Dott. Maurizio Doria

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  • Governance dell’intelligenza artificiale: DAAF all’opera.

    Governance dell’intelligenza artificiale: DAAF all’opera.

    Nel tempo delle tecnologie emergenti, la domanda cruciale non è quanto siano potenti gli algoritmi, ma se le istituzioni siano ancora in grado di custodire la dignità e la libertà umana. La governance dell’intelligenza artificiale si trova oggi a un bivio etico e operativo. La Magnifica humanitas (l’enciclica di Leone XIV dedicata all’IA), l’attività scientifica del centro di ricerca LEITAI e l’architettura del framework DAAF convergono, da prospettive diverse, su un unico postulato: l’algoritmo deve restare uno strumento al servizio della persona.

    Indice della Guida alla Governance Algoritmica

    1. Che cos’è il DAAF e perché definisce la governance dell’intelligenza artificiale

    Il Democratic Algorithmic Accountability Framework (DAAF) è un meta–framework che nasce per restituire centralità giuridica e organizzativa alla persona nei processi decisionali automatizzati. Non si tratta di un modello astratto, ma di una vera e propria architettura tecnica: mappa i sistemi di IA ad alto rischio, definisce la sorveglianza umana attiva (human oversight) e impone la tracciabilità delle decisioni attraverso matrici matematiche e registri di override.

    L’obiettivo cardine del protocollo è duplice: evitare che l’algoritmo si trasformi in un “decisore occulto” nelle organizzazioni e rendere pienamente verificabile la responsabilità penale e civile del CdA, della Direzione Generale e degli organi di controllo. In questo senso, il DAAF si qualifica come un pilastro essenziale per la corretta governance dell’intelligenza artificiale, spostando l’asse dalla sola compliance documentale alla progettazione ingegneristica della catena di comando algoritmica.

    2. LEITAI: il laboratorio scientifico di diritto ed etica dell’IA

    Il Centre for Law and Ethics of Innovation, Technology and Artificial Intelligence (LEITAI) costituisce il polo di ricerca interuniversitario che unisce le competenze di Universitas Mercatorum, Pegaso e San Raffaele. In una prospettiva laica e metodologica, il LEITAI opera come un laboratorio di filosofia pubblica applicata: un ecosistema in cui giuristi, filosofi e tecnologi analizzano come l’impiego dei sistemi intelligenti ridisegni i poteri, i diritti dei lavoratori e i bilanciamenti democratici delle istituzioni.

    La sua missione scientifica lo rende il ponte ideale tra le grandi domande di senso poste dal dibattito pubblico e le esigenze concrete di regolazione che emergono nei contesti professionali ed economici. Sviluppare una solida governance dell’intelligenza artificiale richiede infatti categorie normative dinamiche, capaci di anticipare l’impatto dei modelli fondativi (Foundation Models) senza bloccare lo sviluppo industriale, ma incanalandolo dentro percorsi formativi avanzati di AI Literacy.

    3. “Magnifica humanitas”: una lettura laica dell’enciclica sul paradigma tecnocratico

    La Magnifica humanitas, pur essendo formalmente un documento del magistero di Leone XIV, si presenta nei contenuti come un saggio di dottrina sociale e filosofia politica applicato alle tecnologie emergenti. Il testo denuncia con forza il cosiddetto “paradigma tecnocratico” – ovvero la tendenza a considerare l’ottimizzazione matematica e la performance aziendale come unici criteri di razionalità e di merito, riducendo l’individuo a un mero nodo di flusso informativo sacrificabile.

    In un’ottica laica, l’enciclica agisce come una forte voce morale nel dibattito globale sulla governance dell’intelligenza artificiale, affiancandosi alle linee guida delle grandi organizzazioni internazionali. Il DAAF affronta questo preciso nodo sul piano organizzativo: attraverso la scomposizione dei pesi decisionali e la motivazione obbligatoria dell’intervento umano (human-in-the-loop), il framework rende visibile e controllabile ciò che il paradigma tecnocratico tende strutturalmente a occultare.

    4. Dall’AI Act all’ingegneria della governance nelle imprese cooperative

    Il quadro regolatorio introdotto dall’AI Act europeo impone presidi rigorosi per la gestione dei rischi legati all’automazione. In questo scenario, il centro LEITAI elabora la “grammatica” di una regolazione compatibile con lo Stato di diritto, mentre il framework DAAF ne costruisce la “sintassi operativa” all’interno dei processi aziendali. Questo connubio si rivela straordinariamente fecondo per il mondo cooperativo e per le imprese ad alto contenuto umano (welfare, sanità, logistica, credito mutualistico).

