ETD

• Intelligenza artificiale (IA)
• Piano Integrato di Attività e Organizzazione
• PIAO

The topic of planning in public administrations has gained increasing relevance in recent years, both in the scientific and institutional debate. At the heart of this evolution lies the need to improve the capacity of public administrations to generate public value, to integrate decision-making processes, and to make administrative action more transparent and measurable. It is in this context that the Piano Integrato di Attività e Organizzazione (PIAO) — the Integrated Plan of Activities and Organisation — takes shape, introduced by art. 6 of Legislative Decree 80/2021 and subsequently regulated by DPR 81/2022 and DM 132/2022.
The PIAO was created with a precise objective: to overcome the fragmentation that characterised the traditional planning tools of Italian public administrations. Prior to its introduction, performance, organisation, anti-corruption, transparency, and human capital management were each addressed by separate plans, often poorly coordinated with one another. The PIAO instead attempts to build an integrated system capable of connecting all these dimensions within a single coherent planning document, oriented not merely toward regulatory compliance but toward the actual capacity to produce results that are meaningful for the community.
The introduction of the PIAO fits within a broader paradigm shift in public management: the transition from New Public Management (NPM) to Public Value Management (PVM). The former model, which became dominant from the 1980s onwards, was primarily oriented toward efficiency, cost reduction, and quantitative performance measurement, borrowing tools and logic from the private sector. The latter, more recent model, shifts the focus from the simple production of administrative outputs to the capacity of public administrations to generate collective benefits, socially relevant impacts, and long-term outcomes, often characterised by a strong qualitative and multidimensional component. From this perspective, public value is not exhausted by the quantity of services delivered or the compliance with procedures, but encompasses the quality of the impact that public action produces on citizens' lives and on social cohesion.
In the Italian context, this orientation has found an important scientific reference point in CERVAP, the Research Centre on Public Value, which has contributed to developing an in-depth reflection on the need for integrated planning tools capable of coherently governing strategies, resources, performance, and organisational processes. CERVAP's contribution has highlighted how mere regulatory compliance is insufficient to guarantee the quality of public planning, and how it is instead necessary to develop methodological models capable of assessing the actual capacity of public administrations to orient their action toward the creation of public value.
Despite the growing centrality of the PIAO within the planning system of Italian public administrations, both the academic literature and administrative practice still reveal significant gaps. In particular, there is a lack of tools capable of measuring the quality of integrated planning in a systematic, replicable, and comparable manner. At present, no consolidated method exists for assessing whether a PIAO is effectively well-constructed, whether its sections are genuinely integrated, or whether the process leading to its drafting was adequately participatory and governed. It is precisely from this need that the research presented in this work originates.
The central objective of the study is the development of a methodological model for assessing the quality of the PIAO: the PIAO Quality Index, referred to as IPQ. This is a multidimensional composite index, designed to measure both the quality of the planning document itself and the quality of the organisational process that determines its construction. This distinction is fundamental: a PIAO may be formally complete yet substantially lacking in real integration between its sections; or it may be well-structured in content but produced through a fragmented, poorly participatory, or inadequately traceable process. The IPQ aims to capture both dimensions.
The index is structured around two main components. The first is IPQ_D, the Document quality, which assesses the structure of the PIAO, the integration between its sections, and the overall methodological quality of the plan. The second is IPQ_P, the Process quality, which concerns the organisational governance underlying the drafting of the plan, the level of participation of the involved structures, the integration between the offices responsible for the different sections, and the traceability of the planning process. The construction of the index is based on an articulated system of dimensions, indicators, weights, and scoring criteria, developed on the basis of the Guidelines and the Operational Manual on the PIAO prepared by the Department of Public Administration, as well as the main methodological guidance on the construction of composite indicators developed by the OECD.
Alongside the construction of the IPQ, the work introduces a second element of strong innovation: the use of artificial intelligence to support the evaluation process. Specifically, an AI-based protocol was developed, grounded in a large language model (LLM) expressly trained through explicit evaluative criteria, documentary evidence, and standardised scoring rules. The objective is not to replace the judgement of human experts, but to verify whether and to what extent an AI-driven system can support the assessment of PIAOs in a coherent, transparent, and replicable way. This represents a particularly relevant research perspective at a time when the debate on the use of artificial intelligence in public governance is rapidly expanding, yet concrete applications in the field of planning evaluation remain largely unexplored.
