselle PEC. Una registrazione di videosorveglianza conserva valore probatorio solo se l’estrazione ne documenta impianto e intervallo; una schermata è fra i formati più semplici da alterare. Nel testo finale, però, una fotografia certificata e una ritoccata producono la stessa frase.

Il vuoto ereditato: quando la fonte non è certificata, la prosa non lo colma

Se la fonte non è certificata, l’atto eredita il vuoto e la revisione non lo vede, perché il vuoto sta prima del testo. Un revisore corregge una data sbagliata dal modello; non può stabilire se la data impressa nella fotografia è quella dello scatto.

Il valore probatorio di un atto generato da un modello linguistico non supera quello della base documentale da cui parte. Il Codice dell’amministrazione digitale, all’articolo 20, lega il valore probatorio del documento informatico alle sue caratteristiche di sicurezza, integrità e immodificabilità, e l’articolo 2712 del codice civile riconosce alle riproduzioni informatiche piena prova dei fatti rappresentati solo se chi vi è contrapposto non ne disconosce la conformità. Quando una parte disconosce la fotografia, la registrazione o la schermata che ha alimentato l’atto, il testo generato non ha nulla da opporre: la prosa non contiene la data di acquisizione, l’impronta del file né il dispositivo di origine. La marca temporale apposta all’origine, con la presunzione di accuratezza della data e di integrità prevista dall’articolo 41 di eIDAS, è ciò che permette all’atto di reggere alla contestazione.

Che cosa chiede il diritto: sorveglianza umana, trasparenza e motivazione fondata sui fatti

Diritto europeo e diritto italiano convergono sulle stesse richieste: sorveglianza umana capace di comprendere l’output, trasparenza verso chi subisce la decisione, motivazione fondata su fatti accertati. Nessuna si soddisfa senza risalire alla fonte.

AI Act: sorveglianza umana (art. 14 e 26) e obblighi di trasparenza (art. 50) per l’uso pubblico

L’articolo 14 dell’AI Act (Regolamento UE 2024/1689) richiede che i sistemi ad alto rischio siano progettati per una sorveglianza umana effettiva: le persone incaricate devono poter comprendere le capacità e i limiti del sistema, interpretarne correttamente l’output, decidere di non usarlo o di ignorarlo, intervenire o interromperne il funzionamento (sintesi dell’articolo 14). L’articolo 26 trasferisce l’obbligo a chi utilizza il sistema, autorità pubbliche comprese: sorveglianza affidata a persone competenti, uso conforme alle istruzioni, conservazione dei log generati. L’articolo 12 impone la registrazione automatica degli eventi e l’articolo 50 gli obblighi di trasparenza. Per un’amministrazione significa una cosa precisa: interpretare correttamente l’output di un modello che riassume una fotografia presuppone la possibilità di controllare quella fotografia, la sua data e la sua integrità. Una sorveglianza che legge solo il testo non è la sorveglianza che il regolamento descrive.

Per le autorità pubbliche valgono gli obblighi di registrazione degli eventi e gli obblighi di trasparenza dell’articolo 50; i limiti dell’AI Act sull’autenticità dei contenuti lasciano però all’amministrazione il compito di provare la fonte. La sorveglianza umana richiesta dall’articolo 14 dell’AI Act presuppone che il revisore possa risalire alla fonte: con TrueScreen ogni acquisizione resta verificabile in modo indipendente, anche da chi non ha partecipato al procedimento.

L’atto amministrativo informatico e la motivazione: elementi di fatto accertati, non riferiti

L’atto redatto con l’intelligenza artificiale resta un atto del funzionario, motivato con fatti accertati. L’articolo 3 della legge 241/1990 impone di indicare i presupposti di fatto e le ragioni giuridiche della decisione in relazione alle risultanze dell’istruttoria: la motivazione del provvedimento amministrativo non può riferire ciò che un modello ha riassunto, deve indicare fatti che l’istruttoria del procedimento amministrativo ha accertato.

La Legge 132/2025, la legge italiana sull’intelligenza artificiale in vigore dal 10 ottobre 2025, stabilisce all’articolo 14 che le pubbliche amministrazioni usano l’IA in funzione strumentale e di supporto, con la persona unica responsabile dei provvedimenti e garanzie di conoscibilità e tracciabilità. Il Consiglio di Stato, sezione VI, sentenza 8472 del 13 dicembre 2019, aveva già subordinato l’uso dell’algoritmo nel procedimento a condizioni precise: conoscibilità del meccanismo, non esclusività della decisione (il funzionario deve poter verificare logica e legittimità dell’esito) e non discriminazione.

