AI Act: l’obbligo di formazione del personale resta vigente dal 2 febbraio

Premessa

Il Regolamento (UE) 2024/1689 del Parlamento europeo e del Consiglio, pubblicato nella Gazzetta Ufficiale dell’Unione Europea il 12 luglio 2024 e comunemente noto come “AI Act”, ha introdotto un sistema stratificato di obblighi che si applicano secondo una scansione temporale precisa, articolata su più finestre di vigenza. In questo contesto, la proposta di regolamento denominata “Digital Omnibus” — formalmente il pacchetto di modifiche avanzato dalla Commissione europea nel corso del 2025 con l’obiettivo dichiarato di semplificare e razionalizzare gli oneri derivanti da alcune normative digitali — ha alimentato, nei circuiti professionali e nella stampa di settore, l’impressione che le imprese potessero beneficiare di un rinvio generalizzato degli obblighi derivanti dall’AI Act.

Tale impressione si rivela, ad un esame attento del testo normativo, parzialmente infondata e, per certi profili, potenzialmente dannosa. Il rinvio prospettato nel Digital Omnibus riguarda specificamente una categoria di obblighi — quelli relativi ai sistemi di IA ad alto rischio ai sensi dell’Allegato III del Regolamento — e non tocca in alcun modo l’obbligo di garantire un adeguato livello di “alfabetizzazione in materia di IA” (“AI literacy”), già pienamente vigente a partire dal 2 febbraio 2025 ai sensi dell’articolo 4 del Regolamento medesimo.

Il presente contributo si propone di chiarire la portata dell’obbligo di formazione già operativo, di distinguerlo dagli obblighi la cui applicazione è oggetto di discussione nel quadro del Digital Omnibus, di analizzare i profili di responsabilità connessi all’inadempimento e di fornire indicazioni operative per DPO, responsabili della compliance e giuristi d’impresa chiamati a strutturare programmi di conformità adeguati.

Il quadro normativo di riferimento

Il Regolamento (UE) 2024/1689: struttura e scansione temporale

Il Regolamento (UE) 2024/1689 — l’AI Act — è entrato in vigore il 1° agosto 2024. Il legislatore europeo ha scelto un approccio di “phased implementation”, vale a dire un’entrata in applicazione progressiva degli obblighi, articolata secondo la classificazione dei sistemi di IA in fasce di rischio.

La struttura temporale prevista dall’articolo 113 del Regolamento è la seguente. A partire dal 2 febbraio 2025 — decorsi sei mesi dall’entrata in vigore — sono divenuti applicabili i divieti relativi alle pratiche di IA inaccettabili (Capo II, articolo 5) e, per quanto qui interessa in via principale, l’articolo 4 sull’alfabetizzazione in materia di IA. A partire dal 2 agosto 2025 — decorsi dodici mesi — divengono applicabili le disposizioni relative ai modelli di IA per uso generale (GPAI), di cui al Capo V. A partire dal 2 agosto 2026 — decorsi ventiquattro mesi — entreranno in applicazione le disposizioni relative ai sistemi di IA ad alto rischio elencati nell’Allegato III. Ulteriori proroghe specifiche riguardano i sistemi di IA ad alto rischio integrati in prodotti soggetti a legislazione di armonizzazione dell’Unione (Allegato I), che avranno tempo sino al 2 agosto 2027.

È in questo contesto che si inserisce la discussione sul Digital Omnibus e sulla sua reale portata.

Il Digital Omnibus: natura, obiettivi e limiti dell’intervento proposto

Il cosiddetto “Digital Omnibus” — nella sua denominazione tecnica, l’Omnibus package proposto dalla Commissione europea nell’ambito della strategia di semplificazione normativa — persegue l’obiettivo di ridurre gli oneri amministrativi gravanti sulle imprese in relazione a una serie di normative digitali, tra cui l’AI Act, la Direttiva NIS2, il Data Governance Act e altri strumenti del “pacchetto digitale” europeo.

Con riferimento specifico all’AI Act, la proposta mira principalmente a prorogare o modulare gli obblighi relativi ai sistemi di IA ad alto rischio di cui all’Allegato III — vale a dire i sistemi che, pur non essendo integrati in prodotti fisici regolati da altra normativa europea, operano in settori sensibili come l’occupazione, l’istruzione, i servizi pubblici essenziali, l’applicazione della legge e la gestione dei processi migratori. Si tratta di una categoria rilevante, ma per l’appunto circoscritta.

