Dall’output algoritmico al giudizio valutativo: governare l’evidenza nell’era dell’Intelligenza Artificiale

Abstract

L’articolo analizza criticamente il ruolo dell’Intelligenza Artificiale (IA) nella valutazione di politiche e programmi, concentrandosi sui passaggi attraverso cui gli output algoritmici vengono trasformati in evidenza valutativa. Attraverso una critical narrative review della letteratura internazionale (2016–2025), vengono identificate tre principali modalità di concettualizzare l’IA: come estensione strumentale della capacità analitica, come rischio interpretativo ed etico e come oggetto di valutazione e governance. L’analisi mostra come tali prospettive tendano a lasciare implicita la catena inferenziale che collega output, interpretazione e giudizio. Per affrontare questo nodo, l’articolo propone un framework analitico articolato in cinque stadi – output algoritmico, validazione tecnica, interpretazione theory-informed, triangolazione e giudizio valutativo – finalizzato a rendere osservabili le possibili forme di “compressione epistemica” nei processi valutativi mediati dall’IA.