Il documento amministrativo informatico resta disciplinato dal CAD: l’articolo 40 impone di formare gli originali con mezzi informatici, l’articolo 20 ne regola il valore probatorio. La firma digitale del funzionario attesta chi assume la paternità del testo, non da dove vengono i fatti.

Cosa deve fare un’amministrazione quando utilizza l’IA in un procedimento?

Un’amministrazione che utilizza l’intelligenza artificiale in un procedimento deve garantire alcune condizioni precise, e la prima è la più trascurata.

1. Certificare la base documentale prima della generazione: fotografie, registrazioni, letture e schermate ricevono sigillo digitale e marca temporale all’acquisizione.
2. Informare l’interessato dell’uso dell’IA, in coerenza con l’articolo 50 dell’AI Act e con la conoscibilità richiesta dalla Legge 132/2025.
3. Garantire una sorveglianza umana effettiva ai sensi dell’articolo 14 dell’AI Act: comprendere l’output, confrontarlo con la fonte, poter non usarlo.
4. Conservare i log e la bozza originale, come richiedono gli articoli 12 e 26 dell’AI Act, per distinguere il contributo del modello da quello della persona.
5. Motivare con fatti accertati, secondo l’articolo 3 della legge 241/1990, cioè con presupposti che l’amministrazione è in grado di verificare.

Casi pratici negli enti locali: l’accertamento sul territorio e la relazione istruttoria

Negli enti locali il vuoto si apre soprattutto nell’accertamento sul territorio, dove la fonte è una fotografia, e nella relazione istruttoria, dove la fonte è un documento caricato da terzi.

Il rapporto redatto da fotografie scattate con un telefono di servizio mai certificate

Un agente di polizia locale fotografa un’occupazione abusiva di suolo pubblico con il telefono di servizio e in ufficio chiede a un modello la bozza del verbale; il funzionario rivede e firma. Tre settimane dopo l’interessato contesta il quando e il dove: le foto, sostiene, risalgono a un giorno in cui l’occupazione era autorizzata.

Un verbale redatto da fotografie non certificate poggia su immagini prive di data certa e di integrità dimostrabile, e la sua tenuta dipende da chi le contesta. L’articolo 2712 del codice civile attribuisce alle riproduzioni fotografiche e informatiche piena prova dei fatti rappresentati, ma solo se colui contro il quale sono prodotte non ne disconosce la conformità ai fatti: al primo disconoscimento l’ente deve dimostrare luogo e ora dello scatto, e i metadati di un telefono si riscrivono senza lasciare traccia. La prosa del modello, per quanto corretta, offre una descrizione e nessuna dimostrazione. Se invece ogni fotografia riceve sigillo digitale e marca temporale allo scatto, con la presunzione di accuratezza della data prevista dall’articolo 41 di eIDAS, l’ente esibisce il pacchetto di verifica e non la memoria dell’agente. È la differenza fra un fatto riferito e un fatto accertato.

Lo stesso vale per le ispezioni in cantiere e per la documentazione della polizia locale: il responsabile per la transizione digitale che introduce un modello nella redazione dei verbali dovrebbe introdurre insieme la certificazione degli scatti.

La relazione che riassume documenti caricati da terzi senza prova di quando e da chi

In un procedimento autorizzativo il fascicolo si riempie di documenti caricati dalle parti: planimetrie, relazioni tecniche, ricevute PEC. Un modello li legge e produce la relazione istruttoria che il responsabile del procedimento adotta. Se una controparte sostiene che un allegato è stato sostituito dopo la scadenza, la relazione non ha come difendersi: il modello ha riassunto ciò che ha trovato, senza sapere da quando era lì.

Il punto debole sta a monte del riassunto, nell’assenza di data certa e di impronta del file all’ingresso nel fascicolo: una schermata di portale o di casella PEC andrebbe acquisita e certificata quando viene prodotta. Le amministrazioni usano TrueScreen per dare data certa e integrità dimostrabile ai documenti caricati da terzi, prima che una relazione istruttoria li riassuma.

Come si certifica la fonte di un atto redatto con l’intelligenza artificiale?

