Intelligenza artificiale: Agea costruisce la piattaforma multi-agente

L'intelligenza artificiale sta trasformando i sistemi produttivi e amministrativi in tutto il mondo, e il settore agricolo non fa eccezione. Per l'Italia, però, l'agricoltura pubblica non è soltanto un ambito produttivo strategico: è anche un ecosistema informativo complesso, fondato su dati spaziali, amministrativi, dichiarativi, contributivi e satellitari. È precisamente questa densità di dati eterogenei a rendere il settore un candidato naturale per le tecnologie di apprendimento automatico.

Agea occupa in questo scenario una posizione unica, in quanto custode del patrimonio informativo agricolo nazionale e attore centrale nei processi di monitoraggio, controllo ed erogazione degli aiuti della PAC. L'avvento dell'IA pone quindi l'Agenzia davanti a una duplice sfida: sfruttare le potenzialità della tecnologia per migliorare i processi e, allo stesso tempo, governarne l'utilizzo affinché sia conforme, sicuro, trasparente e pienamente rispettoso delle normative vigenti, prime fra tutte l'AI Act europeo e il GDPR.

L'impiego dell'intelligenza artificiale in Agea si inserisce in un percorso istituzionale avviato formalmente con l'istituzione del Comitato Strategico per l'Intelligenza Artificiale, mediante Delibera n. 34 del 13 giugno 2025. All'organismo spetta il compito di individuare le progettualità IA, definire i master plan, analizzare le tecnologie più avanzate e assicurare che lo sviluppo sia conforme alla normativa vigente, incluse le linee guida AgID e il Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act).

Il limite è chiaro e viene ribadito più volte nel report: alla luce dell'AI Act e delle sue disposizioni sui sistemi ad alto rischio, l'uso dell'intelligenza artificiale non può sostituire l'analisi umana né determinare in modo automatico gli esiti dei controlli. L'IA deve operare come strumento di supporto decisionale, mantenendo sempre una supervisione umana significativa, documentata e in grado di intervenire correttamente in caso di errori o incertezze. Un ruolo determinante come garante della qualità dei dati è assegnato all'Ufficio Data Governance e Valorizzazione del Patrimonio Informativo.

Tra le sperimentazioni più rilevanti avviate dal Comitato figurano il progetto Controlli Documentali per l'istruttoria automatica dei procedimenti amministrativi, l'utilizzo dell'IA per il supporto alla fase di inserimento dei dati, per la prevenzione degli errori e per la semplificazione, e la realizzazione di un assistente virtuale per il fascicolo aziendale.

L'attuale utilizzo dell'IA riguarda principalmente attività di supporto: la pre-elaborazione dei dati satellitari, la classificazione preliminare dei terreni e la rilevazione di anomalie nelle banche dati. Anche nella gestione dei ticket e delle PEC le soluzioni già implementate consentono di classificare automaticamente i contenuti, indirizzando le pratiche all'ufficio competente e accelerando i tempi di risposta.

Nella formazione dei layer informativi l'IA può migliorare sensibilmente quattro ambiti: i processi di classificazione delle colture, la validazione delle geometrie, l'individuazione delle anomalie e la qualità complessiva delle banche dati. L'uso combinato di reti neurali, modelli di classificazione supervisionata e algoritmi di rilevamento delle incoerenze rende più rapido e preciso l'aggiornamento delle carte tematiche che alimentano il SIAN e gli strumenti di monitoraggio.

Il progetto più ambizioso è quello di una piattaforma di intelligenza artificiale concepita non come collezione di applicazioni verticali, ma come infrastruttura unitaria e trasversale, pensata per innestarsi sui sistemi informativi già in uso e valorizzarne il patrimonio informativo. L'IA diventa così un livello infrastrutturale che connette fascicolo aziendale, sistemi di pagamento, controlli amministrativi, dati territoriali e immagini satellitari, superando una visione frammentata.

L'architettura si fonda su un modello multi-agente, in cui una pluralità di agenti specializzati coopera, condivide informazioni e concorre alla costruzione di analisi e valutazioni comuni. Elemento cardine è l'orchestratore degli agenti, che rappresenta il livello di governo dell'intero ecosistema: coordina l'attività dei diversi agenti, ne gestisce le interazioni, aggrega i risultati e ne garantisce la coerenza complessiva. È attraverso l'orchestratore che si realizza il principio dello human-in-the-loop affermato dalle linee guida AgID: le analisi prodotte dall'IA vengono sempre restituite in forma comprensibile, verificabile e tracciabile agli operatori umani, che mantengono la responsabilità finale delle decisioni.

L'elemento più innovativo del progetto è l'introduzione del concetto di digital twin agricolo, il gemello digitale dell'azienda. Grazie all'intelligenza artificiale il fascicolo aziendale evolve da semplice archivio amministrativo a rappresentazione digitale dinamica dell'impresa, integrando dati dichiarativi, storici, territoriali e amministrativi.