Non si ha evidenza, sulla base dei testi ufficiali disponibili e delle comunicazioni della Commissione europea, che il Digital Omnibus incida sull’articolo 4 del Regolamento né sulle disposizioni del Capo II già in vigore dal 2 febbraio 2025. L’obbligo di alfabetizzazione in materia di IA rimane quindi pienamente operativo, indipendentemente dagli sviluppi del processo legislativo legato al pacchetto di semplificazione.

L’articolo 4 del Regolamento (UE) 2024/1689: il contenuto dell’obbligo di AI literacy

L’articolo 4 del Regolamento, rubricato “Alfabetizzazione in materia di IA”, costituisce la disposizione cardine ai fini del presente contributo. Il testo della norma stabilisce che i fornitori e i deployer di sistemi di IA adottano misure per garantire, nella misura del possibile, un sufficiente livello di alfabetizzazione in materia di IA da parte del loro personale e di altre persone che, a loro nome, si occupano del funzionamento e dell’uso di sistemi di IA.

In termini più pragmatici, l’articolo 4 richiede a tutti i soggetti che rientrano nelle definizioni di “fornitore” (“provider”) e di “deployer” — vale a dire coloro che mettono sul mercato sistemi di IA e coloro che li utilizzano nell’ambito della propria attività professionale — di assicurare che le persone coinvolte nell’utilizzo o nella gestione di tali sistemi dispongano di competenze adeguate per comprenderli, valutarli criticamente e utilizzarli in modo consapevole.

Va detto che la norma non definisce uno standard rigido e uniforme di formazione, né prescrive uno specifico numero di ore, un contenuto fisso o una certificazione obbligatoria. Essa adotta invece un approccio flessibile e proporzionale: le competenze richieste devono essere commisurate al livello tecnico, alle esperienze e al contesto in cui le persone interessate operano, tenendo conto anche del livello di rischio del sistema di IA utilizzato. Il richiamo alla proporzionalità non deve tuttavia essere letto come una clausola di esonero: l’assenza di qualsiasi misura concreta sarebbe difficilmente difendibile in sede di vigilanza o di ispezione.

Il considerando 20 del Regolamento offre ulteriori elementi interpretativi, chiarendo che l’alfabetizzazione in materia di IA dovrebbe consentire alle persone di fare un uso informato dei sistemi di IA, di comprenderne le capacità e i limiti, nonché di riconoscere i potenziali impatti — positivi e negativi — che tali sistemi possono avere a livello individuale, collettivo e sociale. Trattasi di una competenza trasversale che non si esaurisce nel know-how tecnico degli sviluppatori, ma che si estende a tutti coloro che, in qualsiasi ruolo, interagiscono con sistemi di IA.

Il rapporto con il GDPR e la disciplina sulla protezione dei dati personali

Il collegamento tra l’obbligo di AI literacy e la disciplina sulla protezione dei dati personali è diretto e merita una trattazione specifica, anche perché è proprio nell’orbita del GDPR che la maggior parte dei DPO si trova ad operare in via quotidiana.

I sistemi di IA trattano, nella quasi totalità dei casi, dati personali — nella fase di addestramento, in quella di validazione o in quella di deployment operativo. Di conseguenza, i deployer di sistemi di IA che trattano dati personali sono simultaneamente titolari del trattamento ai sensi dell’articolo 4, paragrafo 7, del Regolamento (UE) 2016/679 (GDPR) e deployer ai sensi dell’articolo 3, paragrafo 4, dell’AI Act. Questa sovrapposizione soggettiva determina un cumulo di obblighi che il DPO è chiamato a presidiare in modo coordinato.

In particolare, l’obbligo di formazione del personale che tratta dati personali — già previsto dall’articolo 29 e dall’articolo 32, paragrafo 4, del GDPR — si sovrappone e si integra con l’obbligo di AI literacy ai sensi dell’articolo 4 dell’AI Act. Il personale che utilizza sistemi di IA che trattano dati personali deve essere formato sia sulle regole del GDPR applicabili al trattamento specifico, sia sulle caratteristiche, i limiti e i rischi del sistema di IA utilizzato. Si tratta di piani distinti ma complementari, e una formazione efficace dovrà necessariamente coprire entrambi.

