FBI porta l’AI a 140 test, ma il +605% dichiarato da Kash Patel non torna

🤖 Cosa cambia

• Kash Patel attribuisce all’FBI 140 test use case AI, ma il +605% non coincide matematicamente con il passaggio dichiarato da 2 a 140.
• Documenti DOJ mostrano che policy, AI Ethics Council e inventario dei casi d’uso esistevano già nel 2024, prima della direzione Patel.
• Patel afferma che grandi aziende tech lavorano sull’infrastruttura FBI, ma non ha reso pubblici vendor, accessi ai dati o architetture complete.

L’FBI ha accelerato l’adozione dell’intelligenza artificiale, ma il numero scelto da Kash Patel per raccontare questa crescita non torna. Durante l’audizione del 15 settembre 2026 al Senato, il direttore ha affermato che il Bureau sarebbe passato da 2 a 140 “test use cases” e ha definito il salto un aumento del 605%. Le due cifre sono incompatibili: da 2 a 140 l’incremento è del 6.900%. La notizia importante resta quindi l’espansione dell’AI nelle attività investigative, ma senza trasformare una percentuale non riproducibile in un dato tecnico. Ancora più rilevante è l’integrazione dei fornitori privati nell’infrastruttura dell’agenzia.

Due test diventano 140, ma il 605% non è riproducibile

Nella registrazione integrale dell’audizione al Senato, Patel ha spiegato che l’FBI disponeva di due test use case quando ha assunto la direzione e che ora avrebbe raggiunto quota 140. Ha collegato i test all’elaborazione delle informazioni, al triage dell’intelligence e alla distribuzione più rapida dei risultati alle strutture locali. Se il confronto è davvero 2 contro 140, il valore finale è settanta volte quello iniziale: l’aumento è del 6.900%, non del 605%. Un +605% porterebbe invece da circa 20 a 140. Senza una diversa base di calcolo resa pubblica, il 605% deve restare una dichiarazione attribuita a Patel, non una misura verificata dell’adozione dell’AI. I 140 casi, inoltre, non equivalgono automaticamente a 140 sistemi messi in produzione. Patel li ha descritti come test condotti su dataset specifici, all’interno di una componente centrale o di un singolo field office, prima della valutazione sull’eventuale distribuzione. La distinzione tra test, pilot e deployment è fondamentale anche nel dibattito europeo sulla polizia predittiva e sui bias dell’AI applicata alla sicurezza: aumentare rapidamente i casi d’uso non dice ancora quanti strumenti siano effettivamente impiegati nelle operazioni.

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L’AI nell’FBI non nasce con Patel

Un secondo elemento richiede cautela. In un’intervista di maggio con Sean Hannity, Patel aveva sostenuto che l’AI non fosse mai stata utilizzata dall’FBI prima del suo arrivo. La documentazione precedente mostra però un quadro differente. Nel dicembre 2024, il rapporto dell’Office of the Inspector General del Dipartimento di Giustizia rilevava che l’FBI aveva già pubblicato una policy sull’intelligenza artificiale, istituito un AI Ethics Council e avviato l’inventario dei propri use case. L’agenzia era ancora nelle prime fasi di integrazione, ma non partiva da zero. La pagina ufficiale dell’FBI sull’intelligenza artificiale indica applicazioni per riconoscimento dei veicoli, analisi video, identificazione linguistica da campioni vocali e conversione del parlato in testo. Il Bureau afferma inoltre che gli output vengono utilizzati come piste investigative e verificati da personale umano prima di ulteriori azioni. Il cambiamento sotto Patel appare quindi soprattutto nella velocità e nell’estensione dell’adozione, non nella nascita dell’AI dentro l’FBI.

Le big tech entrano nell’infrastruttura investigativa

Il passaggio più delicato riguarda i fornitori privati. Nell’intervista originale con Sean Hannity, Patel ha dichiarato di avere le principali aziende tecnologiche coinvolte nell’FBI per ricostruire capacità internet, sistemi classificati e infrastruttura destinata all’AI nel controterrorismo. Non ha però pubblicato un elenco completo dei vendor né dettagli sul loro livello di accesso ai dati, sui contratti o sulle architetture utilizzate. La frase documenta quindi una forte integrazione pubblico-privato, ma non dimostra che le aziende abbiano accesso indiscriminato ai database investigativi. Il problema di governance resta concreto. L’FBI tratta dati investigativi, biometrici e di intelligence, mentre Patel ha annunciato anche un’espansione della raccolta internazionale di scansioni facciali e dell’iride. In Europa la dipendenza dalle piattaforme è già evidente: nel 2024 le autorità hanno inoltrato oltre 303.000 richieste di prove elettroniche alle big tech, con Google e Meta destinatarie della grande maggioranza, come mostra l’analisi sul sistema europeo delle prove elettroniche. Con l’AI entrano quindi in gioco anche audit, logging, minimizzazione dei dati, supervisione umana e responsabilità sugli output prodotti dai sistemi.

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Il vero dato è la trasformazione dell’AI in infrastruttura di Stato

Il Dipartimento di Giustizia ha censito 315 use case AI nel proprio inventario 2025, il 30,7% in più rispetto al 2024, precisando che il conteggio comprende sistemi in pre-deployment, pilot, produzione oppure già ritirati. È quindi improprio trattare qualsiasi numero di “use case” come sinonimo di strumenti autonomi già operativi. Il dato misura soprattutto quanto profondamente l’intelligenza artificiale stia entrando nei processi pubblici e quanto rapidamente le agenzie federali stiano sperimentando applicazioni prima riservate a procedure manuali o software tradizionali. Il +605% di Patel è la parte meno solida della storia. Il dato verificabile è che l’FBI sta aumentando rapidamente i test, coinvolgendo fornitori privati e integrando l’AI con intelligence, biometria e controterrorismo. La questione decisiva non è quante volte sia cresciuto un indicatore comunicativo, ma quali sistemi arrivino realmente in produzione, quali dati possano trattare, quali aziende partecipino alla loro costruzione e con quali controlli. È questa catena di responsabilità a determinare come l’intelligenza artificiale diventerà una componente permanente dell’infrastruttura investigativa e di sorveglianza dello Stato.