The AI-based model was applied to the PIAO 2022–2024 of the Municipality of Milan, selected as the case study for the empirical part of the research. The results of the automated evaluation were subsequently compared with those produced by an expert in the drafting of public administration planning documents, in order to verify the degree of convergence between the two evaluative approaches and to test the methodological robustness of the proposed index.
The work is structured in five chapters. The first deepens the theoretical framework relating to public value, the evolution of public management models, and the role of the PIAO within the planning system of Italian public administrations. The second describes the construction of the IPQ, illustrating its structure, dimensions, criteria, and calculation methodology. The third presents the AI-based protocol developed for the evaluation of indicators. The fourth shows the operational application of the method to the case of the Municipality of Milan. The fifth, finally, analyses the results obtained, compares the AI-driven evaluations with those of the human expert, and verifies the overall robustness of the proposed index.
Taken as a whole, the research aims to offer an original contribution to the debate on the renewal of public planning systems in Italy, proposing a rigorous methodological tool for assessing the quality of integrated planning, and opening, at the same time, a reflection on the potential of artificial intelligence as a support to evaluation and governance processes in public administrations.

Il tema della programmazione nelle pubbliche amministrazioni ha acquisito negli ultimi anni una rilevanza crescente, tanto nel dibattito scientifico quanto in quello istituzionale. Al centro di questa evoluzione si colloca la necessità di migliorare la capacità delle amministrazioni di generare valore pubblico, di integrare i processi decisionali e di rendere l'azione amministrativa più trasparente e misurabile. È in questo contesto che si inserisce il Piano Integrato di Attività e Organizzazione (PIAO), introdotto dall'art. 6 del D.L. 80/2021 e successivamente disciplinato dal DPR 81/2022 e dal DM 132/2022.
Il PIAO nasce con un obiettivo preciso: superare la frammentazione che caratterizzava i tradizionali strumenti di programmazione delle pubbliche amministrazioni italiane. Prima della sua introduzione, performance, organizzazione, anticorruzione, trasparenza e gestione del capitale umano erano oggetto di piani distinti e spesso scarsamente coordinati tra loro. Il PIAO tenta invece di costruire un sistema integrato capace di collegare tutte queste dimensioni in un unico documento programmatorio coerente, orientato non soltanto alla conformità normativa ma alla capacità effettiva di produrre risultati rilevanti per la collettività.
L'introduzione del PIAO si inserisce in un più ampio cambiamento di paradigma nel management pubblico: il passaggio dal New Public Management (NPM) al Public Value Management (PVM). Il primo modello, affermatosi a partire dagli anni Ottanta, era prevalentemente orientato all'efficienza, alla riduzione dei costi e alla misurazione quantitativa della performance, mutuando logiche e strumenti dal settore privato. Il secondo, più recente, sposta il focus dalla semplice produzione di output amministrativi alla capacità delle amministrazioni di generare benefici collettivi, impatti socialmente rilevanti e outcome di lungo periodo, spesso caratterizzati da una forte componente qualitativa e multidimensionale. In questa prospettiva, il valore pubblico non si esaurisce nella quantità di servizi erogati o nel rispetto delle procedure, ma comprende la qualità dell'impatto che l'azione pubblica produce sulla vita dei cittadini e sulla coesione sociale.
In ambito italiano, questo orientamento ha trovato un importante punto di riferimento scientifico nel CERVAP, il Centro di Ricerca sul Valore Pubblico, che ha contribuito a sviluppare una riflessione approfondita sulla necessità di strumenti di programmazione integrata capaci di governare in modo coerente strategie, risorse, performance e processi organizzativi. Il contributo del CERVAP ha evidenziato come la sola conformità normativa non sia sufficiente a garantire la qualità della programmazione pubblica, e come sia invece necessario sviluppare modelli metodologici in grado di valutare la capacità delle amministrazioni di orientare concretamente la propria azione verso la creazione di valore pubblico.
Nonostante la crescente centralità del PIAO nel sistema di programmazione delle pubbliche amministrazioni italiane, la letteratura e la prassi amministrativa mostrano ancora significative lacune. In particolare, mancano strumenti capaci di misurare in modo sistematico, replicabile e comparabile la qualità della programmazione integrata. Non esiste, allo stato attuale, un metodo consolidato per valutare se un PIAO sia effettivamente ben costruito, se le sue sezioni siano integrate tra loro, se il processo che ha portato alla sua redazione sia stato partecipato e governato in modo adeguato. È proprio da questa esigenza che prende avvio la ricerca presentata nel lavoro.