    Sul piano del diritto societario, l’adozione combinata di questi modelli previene la nascita della pericolosa e paradossale figura dell’“amministratore di fatto algoritmico”, blindando la riserva di cognizione umana in capo ai soggetti designati e garantendo il rispetto degli adeguati assetti organizzativi imposti dall’art. 2086 del Codice Civile. Custodire la persona significa trasformare i valori morali e la ricerca scientifica in una rigorosa ingegneria della dignità.

    Per comprendere come le matrici del DAAF integrino i requisiti di compliance dell’AI Act europeo tutelando la responsabilità civile dei Consigli di Amministrazione, esplora i modelli operativi nell’ Hub dei Framework di Governance Strategica o richiedi un audit tecnico indipendente contattando direttamente l’ Osservatorio.

  • AI Act e cooperative: come governare i sistemi algoritmici tra rischio, accountability e explainability

    AI Act e cooperative: come governare i sistemi algoritmici tra rischio, accountability e explainability

    AI Act cooperative: la governance algoritmica richiede presidi organizzativi chiari su responsabilità, sorveglianza umana e controllo dei sistemi AI.


    L’AI Act cooperative apre una fase nuova per la governance algoritmica nelle imprese mutualistiche. Nelle cooperative che utilizzano sistemi di intelligenza artificiale per selezione, gestione e valutazione dei lavoratori, la regolazione europea impone di ripensare presidi organizzativi, responsabilità interne e controllo degli algoritmi. Quando tali strumenti incidono su selezione del personale, allocazione delle attività, valutazione delle performance, monitoraggio o supporto a decisioni organizzative relative ai lavoratori, il tema si colloca nel punto di intersezione tra regolazione europea dell’intelligenza artificiale, diritto dell’organizzazione d’impresa e responsabilità dei centri decisionali interni.

    In questa prospettiva, il problema non consiste nello stabilire se l’algoritmo debba o meno entrare nella gestione cooperativa. Il punto, più precisamente, è verificare secondo quali condizioni un ente cooperativo possa utilizzare sistemi di intelligenza artificiale o strumenti algoritmici mantenendo la tracciabilità del processo decisionale, la riconducibilità della responsabilità a soggetti umani determinati e un livello adeguato di intelligibilità degli output prodotti dal sistema.

    Per le AI Act cooperative il tema centrale non è se usare o meno sistemi AI, ma come governarli.

    Un registro interno dei sistemi AI è un presidio essenziale per qualsiasi AI Act cooperative che gestisca processi HR con algoritmi.

    1. Accountability algoritmica nelle AI Act cooperative.

    Nelle cooperative che utilizzano sistemi di intelligenza artificiale per selezione, gestione e valutazione dei lavoratori, la regolazione europea impone di ripensare presidi organizzativi, responsabilità interne e controllo degli algoritmi. Quando tali strumenti incidono su selezione del personale, allocazione delle attività, valutazione delle performance, monitoraggio o supporto a decisioni organizzative relative ai lavoratori, il tema si colloca nel punto di intersezione tra regolazione europea dell’intelligenza artificiale, diritto dell’organizzazione d’impresa e responsabilità dei centri decisionali interni. In questa prospettiva, il problema non consiste nello stabilire se l’algoritmo debba o meno entrare nella gestione cooperativa. Il punto, più precisamente, è verificare secondo quali condizioni un ente cooperativo possa utilizzare sistemi di intelligenza artificiale o strumenti algoritmici mantenendo la tracciabilità del processo decisionale, la riconducibilità della responsabilità a soggetti umani determinati e un livello adeguato di intelligibilità degli output prodotti dal sistema. Per le AI Act cooperative il tema centrale non è se usare o meno sistemi AI, ma come governarli. Un registro interno dei sistemi AI è un presidio essenziale per qualsiasi AI Act cooperative che gestisca processi HR con algoritmi. 1. Il quadro regolatorio dell’AI Act Il Regolamento (UE) 2024/1689, noto come AI Act, adotta un’impostazione risk-based e include tra i sistemi di intelligenza artificiale ad alto rischio quelli impiegati in ambito occupazionale, nella gestione dei lavoratori e nell’accesso al lavoro, come indicato nell’Annex III. In tali contesti, l’uso dell’AI non viene vietato, ma sottoposto a obblighi rafforzati in materia di documentazione, sorveglianza umana, gestione del rischio, qualità dei dati e trasparenza, con ricadute operative rilevanti anche per gli enti che utilizzano il sistema nella propria organizzazione. L’interesse della cooperativa, sotto questo profilo, è duplice. Da un lato vi è un’esigenza di conformità normativa in senso stretto. Dall’altro vi è un’esigenza di tenuta organizzativa, poiché l’impiego di strumenti opachi o scarsamente governati può accrescere rischio reputazionale, rischio contenzioso e rischio di inefficienze decisionali difficilmente correggibili ex post.

