EU AI Act: i criteri di classificazione del rischio per i sistemi di intelligenza artificiale

Il Regolamento (UE) 2024/1689, meglio noto come EU AI Act, è la prima legge organica al mondo dedicata all’AI. Il suo impianto si fonda su un principio semplice quanto ambizioso: non tutti i sistemi di AI meritano lo stesso livello di controllo, ma il grado di regolamentazione deve essere proporzionale al rischio che un determinato utilizzo comporta per: la salute, la sicurezza e i diritti fondamentali delle persone.

È fondamentale, per le imprese europee e per tutte quelle extra-UE che offrono servizi di AI sul territorio dell’Unione, comprendere i criteri di classificazione del rischio non è più un esercizio teorico.

Dal 2 agosto 2026 il Regolamento entra nella sua fase più operativa e sanzionatoria e, dopo l’accordo politico raggiunto il 7 maggio 2026 sul cosiddetto “Digital Omnibus” (approvato dal Parlamento europeo l’11 giugno 2026 e pubblicato in Gazzetta Ufficiale UE lo scorso 24 luglio 2026), il quadro normativo si è arricchito di nuove scadenze, esenzioni e chiarimenti interpretativi.

A ciò si aggiunge un fatto rilevante per le imprese italiane: il 10 giugno 2026 il Consiglio dei ministri ha approvato in via preliminare i primi due decreti legislativi attuativi della Legge n. 132/2025, rendendo l’Italia il primo Stato membro UE a rendere pienamente operativo, a livello nazionale, il quadro normativo europeo sull’AI. Di seguito il link al comunicato stampa Comunicato stampa del Consiglio dei Ministri n. 177.

Quali sono i criteri di classificazione dei sistemi di AI secondo l’EU AI Act

Il cuore del Regolamento europeo è un sistema di classificazione che assegna ogni applicazione di AI a una delle quattro categorie di rischio previste dalla norma.

Tale impostazione permette a sviluppatori, fornitori e utilizzatori di individuare con precisione quali obblighi si applicano al proprio sistema, evitando regole uniformi che finirebbero per penalizzare le applicazioni più innocue e sottovalutare quelle più pericolose.

La definizione di AI adottata dal regolamento europeo

L’AI Act adotta una definizione di “sistema di AI” volutamente ampia e allineata agli standard internazionali, in particolare a quella elaborata dall’OCSE.

Di fatto, per rientrare nel perimetro del Regolamento, un sistema deve: essere progettato per operare con un certo grado di autonomia; poter mostrare capacità di adattamento dopo la fase di implementazione; essere in grado di dedurre, a partire dagli input ricevuti, come generare output quali previsioni, contenuti, raccomandazioni o decisioni che possono influenzare ambienti fisici o virtuali.

Una definizione pensata per essere “a prova di futuro”, ovvero: non fa riferimento a tecniche specifiche (i.e. machine learning, sistemi basati su regole logiche, modelli statistici), ma a un insieme di caratteristiche funzionali. Ne consegue che il Regolamento resta applicabile anche alle evoluzioni tecnologiche successive alla sua adozione, un aspetto particolarmente rilevante in un settore, come quello dell’AI generativa, che si trasforma con estrema rapidità.

Restano invece esclusi dal campo di applicazione i software tradizionali basati su regole fisse definite unicamente da persone fisiche, così come i sistemi utilizzati esclusivamente per scopi di ricerca scientifica e sviluppo, o destinati a uso militare, di difesa e sicurezza nazionale.

I parametri per determinare il livello di rischio di un software

La classificazione di un sistema non dipende dalla tecnologia sottostante, ma dal contesto d’uso e dalle possibili conseguenze sulle persone coinvolte. I parametri principali che il legislatore europeo utilizza per assegnare un livello di rischio sono:

• Finalità d’uso dichiarata, i.e. lo scopo per cui il sistema è stato immesso sul mercato dal fornitore.
• Settore di applicazione, considerando che alcuni ambiti – sanità, giustizia, lavoro, istruzione, gestione delle infrastrutture critiche – sono considerati intrinsecamente più sensibili.
• Impatto potenziale sui diritti fondamentali, i.e. la non discriminazione, la dignità umana, la protezione dei dati personali e la libertà di espressione.
• Grado di autonomia decisionale del sistema e il livello di supervisione umana previsto.
• Reversibilità del danno, i.e. la possibilità di correggere o annullare gli effetti di una decisione errata generata dall’AI.

