mappine #4: chi guadagna col Pnrr (e come è difficile capirlo)

Il 30 giugno scorso è scaduto il Pnrr, il Piano nazionale di ripresa e resilienza. Si tratta, per chi tra voi avesse trascorso gli ultimi sei anni in un continente diverso dall’Europa, di progetti per 194,4 miliardi, in parte finanziati a fondo perduto dalla Commissione europea, volti a rilanciare il nostro paese dopo la pandemia da Covid-19 sostenendo la transizione digitale e quella ecologica.

Se vi interessa sapere che succede ora, vale la pena leggere quanto scrive Openpolis, che da anni sta portando avanti un lodevole monitoraggio di tutti i progetti finanziati grazie a questi fondi. Più che capire come sono stati spesi questi soldi (che è comunque una questione di una discreta importanza, per così dire), a me interessava capire chi li ha incassati. Sì, perché se una pubblica amministrazione indice una gara d’appalto, dall’altra parte c’è un’azienda che esegue i lavori e quei soldi li incassa.

Capiamoci però subito: non si tratta qui di puntare il dito, né di fare giornalismo a tesi, che peraltro per un datajournalist richiederebbe una ulteriore dose di equilibrismo. È semplicemente una questione di trasparenza. Potremo sapere, in una democrazia, chi incassa i soldi spesi dallo Stato? Chi li incassa legittimamente, ribadiamolo, in cambio di un lavoro che svolge?

La risposta è che è parecchio complicato. E ci sono voluti due diversi modelli di intelligenza artificiale per riuscire ad arrivarci. Intanto, il primo passo: tutti i dati disponibili per quanto riguarda il Pnrr si trovano sul sito Italia Domani, portale governativo che racconta tutti i progetti legato al piano. Informazioni, almeno quelle che ci interessano qui, che sono aggiornate al febbraio di quest’anno.

Nella sezione open data c’è un file con l’elenco di tutte le gare d’appalto, con l’importo dei valori. E ce n’è un altro con l’elenco di chi se li è aggiudicati. Il guaio, a livello di dati, è che da un lato, se la stessa gara finanzia più progetti, viene ripetuto per ogni progetto l’importo complessivo della gara, non quello dei singoli progetti. Dall’altro, se a vincere è un gruppo di imprese associate, non viene indicato come queste si ripartiranno i fondi.

Per riuscire a capirlo ho testato Claude Fable, il modello Anthropic più potente che sarà disponibile all’interno degli abbonamenti fino al 12 luglio. Gli ho chiesto di lavorare sui dati, che avevo già scaricato grazie a uno script realizzato con Claude Opus 4.8. E gli ho fatto costruire un dataset che isolasse le gare assegnate ad imprese singole, così da stilare una parziale classifica (che vedremo più avanti). Quindi ho caricato tutto su Antigravity, la piattaforma agentica per lo sviluppo software di Google, e ho chiesto a Gemini 3.1 Pro di verificare la correttezza del lavoro svolto dai modelli di Anthropic. Sì, una cosa che insegno ai master della 24 Ore Business School, è che quando si fa vibe coding è sempre bene usare due LLM: uno sviluppa, l’altro controlla.

E quindi, chi ha guadagnato di più con il Pnrr? Una prima risposta la possiamo dare prendendo in considerazione le prime 10 aziende per importo delle gare che si sono aggiudicate ‘in solitaria’. La situazione è questa:

In questa particolare top 10 troviamo in testa Hitachi Rail STS, azienda che si è aggiudicata tra gli altri l’appalto da oltre 700 milioni di euro per la progettazione e la realizzazione della Linea 6 della metropolitana di Napoli. Mentre Telecom Italia (o Tim, viene indicata questa doppia denominazione), ha vinto in solitaria 306 gare, per un importo medio di 1,27 milioni di euro. Ma le certezze ricavabili dai dati di Italia Domani finiscono qui.

Sì, perché poi ci sono le gare aggiudicate a gruppi di imprese. La stessa Hitachi Rail STS, giusto per citare la prima in classifica, è presente a vario titolo come vincitrice in 124 gare d’appalto, comprese le 46 che si è aggiudicata come impresa singola. Messe tutte insieme, si tratta di lavori per un totale di 5 miliardi e 382 milioni di euro. Non tutti questi soldi, ovviamente, dovranno essere riconosciuti a questa azienda, che li dividerà con quelle insieme alle quali si è aggiudicata i lavori, secondo criteri che gli open data non permettono di ricostruire.

Per come sono organizzati i dati di Italia Domani, insomma, è impossibile farsi un’idea delle somme esatte ricevute dalle aziende che hanno realizzato i lavori legati al Pnrr. Per farlo, sarebbe stato necessario presentare un’accesso agli atti per ciascuno degli appalti: siamo nell’ordine delle decine di migliaia. Anche automatizzando il procedimento, siamo diversi passi oltre l’umanamente fattibile. Se puoi accontentarti, puoi trovare quello che sono riuscito a ricostruire a questo link.

Il pezzo datadriven della settimana:

Alessandro Cimbelli è un data analyst e lavora per Istat. Su LinkedIn mi sono imbattuto in un suo lavoro realizzato a partire dal report di GreenPeace “L’estate che scotta”. In pratica, ha realizzato delle mappe interattive della temperatura superficiale estiva nei capoluoghi di regione italiani. Si può ammirare a questo link.

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Sono Riccardo Saporiti, datajournalist, scrivo per InfoData24, il data blog del Sole24Ore. Ho scritto per 14 anni per l’edizione italiana di Wired. Se ti è piaciuta questa puntata puoi considerare di inoltrarla ai tuoi amici. Se ti è stata inoltrata, puoi valutare di iscriverti. E magari di seguire mappine su Instagram.