    2. La specificità organizzativa della cooperativa

    Nelle cooperative il tema della governance algoritmica assume una specificità ulteriore per la particolare struttura dell’ente. Le decisioni organizzative si collocano entro una rete di competenze che coinvolge organi amministrativi, direzione, funzioni di controllo e, a seconda dei casi, soggetti preposti alla vigilanza e alla gestione del personale. Anche quando la cooperativa adotta un modello gestionale fortemente accentrato, resta essenziale evitare che il sistema algoritmico si trasformi, di fatto, in un decisore occulto non sottoposto a verifica sostanziale.

    Il primo rischio non è tanto la presenza dell’algoritmo nel processo, quanto l’assenza di un chiaro presidio organizzativo sul suo impiego. Se non è definito chi valida l’output, chi ne controlla l’affidabilità, chi valuta gli scostamenti rispetto al risultato atteso e chi gestisce le contestazioni, la cooperativa si espone a una zona grigia nella quale la decisione risulta formalmente umana ma sostanzialmente eterodiretta dal sistema.

    3. Accountability organizzativa nella governance algoritmica

    Il concetto di accountability, in questo ambito, non deve essere inteso in senso meramente dichiarativo. Esso richiede che ogni passaggio decisionale rilevante sia imputabile a un centro di responsabilità interno identificabile, dotato di effettiva capacità di intervento e di strumenti minimi per comprendere il funzionamento operativo del sistema utilizzato.

    Per una cooperativa ciò implica almeno tre verifiche preliminari. La prima riguarda la mappatura dei casi d’uso: occorre individuare in quali processi il software produce un mero supporto informativo e in quali, invece, orienta in modo significativo una decisione concernente lavoratori, candidati o soci-lavoratori. La seconda concerne la collocazione della decisione finale: deve essere chiaro quale funzione, ruolo o organo abbia il compito di approvare, correggere o disattendere l’output del sistema. La terza riguarda la conservazione della traccia decisionale, cioè la possibilità di ricostruire ex post dati utilizzati, criterio di funzionamento dichiarato, output prodotto e motivazione dell’eventuale conferma o override umano.

    4. Explainability funzionale e controllo sostanziale

    Un secondo snodo riguarda l’explainability dei sistemi AI utilizzati in cooperativa. In termini tecnico-giuridici, il problema non coincide con la necessità di rendere accessibile il codice sorgente, né con la pretesa di tradurre integralmente un modello computazionale complesso in linguaggio ordinario. La questione più concreta è se la cooperativa sia in grado di fornire una spiegazione funzionale sufficiente per l’uso organizzativo del sistema e per il controllo della decisione.

    Una explainability adeguata dovrebbe consentire almeno di chiarire: la finalità del sistema; la tipologia di dati considerati; i principali fattori che incidono sull’output; i limiti noti del modello; i casi in cui è richiesto un intervento umano rafforzato; e il percorso attraverso il quale un esito può essere riesaminato internamente. Una cooperativa che non riesca a rispondere in modo ordinato a queste domande difficilmente potrà sostenere di avere un controllo sostanziale sul proprio processo decisionale assistito da intelligenza artificiale.

    5. Presidi minimi per la governance algoritmica nelle cooperative

    In assenza di modelli settoriali già consolidati, può essere utile individuare un set minimo di presidi organizzativi compatibile anche con realtà cooperative prive di strutture di compliance particolarmente evolute. L’obiettivo è costruire una governance algoritmica prudente, orientata alla gestione del rischio e alla difendibilità delle decisioni.