È importante sottolineare che uno stesso algoritmo può ricadere in categorie di rischio diverse a seconda del contesto: un sistema di riconoscimento delle immagini utilizzato per la diagnosi medica avrà un livello di rischio ben diverso da uno impiegato per filtrare le foto di un catalogo e-commerce.

Come funziona la piramide del rischio per i sistemi di AI aziendali

Il modello concettuale con cui si rappresenta il sistema di classificazione dell’AI Act è quello di una piramide a quattro livelli, dove l’ampiezza di ciascun livello è inversamente proporzionale all’intensità delle regole applicate: pochissime pratiche sono vietate in assoluto, un numero più ampio ma comunque circoscritto di sistemi rientra nell’alto rischio, mentre la grande maggioranza delle applicazioni di AI oggi in commercio si colloca nelle fasce di rischio limitato o minimo.

Di seguito la piramide dei rischi AI secondo l’AI Act

Immagine rielaborata da ChatGPT.

I sistemi a rischio inaccettabile e le pratiche vietate in Europa

Al vertice della piramide dell’AI Act (sopra riportata) si collocano i sistemi di AI a rischio inaccettabile, ossia le applicazioni considerate incompatibili con i valori fondamentali dell’Unione europea e, per questo motivo, vietate senza eccezioni a partire dal 2 febbraio 2025.

Si tratta di tecnologie che possono compromettere i diritti fondamentali, la dignità, la libertà e la sicurezza delle persone.

Tra le pratiche proibite rientrano i sistemi di social scoring, utilizzati da soggetti pubblici o privati per valutare l’affidabilità degli individui in base ai loro comportamenti sociali.

Sono inoltre vietate le tecniche di manipolazione subliminale o ingannevole capaci di influenzare il comportamento delle persone provocando un danno significativo, così come le soluzioni che sfruttano le vulnerabilità legate all’età, alla disabilità o alle condizioni economiche e sociali degli individui.

L’AI Act vieta anche l’uso dell’identificazione biometrica remota in tempo reale nei luoghi pubblici per finalità di contrasto, salvo specifiche e limitate eccezioni previste dalla normativa. Inoltre, rientrano tra le pratiche proibite i sistemi di riconoscimento delle emozioni impiegati nei luoghi di lavoro e negli istituti scolastici, nonché le applicazioni di categorizzazione biometrica basate su dati sensibili, come l’origine razziale, le convinzioni religiose o le opinioni politiche.

Infine, è espressamente vietato lo scraping indiscriminato di immagini facciali raccolte dal web o da sistemi di videosorveglianza con l’obiettivo di creare o ampliare database destinati al riconoscimento facciale.

Tali restrizioni rappresentano uno dei pilastri dell’AI Act e mirano a garantire che lo sviluppo e l’utilizzo dell’AI avvengano nel pieno rispetto dei diritti fondamentali e dei principi etici sanciti dall’Unione europea.

Una delle novità più rilevanti approvate nella primavera del 2026 riguarda proprio questo elenco: il Digital Omnibus introduce nell’articolo 5 un nuovo divieto per i sistemi di AI che generano o manipolano: contenuti realistici che ritraggono le parti intime di una persona reale identificabile; materiale sessualmente esplicito non consensuale (i cosiddetti “nudifier“); materiale pedopornografico.

Il divieto, approvato dal Parlamento europeo l’11 giugno 2026, entrerà in vigore il 2 dicembre 2026 e si applica sia alla messa sul mercato sia all’uso intenzionale di tali strumenti.

I criteri di identificazione per i sistemi di AI ad alto rischio

Il secondo livello della piramide riguarda i sistemi ad alto rischio, quelli su cui si concentra la parte più corposa degli obblighi di compliance previsti dall’AI Act, disciplinati dall’articolo 6 del Regolamento attraverso due percorsi distinti.

Il primo riguarda i sistemi regolamentati come prodotti (art. 6, par. 1, e Allegato I), ossia le AI integrate in prodotti già soggetti a normative di sicurezza europee – i.e. dispositivi medici, ascensori, giocattoli, macchinari, apparecchiature radio – per i quali la valutazione di compliance dell’AI si somma a quella già prevista dalla legislazione di settore.