TrueScreen, the Data Authenticity Platform, certifica alla fonte il materiale che alimenta l’atto: fotografia, registrazione, lettura strumentale o schermata ricevono sigillo digitale e marca temporale nell’istante dell’acquisizione, con i metadati verificati e un rapporto tecnico che chiunque può ricontrollare. La certificazione precede la lettura da parte del modello, che riassume così materiale già provato.

Certificare la fonte di un atto redatto con l’intelligenza artificiale significa fissare, nell’istante in cui il dato nasce, ciò che nessuna revisione può ricostruire dopo: quando, dove e con quale dispositivo è stato acquisito, e che da allora non è cambiato. La metodologia forense di TrueScreen è conforme alla norma ISO/IEC 27037 (identificazione, raccolta, acquisizione e conservazione delle prove digitali): l’acquisizione avviene in un ambiente controllato in cui nessuna persona, software o sistema può alterare ciò che viene acquisito; i dati vengono verificati nell’integrità del dispositivo e nell’autenticità dei metadati (ora, posizione, indirizzo IP, identificativi); l’impronta del file viene calcolata con SHA-256, standard NIST; sigillo digitale e marca temporale ufficiali, riconosciuti internazionalmente, chiudono il pacchetto. La marca temporale gode della presunzione di accuratezza della data e di integrità dei dati prevista dall’articolo 41 di eIDAS.

Acquisizione in tempo reale e importazione di un file esistente si chiamano entrambe certificazione, ma non valgono allo stesso modo: la prima certifica il dato dal momento in cui nasce e offre il massimo valore probatorio; con la seconda TrueScreen attesta che dall’importazione in poi il file non è cambiato, non come è nato.

Il pacchetto certificato è autonomo: legale della controparte, consulente tecnico o giudice possono ricontrollare impronta, sigillo e marca temporale con strumenti standard, senza rivolgersi a TrueScreen e senza fidarsi di chi lo consegna, perché il rapporto tecnico in PDF e JSON contiene la catena di custodia completa: è la verifica indipendente della documentazione digitale.

TrueScreen garantisce il come, non il cosa: attesta che l’acquisizione è genuina e che il contenuto non è stato alterato, non che ciò che stava davanti alla fotocamera fosse ciò che l’operatore dichiara, e non giudica il merito dell’atto. Ne esce documentazione con valore probatorio, che diventa prova quando il giudice la ammette. Per l’amministrazione il vantaggio sta nella separazione netta fra ciò che il modello ha scritto e ciò che è accaduto: il testo resta responsabilità di chi lo firma, mentre i fatti su cui si regge portano una data, un luogo e un’impronta che nessuno ha potuto toccare.

FAQ: intelligenza artificiale nella pubblica amministrazione e provenienza del dato

Un atto amministrativo redatto con l’intelligenza artificiale è valido?
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Un atto amministrativo redatto con l’intelligenza artificiale è valido se un funzionario lo sottoscrive, ne assume la responsabilità e lo motiva con fatti accertati. L’articolo 14 della Legge 132/2025 ammette l’IA nelle pubbliche amministrazioni solo in funzione strumentale e di supporto, con la persona che resta l’unica responsabile dei provvedimenti e con garanzie di conoscibilità e tracciabilità. Il Consiglio di Stato, sentenza 8472/2019, richiede conoscibilità del meccanismo, non esclusività della decisione e non discriminazione. La validità non dipende dal modello, ma dai presupposti di fatto su cui l’atto si fonda e dalla possibilità di verificarli.

Cosa deve indicare la motivazione di un atto amministrativo scritto con l’IA?
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La motivazione di un atto amministrativo scritto con l’IA deve indicare i presupposti di fatto e le ragioni giuridiche che hanno determinato la decisione, in relazione alle risultanze dell’istruttoria, come prescrive l’articolo 3 della legge 241/1990. L’uso di un modello linguistico non modifica questo obbligo, ma lo rende più esigente: i presupposti di fatto devono essere accertati, cioè riconducibili a una fonte che l’amministrazione può esibire e che la controparte può verificare. Un riassunto generato da fotografie, registrazioni o schermate prive di data certa e di integrità dimostrabile riferisce fatti; non li accerta. A questo si aggiunge la conoscibilità del contributo del sistema, richiesta dalla Legge 132/2025.

