Manovra & algoritmi: va tutto bene finché “tocca agli altri”

Aggiornamento: 19/10/2025

In Italia succede spesso: finché una regola tocca gli altri, tutto bene.
Quando tocca noi, saltano fuori bug, storture e tempi morti.
È il classico nelle grandi riforme: sanità, burocrazia, bonus.

La Manovra riaccende un tema scomodo: quanti servizi sono ormai gestiti da algoritmi o da regole automatiche?
In molti casi è giusto: meno discrezionalità, più uniformità — se le regole sono chiare e verificabili.
Il problema nasce quando la macchina è opaca: colpisce “tutti uguali”, anche dove un caso umano meriterebbe una lettura diversa.

Oggi (19 ottobre 2025): diversi ministri contestano i “tagli fatti con l’algoritmo”;
Palazzo Chigi interviene per ricomporre. Sul fronte banche si cerca una mediazione, la Lega attacca ancora.

Dove decide (o pre-decide) un algoritmo

  • ISEE / DSU precompilata → incroci automatici tra archivi pubblici e finanziari; l’utente conferma/corregge.
  • Social card “Dedicata a te” → liste beneficiari generate centralmente e inviate ai Comuni (spesso senza domanda).
  • Assegno Unico → importo calcolato in automatico su ISEE, composizione familiare, età/disabilità.
  • Politiche attive (SIISL/SFL) → matching automatizzato profili-offerte-corsi; poi interviene l’operatore.
  • Graduatorie nidi/scuole → punteggi e griglie informatizzate.
  • Sanità digitale (FSE, ricette) → processi standardizzati e controlli data-driven.

Pro e contro (senza ideologia)

Perché va bene
- Regole uguali per tutti, meno favoritismi
- Velocità, tracciabilità, audit dei passaggi

Dove fa male
- Casi limite schiacciati da regole rigide
- Opacità dei criteri → sfiducia/ricorsi
- Dati incompleti (es. estero) → risultati “automatici” ma sbagliati

Cosa chiedere per un sistema davvero professionale

  1. Trasparenza dei criteri: pubblicare i rulebook (priorità, punteggi, soglie) in chiaro.
  2. Audit & motivazioni: log consultabili e spiegazioni leggibili dell’esito per l’utente.
  3. Riesame umano rapido per eccezioni documentate (sanità, estero, emergenze).
  4. Qualità dei dati: autodichiarazioni assistite, tempi certi d’integrazione, conversioni standard (valute/documenti esteri).
  5. Test d’impatto ex-ante su gruppi diversi (disabili, famiglie numerose, rientri dall’estero) con report pubblico.

Morale
L’algoritmo non è il nemico: è uno strumento.
Funziona se ha regole chiare, controlli seri e uno sportello umano che corregga gli errori.
Finché vale “tutto bene, finché non tocca a me”, scopriremo i limiti troppo tardi.