Il secondo percorso riguarda i sistemi ad alto rischio basati sull’uso (art. 6, par. 2, e Allegato III), individuati in base all’ambito applicativo. Tra questi rientrano i sistemi impiegati per: la selezione e gestione del personale; la valutazione del merito creditizio; la gestione delle infrastrutture critiche; l’istruzione; l’amministrazione della giustizia e i processi democratici; la migrazione e il controllo delle frontiere; le attività di contrasto; l’accesso a servizi essenziali, sanità inclusa.

Il 19 maggio 2026 la Commissione europea ha pubblicato le bozze delle linee guida sulla classificazione dei sistemi ad alto rischio (Guidelines AI high-risk systems) ai sensi dell’art. 6 che, pur non essendo vincolanti, offrono per la prima volta numerosi esempi concreti su quando un sistema entra ed esce dal perimetro dell’alto rischio. Alcuni chiarimenti sono particolarmente rilevanti per le imprese, di seguito riportati.

• Sistemi dell’Allegato I. Le linee guida precisano che la nozione di “componente di sicurezza” è autonoma rispetto alle definizioni delle normative di settore (come l’MDR sui dispositivi medici) e si applica sia quando il sistema è destinato a svolgere una funzione di sicurezza sia quando un suo guasto o malfunzionamento – indipendentemente dalla destinazione d’uso dichiarata – potrebbe mettere in pericolo la salute o la sicurezza delle persone.
• Sistemi dell’Allegato III. L’art. 6, par. 3, prevede una deroga applicabile quando il sistema svolge un compito procedurale ristretto, migliora il risultato di un’attività umana già completata, rileva scostamenti da schemi decisionali senza sostituire la valutazione umana, oppure, svolge un compito meramente preparatorio.
• Tale deroga, tuttavia, non opera mai se il sistema effettua profilazione di persone fisiche ai sensi del GDPR, e il solo inserimento di un controllo umano non è sufficiente a far uscire un sistema dal regime di alto rischio.
• Clausola antielusione. La Commissione ha inoltre introdotto una clausola antielusione, in base alla quale quando più sistemi di AI, isolatamente esenti, compongono insieme un’architettura il cui output influisce materialmente su una decisione individuale, l’insieme viene valutato come un unico sistema ad alto rischio, per evitare che le imprese frammentino artificiosamente i propri strumenti per restare sotto la soglia normativa.

Sul piano dei tempi, l’accordo di maggio 2026 comporta una variazione del calendario di applicazione: gli obblighi per i sistemi dell’Allegato III sono stati posticipati dal 2 agosto 2026 al 2 dicembre 2027, mentre quelli relativi ai prodotti dell’Allegato I slittano dal 2 agosto 2027 al 2 agosto 2028.

Inoltre, anche l’obbligo per gli Stati membri di istituire almeno un sandbox normativo nazionale è stato rinviato di un anno, al 2 agosto 2027, per dare più tempo agli enti di normazione come CEN-CENELEC di definire gli standard tecnici armonizzati su cui si baserà gran parte della compliance pratica.

È doveroso evidenziare che questi rinvii non equivalgono a una sospensione della compliance: la classificazione dei propri sistemi resta l’adempimento da avviare fin da subito, poiché costruire la documentazione tecnica e i processi di gestione del rischio richiesti non è un’attività che si esaurisce in poche settimane.

Gli obblighi di trasparenza per i sistemi a rischio limitato e minimo

Al di sotto dell’alto rischio si collocano i sistemi a rischio limitato, per i quali l’AI Act non impone requisiti di compliance stringenti, bensì specifici obblighi di trasparenza verso l’utente finale, disciplinati dall’articolo 50 del Regolamento, applicabile dal 2 agosto 2026.

È il caso dei chatbot, che devono informare l’utente di stare interagendo con un sistema di AI, oppure dei contenuti sintetici – immagini, audio, video e testi generati o manipolati artificialmente, deepfake inclusi – che devono essere etichettati come tali.

La Commissione europea, a tal proposito, ha pubblicato ad inizio giugno 2026 il primo draft del Code of Practice europeo sulla trasparenza dei contenuti AI, la cui terza e definitiva formulazione è attesa entro luglio 2026.

