La pubblicazione della norma UNI 11621-8:2026 non è stata un esercizio formale. Arriva in un momento in cui la competizione internazionale sull’IA si gioca sempre più sul terreno delle competenze: chi sa progettare, governare e certificare sistemi affidabili acquisisce un vantaggio strategico misurabile. Il documento, elaborato nell’ambito della Commissione Tecnica UNI/CT 526 – UNINFO, con il coordinamento del Dipartimento per la trasformazione digitale della Presidenza del Consiglio dei ministri e il contributo della CT 533 “AI” di UNI, offre la grammatica condivisa che mancava tra mercato del lavoro, percorsi formativi e schemi di certificazione delle persone.
L’Italia è il primo Paese in Europa a dotarsi di uno standard nazionale che definisce in modo sistematico i profili di ruolo professionale operanti nel settore dell’Intelligenza Artificiale.
Indice degli argomenti
L’urgenza e l’importanza organizzativa dei profili IA
La trasformazione digitale, e in particolare l’introduzione dell’IA nelle organizzazioni, rende necessario un processo continuo di riarticolazione dei lavori, in modo da costruire le condizioni per una evoluzione continua basata sulla conoscenza, secondo un modello di complementarità tecnologica che consente aumentare la capacità dei singoli lavoratori. Questo è uno dei compiti strategici per l’e-leader, perché l’innovazione richiede di considerare la conoscenza e le competenze come asse portante dell’organizzazione.
Allo stesso tempo, sono fondamentali gli architetti dei nuovi lavori, di cui deve dotarsi la funzione HR, in una prospettiva di cura dei profili di competenza da coltivare e manutenere nell’organizzazione. I profili di riferimento sui quali agire, da declinare e implementare secondo lo specifico contesto, devono essere il frutto di un’analisi e di un confronto con l’ecosistema in cui le organizzazioni operano. La definizione dei profili IA oggetto della Norma è quindi un passo fondamentale per fornire l’orientamento sui profili tecnici e manageriali in una organizzazione in cui l’IA è prima di tutto fattore di business. Questi profili non sono specializzazioni accessorie di profili esistenti, ma rimodulazioni ed evoluzioni di riferimento per il percorso di utilizzo strategico dell’IA.
Come punti di riferimento, forniscono un contributo importante sia nell’articolazione delle competenze necessarie sulle quali impostare gli sviluppi del personale sia nella definizione delle posizioni di ricerca di personale, orientando così anche i professionisti nelle loro scelte di crescita oltre che la definizione dei percorsi formativi universitari e post-universitari.
I 12 profili
I dodici profili individuati coprono l’intero ciclo di vita dell’IA, dalla leadership strategica all’ingegneria, dai dati alla sicurezza, fino alla ricerca.
- Chief AI Officer – Responsabile dell’IA
- AI Consultant – Consulente di IA
- AI Product Manager – Responsabile di Prodotto IA
- AI Prompt Engineer – Ingegnere Prompt IA
- AI Algorithm Engineer – Ingegnere di Algoritmi IA
- AI Deep Learning Engineer – Ingegnere di Deep Learning IA
- AI Data Engineer – Ingegnere dei Dati IA
- AI Data Scientist – Data Scientist IA
- AI Security Specialist – Specialista di Sicurezza IA
- AI Machine Learning Engineer – Ingegnere di Machine Learning IA
- AI Natural Language Processing Engineer – Ingegnere di NLP IA
- AI Research Scientist – Ricercatore Scientifico IA
Il perimetro applicativo è netto: la norma si rivolge ai profili di ruolo professionale ICT operanti nel settore AI (Artificial Intelligence), cioè a chi progetta, sviluppa, addestra, integra, valuta o fornisce sistemi, servizi od opere basati su tecniche di IA. È esplicitamente escluso il power user, inteso come mero utilizzatore, per quanto esperto, di sistemi di IA già esistenti e non coinvolto nella loro creazione.
Anatomia di un profilo: l’AI Consultant
Vediamo in dettaglio come si sostanzia e definisce un profilo nella norma.
Prendiamo ad esempio il profilo dell’AI Consultant.
Oltre al “titolo”, in questo caso “AI Consultant”, abbiamo la definizione sintetica, che inizia con “‘L’AI Consultant guida le organizzazioni nell’integrazione strategica dell’intelligenza artificiale, supportando la trasformazione digitale e migliorando la competitività aziendale[..]”.