Il digital twin consente di simulare scenari, verificare la coerenza delle informazioni, anticipare criticità e supportare la corretta presentazione delle domande di aiuto comunitario. L'azienda agricola viene così accompagnata lungo l'intero ciclo di relazione con l'amministrazione, in una logica preventiva, collaborativa e orientata alla qualità del dato. Sulla stessa linea si collocano i sistemi di assistenza virtuale evoluti, basati sull'architettura multi-agente, in grado di dialogare in linguaggio naturale, comprendere il contesto specifico dell'utente e fornire risposte affidabili attingendo alle diverse componenti della piattaforma.

Un elemento qualificante della nuova infrastruttura è l'integrazione nativa con gli strumenti già in corso di finalizzazione da parte di Agea per la gestione del patrimonio informativo territoriale: il Geoportale Agea, la data platform e l'applicazione geotag AGRIFOTO – MONITORAGGIO. La piattaforma agisce come livello intelligente di coordinamento e interpretazione del dato, trasformando strumenti di consultazione e raccolta in componenti attive dei processi amministrativi e di controllo.

Il Geoportale, punto di accesso al patrimonio geografico e cartografico dell'Agenzia, viene arricchito dalle capacità analitiche dell'IA, che correla automaticamente le informazioni territoriali con i dati dichiarativi del fascicolo aziendale, le immagini satellitari e gli esiti dei controlli. La data platform fornisce il fondamento informativo condiviso, consentendo integrazione, qualità e storicizzazione dei dati. L'app Agrifoto-Monitoraggio permette invece ad agricoltori e cittadini di contribuire alla qualità del dato attraverso la georeferenziazione e l'invio di immagini direttamente dal campo: le evidenze raccolte tramite GEOTAG alimentano la piattaforma e arricchiscono il digital twin.

Alla base di tutto c'è il dato. Agea dispone di un patrimonio di informazioni contenute nel SIAN, di cui è gestore ai sensi della legge 15 maggio 2024 n. 63. Il progetto di valorizzazione avviato dall'Agenzia ha permesso di adottare una visione strategica di questo patrimonio, trattando le risorse interne come asset patrimoniale: l'operazione ha riguardato oltre 230 terabyte di dati presenti sul SIAN.

Nel 2024 l'Agenzia ha rilevato in bilancio assets patrimoniali per un valore complessivo di circa 4,8 milioni di euro, mentre per il 2025 è previsto un incremento di circa 6 milioni di euro. È il passaggio da una gestione tradizionale, che garantiva un approvvigionamento sistematico ma lasciava sostanzialmente inespresso il valore intrinseco dei dati, a un modello in cui il dato non è più solo un adempimento ma una risorsa strategica da governare nel tempo.

Accanto alla piattaforma, il 2025 ha visto l'avvio di un progetto pilota per l'impiego dei droni nelle attività di controllo sul campo, sviluppato in collaborazione con AVEPA e con il supporto istituzionale dell'ENAC, in linea con gli orientamenti della Commissione europea e con il sostegno tecnico-scientifico del Joint Research Centre. L'iniziativa nasce dall'esigenza di superare i limiti operativi delle tecnologie satellitari in contesti complessi, come colture di ridotta estensione, pascoli montani o superfici a elevata complessità morfologica.

I benefici sono duplici. Per il sistema dei controlli, l'automazione e la precisione delle rilevazioni migliorano la qualità delle verifiche e rafforzano il presidio di legalità. Per gli agricoltori si traducono in un alleggerimento del carico amministrativo, grazie alla riduzione delle verifiche in campo invasive e a una maggiore affidabilità dei dati, con effetti positivi sui tempi di erogazione dei fondi. Un ulteriore ambito di applicazione riguarda gli eventi calamitosi: l'integrazione delle rilevazioni aeree con strumenti di intelligenza artificiale consente una perimetrazione puntuale delle aree colpite e una quantificazione oggettiva dei danni.

La direzione di marcia è riassunta in una formula: passare dal controllo campionario a quello sistematico. Oggi molte verifiche, soprattutto in ambito PAC, sono svolte ex post e su base campionaria. L'adozione di modelli predittivi, classificatori semantici e IA generativa per l'integrazione dei dati può rivoluzionare questo approccio: la valutazione automatica dei documenti, unita alla correlazione intelligente con i dati presenti su SIAN, SIGC, LPIS e dataset satellitari, permette di individuare precocemente errori o criticità, ridurre i tempi di istruttoria ed elevare il livello di affidabilità delle verifiche.

In prospettiva, il report indica un obiettivo esplicito: Agea può diventare un punto di riferimento nazionale per l'utilizzo dell'IA nella pubblica amministrazione agricola, grazie alla capacità di integrare big data, infrastrutture digitali e competenze multidisciplinari, nel rispetto dei principi di legalità, trasparenza e responsabilità pubblica. Non un progetto circoscritto, dunque, ma un'infrastruttura evolutiva destinata a crescere nel tempo e ad adattarsi all'evoluzione normativa e tecnologica, senza perdere di vista la centralità delle persone, dei territori e dell'interesse pubblico.