L'obiettivo centrale dello studio è lo sviluppo di un modello metodologico per la valutazione della qualità del PIAO: l'Indice di Qualità del PIAO, denominato IPQ. Si tratta di un indice composito multidimensionale, progettato per misurare sia la qualità del documento programmatorio in sé, sia la qualità del processo organizzativo che ne determina la costruzione. Questa distinzione è fondamentale: un PIAO può essere formalmente completo ma sostanzialmente privo di integrazione reale tra le sue sezioni; oppure può risultare ben strutturato nel contenuto ma essere stato prodotto attraverso un processo frammentato, poco partecipato o scarsamente tracciabile. L'IPQ intende catturare entrambe le dimensioni.
L'indice si articola in due componenti principali. La prima è l'IPQ_D, ovvero la qualità del Documento, che valuta la struttura del PIAO, l'integrazione tra le sue sezioni e la qualità metodologica complessiva del piano. La seconda è l'IPQ_P, ovvero la qualità del Processo, che riguarda la governance organizzativa sottostante alla redazione del piano, il livello di partecipazione delle strutture coinvolte, l'integrazione tra gli uffici responsabili delle diverse sezioni e la tracciabilità del processo programmatorio. La costruzione dell'indice si basa su un sistema articolato di dimensioni, indicatori, pesi e criteri di scoring, sviluppato a partire dalle Linee Guida e dal Manuale Operativo sul PIAO predisposti dal Dipartimento della Funzione Pubblica, nonché delle principali indicazioni metodologiche sulla costruzione di indicatori compositi elaborate dall'OECD.
Accanto alla costruzione dell'IPQ, il lavoro introduce un secondo elemento di forte innovazione: l'utilizzo dell'intelligenza artificiale a supporto del processo valutativo. In particolare, è stato sviluppato un protocollo AI-based fondato su un modello large language model (LLM), appositamente istruito attraverso criteri valutativi espliciti, evidenze documentali e regole di scoring standardizzate. L'obiettivo non è sostituire il giudizio dell'esperto umano, ma verificare se e in quale misura un sistema AI-driven possa supportare la valutazione dei PIAO in modo coerente, trasparente e replicabile. Si tratta di una prospettiva di ricerca particolarmente rilevante, in un momento in cui il dibattito sull'utilizzo dell'intelligenza artificiale nella governance pubblica è in forte espansione, ma le applicazioni concrete nel campo della valutazione della programmazione rimangono ancora poco esplorate.
Il modello AI-based è stato applicato al PIAO 2022–2024 del Comune di Milano, scelto come caso di studio per la parte empirica della ricerca. I risultati della valutazione automatizzata sono stati successivamente confrontati con quelli prodotti da un esperto nella redazione dei piani di programmazione della pubblica amministrazione, al fine di verificare il grado di convergenza tra le due modalità valutative e di testare la robustezza metodologica dell'indice proposto.
Il lavoro si articola in cinque capitoli. Il primo approfondisce il quadro teorico relativo al valore pubblico, all'evoluzione dei modelli di management pubblico e al ruolo del PIAO nel sistema di programmazione delle amministrazioni italiane. Il secondo descrive la costruzione dell'IPQ, illustrandone struttura, dimensioni, criteri e metodologia di calcolo. Il terzo presenta il protocollo AI-based sviluppato per la valutazione degli indicatori. Il quarto mostra l'applicazione operativa del metodo al caso del Comune di Milano. Il quinto, infine, analizza i risultati ottenuti, confronta le valutazioni AI-driven con quelle dell'esperto e verifica la robustezza complessiva dell'indice.
Nel suo insieme, la ricerca ambisce a offrire un contributo originale al dibattito sul rinnovamento dei sistemi di programmazione pubblica in Italia, proponendo uno strumento metodologico rigoroso per la valutazione della qualità della programmazione integrata e aprendo, al tempo stesso, una riflessione sulle potenzialità dell'intelligenza artificiale come supporto ai processi di valutazione e governance nelle pubbliche amministrazioni.