LA LINEA SOTTILE TRA ALGORITMI AUTOMATICI E INTELLIGENZA ARTIFICIALE NELL’APPALTO DI FORNITURE DI UN DISPOSITIVO MEDICO
(Cons. St., sez. III, 25 novembre 2021, n. 7891)
Con sentenza, pubblicata il 25 novembre 2021, il Consiglio di Stato è intervenuto in merito ad un giudizio avente ad oggetto una gara per la fornitura di Pacemaker e Defibrillatori. In particolare, la stazione appaltante apriva una procedura negoziale di gara per la fornitura di pacemaker di “alta fascia”, prevedendo tra i criteri di valutazione dell’offerta tecnica, il parametro tabellare “Algoritmo di prevenzione+trattamento delle tachiaritmie atriali” al quale assegnare 15 punti e l’assegnazione di 7 punti nel caso di “presenza del solo algoritmo di prevenzione o del solo trattamento delle tachiaritmie atriali”.
La seconda aggiudicataria, dolendosi dell’insufficienza del punteggio ricevuto per il parametro “algoritmo di prevenzione e trattamento delle tachiaritmie atriali”, presentava ricorso al T.A.R. ritenendo la decisione della commissione errata, in quanto, nella lex specialis di gara, non era stata fatta alcuna menzione alla possibilità di vedersi attribuito il punteggio massimo solo nel caso di algoritmi “automatici”. La stessa impresa, infatti, si era limitata a presentare una proposta che prevedeva l’utilizzo di un algoritmo di trattamento chiamato NIPS che – a differenza della prima classificata – prevedeva uno studio elettrofisiologico, ma sotto controllo continuo da parte di un operatore specialistico.
Il T.A.R. accoglieva il ricorso della aggiudicataria ritenendo sussistenti le doglianze e puntualizzando che la legge di gara richiedeva unicamente la presenza di un “algoritmo di trattamento” (senza altro specificare) e che per tale ragione “non deve confondersi la nozione di “algoritmo” con quella di “intelligenza artificiale”, riconducibile invece allo studio di “agenti intelligenti”, vale a dire allo studio di sistemi che percepiscono ciò che li circonda e intraprendono azioni che massimizzano la probabilità di ottenere con successo gli obiettivi prefissati…. sono tali, ad esempio, quelli che interagiscono con l’ambiente circostante o con le persone, che apprendono dall’esperienza (machine learning), che elaborano il linguaggio naturale oppure che riconoscono volti e movimenti”. Concludeva, pertanto, affermando che la ricorrente seconda graduata ha giustamente dedotto l’erroneità della valutazione della commissione di gara che – pur in presenza di un algoritmo di trattamento delle aritmie nel proprio dispositivo – ha attribuito soli 7 punti anziché 15 al dispositivo offerto. Infatti, la commissione ha confuso, sovrapponendoli indebitamente, il concetto di algoritmo con quello di avvio automatico del trattamento.
La sentenza del Consiglio di Stato ha riformato la sentenza di prime cure, precisando che “per ottenere la fornitura di un dispositivo con elevato grado di automazione non occorreva che l’amministrazione facesse espresso riferimenti a elementi di intelligenza artificiale” in quanto è “sufficiente il riferimento allo specifico concetto di algoritmo, ossia ad istruzioni capaci di fornire un efficiente grado di automazione, ulteriore rispetto a quello di base, sia nell’area della prevenzione che del trattamento delle tachiaritmie atriali”; inoltre, continuano i giudici “i pacemakers moderni e di alta fascia sono dotati di un numero sempre maggiore di parametri programmabili e di algoritmi specifici progettati per ottimizzare la terapia di stimolazione in rapporto alle caratteristiche specifiche del paziente”.
In breve, con questa pronuncia, il Consiglio di Stato ha chiarito che se la nozione comune e generale di algoritmo viene applicata con riferimento a sistemi tecnologici essa è inevitabilmente collegata al concetto di automazione, il quale prevede il ricorso a sistemi di azione e controllo idonei a ridurre l’intervento umano. Differente è, invece, il concetto di intelligenza artificiale, in cui l’algoritmo contempla meccanismi di machine learning e crea un sistema che non si limita solo ad applicare le regole del software e i parametri preimpostati, ma elabora continuamente nuovi criteri di inferenza tra dati, ovvero permette di assumere decisioni efficienti attraverso un processo di apprendimento automatico.