    5.1 Registro interno dei sistemi algoritmici

    Un primo presidio consiste nell’istituzione di un registro interno dei sistemi algoritmici utilizzati in processi sensibili. Per ciascun sistema dovrebbero essere indicati finalità, fornitore, funzione aziendale responsabile, categoria di soggetti coinvolti e livello di impatto stimato. Questo strumento consente alla cooperativa di avere una visione complessiva dell’uso di AI nell’organizzazione e di collegare ogni sistema a un centro di responsabilità definito.

    5.2 Scheda sintetica di impiego e responsabilità interna

    Un secondo presidio consiste nell’adozione di una scheda sintetica di impiego del sistema, destinata alla direzione e alle funzioni di controllo. La scheda dovrebbe contenere le informazioni minime su base giuridico-organizzativa: perimetro d’uso, tipo di decisioni interessate, margini di supervisione umana, possibilità di riesame, eventuali indicatori di anomalia o bias. Parallelamente, è opportuno formalizzare un punto di responsabilità interna, evitando che la gestione dell’AI venga dispersa tra ufficio IT, HR e management senza un referente effettivo.

    5.3 Riesame periodico degli effetti organizzativi

    Un terzo presidio riguarda il riesame periodico del funzionamento del sistema e dei suoi effetti organizzativi. La conformità, in materia di intelligenza artificiale, non può essere considerata un adempimento puntuale da assolvere al momento dell’acquisto del software. I rischi emergono spesso nell’uso concreto, nell’interazione con i dati organizzativi e nella ripetizione seriale delle decisioni.

    Per questa ragione, anche nelle cooperative di dimensione media appare opportuno prevedere una verifica periodica sugli effetti del sistema: analisi dei casi in cui l’intervento umano abbia corretto o disatteso l’output algoritmico, valutazione di eventuali pattern ricorrenti di errore o di contestazione, aggiornamento dei parametri di rischio e delle misure di controllo.

    6. Una lettura prudenziale per il settore cooperativo

    Per il mondo cooperativo, la governance algoritmica dovrebbe essere letta anzitutto come tema di prudenza organizzativa. Non si tratta soltanto di aderire a un nuovo lessico regolatorio europeo, ma di presidiare un passaggio in cui strumenti ad alta intensità informativa possono incidere su rapporti di lavoro, equilibri interni e qualità delle decisioni manageriali.

    In questa chiave, l’adozione di procedure di accountability e explainability non rappresenta un aggravio formale privo di utilità pratica. Al contrario, costituisce una misura di stabilizzazione della responsabilità decisionale, di riduzione dell’opacità organizzativa e di migliore difendibilità delle scelte adottate dall’ente in caso di contestazione interna o esterna.

    7. Conclusione

    L’AI Act non impone alle cooperative di rinunciare all’innovazione organizzativa, ma richiede che l’uso di sistemi algoritmici in ambiti sensibili sia accompagnato da presidi di controllo coerenti con la natura e con la responsabilità dell’ente. In assenza di tali presidi, il rischio non è solo regolatorio: è la progressiva opacizzazione della decisione organizzativa, con conseguente indebolimento della capacità della cooperativa di governare in modo consapevole processi che restano, in ultima istanza, giuridicamente e organizzativamente propri.

  • Centrali consortili e reti: la sfida cooperativa 2026

    Centrali consortili e reti: la sfida cooperativa 2026

    Le centrali consortili e le nuove architetture di aggregazione aziendale introdotte dalla Legge annuale per il mercato e la concorrenza delle PMI (Legge 11 marzo 2026, n. 34) vengono spesso descritte dai media come un provvedimento orientato esclusivamente alle piccole imprese e alla semplificazione degli appalti pubblici. In realtà, l’impianto normativo ridisegna radicalmente le modalità con cui il sistema economico si aggrega, investe e compete sui mercati regolati.

    Come Direttore Generale di Nitor Soc. Coop. e Consigliere Nazionale di Confcooperative Lavoro e Servizi, leggo questa evoluzione legislativa ponendo al centro una domanda strategica molto semplice: saremo noi, come movimento cooperativo, a progettare e governare queste nuove architetture di filiera, oppure ci limiteremo a subirle, entrando dalla porta di servizio del mercato come meri subfornitori intercambiabili?

