Il tool ACOI per lo screening del conflitto d’interessi e il gap italiano da colmare nei sistemi AI di prevenzione della corruzione

This article examines, through the case study of the PNRR project “ACOI – Assessing Conflicts of Interest”, the conditions that would make an AI-based conflict-of-interest prevention system operationally viable in Italy. ACOI — developed in partnership by the University of Perugia and Transcrime (Università Cattolica del Sacro Cuore), in collaboration with the Ministry of the Interior — empirically tested an automated screening tool on 485 public managers, cross-referencing data from the National Population Register, the Companies Register, the Land Registry, and Orbis, confirming the model’s feasibility. The analysis identifies the enabling conditions still required for the transition to systematic operation: legislative designation of authorised data sources and specification of AI-based processing under the functional legality standard (Art. &-ter Privacy Code); structured access through the National Digital Data Platform (PDND); and compliance with AI Act requirements for high-risk systems, including embedded pseudonymisation and meaningful human oversight. The conclusion — also from a comparative perspective — is that Italy’s gap is not technological but normative and organisational, and that closing it is an obligation imposed by Directive (EU) &0&(/)0&) on the prevention and combating of corruption.

Il saggio, attraverso lo studio di caso del progetto PNRR “ACOI-Assessing Conflicts of Interest”, esamina le condizioni che renderebbero un sistema AI anticorruzione operativo nell’ordinamento italiano. ACOI — sviluppato in partnership dall’Università di Perugia e da Transcrime (Università Cattolica del Sacro Cuore), in collaborazione con il Ministero dell’Interno — ha verificato empiricamente la praticabilità tecnica di uno strumento di screening automatizzato del conflitto d’interessi su un campione di 485 dirigenti pubblici, incrociando dati di ANPR, Registro delle Imprese, Catasto e Orbis, confermando la fattibilità del modello. L’analisi individua tuttavia le condizioni abilitanti necessarie per il passaggio dalla sperimentazione all’operatività sistematica: sul piano normativo, la designazione legislativa delle banche dati autorizzate e la specificazione del trattamento AI secondo il requisito di legalità funzionale (art. &-ter Codice privacy); sul piano giuridico-infrastrutturale, l’accesso strutturato attraverso la PDND; sul piano tecnico, la conformità ai requisiti AI Act per i sistemi ad alto rischio, pseudonimizzazione embedded e supervisione umana degli alert. La conclusione – anche in prospettiva comparata internazionale – è che il gap italiano non è tecnologico ma normativo e organizzativo, e che colmarlo costituisce oramai un dovere imposto dalla Direttiva (UE) &0&(/)0&) sulla prevenzione e il contrasto della corruzione.