L’Impiego dei Modelli Linguistici nella Pubblica Amministrazione: Problematiche, Vincoli e Soluzioni Operative

Abstract

L’adozione di modelli di intelligenza artificiale, e in particolare dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), sta progressivamente trasformando la Pubblica Amministrazione italiana e il settore giurisdizionale. L’interesse per questo ambito nasce dalla crescente diffusione di queste tecnologie in contesti professionali, che impone una riflessione sull’impatto nelle aree caratterizzate da complessità, responsabilità e necessità di rigore procedurale. La Pubblica Amministrazione e la giustizia, infatti, operano con decisioni che richiedono processi razionali, trasparenti e ben documentati, e ogni innovazione deve rispettare tali esigenze senza comprometterne l’affidabilità. L’elaborato si articola in più parti: un inquadramento teorico delle tecnologie di IA e del contesto amministrativo, l’analisi di casi e applicazioni esistenti, la valutazione dei rischi (bias, allucinazioni, opacità), e la proposta di soluzioni tecniche e organizzative per un impiego sicuro e controllato. Sono stati utilizzati e confrontati documenti ufficiali, linee guida nazionali ed europee, articoli scientifici e sperimentazioni pratiche. I risultati evidenziano che l’IA può migliorare efficienza e accessibilità, ma richiede modelli addestrati su fonti affidabili, sistemi di auditing, supervisione umana e adeguati riferimenti normativi. Il lavoro si conclude con riflessioni sul quadro strategico e con spunti per futuri sviluppi tecnologici, come l’integrazione diretta con banche dati giuridiche e ambienti “sandbox” per un uso sicuro degli LLM.

The adoption of artificial intelligence models, particularly large language models (LLMs), is progressively reshaping the Italian Public Administration and the justice system. The interest in this domain stems from the rapid spread of these technologies in professional contexts and the need to assess their impact in areas marked by complexity, responsibility, and procedural rigor. Public Administration and the judiciary operate in sectors where decisions must be rational, traceable, and fully documented, and any innovation must respect these principles without undermining trust. The study is organized into several sections: a theoretical overview of AI technologies and the administrative context; a survey of use cases and pilot projects; an analysis of critical issues such as bias, hallucinations, and transparency concerns; and a discussion of technical and organizational solutions for safe and effective adoption. The work references official documents, national and European guidelines, academic research, and practical experiments. The findings confirm that AI can improve efficiency and accessibility, but only if supported by domain-specific models, thorough auditing, human oversight, and clear regulatory frameworks. The thesis concludes with strategic considerations and suggestions for future work, including real-time integration with legal databases and sandbox environments to limit LLM outputs to verified sources.