Oltre a ciò, la valutazione d’impatto sulla protezione dei dati (DPIA) ai sensi dell’articolo 35 GDPR rimane obbligatoria — e particolarmente rilevante — per i trattamenti svolti mediante sistemi di IA che presentano rischi elevati per i diritti e le libertà degli interessati. Il Garante per la protezione dei dati personali ha già fornito indicazioni in materia di IA nelle proprie comunicazioni istituzionali, e il tema è oggetto di attenzione crescente da parte dell’EDPB, che si è pronunciato sull’intersezione tra trattamento di dati personali e utilizzo di sistemi di IA con il Parere 28/2024 su taluni aspetti di protezione dei dati connessi al trattamento di dati personali nel contesto dei modelli di IA con particolare riguardo all’anonimizzazione rigorosa, le basi giuridiche e la gestione dei dati illeciti in fase di addestramento.

La disciplina NIS2 e il profilo della sicurezza dei sistemi di IA

Va considerato, sebbene possa apparire marginale rispetto al tema centrale, che la Direttiva (UE) 2022/2555 (NIS2), recepita in Italia con il Decreto Legislativo 4 settembre 2024, n. 138, introduce obblighi rilevanti anche con riferimento alla gestione del rischio derivante dall’utilizzo di sistemi di IA nei contesti delle infrastrutture critiche e dei soggetti essenziali e importanti. L’articolo 21 della Direttiva NIS2 — trasposto nell’ordinamento italiano — richiede l’adozione di misure tecniche e organizzative appropriate per la gestione dei rischi per la sicurezza dei sistemi informativi e di rete, tra le quali la formazione del personale occupa una posizione esplicita.

In termini più concreti, un’impresa che rientra nel perimetro NIS2 e che utilizza sistemi di IA nei propri processi operativi deve coniugare gli obblighi di formazione derivanti dall’AI Act con quelli derivanti dalla NIS2, costruendo un piano formativo integrato che copra sia la comprensione delle caratteristiche e dei rischi propri dei sistemi di IA (AI literacy), sia le procedure di gestione degli incidenti di sicurezza, le misure di resilienza e le politiche di continuità operativa.

La distinzione tra obblighi già vigenti e obblighi differiti: un’analisi sistematica

La confusione che si è generata nella comunicazione pubblica e anche nella prassi aziendale deriva principalmente dall’assenza di una chiara distinzione tra le diverse categorie di obblighi introdotte dall’AI Act e dai diversi tempi di applicazione previsti dall’articolo 113 del Regolamento.

Appare utile, pertanto, procedere a una ricostruzione sistematica che consenta di distinguere con precisione ciò che è già obbligatorio da ciò che è oggetto di potenziale rinvio.

Gli obblighi già pienamente vigenti a partire dal 2 febbraio 2025 comprendono, innanzitutto, i divieti assoluti relativi alle pratiche di IA inaccettabili. L’articolo 5 del Regolamento vieta, tra l’altro, i sistemi di IA che impiegano tecniche subliminali in grado di distorcere il comportamento umano, i sistemi di scoring sociale generalizzato, i sistemi di identificazione biometrica remota in tempo reale negli spazi pubblici al di fuori dei casi tassativamente previsti. Questi divieti sono immediatamente operativi e la loro violazione espone a sanzioni tra le più severe previste dal Regolamento.

L’obbligo di AI literacy di cui all’articolo 4, come si è detto, è anch’esso già in vigore dal 2 febbraio 2025. Non è quindi corretto — e potenzialmente foriero di responsabilità — l’atteggiamento di chi ritiene di poter attendere l’esito del percorso legislativo del Digital Omnibus prima di avviare qualsiasi iniziativa formativa.

Gli obblighi relativi ai modelli di IA per uso generale (GPAI) — in particolare gli obblighi di trasparenza, di documentazione tecnica e, per i modelli con rischio sistemico, di valutazione degli impatti e di adozione di misure di mitigazione — sono pienamente applicabili a partire dal 2 agosto 2025. Su questo fronte, il Digital Omnibus potrebbe portare alcune modifiche, ma alla data di redazione del presente contributo il processo è ancora in corso e non si ha evidenza di modifiche definitivamente adottate.