Che cosa controlla la revisione umana di un testo generato e che cosa no?
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La revisione umana di un testo generato controlla la coerenza del racconto, le allucinazioni (nomi, date o riferimenti inventati), le omissioni rispetto al materiale fornito e la correttezza dei riferimenti normativi. Non può controllare quando, dove e da chi è stata acquisita la fonte, né se è arrivata intatta al modello: queste informazioni non stanno nel testo. Stefan Kaufmann, su netzpolitik.org, ha osservato a proposito del software della PA tedesca che il revisore non è in grado di giudicare in modo affidabile se l’output è corretto, perché il sistema restituisce risultati diversi a parità di input e non esiste una soglia di errore definita.

Un verbale scritto con l’intelligenza artificiale ha valore legale?
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Un verbale scritto con l’intelligenza artificiale ha il valore legale che gli conferiscono la sottoscrizione del pubblico ufficiale e la prova dei fatti che descrive; il modello non aggiunge né toglie nulla a questo valore. Il testo eredita il valore probatorio della sua fonte: se le fotografie o l’audio da cui è stato generato non hanno data certa e integrità dimostrabile, il verbale è contestabile quanto loro. Negli Stati Uniti la California, con la SB 524, impone di dichiarare in calce al rapporto l’uso dell’IA e di conservare la prima bozza, proprio per rendere verificabile che cosa ha scritto il sistema e che cosa l’agente.

Qual è il valore probatorio delle fotografie in un atto amministrativo?
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Le fotografie allegate a un atto amministrativo formano piena prova dei fatti e delle cose rappresentate se colui contro il quale sono prodotte non ne disconosce la conformità ai fatti stessi, secondo l’articolo 2712 del codice civile. Il disconoscimento è il punto critico: una fotografia scattata con un telefono di servizio e priva di certificazione ha metadati modificabili e nessuna data certa, e l’ente deve provare altrimenti luogo e momento dello scatto. Una fotografia acquisita con sigillo digitale e marca temporale al momento dello scatto porta con sé la presunzione di accuratezza della data prevista dall’articolo 41 di eIDAS, che il disconoscimento deve superare.

Che cosa prevede l’articolo 14 dell’AI Act per le amministrazioni pubbliche?
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L’articolo 14 dell’AI Act prevede che i sistemi ad alto rischio siano progettati per una sorveglianza umana effettiva: le persone incaricate devono poter comprendere capacità e limiti del sistema, interpretarne correttamente l’output, decidere di non usarlo o di ignorarlo, intervenire o interromperne il funzionamento. Per le amministrazioni pubbliche l’obbligo si concretizza attraverso l’articolo 26, che impone a chi utilizza il sistema di affidare la sorveglianza a persone competenti, di rispettare le istruzioni d’uso e di conservare i log generati. L’allegato III del Regolamento UE 2024/1689 include fra gli usi ad alto rischio l’accesso ai servizi pubblici essenziali, il contrasto, la migrazione e la giustizia.

Un documento informatico non firmato ha valore probatorio?
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Un documento informatico non firmato ha valore probatorio, ma liberamente valutabile dal giudice in base alle sue caratteristiche di sicurezza, integrità e immodificabilità, secondo l’articolo 20 del Codice dell’amministrazione digitale. Per una fotografia, una registrazione o una schermata che alimentano un atto amministrativo, queste caratteristiche non derivano da una firma, che riguarda la sottoscrizione di un documento da parte di una persona, ma dal modo in cui il file è stato acquisito e conservato: impronta calcolata all’origine, marca temporale che fissa la data e sigillo digitale che rende rilevabile ogni modifica successiva. Senza questi elementi il giudice valuta un file di cui nessuno può dimostrare la storia.

Come si dimostra da dove viene il dato che un atto amministrativo riassume?
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Con TrueScreen, the Data Authenticity Platform, il dato che un atto amministrativo riassume viene certificato quando nasce: la fotografia, la registrazione, la lettura strumentale o la schermata ricevono sigillo digitale e marca temporale all’acquisizione, con metadati verificati e un rapporto tecnico che chiunque può ricontrollare senza dipendere da chi ha redatto l’atto. La dimostrazione non passa dal testo generato, che non contiene tracce tecniche, ma dal pacchetto certificato che lo accompagna. La marca temporale gode della presunzione di accuratezza della data e di integrità dei dati prevista dall’articolo 41 di eIDAS: è questa presunzione che la controparte deve superare, e la memoria dell’operatore smette di essere l’unico appiglio.