Il testo, ad adesione volontaria, è destinato a diventare un riferimento pratico per la vigilanza e distingue gli obblighi lungo la filiera e, precisamente:

• Fornitori di sistemi che generano contenuti sintetici dovranno rendere disponibili strumenti di marcatura tecnica gratuiti e, entro il 2 febbraio 2027, garantire adeguati standard di qualità tecnica e interoperabilità tra le diverse soluzioni di rilevazione;
• Deployer che diffondono deepfake o contenuti generati dall’AI su temi di interesse pubblico dovranno rendere riconoscibile il contenuto, ad esempio tramite un’icona identificativa, salvo specifiche esenzioni legate alla responsabilità editoriale o a opere manifestamente creative e a contesti professionali chiusi.

Il Digital Omnibus introduce, inoltre, una clausola di salvaguardia per i sistemi di AI generativa già immessi sul mercato prima del 2 agosto 2026: per questi, l’obbligo di watermarking scatterà solo a partire dal 2 dicembre 2026.

Infine, la base della piramide comprende i sistemi a rischio minimo o nullo, che costituiscono la stragrande maggioranza delle applicazioni di AI oggi disponibili – i.e. filtri antispam, videogiochi basati su AI, sistemi di raccomandazione non invasivi – per i quali il Regolamento non impone obblighi giuridici vincolanti, pur incoraggiando l’adesione volontaria a codici di condotta.

Quali sono i requisiti di compliance per i sistemi ad alto rischio

Un sistema di AI, se classificato come “ad alto rischio”, deve rispettare un insieme articolato di requisiti prima di poter essere immesso sul mercato europeo.

Inoltre, con l’avvicinarsi del 2 agosto 2026 la governance dell’AI si converte sempre più in una priorità che coinvolge direttamente CIO, CISO e i vertici aziendali, non più soltanto i team legali o di compliance.

La valutazione di compliance e la marcatura CE per le imprese

I fornitori di sistemi ad alto rischio, prima della commercializzazione, devono sottoporre i sistemi a una procedura di valutazione di compliance, che in alcuni casi richiede il coinvolgimento di un organismo notificato indipendente e, in altri casi, può essere condotta internamente dal fornitore stesso, a seconda della categoria di appartenenza del sistema.

Gli elementi centrali di questo processo includono: l’implementazione di un sistema di gestione del rischio attivo lungo l’intero ciclo di vita del prodotto; la predisposizione di una documentazione tecnica dettagliata; la garanzia di un adeguato livello di accuratezza, robustezza e cybersecurity; la previsione di meccanismi di supervisione umana effettiva; la registrazione del sistema nella banca dati europea dedicata ai sistemi di AI ad alto rischio.

Il fornitore, dopo aver superato positivamente la valutazione, può apporre la marcatura CE, che ne consente la libera circolazione nel mercato unico europeo.

Sul piano organizzativo, gli osservatori di settore indicano alcune priorità operative che vale la pena considerare e rivolte, in particolare, a CIO e CISO, ovvero: censire in un inventario centralizzato tutti i sistemi di AI in uso, i.e. modelli sviluppati internamente, servizi acquistati da terzi, chatbot, piattaforme generative; classificare i casi d’uso; definire una chiara ownership interfunzionale della governance dell’AI e rafforzare il third party risk management nei confronti dei fornitori (da ChatGPT Enterprise a Microsoft Copilot, passando per le altre piattaforme SaaS con AI integrata), verificandone contrattualmente compliance, sicurezza e auditabilità.

Le imprese più mature stanno inoltre facendo convergere la governance dell’AI con i programmi già esistenti per NIS2, per il regolamento DORA nel settore finanziario e con lo standard ISO/IEC 42001, il primo framework internazionale dedicato specificamente ai sistemi di gestione dell’AI, evitando di creare silos organizzativi separati.

Tra le semplificazioni introdotte dal Digital Omnibus figura anche l’estensione del regime agevolato originariamente pensato per le PMI alle imprese di media capitalizzazione, fino a 750 dipendenti e 150 milioni di euro di fatturato annuo: per queste realtà sono previsti documentazione standardizzata, accesso prioritario ai sandbox regolatori e sanzioni ridotte in caso di prima violazione.

Obblighi di governance dei dati e tracciabilità degli algoritmi

L’AI Act impone, altresì, requisiti specifici sulla qualità e sulla governance dei dati utilizzati per addestrare, validare e testare i sistemi ad alto rischio, che devono essere pertinenti, sufficientemente rappresentativi e, per quanto possibile, privi di errori, al fine di ridurre il rischio di discriminazioni algoritmiche nei confronti di specifici gruppi di persone.