Gli obblighi relativi ai sistemi di IA ad alto rischio di cui all’Allegato III — i quali includono, tra gli altri, i sistemi utilizzati nel reclutamento e nella selezione del personale, nella valutazione delle prestazioni dei lavoratori, nell’accesso a servizi pubblici essenziali, nella gestione dei processi migratori — diventeranno applicabili a partire dal 2 agosto 2026. È su questa categoria che il Digital Omnibus intende operare, prospettando un ulteriore differimento o una modulazione degli obblighi. Tuttavia, anche in questo caso, si ritiene opportuno non attendere l’esito del processo legislativo per avviare un’analisi interna volta a mappare i sistemi di IA utilizzati dall’organizzazione e a valutarne la classificazione.

L’obbligo di AI literacy nel dettaglio: chi è obbligato, nei confronti di chi e con quale contenuto

I soggetti obbligati: provider e deployer

L’articolo 4 dell’AI Act si rivolge a due categorie di soggetti: i “fornitori” (“providers”) e i “deployer”. Le definizioni sono contenute nell’articolo 3 del Regolamento.

Il “fornitore” è il soggetto — persona fisica o giuridica, autorità pubblica, agenzia o altro organismo — che sviluppa un sistema di IA o che fa sviluppare un sistema di IA e lo immette sul mercato dell’Unione o lo mette in servizio con il proprio nome o marchio, a titolo oneroso o gratuito. In termini più pragmatici, il fornitore è chi produce o fa produrre il sistema di IA e lo commercializza o distribuisce.

Il “deployer” è il soggetto — persona fisica o giuridica, autorità pubblica, agenzia o altro organismo — che utilizza un sistema di IA sotto la propria responsabilità, salvo il caso in cui tale sistema sia utilizzato nel corso di un’attività personale non professionale. Il deployer è dunque l’impresa, l’ente, la pubblica amministrazione che adotta un sistema di IA sviluppato da terzi e lo integra nei propri processi operativi, decisionali o di servizio.

Va detto che la grande maggioranza delle imprese italiane — e, più in generale, delle organizzazioni di medie e grandi dimensioni che stanno integrando soluzioni di IA nelle proprie operazioni — si trova nella posizione di deployer nei confronti di sistemi sviluppati da fornitori terzi (tipicamente grandi player tecnologici statunitensi o europei). Questa qualificazione non le esonera dall’obbligo di AI literacy: al contrario, l’obbligo si impone con pienezza in ragione del fatto che è precisamente il deployer a dover garantire che il proprio personale utilizzi il sistema in modo consapevole e informato.

I destinatari della formazione

L’obbligo di AI literacy non si rivolge esclusivamente agli specialisti tecnici o agli addetti IT. L’articolo 4 fa riferimento al “personale” del fornitore o del deployer e alle “altre persone che, a loro nome, si occupano del funzionamento e dell’uso di sistemi di IA”. La formulazione è volutamente ampia e comprende, in astratto, qualsiasi soggetto che nella propria attività professionale interagisca con un sistema di IA — sia esso un responsabile delle risorse umane che utilizza un software di selezione del personale basato su IA, un medico che consulta un sistema di supporto diagnostico, un operatore di call center che lavora con un sistema di risposta automatizzata, o un dirigente che utilizza strumenti di analisi predittiva per le proprie decisioni strategiche.

La proporzionalità prevista dall’articolo 4 — l’obbligo si applica “nella misura del possibile” e tenuto conto del “livello tecnico, delle esperienze e del contesto” — introduce una differenziazione dei livelli formativi: non si richiede che tutti i dipendenti diventino esperti di machine learning, ma che ciascuno comprenda le caratteristiche del sistema che utilizza, i suoi limiti, i rischi connessi al suo utilizzo e le procedure da seguire in caso di anomalie o di output inattesi.

Il contenuto minimo della formazione

Non si ha evidenza, alla data di redazione del presente contributo, che la Commissione europea o gli organismi nazionali di supervisione abbiano adottato linee guida vincolanti che definiscano un contenuto minimo standardizzato per i programmi di AI literacy. L’ENISA — Agenzia dell’Unione europea per la sicurezza informatica — ha pubblicato materiali di riferimento sul tema, e l’AI Office — istituito in seno alla Commissione europea come organo di vigilanza centralizzata per i GPAI e di coordinamento generale — ha avviato attività di elaborazione di orientamenti interpretativi.

