EVOLUZIONE/NOVITÀ
DI MARCO CALIANDRO, FEDERICO LOFFREDO | 14 GENNAIO 2026
L’adozione dell’Intelligenza Artificiale nei processi aziendali non può più essere affrontata come una scelta esclusivamente tecnologica. Il quadro normativo europeo, in particolare l’AI Act in coordinamento con il GDPR, il Data Act e la disciplina della cybersicurezza, impone alle imprese di dotarsi di un vero e proprio sistema di gestione del rischio AI. L’articolo analizza come strutturare un AI Risk Management System efficace, illustrando i suoi elementi fondamentali, il ruolo della governance interna e le implicazioni operative per le imprese. L’obiettivo è fornire una chiave di lettura che consenta di trasformare gli obblighi normativi in uno strumento di controllo, affidabilità e vantaggio competitivo.
Dalla sperimentazione alla gestione strutturata del rischio
Per molti anni l’Intelligenza Artificiale è stata introdotta nelle imprese in modo progressivo e spesso sperimentale, attraverso progetti pilota o soluzioni verticali affidate ai reparti IT o all’innovazione. L’entrata in vigore dell’AI Act segna il superamento definitivo di questa fase. L’uso dell’AI diventa un’attività regolata, che richiede un presidio organizzativo analogo a quello già sperimentato per la protezione dei dati personali o per la sicurezza sul lavoro. L’impresa è chiamata a identificare, valutare e mitigare i rischi derivanti dall’utilizzo dei sistemi di AI lungo l’intero ciclo di vita della tecnologia, dalla progettazione all’uso quotidiano.
Il concetto di rischio nell’AI Act
Il cuore dell’AI Act è l’approccio basato sul rischio. Il regolamento non vieta l’uso dell’AI, ma ne condiziona l’impiego alla capacità dell’organizzazione di governarne gli effetti. Il rischio non è inteso soltanto come pericolo tecnico o informatico, ma come possibilità che il sistema di AI produca effetti negativi su diritti fondamentali, sicurezza, salute, parità di trattamento o interessi economici rilevanti.
Per le imprese, ciò implica una nuova responsabilità: comprendere il contesto in cui il sistema opera, le decisioni che supporta o automatizza, le categorie di soggetti coinvolti e la natura dei dati trattati. Il rischio diventa una variabile organizzativa, che deve essere monitorata e gestita in modo continuativo.
Gli elementi essenziali di un AI Risk Management System
Un sistema di gestione del rischio AI non è un documento statico, ma un insieme coordinato di processi, ruoli e controlli. Il primo elemento è la mappatura dei sistemi di AI utilizzati in azienda, inclusi quelli integrati in software di terze parti o forniti come servizi cloud. Senza una visione completa degli strumenti in uso, non è possibile valutare correttamente i rischi né adempiere agli obblighi di classificazione previsti dall’AI Act.
A questa fase segue l’analisi del rischio, che deve considerare sia gli aspetti tecnici del sistema sia il contesto applicativo. Un medesimo algoritmo può comportare rischi molto diversi a seconda dell’ambito in cui viene utilizzato. La valutazione deve quindi essere calibrata sul caso concreto e aggiornata ogni volta che cambiano le modalità di utilizzo o le finalità del sistema.
Integrazione con la governance dei dati e con il GDPR
L’AI Risk Management System non può essere separato dalla governance dei dati. I rischi associati all’AI sono spesso legati alla qualità, alla provenienza e all’uso dei dataset che alimentano i modelli. L’integrazione con le procedure GDPR è quindi essenziale. Valutazioni di impatto sulla protezione dei dati, politiche di minimizzazione, controlli sulle basi giuridiche e misure di sicurezza costituiscono il fondamento su cui costruire una gestione efficace del rischio AI.
Questa integrazione consente di evitare duplicazioni e incoerenze, creando un unico framework di controllo in cui la valutazione del rischio tecnologico e quella del rischio per i diritti delle persone dialogano in modo coerente.
Ruoli, responsabilità e cultura organizzativa
Un AI Risk Management System efficace richiede una chiara attribuzione di ruoli e responsabilità. Il coinvolgimento del top management è imprescindibile, perché le scelte sull’uso dell’AI incidono sulla strategia aziendale e sulla reputazione dell’impresa. Accanto alla direzione, devono essere individuate figure responsabili della supervisione tecnica, della compliance normativa e della sicurezza informatica, in grado di collaborare tra loro in modo strutturato.
Non meno importante è la dimensione culturale. La gestione del rischio AI non può essere delegata esclusivamente a procedure formali; richiede una diffusa consapevolezza all’interno dell’organizzazione. La formazione del personale, la capacità di riconoscere anomalie o bias negli output e la propensione a segnalare criticità sono elementi centrali di un sistema di gestione realmente efficace.
Monitoraggio continuo e risposta agli incidenti
L’AI è una tecnologia dinamica, che può modificare il proprio comportamento nel tempo, soprattutto quando utilizza modelli adattivi o sistemi di apprendimento automatico. Per questo motivo, la gestione del rischio non si esaurisce nella fase iniziale di valutazione, ma richiede un monitoraggio costante delle prestazioni e degli effetti del sistema.
L’impresa deve essere in grado di individuare tempestivamente deviazioni, errori o impatti inattesi e di intervenire con misure correttive. Ciò include la possibilità di sospendere o limitare l’uso del sistema, di rivedere i dataset utilizzati o di rafforzare la supervisione umana. Un AI Risk Management System efficace prevede anche procedure di gestione degli incidenti e di comunicazione, in linea con gli obblighi di trasparenza e accountability imposti dal quadro normativo europeo.
Il valore strategico della gestione del rischio AI
Sebbene l’AI Risk Management System sia spesso percepito come un adempimento imposto dalla normativa, esso rappresenta in realtà un’opportunità strategica. Un’impresa in grado di governare consapevolmente l’uso dell’AI può ridurre il rischio di sanzioni, contenziosi e danni reputazionali, ma anche migliorare la qualità dei propri processi decisionali e la fiducia di clienti, partner e autorità di controllo.
In un mercato sempre più attento alla responsabilità tecnologica, la capacità di dimostrare un uso affidabile e trasparente dell’AI diventa un elemento distintivo, capace di rafforzare la competitività dell’impresa.
Conclusioni: dall’obbligo normativo alla maturità organizzativa
L’AI Act segna il passaggio da un’adozione spontanea dell’Intelligenza Artificiale a una fase di maturità regolata. Le imprese non possono più limitarsi a utilizzare soluzioni di AI affidandosi esclusivamente ai fornitori tecnologici. Devono invece dotarsi di un sistema interno di gestione del rischio che consenta di controllare, documentare e orientare l’uso della tecnologia.
Strutturare un AI Risk Management System significa integrare diritto, tecnologia e organizzazione in un modello coerente e dinamico. È un percorso impegnativo, ma indispensabile per trasformare l’AI da potenziale fonte di rischio a leva sostenibile di innovazione e crescita nel contesto europeo.
Il contenuto di questa newsletter è strettamente riservato e destinato esclusivamente ai destinatari autorizzati.
È espressamente vietata la condivisione totale o parziale di questa comunicazione su qualsiasi piattaforma pubblica o privata, inclusi (ma non limitati a):
• Gruppi e canali Telegram
• Chat di gruppo o broadcast su WhatsApp
• Post o storie su Facebook, Instagram, X (Twitter), LinkedIn, o altri social network.
Ogni violazione di questa norma potrà comportare l’esclusione immediata dalla lista dei destinatari e, nei casi più gravi, azioni legali.