L’evoluzione delle tecnologie di gestione dei dati rende oggi possibile sviluppare sistemi di valutazione più articolati, capaci di integrare informazioni quantitative e qualitative e di seguire nel tempo i risultati delle attività. La loro utilità dipenderà soprattutto dalla definizione di criteri adeguati alle diverse funzioni dei servizi e dall’impiego delle valutazioni nei processi decisionali interni. L’analisi di Niccolò Petrelli
30/10/2026
La gestione dei sistemi di intelligence comporta un problema che raramente compare nel dibattito pubblico: come valutare la qualità del lavoro svolto? I dirigenti devono stabilire quali operazioni finanziare, quali attività di raccolta sviluppare, come distribuire il personale e se le informazioni prodotte rispondano effettivamente alle esigenze delle autorità politiche. Per farlo, hanno bisogno di strumenti che consentano di valutare le prestazioni delle organizzazioni.
I servizi segreti generalmente producono grandi quantità di informazioni sulle proprie attività: rapporti di raccolta, registrazioni delle operazioni, valutazioni delle fonti, requisiti informativi, prodotti analitici e riscontri dei destinatari. L’analisi sistematica di questi dati può migliorare la gestione delle risorse e fornire una base tangibile per la valutazione dei risultati?
L’impiego di dati quantitativi per valutare le prestazioni dei servizi ha precedenti importanti. Uno dei più interessanti riguarda Theodore Shackley, dirigente della Central Intelligence Agency (CIA) durante la Guerra fredda. Dopo aver guidato la stazione di Miami, impegnata nelle operazioni clandestine contro Cuba, Shackley assunse la direzione delle attività dell’Agenzia in Laos nel 1966 e successivamente della stazione di Saigon nel 1968. In queste posizioni si trovò a gestire organizzazioni di grandi dimensioni, articolate in numerose unità operative e impegnate contemporaneamente nella raccolta informativa e in programmi paramilitari.
Come emerge dalle testimonianze di alcuni ex funzionari della Cia, Shackley attribuiva notevole importanza alla valutazione quantitativa delle attività. Le prestazioni degli ufficiali venivano misurate attraverso indicatori quali il numero di rapporti informativi prodotti, gli agenti reclutati e i risultati conseguiti nelle operazioni contro l’organizzazione clandestina dei Viet Cong. I dati permettevano di confrontare le prestazioni delle diverse unità, controllare l’avanzamento delle attività e individuare eventuali difficoltà nel raggiungimento degli obiettivi assegnati.
Il ricorso a questi strumenti rispondeva a esigenze concrete. La direzione della stazione di Saigon doveva supervisionare attività distribuite su un territorio molto esteso, spesso condotte da personale che operava lontano dalla sede centrale. Rapporti periodici costruiti intorno a indicatori comuni consentivano di seguire l’andamento delle operazioni e fornivano una base relativamente uniforme per valutarne i risultati.
Il sistema presentava però alcuni limiti. Il numero di agenti reclutati non diceva molto sulla qualità del loro accesso alle informazioni, così come la quantità dei rapporti prodotti non permetteva di stabilirne l’utilità. Anche i dati relativi agli arresti e alle uccisioni di appartenenti alle organizzazioni comuniste vietnamite risultavano difficili da interpretare, perché non fornivano necessariamente indicazioni attendibili sulla capacità dell’avversario di mantenere o ricostituire le proprie strutture.
Nel libro Deadly Deceits: My 25 Years in the CIA (1983), l’ex funzionario Ralph McGehee criticò proprio l’utilizzo delle statistiche per rappresentare i risultati delle operazioni americane in Vietnam. Una testimonianza particolarmente interessante è quella di Rudy Enders, che aveva lavorato con Shackley. Nelle sue memorie, With the CIA in Vietnam, Enders descrive il sistema di valutazione impiegato a Saigon, osservando che il contributo delle singole operazioni all’obiettivo generale di vincere la guerra era assai più difficile da misurare rispetto al numero di rapporti, reclutamenti o operazioni concluse.
L’esperienza di Shackley mostra quindi alcune delle difficoltà che accompagnano il ricorso a strumenti quantitativi nella gestione dell’intelligence. Per valutare il lavoro delle unità operative è necessario disporre di indicatori comuni, ma la loro utilità dipende dalla capacità di rappresentare i risultati che si intende effettivamente conseguire.
A quasi 60 anni da questi eventi alcuni addetti ai lavori sembrano ritenere che il progresso tecnologico e la crescente datificazione e automazione che caratterizza i sistemi di intelligence più avanzati consenta finalmente di superare i problemi a cui Shackley e i suoi colleghi dovevano far fronte, attraverso strumenti molto più avanzati, capaci di organizzare e analizzare automaticamente grandi quantità di dati.
Un esempio concreto è stato presentato nell’agosto 2026 da Benjamin Greenspan sulla rivista professionale Military Intelligence in merito alla gestione dei requisiti informativi, ovvero delle domande alle quali il sistema di intelligence è chiamato a rispondere, un’attività complessa, soprattutto quando la produzione informativa è molto elevata e i singoli rapporti contribuiscono a soddisfare più requisiti contemporaneamente.
Nell’articolo Doing More with Less: Automating Human Intelligence Data Analysis with SOAR HI, Greenspan descrive un programma denominato Statistical Operations, Analysis, and Reporting for Human Intelligence (SOAR HI), sviluppato per automatizzare l’analisi dei metadati dei rapporti HUMINT, cioè delle informazioni raccolte attraverso fonti umane. Il programma consente di organizzare i rapporti sulla base di diversi parametri, tra cui provenienza, periodo di raccolta, area geografica, unità responsabile e requisito informativo associato. I dati vengono successivamente elaborati attraverso strumenti statistici e visualizzati in tabelle e dashboard interattive.
In questo modo, un responsabile può verificare quali unità abbiano prodotto informazioni su un determinato requisito, individuare eventuali lacune e confrontare la produzione informativa in periodi o aree geografiche differenti. Secondo Greenspan, il sistema permette di automatizzare un’analisi quantitativa che in precedenza aveva richiesto circa sei ore di lavoro manuale, rendendo più semplice e rapida la verifica periodica delle attività di raccolta.
SOAR HI consente inoltre di confrontare la produzione di più gruppi HUMINT e di verificare quanti requisiti informativi siano affrontati dai singoli rapporti. Ne deriva la possibilità di individuare squilibri nella distribuzione delle attività e valutare se le risorse disponibili siano impiegate in maniera coerente con le priorità assegnate.
Queste analisi richiedono comunque un’ulteriore verifica. La presenza di un requisito informativo nei metadati di numerosi rapporti non significa necessariamente che il requisito sia stato soddisfatto. Per stabilirlo occorre esaminare il contenuto delle informazioni, l’affidabilità delle fonti e il loro contributo alla conoscenza dell’argomento. Gli strumenti quantitativi permettono dunque di valutare con maggiore precisione la copertura dei requisiti, mentre il giudizio sulla qualità e sulla sufficienza delle informazioni richiede ulteriori analisi.
Una seconda applicazione riguarda…
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Niccolò Petrelli
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