In assenza di standard vincolanti, si ritiene che un programma di AI literacy adeguato — e documentabile ai fini di una futura verifica di conformità — debba coprire, con un livello di approfondimento commisurato al ruolo e al rischio, almeno i seguenti elementi: la natura e il funzionamento di base dei sistemi di IA utilizzati dall’organizzazione; le capacità e i limiti di tali sistemi, inclusa la tendenza a produrre output errati o fuorvianti (c.d. “allucinazioni” nei sistemi di IA generativa); i rischi specifici connessi all’uso del sistema nel contesto operativo dell’organizzazione; le responsabilità del deployer e del singolo utilizzatore in caso di danno causato dall’utilizzo del sistema; le procedure interne applicabili in caso di output anomali, incidenti o malfunzionamenti; i diritti degli interessati e le norme applicabili in materia di protezione dei dati personali, ove il sistema tratti dati personali.

Profili di responsabilità e rischi di inadempimento

Il regime sanzionatorio dell’AI Act

L’AI Act prevede un sistema sanzionatorio articolato e significativamente severo, descritto agli articoli 99 e seguenti del Regolamento. La violazione dei divieti di cui all’articolo 5 (pratiche di IA inaccettabili) è punita con sanzioni amministrative fino a 35.000.000 euro o, se superiore, fino al 7% del fatturato mondiale annuo totale dell’esercizio precedente. La violazione degli obblighi elencati dall’articolo 99, paragrafo 4, è punita con sanzioni fino a 15.000.000 euro o, se superiore, fino al 3% del fatturato mondiale annuo totale dell’esercizio precedente; l’articolo 4 non figura tra le disposizioni per le quali il Regolamento fissa massimali specifici, sicché la sanzione dell’inadempimento all’obbligo di alfabetizzazione resta rimessa al regime nazionale di cui all’articolo 99, paragrafo 1.

Va detto che l’applicazione di queste sanzioni dipende dall’attivazione del sistema di supervisione nazionale, che in Italia è alquanto articolato e, a tratti, macchinoso, coinvolgendo l’ACN che ha in capo il potere ispettivo e l’autorità sanzionatoria per violazioni generali del Regolamento, il Garante per la protezione dei dati personali che emana direttamente le sanzioni quando la violazione dell’AI Act coinvolge contesti specificamente legati ai diritti fondamentali, alle attività di polizia (law enforcement) e alla gestione delle frontiere e della migrazione; le Autorità di Settore (Banca d’Italia, CONSOB, IVASS) se la violazione dell’AI Act avviene nell’utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale integrati nei servizi finanziari, bancari o assicurativi.

Anche il regime sanzionatorio si applicherà con progressività analoga a quella dell’entrata in applicazione degli obblighi sostanziali. Tuttavia, la futura applicabilità delle sanzioni non deve indurre a sottovalutare il rischio presente: l’inadempimento all’obbligo di AI literacy è già oggi configurabile, e l’avvio di un sistema di vigilanza strutturato comporterà la valutazione di comportamenti tenuti nel periodo precedente.

Il profilo della responsabilità civile

Oltre al profilo sanzionatorio amministrativo, l’inadempimento all’obbligo di formazione del personale espone le organizzazioni a rischi di responsabilità civile, sia nei confronti dei terzi danneggiati dall’utilizzo di sistemi di IA da parte di personale non adeguatamente formato, sia nei confronti dei lavoratori stessi, ove l’utilizzo di sistemi di IA in assenza di formazione adeguata abbia causato danni alla loro salute, sicurezza o situazione professionale.

La proposta di Direttiva sulla responsabilità per danni causati dall’IA (AI Liability Directive), il cui ritiro è stato annunciato dalla Commissione europea nel programma di lavoro per il 2025, mirava a facilitare le azioni risarcitorie dei soggetti danneggiati da sistemi di IA, anche attraverso meccanismi di presunzione di nesso causale in presenza di determinate condizioni. [Nota redazionale: verificare lo stato della proposta di AI Liability Directive alla data di pubblicazione.] L’assenza di una formazione documentata del personale potrebbe costituire, in questo quadro, un elemento rilevante ai fini della valutazione della colpa del deployer.