La missione allarga il quadro delle attività: “[..] Può supportare la definizione di strategie AI in linea con i principi di trasparenza, spiegabilità e gestione del rischio, fornendo consulenza sulla compliance…”
Vi sono poi i risultati attesi nel ruolo di Responsabile, Esecutore e Contributore.
I compiti principali, che possono essere anche una dozzina, dettagliano le attività in capo all’AI Consultant, come ad esempio: “Elaborare strategie AI in linea con obiettivi di business, innovazione e principi etici”.
Le competenze assegnate (dall’e-Competence Framework) riportano direttamente a 5 competenze fra le 41 disponibili nel framework.
La parte più interessante ed importante per i professionisti, gli enti formativi, gli HR e le aziende e la PA, è nella indicazione e dettaglio delle abilità e conoscenze che devono essere il bagaglio essenziale per l’AI Consultant: sono ben 25.
Queste sono importanti in quanto permettono agli enti formativi di costruire syllabus mirati, ai professionisti per costruirsi percorsi di upskilling e reskilling, agli HR di costruire annunci, e alle aziende e alla PA di individuare in particolare le attività che devono e possono essere distribuite all’interno di un’organizzazione.
Completano il profilo gli indicatori chiave e le loro applicazioni concrete; non è un dettaglio di poco conto. Tali indici permettono all’organizzazione di misurare concretamente l’andamento delle attività in modo da apportare eventuali cambiamenti nelle attività svolte.
Implicazioni operative
Per le imprese le implicazioni sono concrete: la definizione dei profili consente di mappare in termini di competenze i ruoli effettivamente presenti in azienda, individuare i gap di competenze, riprogettare percorsi di carriera, qualificare la domanda nei capitolati e nei contratti di servizio, e supportare l’adempimento degli obblighi di conoscenza dell’AI (AI literacy) con figure chiaramente descritte e indicatori chiave verificabili.
Per università, ITS Academy ed enti formativi, lo standard offre un riferimento utile per riallineare l’offerta didattica alla domanda di competenze IA. Per gli organismi di certificazione, costituisce la base normativa per progettare nuovi schemi di certificazione delle persone sotto accreditamento, anche in relazione agli elementi per la valutazione della conformità riportati in appendice.
AI Act, legge italiana e certificazione
Lo standard si innesta sul quadro regolatorio europeo e nazionale. Sul versante UE, intercetta gli obblighi del Regolamento (UE) 2024/1689, in particolare l’articolo 4 sull’AI literacy, e richiama il rapporto con gli obblighi relativi ai sistemi ad alto rischio.
Sul piano interno, il testo collega la norma alla Legge 23 settembre 2025, n. 132, alla Strategia Italiana per l’IA 2024-2026 e all’aggiornamento 2026 del Piano Triennale per l’informatica nella PA. Sul fronte della certificazione, UNI 11621-8 è la norma tecnica cui possono agganciarsi gli schemi di certificazione delle persone secondo UNI CEI EN ISO/IEC 17024, ai fini della Legge 4/2013 e del D.lgs. 13/2013.
La UNI 11621-8 rappresenta un primo passo di un percorso che può rafforzare il contributo italiano alla normazione internazionale delle competenze IA. I profili di terza generazione costituiscono una base di lavoro utile per il dialogo con CEN/CENELEC e ISO/IEC nei prossimi anni.
Prospettive ed evoluzioni
La consapevolezza dell’estrema dinamicità e rapidità della rivoluzione digitale obbliga a pensare a cicli brevi di miglioramento continuo, evitando il rischio di consolidare una configurazione. Questo vale per i processi organizzativi così come per i lavori e le competenze e rende necessaria la strategia della centralità delle persone come scelta indispensabile per il governo del cambiamento nell’era dell’IA.
L’IA è allo stesso tempo agente abilitatore oltre che acceleratore di cambiamento e innovazione, e richiede una visione, una strategia di utilizzo, nell’ambito di un approccio organico all’innovazione. Necessaria è pertanto la consapevolezza e la maturità di chi ha responsabilità di guida di progetti, unità organizzative, organizzazioni, in termini di “e-leadership nell’era dell’IA”, con una rimodulazione profonda delle competenze richieste per la guida della trasformazione digitale.
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