Formare per abilitare: competenze e ruolo dei giuristi di fronte all’intelligenza artificiale
Formare per abilitare significa riconoscere che la competitività nell’era dell’intelligenza artificiale non dipende soltanto dalla potenza di calcolo o dalla quantità di dati disponibili. Dipende, piuttosto, dalla capacità di costruire un ecosistema nel quale conoscenza e competenze ibride, cultura del diritto (e dei diritti) portino a una visione strategica, operando in modo integrato. In questa prospettiva, la formazione non è una politica settoriale, ma una vera infrastruttura strategica. È ciò che consente a un Paese di comprendere la tecnologia prima ancora di adottarla, di orientarne lo sviluppo prima ancora di subirne gli effetti. Dove mancano competenze integrate, la regolazione diventa difensiva e l’innovazione resta dipendente da soluzioni sviluppate altrove. La vera posta in gioco è, dunque, la capacità di passare da una posizione di semplice utilizzatore a quella di co-progettista delle tecnologie emergenti. Non solo per l’Italia ma anche per la stessa Unione Europea questo significa costruire un modello nel quale innovazione tecnologica, solidità istituzionale e tutela dei diritti non siano elementi in tensione, ma parti di un medesimo disegno.
A livello nazionale, la Strategia italiana per l’Intelligenza Artificiale 2024-2026 ha individuato quattro direttrici di intervento: Ricerca, Pubblica Amministrazione, Imprese e Formazione. La Strategia ha individuato nella Formazione l’elemento abilitante dell’intero ecosistema, con il duplice obiettivo di promuovere una formazione universitaria capillare sull’IA e di realizzare percorsi educativi mirati. Tuttavia, investire nelle discipline STEM, nella data science, nella cybersecurity e nella governance dell’intelligenza artificiale è una condizione necessaria, ma non sufficiente. Le competenze richieste dall’era algoritmica sono, per loro natura, ibride.
L’ingegnere deve comprendere il quadro regolatorio entro cui il sistema sarà immesso sul mercato, mentre il giurista deve saper leggere un’architettura algoritmica, distinguere tra modello di intelligenza artificiale e sistema che lo integra, comprendere i rischi sistemici che possono derivare da un’automazione non supervisionata. È in questo spazio ibrido che si gioca la partita dell’innovazione responsabile, che non riguarda solamente il settore privato. Infatti, l’upskilling e il reskilling devono coinvolgere anche la pubblica amministrazione, chiamata non solo a vigilare sull’utilizzo dell’IA da parte delle imprese, ma sempre più spesso a utilizzare sistemi di IA per il miglioramento dei servizi resi ai cittadini. Una pubblica amministrazione priva di competenze tecniche è un regolatore debole, mentre una pubblica amministrazione competente diventa invece fattore di credibilità istituzionale e di attrattività economica.
Nel dibattito pubblico si è spesso contrapposta la regolazione all’innovazione, come se la prima fosse inevitabilmente un freno alla seconda. L’esperienza giuridica recente, invece, dimostra il contrario. Infatti, la conformità normativa, quando è integrata nella fase di progettazione di un sistema di IA non rappresenta un costo accessorio, ma un investimento strategico.
A livello nazionale, la legge n. 132 del 2025 si propone di garantire un utilizzo corretto, trasparente e responsabile dell’IA, in linea con il Regolamento (UE) 2024/1689 (“AI Act”), e si colloca proprio in questa prospettiva a lungo termine: non si limita a predisporre un apparato di vigilanza, ma contribuisce a strutturare un ecosistema nazionale della conformità, definendo competenze istituzionali, responsabilità e meccanismi di coordinamento. Il diritto non interviene soltanto ex post per reprimere eventuali abusi, ma ex ante per orientare lo sviluppo tecnologico.
Nel nuovo contesto normativo nazionale ed europeo, un sistema di intelligenza artificiale conforme ai requisiti di trasparenza, tracciabilità e gestione del rischio non solo è più affidabile, ma anche più facilmente finanziabile e scalabile. In questo senso il rispetto dei diritti imposto dalla regolazione diventa un vero e proprio valore competitivo: in un mercato europeo caratterizzato da standard elevati di tutela, la capacità di anticipare e integrare i vincoli regolatori rappresenta un vantaggio strategico per imprese e istituzioni.
Nell’era dell’intelligenza artificiale l’autonomia strategica non coincide con l’autosufficienza tecnologica. In un contesto di interdipendenza globale, essa si misura piuttosto nella capacità di presidiare i passaggi cruciali della catena del valore e di offrire un ambiente normativo stabile, prevedibile e affidabile. In questo quadro la fiducia assume una dimensione al tempo stesso giuridica ed economica: senza fiducia non vi è adozione diffusa delle tecnologie, senza adozione non vi è mercato e senza mercato non vi è autonomia strategica. Un sistema che integra competenze tecniche e cultura regolatoria rafforza la propria credibilità a livello europeo e internazionale, contribuendo a rendere il quadro normativo non soltanto un insieme di vincoli, ma anche un fattore di stabilità e sviluppo.
L’intelligenza artificiale non è soltanto una tecnologia: è un terreno sul quale si ridefiniscono equilibri economici, modelli organizzativi e responsabilità istituzionali. In questo scenario, la formazione – e in particolare dei giuristi – assume un valore che va oltre la dimensione educativa e diventa un elemento di politica industriale e di strategia pubblica. Un Paese che investe nelle competenze è un Paese che non si limita a regolare tecnologie sviluppate altrove, ma contribuisce alla loro progettazione e diffusione responsabile. La sfida dei prossimi anni sarà proprio questa: trasformare la conoscenza in capacità di governo dell’innovazione. Solo così l’intelligenza artificiale potrà diventare non soltanto un fattore di efficienza economica, ma anche uno strumento di rafforzamento della fiducia tra istituzioni, imprese e cittadini.
Edoardo Raffiotta, Professore di Diritto costituzionale all’Università di Milano-Bicocca