Il rapporto con la responsabilità del DPO

Il DPO — figura prevista dagli articoli 37-39 del GDPR e la cui nomina è obbligatoria in determinate categorie di titolari e responsabili del trattamento — non è direttamente responsabile degli adempimenti sostanziali, che ricadono sul titolare del trattamento. Tuttavia, il DPO è tenuto, ai sensi dell’articolo 39 GDPR, a sorvegliare l’osservanza del Regolamento, a fornire consulenza in merito alle valutazioni d’impatto e a fare da punto di contatto con l’autorità di controllo.

In termini più pragmatici, il DPO che non abbia segnalato al titolare del trattamento la necessità di adottare misure di AI literacy — in presenza di sistemi di IA che trattano dati personali, per i quali l’obbligo formativo risulta dal combinato disposto degli articoli 29 e 32 GDPR e dell’articolo 4 dell’AI Act — potrebbe essere ritenuto inadempiente rispetto ai propri compiti di consulenza e sorveglianza. Si ritiene, pertanto, che il DPO abbia non soltanto l’interesse ma anche il dovere professionale di farsi promotore interno di programmi di AI literacy adeguati.

Implicazioni pratiche per l’analisi dei contratti con i fornitori di sistemi di IA

Un profilo spesso sottovalutato nella discussione sull’AI literacy riguarda le implicazioni contrattuali del rapporto tra deployer e provider. L’articolo 4 obbliga sia il fornitore che il deployer ad adottare misure di formazione, ma nella pratica — come si è detto — la maggior parte delle imprese si trova nella posizione di deployer rispetto a sistemi sviluppati da terzi.

In questo contesto, i contratti di fornitura di sistemi di IA — che si tratti di licenze software, di contratti SaaS o di accordi di integrazione di API — dovrebbero prevedere clausole specifiche che regolino la distribuzione degli obblighi di formazione tra le parti. In particolare, si ritiene opportuno che il contratto specifichi quali informazioni il fornitore è tenuto a mettere a disposizione del deployer in merito alle caratteristiche, ai limiti e ai rischi del sistema — informazioni che costituiscono il presupposto necessario perché il deployer possa costruire un programma di formazione adeguato per il proprio personale.

Oltre a ciò, i contratti dovrebbero prevedere meccanismi di aggiornamento delle informazioni in caso di modifiche rilevanti al sistema, nonché responsabilità specifiche in caso di danni causati da un utilizzo del sistema difforme dalle istruzioni fornite dal provider. Questi elementi contrattuali, attualmente spesso assenti o generici nei contratti standard dei grandi fornitori di IA, acquistano rilevanza sia ai fini della compliance all’AI Act sia ai fini dell’eventuale ripartizione della responsabilità civile.

Sezione operativa: adempimenti concreti per DPO e imprese

Di seguito si riportano gli adempimenti principali che le organizzazioni — con particolare attenzione al ruolo del DPO e del responsabile della compliance — devono avere già avviato o devono avviare con urgenza, alla luce dell’entrata in applicazione dell’articolo 4 dell’AI Act il 2 febbraio 2025.

La mappatura dei sistemi di IA in uso: condurre un inventario dei sistemi di IA attualmente utilizzati nell’organizzazione — inclusi i sistemi SaaS con componenti di IA incorporate, i chatbot, i sistemi di analisi predittiva, i motori di raccomandazione, i sistemi di scoring e qualsiasi altro strumento che risponda alla definizione di “sistema di IA” ai sensi dell’articolo 3, paragrafo 1, dell’AI Act. L’inventario deve identificare per ciascun sistema il fornitore, il contesto d’uso, le categorie di dati trattati e il personale coinvolto nell’utilizzo.

La classificazione del rischio dei sistemi censiti: per ciascun sistema identificato, procedere a una prima classificazione del livello di rischio secondo la tassonomia dell’AI Act — pratiche vietate, alto rischio, rischio limitato, rischio minimo. La classificazione richiede un’analisi del contesto d’uso: un sistema di valutazione delle prestazioni dei dipendenti, ad esempio, rientra tra i sistemi ad alto rischio ai sensi dell’Allegato III, punto 4, lettera b), dell’AI Act. Questa analisi è preliminare rispetto alla definizione del programma formativo, poiché il livello di rischio determina il livello di approfondimento richiesto dalla formazione.