    Indice dell’Analisi di Filiera

    Una legge per le PMI che parla direttamente alle cooperative

    La Legge 34/2026 (pubblicata in G.U. n. 68 del 23 marzo 2026) interviene con decisione su molteplici fronti nevralgici: la razionalizzazione dei rapporti con gli istituti di credito, l’introduzione di semplificazioni burocratiche per le strutture snelle e il potenziamento degli strumenti dedicati all’open innovation. Uno dei capitoli di maggior spessore per il vertice aziendale riguarda, tuttavia, la ridefinizione delle forme di aggregazione tra imprese: contratti di rete, consorzi ordinari, istituzione di **centrali consortili** e coordinamento organico con le regole del Codice dei contratti pubblici.

    In questo perimetro normativo emerge una precisa scelta di modello economico. Il legislatore riconosce esplicitamente che le micro, piccole e medie imprese non possono più competere in modalità isolata sul mercato, specialmente nell’ambito degli appalti complessi e nell’erogazione di servizi ad alto contenuto organizzativo e logistico. Diventa indispensabile fare perno su soggetti collettivi strutturati, capaci di pianificare investimenti tecnologici a lungo termine, coordinare competenze multidisciplinari e interfacciarsi con la Pubblica Amministrazione in modo solido e istituzionale.

    Questo scenario descrive esattamente ciò che il movimento cooperativo attua e perfeziona da oltre un secolo. La novità risiede nel fatto che oggi altri modelli di aggregazione capitalistica rivendicano e occupano il medesimo spazio strategico. Se il sistema cooperativo omette di presidiare questi processi, rinunciando a innestare i propri valori di mutualità e democrazia economica all’interno di queste nuove figure giuridiche, saranno altri attori di mercato a scrivere le regole del gioco, marginalizzando la nostra funzione sociale.

    Centrali consortili: un nuovo livello mutualistico di sistema

    La principale innovazione strutturale dell’impianto di legge si identifica nell’introduzione delle **centrali consortili** intese come veri e propri enti mutualistici di sistema. Non siamo di fronte a una mera espansione volumetrica dei consorzi tradizionali; la norma impone infatti requisiti costitutivi estremamente rigorosi, richiedendo l’aggregazione di almeno cinque consorzi stabili o ordinari, distribuiti su non meno di tre regioni del territorio nazionale, ciascuno caratterizzato da un numero minimo di imprese aderenti e assistito da un fondo patrimoniale mutualistico adeguato.

    Le **centrali consortili** vengono concepite dal legislatore come macro-infrastrutture sovra-consortili dotate di specifiche funzioni operative:

    • Coordinare e ottimizzare le strategie di investimento e di posizionamento sul mercato delle imprese consorziate.
    • Promuovere, finanziare e attuare programmi complessi di formazione manageriale, digitalizzazione e transizione ecologica.
    • Fungere da interfaccia giuridica ed economica qualificata nei confronti delle grandi stazioni appaltanti pubbliche.
    • Supportare in forma aggregata l’accesso alle linee di credito ordinarie e agli strumenti di garanzia confidi.

    Inoltre, la legge stabilisce vincoli ferrei e stringenti circa la limitazione alla distribuzione degli utili e la destinazione devolutiva del patrimonio residuo in caso di scioglimento dell’ente. Si tratta di un’impostazione che ricalca in modo speculare la cultura della mutualità pura e della riserva indivisibile tipica delle cooperative. Le **centrali consortili** nascono a tutti gli effetti come infrastrutture mutualistiche; se consentiamo che vengano gestite da logiche puramente finanziarie o di mera compressione dei costi di manodopera, rischiamo di trovarci inseriti in filiere in cui il lavoro cooperativo produce il servizio ma non governa il valore.

    Reti d’impresa: fiscalità premiale condizionata agli investimenti reali

    Un secondo pilastro di forte interesse per la direzione generale risiede nella disciplina delle reti d’impresa. La Legge 34/2026 introduce un’agevolazione fiscale di significativo impatto: gli utili aziendali accantonati al fondo patrimoniale comune della rete possono essere esclusi dalla formazione del reddito imponibile, entro tetti predefiniti e per i periodi d’imposta vigenti fino al 31 dicembre 2028. Questo beneficio non si configura come una misura a pioggia, essendo subordinato alla validazione di un programma di rete asseverato da soggetti qualificati, volto a dimostrare obiettivi reali di innovazione e sviluppo industriale.