Inoltre, le organizzazioni devono garantire la tracciabilità del funzionamento del sistema attraverso il logging automatico degli eventi rilevanti, in modo da poter ricostruire a posteriori le decisioni prese dall’algoritmo.

Sul fronte sicurezza, i CISO sono chiamati a integrare controlli nei framework di cybersecurity già esistenti, quali: audit trail e loggingdi ogni decisione rilevante generata dall’AI; segregazione dei dati per classificazione e sensibilità, con particolare attenzione a dati personali, sanitari e finanziari; Identity & Access Management (IAM) basato su autenticazione forte e principio del minimo privilegio; attività di red teaming specifiche per l’AI, comprensive di test di prompt injection, jailbreak e manipolazione adversarial; monitoraggio continuo di accuratezza e deriva del modello; piani di incident response aggiornati per gestire scenari, quali: la fuga di dati tramite chatbot o la compromissione di un modello.

Un ulteriore adempimento è la valutazione d’impatto sui diritti fondamentali (FRIA, Fundamental Rights Impact Assessment) prevista dall’articolo 27 per i deployer pubblici e per alcuni operatori privati, che è stata semplificata dal Digital Omnibus.

La Commissione sta sviluppando uno strumento che permetterà di assorbire la FRIA all’interno della valutazione d’impatto sulla protezione dei dati (DPIA) già richiesta dal GDPR, evitando duplicazioni tra i due adempimenti, oltre a facilitare il trattamento di categorie particolari di dati personali, quali: dati sanitari, biometrici o relativi all’orientamento sessuale, quando ciò sia necessario per individuare e correggere fenomeni di bias algoritmico.

Come si applica l’EU AI Act ai modelli di intelligenza artificiale per scopi generali

L’AI Act introduce un regime specifico per i modelli di AI per scopi generali (General Purpose AI, o GPAI), pensato per i grandi modelli fondazionali – i.e. quelli alla base dei principali chatbot e assistenti generativi – che possono essere integrati in un numero potenzialmente illimitato di applicazioni a valle.

Le regole di governance per questa categoria sono applicabili già dal 2 agosto 2025 e rappresentano, di fatto, il primo capitolo dell’AI Act già entrato a regime.

I criteri di classificazione per i modelli GPAI con rischio sistemico

L’AI Act, all’interno della categoria GPAI, individua un sottoinsieme di modelli considerati a “rischio sistemico”, ossia dotati di capacità di impatto particolarmente elevate, tali da poter produrre effetti negativi su larga scala su: la salute pubblica, la sicurezza, i diritti fondamentali o la società nel suo complesso.

Il criterio principale utilizzato per questa classificazione è di natura quantitativa: un modello viene presunto a “rischio sistemico” quando la potenza di calcolo cumulativa impiegata per il suo addestramento, misurata in FLOP (Floating Point Operations), supera una soglia individuata dal Regolamento, oggi fissata a 10^25 FLOP.

La Commissione europea, tramite l’Ufficio per l’AI, può comunque designare come sistemici anche modelli che non superano formalmente questa soglia, qualora dispongano di capacità equivalenti sulla base di ulteriori criteri qualitativi.

Gli impatti normativi per i fornitori di modelli di AI generativa

I fornitori di modelli GPAI, indipendentemente dal fatto che comportino o meno un rischio sistemico, devono: predisporre una documentazione tecnica aggiornata; fornire informazioni sufficienti agli sviluppatori che intendono integrare il modello nei propri sistemi; adottare una politica per il rispetto del diritto d’autore dell’Unione europea; pubblicare una sintesi sufficientemente dettagliata dei contenuti utilizzati per l’addestramento.

Mentre, per i modelli con rischio sistemico, si aggiungono obblighi rafforzati, quali: la conduzione di valutazioni approfondite del modello; lo svolgimento di test in condizioni avversarie (adversarial testing); la valutazione e la mitigazione dei rischi sistemici a livello dell’Unione; la garanzia di un adeguato livello di cybersecurity; la segnalazione tempestiva di incidenti gravi all’Ufficio europeo per l’AI.