La mappatura del personale destinatario della formazione: identificare, per ciascun sistema di IA censito, il personale che lo utilizza o ne supervisiona il funzionamento. La mappatura deve tenere conto delle diverse categorie di utenti — utenti operativi, supervisori, responsabili delle decisioni basate sull’output del sistema — e deve essere aggiornata in caso di variazioni organizzative o di introduzione di nuovi sistemi.

La progettazione del programma di AI literacy: sulla base delle analisi precedenti, progettare un programma formativo differenziato per livelli — che preveda almeno un modulo generale di sensibilizzazione per tutto il personale che interagisce con sistemi di IA, moduli approfonditi per gli utilizzatori di sistemi ad alto rischio e moduli specialistici per i referenti tecnici e i responsabili della compliance. Il programma deve essere documentato, con l’indicazione degli obiettivi formativi, dei contenuti, delle modalità di erogazione e delle modalità di verifica dell’apprendimento.

L’erogazione e la documentazione della formazione: procedere all’erogazione del programma formativo e documentarne l’avvenuta esecuzione — con registrazione dei partecipanti, delle date, dei contenuti erogati e degli eventuali strumenti di valutazione dell’apprendimento. La documentazione costituisce l’evidenza primaria di conformità all’articolo 4 dell’AI Act ed è destinata a essere prodotta in caso di verifica da parte dell’autorità di supervisione.

L’aggiornamento periodico del programma formativo: prevedere meccanismi di aggiornamento del programma formativo in corrispondenza di modifiche rilevanti ai sistemi di IA utilizzati, di variazioni normative, di incidenti o anomalie che abbiano evidenziato carenze nelle competenze del personale, o di variazioni organizzative che comportino il coinvolgimento di nuovo personale nell’utilizzo dei sistemi. La frequenza dell’aggiornamento dovrebbe essere stabilita nella documentazione del programma.

La revisione dei contratti con i fornitori di sistemi di IA: procedere a una revisione delle condizioni contrattuali applicabili ai sistemi di IA in uso, verificando la presenza di clausole relative alla documentazione tecnica del sistema, alle istruzioni per l’uso, agli aggiornamenti e alle modifiche, nonché alla distribuzione della responsabilità in caso di utilizzo non conforme. Ove le condizioni contrattuali vigenti risultino inadeguate, avviare negoziazioni per l’integrazione di previsioni specifiche.

L’integrazione con la DPIA e il Registro dei trattamenti: per i sistemi di IA che trattano dati personali, verificare che il Registro delle attività di trattamento ai sensi dell’articolo 30 GDPR sia aggiornato con le informazioni relative all’utilizzo del sistema di IA, e che sia stata condotta una DPIA ai sensi dell’articolo 35 GDPR ove richiesto. La DPIA relativa a sistemi di IA dovrebbe includere una valutazione specifica dei rischi connessi alle caratteristiche del sistema — incluse le possibilità di output errati, di discriminazioni algoritmiche o di deriva del modello — e delle misure adottate per mitigarli, tra cui per l’appunto la formazione del personale.

Il coinvolgimento del DPO nella governance dell’IA: assicurarsi che il DPO sia coinvolto fin dalle prime fasi di valutazione e adozione di nuovi sistemi di IA che trattano dati personali, analogamente a quanto già previsto per le nuove tecnologie di trattamento che richiedono una DPIA. Il DPO deve essere in grado di fornire consulenza sul rispetto dell’AI Act nella sua dimensione di protezione dei dati, segnalare potenziali violazioni e monitorare l’efficacia delle misure adottate.