    Sotto il profilo operativo delle cooperative operanti nei multiservizi, nella logistica o nel socio-sanitario, questo strumento consente di finanziare in comune investimenti tecnologici che la singola struttura di medie dimensioni faticherebbe a sostenere autonomamente: dall’acquisizione di macchinari avanzati all’implementazione di piattaforme digitali condivise, fino alla sperimentazione di nuovi modelli di organizzazione del lavoro conformi alle richieste di sostenibilità e compliance. Affinché questo si traduca in valore, la rete non deve ridursi a un mero cartello commerciale per sommare i fatturati in sede di gara, ma deve configurarsi come un luogo di pianificazione trasparente e democratico.

    Consorzi e appalti pubblici: un chiarimento normativo che vale il mercato

    In perfetto coordinamento con il Codice dei contratti pubblici, la legge interviene a fare chiarezza sul ruolo dei consorzi stabili, ribadendo la piena legittimità della qualificazione alle gare tramite requisiti propri o delle imprese consorziate esecutrici. Questo chiarimento testuale elimina le interpretazioni restrittive adottate in passato da alcune stazioni appaltanti in merito al cumulo dei requisiti o alla titolarità delle maestranze, consolidando la posizione dei consorzi cooperativi come stabili intermediari di mercato e scudi di protezione per le associate.

    La corretta strutturazione di questi veicoli consortili impatta direttamente sulla tenuta degli adeguati assetti organizzativi imposti dall’art. 2086 del Codice Civile. Ridurre il rischio di esclusione dalle commesse pubbliche e blindare le procedure di gara tramite l’adesione a reti o **centrali consortili** certificate costituisce una precisa misura prudenziale che il Consiglio di Amministrazione deve adottare a tutela della continuità d’impresa.

    Tre scelte strategiche per il sistema cooperativo nazionale

    Alla luce di questo scenario, si delineano tre precise opzioni strategiche per il management e per le organizzazioni di rappresentanza:

    1. Promozione Attiva delle Centrali: Progettare e promuovere **centrali consortili** a forte trazione cooperativa nei comparti industriali chiave, evitando che la cabina di regia dei grandi appalti venga occupata esclusivamente da forme giuridiche distanti dai valori della mutualità.

    2. Capitalizzazione di Filiera: Sfruttare la fiscalità premiale delle reti d’impresa per concentrare gli utili e destinarli a investimenti tecnologici condivisi, evolvendo dalla logica del “fare rete per qualificarsi” a quella del “fare rete per crescere e innovare”.

    3. Presidio dei Decreti Attuativi: Chiedere con forza il coinvolgimento formale delle associazioni di rappresentanza nella redazione dei decreti attuativi ministeriali e delle linee guida INAIL/INAIL, per garantire che l’architettura dei nuovi strumenti valorizzi il lavoro dignitoso e la cooperazione trasparente.

    Box operativo: linee guida immediate per cooperative e consorzi

    Cosa può implementare da subito la direzione generale di una società cooperativa o di un consorzio stabile?

    • Mappatura dimensionale: Censire le aggregazioni in essere (ATI, reti, consorzi) e verificare la sussistenza delle condizioni numeriche e territoriali per promuovere o aderire a una centrale consortile.
    • Audit degli investimenti: Verificare se i piani di innovazione e acquisto asset aziendali in programma possano essere inseriti in un contratto di rete asseverato per accedere ai benefici fiscali sui redditi accantonati.
    • Riorganizzazione commerciale: Aggiornare i protocolli di partecipazione alle gare pubbliche, valorizzando la solidità del consorzio stabile come player di filiera e non come mera scatola di coordinamento formale.

    La Legge Concorrenza 2026 ha modificato il campo da gioco della compliance e dell’aggregazione industriale. Se la tua organizzazione complessa o ente di controllo intende approfondire l’applicazione dei modelli di ingegneria forense o implementare i protocolli decisionali per la validazione delle strategie di rete, scopri l’intera gamma dei modelli applicati all’interno del mio Hub dei Framework di Governance Strategica.

    Questo programma di ricerca e commento giurisprudenziale permanente è aperto a sinergie e collaborazioni scientifiche indipendenti. Per proposte di ricerca, abstract o quesiti tecnici sui flussi organizzativi, è possibile attivare un canale di confronto diretto contattando l’ Osservatorio.