Il 20 maggio 2026 la Commissione ha inoltre pubblicato, ai sensi dell’articolo 112 del Regolamento, il primo report sulla revisione dell’AI Act, individuando le aree dei sistemi regolamentati che richiederanno maggiore attenzione nei prossimi cicli di monitoraggio.

Quali sono le sanzioni e le autorità di vigilanza previste dal regolamento

Il sistema sanzionatorio dell’AI Act è stato costruito per essere dissuasivo, con importi che, per le violazioni più gravi, superano quelli previsti dal GDPR, a conferma della centralità che il legislatore europeo attribuisce al rispetto delle regole sull’AI. A questo impianto europeo si affianca ora, in Italia, un livello di attuazione nazionale particolarmente avanzato.

Il ruolo dell’Ufficio europeo per l’AI e delle Autorità nazionali

La vigilanza sull’applicazione dell’AI Act è affidata a un sistema di governance multilivello.

A livello europeo opera l’Ufficio per l’AI (AI Office), istituito presso la Commissione europea, con competenza diretta sulla supervisione dei modelli GPAI e sul coordinamento generale dell’attuazione del Regolamento in tutta l’Unione.

Accanto all’Ufficio operano: il Comitato europeo per l’AI (AI Board); un gruppo di esperti scientifici indipendenti e un forum consultivo che rappresenta gli interessi di imprese, società civile e mondo accademico (avviato ufficialmente il 1° giugno 2026).

A livello nazionale, ciascuno Stato membro deve designare una o più autorità competenti responsabili della vigilanza sul mercato. In questo contesto, l’Italia ha compiuto, come già sopra riportato, un passo particolarmente significativo con la Legge n. 132/2025 e con i due decreti legislativi attuativi approvati in via preliminare dal Consiglio dei Ministri il 10 giugno 2026, diventando il primo Stato membro dell’Unione a rendere pienamente operativo, a livello nazionale, un quadro normativo complementare all’AI Act europeo, improntato a un modello esplicitamente antropocentrico in cui l’IA resta uno strumento di supporto alla decisione umana, mai un suo sostituto.

Il riparto delle competenze di vigilanza in Italia è definito come indicato nella tabella sottostante.

Tra le disposizioni di maggiore impatto pratico introdotte dai decreti italiani figurano: il divieto di licenziamento fondato sul solo trattamento automatizzato (i.e. la decisione finale su costituzione, modifica o cessazione del rapporto di lavoro resta sempre riservata a una persona fisica, pena la nullità dell’atto); l’obbligo di formazione sull’AI per le professioni regolamentate (i.e. avvocati, medici, ingegneri); un regime rafforzato per l’identificazione biometrica in tempo reale da parte delle forze dell’ordine, subordinata ad autorizzazione dell’autorità giudiziaria e limitata nel tempo; nuovi strumenti di tutela civile per i danneggiati da sistemi di AI, tra cui l’accesso alla documentazione tecnica del sistema; una presunzione relativa di causalità e l’azione diretta nei confronti dell’assicuratore.

Inoltre, un separato schema di decreto legislativo, attualmente all’esame della Camera, disciplina l’uso dell’AI nell’attività di polizia – inclusa l’identificazione biometrica remota per finalità investigative, ammessa solo in casi tassativi come la ricerca di un latitante o di una persona scomparsa – oltre ad introdurre specifiche garanzie processuali civili, tra cui il potere del giudice di ordinare l’esibizione della documentazione tecnica di un sistema di IA nelle cause di risarcimento del danno.

Le sanzioni pecuniarie per la mancata compliance dei sistemi aziendali

Il Regolamento prevede tre fasce sanzionatorie, calibrate in funzione della gravità della violazione commessa:

• Fino a 35 milioni di euro o il 7% del fatturato globale annuo dell’esercizio precedente, se superiore, per la violazione dei divieti relativi alle pratiche a rischio inaccettabile, inclusa, dal 2 dicembre 2026, la nuova fattispecie sui contenuti intimi generati senza consenso e sul materiale di abuso sessuale su minori.
• Fino a 15 milioni di euro o il 3% del fatturato globale annuo per la violazione degli obblighi relativi ai sistemi ad alto rischio, ai modelli GPAI e agli obblighi di trasparenza dell’articolo 50.
• Fino a 7,5 milioni di euro o l’1% del fatturato globale annuo per la comunicazione di informazioni inesatte, incomplete o fuorvianti alle autorità competenti.