Il monitoraggio degli sviluppi normativi: seguire gli sviluppi del Digital Omnibus e degli altri strumenti normativi in corso di adozione — incluse le linee guida dell’AI Office, le linee guida dell’EDPB sull’intersezione tra AI Act e GDPR, e i provvedimenti dell’autorità nazionale di supervisione, non appena questa sarà pienamente operativa — al fine di aggiornare tempestivamente il programma di conformità in risposta alle evoluzioni del quadro regolatorio.

| Adempimento | Norma di riferimento | Scadenza/Status | Evidenza documentale | |—|—|—|—| | Mappatura sistemi di IA | Art. 4 AI Act; Art. 30 GDPR | Già dovuto (dal 2.2.2025) | Inventario sistemi di IA | | Classificazione del rischio | Art. 5, 6, Allegato III AI Act | Già dovuto | Documento di classificazione | | Identificazione personale destinatario | Art. 4 AI Act | Già dovuto | Matrice ruoli/sistemi | | Progettazione programma formativo | Art. 4 AI Act | Già dovuto | Piano formativo documentato | | Erogazione e documentazione formazione | Art. 4 AI Act; Art. 29, 32(4) GDPR | Già dovuto | Registro partecipanti, materiali | | Revisione contratti fornitori IA | Art. 4 AI Act; Art. 28 GDPR (ove applicabile) | Urgente | Contratti aggiornati | | DPIA per sistemi IA ad alto rischio privacy | Art. 35 GDPR | Già dovuto (se non eseguita) | Report DPIA | | Monitoraggio obblighi GPAI | Capo V AI Act | Applicabile dal 2.8.2025 | Piano di conformità GPAI | | Conformità sistemi IA Allegato III | Art. 6, Allegato III AI Act | Applicabile dal 2.8.2026 | Audit di conformità | | Designazione autorità di supervisione (Italia) | Art. 70 AI Act | In corso [Nota redazionale: verificare lo stato della designazione alla luce della legge 23 settembre 2025, n. 132.] | Da monitorare |

Conclusioni

La vicenda del cosiddetto “rinvio” dell’AI Act offre uno spunto di riflessione che va ben al di là della questione specifica dell’alfabetizzazione in materia di IA. Essa evidenzia le difficoltà che le imprese incontrano nella lettura e nell’interpretazione di un quadro normativo europeo che si è fatto progressivamente più complesso, stratificato e — va riconosciuto — non sempre comunicato con chiarezza dagli stessi soggetti istituzionali.

Il rischio di affidarsi a interpretazioni semplificate o a comunicazioni di sintesi che non distinguono con precisione tra obblighi già vigenti, obblighi in prossima scadenza e obblighi oggetto di possibile modifica è un rischio concreto, che si traduce in scelte organizzative e di compliance potenzialmente errate. Nel caso specifico dell’AI literacy, confidare in un rinvio che non esiste — o che comunque non copre l’articolo 4 del Regolamento — espone le imprese a una situazione di inadempimento già oggi configurabile.

Restano aperte, in prospettiva, alcune questioni di significativo interesse per i pratici del settore.

In primo luogo, la questione dell’enforcement: la presenza di più soggetti istituzionali preposti all’irrogazione delle sanzioni rende difficile prevedere le modalità concrete di applicazione del Regolamento nel breve periodo.

In secondo luogo, la questione della standardizzazione dei programmi di AI literacy: in assenza di linee guida vincolanti che definiscano un contenuto minimo, le imprese si trovano a dover costruire programmi formativi in un contesto di incertezza interpretativa. L’AI Office ha avviato iniziative in questa direzione, ma si ritiene che un contributo più strutturato da parte dei regolatori nazionali e dell’EDPB — soprattutto in relazione all’intersezione con il GDPR — sarebbe di grande utilità per i pratici.

In terzo luogo, la questione dell’articolazione tra AI Act, GDPR e NIS2: la moltiplicazione degli strumenti normativi applicabili ai sistemi di IA sta generando una complessità regolamentare che richiede, da parte delle imprese, un approccio integrato e coordinato alla compliance digitale — un approccio che il solo DPO, nella sua configurazione tradizionale, non sempre è in grado di garantire senza il supporto di figure specialistiche aggiuntive o di strutture interdisciplinari.

Infine, la questione dell’evoluzione tecnologica: i sistemi di IA — in particolare quelli di IA generativa — evolvono a una velocità che rende difficile mantenere costantemente aggiornati i programmi formativi e, più in generale, i sistemi di governance dell’IA. La previsione di meccanismi di aggiornamento continuo — sia nei programmi formativi che nei sistemi di gestione del rischio — costituisce, secondo il parere di chi scrive, uno degli elementi più critici e al tempo stesso più trascurati nella progettazione dei sistemi di compliance all’AI Act.