Lorenzo Costumato

Negli ultimi anni, la diffusione delle tecnologie di Intelligenza Artificiale (IA) ha influenzato alcune funzioni della Pubblica Amministrazione (PA). Un potenziale impatto della grande capacità computazionale e predittiva dell’IA riguarda il suo utilizzo nel contrasto alla corruzione e alle frodi. Grazie ad una review sistematica della letteratura di natura multidisciplinare, il presente articolo intende identificare i principali fattori tecnologici, di contesto e organizzativi che possono favorire l’impiego dell’IA in questo ambito, superando la scarsa integrazione di questi fattori attualmente riscontrabile in letteratura. Nel farlo, l’articolo intende contribuire tanto al dibattito scientifico quanto fornire implicazioni di policy. Il protocollo di ricerca ha restituito un campione finale di 45 articoli analizzato qualitativamente secondo il framework TOE (Technology-Organization-Environment). I risultati evidenziano un panorama eterogeneo di tecnologie impiegate, la cui efficacia dipende da fattori organizzativi quali: la qualità dei dati, intesa come la capacità delle amministrazioni di raccogliere, standardizzare e rendere accessibili informazioni complete e affidabili, l’infrastruttura interna, la governance, e le competenze; e ambientali quali: regolamentazione, diffusione della corruzione e impegno politico. In conclusione, sebbene vi sia un forte ottimismo sul potenziale dell’IA, l’efficacia dipende criticamente dalla qualità e accuratezza dei dati di input, dalla trasparenza degli algoritmi per mitigare i bias e dalla necessità di adattare le soluzioni ai contesti locali. In recent years, the spread of Artificial Intelligence (AI) technologies has begun to impact certain functions of Public Administration (PA). One potential application of AI’s significant computational and predictive capabilities is its use in combating corruption and fraud. Through a systematic review of multidisciplinary literature, this article aims to identify the main technological, contextual, and organizational factors that can support the use of AI in this field, addressing the current lack of integration among these factors in the literature. In doing so, the article seeks to contribute both to the academic debate and to provide policy implications. The research protocol yielded a final sample of 45 articles, which were qualitatively analyzed and classified using the TOE (Technology-Organization-Environment) framework. The results reveal a heterogeneous landscape of technologies employed. Their effectiveness is driven by organizational factors, including data quality (which is defined as the capacity to collect and provide complete and reliable data), internal infrastructure, governance, and skills, as well as environmental factors such as regulation, the prevalence of corruption, and political commitment. In conclusion, although there is strong optimism about the potential of AI, its effectiveness critically depends on the quality and accuracy of input data, the transparency of algorithms to mitigate bias, and the need to adapt solutions to local contexts. Ces dernières années, la diffusion des technologies d’Intelligence Artificielle (IA) a commencé à toucher certaines fonctions de l’Administration Publique (AP). L’une des applications potentielles des capacités computationnelles et prédictives de l’IA concerne son utilisation dans la lutte contre la corruption et la fraude. À travers une revue systématique de la littérature multidisciplinaire, cet article vise à identifier les principaux facteurs technologiques, contextuels et organisationnels pouvant favoriser l’usage de l’IA dans ce domaine, en dépassant le manque actuel d’intégration de ces facteurs dans la littérature. Ce faisant, l’article entend contribuer au débat scientifique tout en proposant des implications en matière de politiques publiques. Le protocole de recherche a permis de recueillir un échantillon final de 45 articles, analysés qualitativement selon le cadre TOE (Technologie-Organisation-Environnement). Les résultats mettent en évidence la diversité des technologies employées, dont l’efficacité dépend de facteurs organisationnels tels que la qualité des données (définie comme la capacité des administrations à collecter, normaliser et rendre accessibles des informations complètes et fiables), l’infrastructure interne, la gouvernance et l’expertise ; et de facteurs environnementaux tels que la réglementation, la prévalence de la corruption et l’engagement politique. En conclusion, bien qu’un fort optimisme entoure le potentiel de l’IA, son efficacité dépend de manière critique de la qualité et de la précision des données d’entrée, de la transparence des algorithmes pour atténuer les biais, et de la nécessité d’adapter les solutions aux contextes locaux.

L’articolo presenta un’analisi qualitativa dei piani strategici (PIAO) pubblicati nel 2023 dei ministeri italiani e dei relativi documenti di pianificazione IT, al fine di valutare l’integrazione della trasformazione digitale (TD) nella strategia di creazione di valore pubblico. L’incessante spinta verso la digitalizzazione, intensificata dallo stimolo del PNRR, rappresenta un tema cruciale per le amministrazioni pubbliche per ripensare il modello di erogazione dei servizi e la creazione di valore pubblico, sfruttando le nuove tecnologie. Il fondamento di questo processo risiede nella formulazione di una strategia integrata e pianificata. I risultati della ricerca fanno luce sullo stato dell’arte attuale e analizzano criticamente la traiettoria intrapresa dalle amministrazioni pubbliche nell’era digitale.Cet article présente une analyse qualitative des plans stratégiques (PIAO) 2023 des ministères italiens et des documents de planification informatique associés pour évaluer l’intégration de la transformation numérique dans la stratégie de création de valeur publique. La poussée incessante vers la numérisation, intensifiée par l’impulsion du PNRR, représente un moment crucial pour les administrations publiques afin de repenser le modèle de prestation de services et de création de valeur publique, en exploitant la technologie. Le fondement de ce processus réside dans la formulation d’une stratégie intégrée et planifiée. Les  résultats de la recherche jettent la lumière sur l’état actuel et analysent de manière critique la trajectoire vers une administration publique évolutive à l’ère numérique.

L’articolo si pone l’obiettivo di migliorare la comprensione delle filiere interistituzionali da cui dipende il raggiungimento degli obiettivi del PNRR. A tal fine, per descrivere le componenti del PNRR e svelare le potenziali filiere orizzontali si è preso in considerazione il concetto di boundary object, secondo cui un oggetto posto al confine tra più attori può attrarli e spingerli a collaborare. La presenza di tali filiere richiama l’urgenza di coordinare le azioni dei diversi attori pubblici verso gli obiettivi del PNRR, attraverso l’emergere di una visione comune. Tuttavia, il tema delle performance interistituzionali è ancora poco rappresentato dal punto di vista della ricerca accademica, specialmente nel contesto italiano. Per questo motivo, il presente articolo risponde alle seguenti domande di ricerca: quali filiere interistituzionali si generano a valle dell’adozione del PNRR? Quali sono i legami tra gli antecedenti teorici utili a rappresentare la performance interistituzionale per misurare il raggiungimento degli obiettivi trasversali?L’article vise à améliorer la compréhension des chaînes interinstitutionnelles liées aux objectifs du PNRR. Pour cela, la notion d’objet frontière a été envisagée, selon laquelle un objet placé à la frontière entre plusieurs acteurs peut les attirer et les pousser à collaborer. La présence de ces filières rappelle l’urgence de coordonner les actions des différents acteurs publics vers les objectifs du PNRR. Cependant, la question de la performance interinstitutionnelle est encore sous-représentée du point de vue de la recherche académique, en particulier dans le contexte italien. Pour cette raison, cet article répond aux questions de recherche suivantes : quelles chaînes interinstitutionnelles sont générées suite à l’adoption du PNRR? Quels sont les liens entre les antécédents théoriques utiles pour représenter la performance interinstitutionnelle et mesurer l’atteinte des objectifs transversaux?