In tutti i casi si applica il principio secondo cui vale l’importo più elevato tra la cifra fissa e la percentuale sul fatturato, un meccanismo pensato per garantire un effetto deterrente proporzionato anche nei confronti dei grandi gruppi tecnologici globali.

L’Italia, nell’esercitare la facoltà prevista dall’AI Act di fissare massimali edittali nazionali inferiori ai tetti europei, ha inoltre introdotto un regime sanzionatorio proporzionato al grado di responsabilità dei diversi soggetti della catena del valore dell’AI, affiancandolo a un nuovo reato: l’articolo 437-bis del codice penale, che punisce l’omessa adozione delle misure di sicurezza prescritte per i sistemi ad alto rischio o la loro alterazione illecita, quando tali condotte creano un pericolo concreto per la vita, per la sicurezza pubblica o per la sicurezza dello Stato, con possibile estensione della responsabilità anche all’ente ai sensi del D.Lgs. 231/2001.

Conclusione

Il sistema di classificazione del rischio dell’AI Act non è un semplice adempimento burocratico, ma il punto di partenza per costruire una strategia di gestione del rischio realmente integrata nei processi aziendali.

Ne consegue che le organizzazioni dovranno quanto prima mappare correttamente i propri sistemi di AI – distinguendo tra ciò che è ad alto rischio, a rischio limitato o minimo – in modo tale da convertire la compliance normativa in una leva competitiva rispetto a chi affronta gli adempimenti come un’emergenza a ridosso delle scadenze del 2 agosto 2026 e del 2 dicembre 2027.

Di fatto, come ricordano gli stessi osservatori del settore, i rinvii concessi dal Digital Omnibus sono una finestra di respiro, non un condono, e i programmi di risk management, documentazione e controllo vanno avviati da subito.

È doveroso evidenziare che l’approccio graduato si intreccia inevitabilmente con questioni più ampie. Sul piano etico, la classificazione del rischio – arricchita dai chiarimenti delle linee guida sull’alto rischio e dal principio antropocentrico ribadito dai decreti italiani, che vietano ad esempio il licenziamento basato sul solo trattamento automatizzato – è un tentativo concreto di tradurre, in regole operative, principi come la non discriminazione, la trasparenza verso l’utente e la centralità della supervisione umana.

Sul piano della sostenibilità, il Regolamento si inserisce in un più ampio sforzo europeo – i.e. il pacchetto sulla sovranità tecnologica presentato il 3 giugno 2026 e la spinta verso un’AI di frontiera europea, open source e multilingue – volto a coniugare l’innovazione con un uso responsabile delle risorse computazionali e con la costruzione di un ecosistema digitale autonomo.

Sul piano della cyber security, infine, i requisiti di robustezza e sicurezza previsti per i sistemi ad alto rischio e per i modelli GPAI a “rischio sistemico” si intrecciano sempre più con le normative settoriali come NIS2 e DORA, e con standard come l’ISO/IEC 42001, spingendo le imprese più mature a costruire un unico framework di cyber risk & AI risk governance, anziché trattare la sicurezza degli algoritmi come una questione a sé stante.

Inoltre, con l’entrata in vigore del Digital Omnibus, attesa per luglio 2026, la finalizzazione delle linee guida sull’alto rischio e del Codice di condotta sulla trasparenza e il completamento dell’iter dei decreti attuativi italiani, il quadro normativo europeo sull’AI resta in evoluzione.

Pertanto, le organizzazioni che intendono operare in Europa dovrebbero, quindi, considerare la compliance all’AI Act non come un traguardo statico, ma come un processo continuo di monitoraggio, aggiornamento e miglioramento, capace di adattarsi tanto ai cambiamenti normativi quanto all’evoluzione tecnologica dei propri sistemi di AI.

La vera sfida per imprese, professionisti e pubbliche amministrazioni non sarà soltanto essere formalmente compliant alle nuove regole, ma sviluppare una cultura dell’AI fondata su responsabilità, tracciabilità e governo consapevole dei rischi.

Solo in questa prospettiva l’AI Act potrà trasformarsi da vincolo regolatorio a infrastruttura di fiducia, capace di accompagnare l’innovazione europea verso modelli tecnologici più sicuri, trasparenti e sostenibili.