Il 2 agosto entrano in vigore numerose disposizioni dell’AI Act tra cui spiccano quelle sulla trasparenza. Una parte di queste però sono state posticipate dal recente Digital Omnibus. Quali obblighi rimangono in vigore a partire dal 2 agosto? Quali quelli rinviati? Quali quelli con maggior impatto per gli Enti Pubblici?
Indice degli argomenti
La trasparenza AI negli Enti Pubblici e il quadro normativo
La scadenza del 2 agosto si avvicina con un carico di lavoro non indifferente per le organizzazioni che usano l’intelligenza artificiale. In particolare il Regolamento Ue 2024/1689 “AI Act” art.50 impone obblighi di trasparenza adimensionali che interessano sia i fornitori sia i deployer, inclusi imprese e Pubbliche Amministrazioni. L’obiettivo è rendere chiaro agli utenti l’origine sintetica dei contenuti.
Accanto all’AI Act, il 10 giugno la Commissione ha rilasciato un Code of Practice che costituirà una presunzione di conformità per chi aderirà e un modello di riferimento per tutti gli altri.
Va premesso che, per le definizioni dell’AI Act art.3, fornitore è chi “sviluppa, fa sviluppare, immette sul mercato o mette in servizio un sistema di IA con il proprio nome o marchio” mentre deployer (utilizzatore) è il soggetto o l’organizzazione “che utilizza il sistema di IA sotto la propria autorità nell’ambito della propria attività professionale o aziendale”. Nella maggioranza dei casi le aziende e le Pubbliche Amministrazioni sono deployer.
I cinque casi previsti dall’articolo 50
L’art.50 del Regolamento Ue 2024/1689 “AI Act” è di estrema chiarezza e prevede cinque casi che riguardano i sistemi, cioè le applicazioni pratiche che a loro volta possono includere uno o più modelli. In generale fornitori e deployer devono informare gli utenti che viene utilizzata la IA.
In sintesi i casi sono i seguenti:
- Sistemi che interagiscono con persone fisiche come i chatbot.
- Generazione di contenuti audio/video, immagini o testi. È il caso più ampio di intelligenza artificiale generativa. In questo caso i contenuti devono essere marcati tecnicamente. Per garantirne la rilevabilità e la resistenza alle modifiche, i provider devono combinare più soluzioni tecnologiche (come metadati protetti da firma digitale e watermark steganografici).
- Riconoscimento, categorizzazione e trattamento di emozioni, dati biometrici, dati personali. Si tratta tipicamente di casi ad alto rischio profondamente regolati dall’AI Act.
- Deep fake cioè contenuti visivi o acustici che alterano la realtà apparendo falsamente autentici. Richiedono disclosure e – al tempo stesso – l’applicazione delle icone “AI Generated”, “AI Modified”, “AI” o simili.
- Testi di interesse pubblico. Come il caso precedente ma con l’importante eccezione del processo editoriale.
I punti chiave sono raccolti nella tabella che segue.
Tabella riassuntiva degli obblighi di trasparenza dall’AI Act art.50.
Cosa cambia con il Digital Omnibus
Il Digital Omnibus è il pacchetto di riforme per la razionalizzazione delle norme europee sul digitale e sui dati. Ha l’obiettivo di coordinare norme esistenti, tra cui Eu Act e Gdpr, per semplificare adempimenti e oneri in carico alle organizzazioni.
Approvato il 10 giugno, non ancora pubblicato sulla Gazzetta dell’Unione nel momento in cui scrivo (18/07/2026), lo sarà entro fine luglio e produrrà effetti tre giorni dopo la sua pubblicazione. Mantiene ferma al 2 agosto 2026 la data di applicazione generale della stragrande maggioranza degli obblighi di trasparenza con l’unica grande eccezione dei fornitori di sistemi di intelligenza generativa immessi sul mercato prima di tale data il cui obbligo di marcatura viene posticipato di quattro mesi al 2 dicembre 2026.
Va segnalato che il Digital Omnibus lascia inalterati gli altri obblighi. Si tratta dell’obbligo di alfabetizzazione dell’AI Act art.4 (vigente da più di un anno e mezzo) e dei divieti assoluti dell’AI Act art.5, tra cui il riconoscimento delle emozioni nei settori del lavoro e dell’istruzione.
Vanno inoltre attuati gli adeguati livelli di cybersicurezza e robustezza previsti dall’AI Act art.15 che, ovviamente, si avvicinano ai principi del Gdpr art.25 e alle misure del Gdpr art.32. Obblighi e misure che vanno calati nelle singole situazioni. In particolare per le società commerciali, tali attività rientrano tra i doveri di diligenza degli amministratori previsti dal Codice Civile art.2086.
La trasparenza AI negli Enti Pubblici
Gli Enti Pubblici possono rientrare in uno qualunque dei cinque casi dell’art.50 ma, nella stragrande maggioranza, non sono fornitori ma deployer e, pertanto, i casi di interesse si riducono agli ultimi due. Questo stato non li esime né dal valutare qualità e affidabilità dei fornitori né dal mappare i processi.
In particolare sulla mappatura, va chiarito che si tratta di prendere in considerazione i sistemi e collegarli ai processi aziendali. Sistemi e processi vanno catalogati assieme. Inoltre, gli Enti Pubblici sono investiti da una serie di norme coordinate che definiscono obblighi, responsabilità e forme di trasparenza. Valgono sempre la L.241/1990 sul procedimento amministrativo e il Dlgs.33/2013 sulla trasparenza.
Va inoltre sottolineato che la maggior parte degli enti pubblici svolge prevalentemente attività amministrative e certificative ordinarie che non richiedono un impiego di complessi sistemi di intelligenza artificiale ad alto rischio, tecnologie che rimangono estranee alle normali funzioni istituzionali.
Le attività escluse o regolate separatamente
A parte la generazione e la manipolazione di contenuti pornografici e pedopornografici che, ovviamente, non trova spazio in nessuna attività istituzionale di nessun Ente Pubblico, altre attività sono regolate separatamente e non sono oggetto di questo articolo.
In particolare la gestione di dati sanitari, per la quale sono previste particolari garanzie e forme di massima trasparenza, e i sistemi di intelligenza artificiale autorizzati per prevenire, indagare o perseguire reati beneficiano di una deroga. Questi ultimi sono esclusi dagli obblighi di trasparenza dell’articolo 50 ma soggetti a specifiche disposizioni e vigilanza.
Inoltre, normalmente fuori dalle normali attività degli Enti Pubblici è la produzione di contenuti artistici, satirici o di sperimentazione culturale. Casi per i quali la disclosure prevederebbe forme attenuate di informazione al pubblico per non compromettere la fruizione.
I casi tipici tendono a ridursi ai seguenti. Vediamoli da vicino.
Chatbot e voicebot rivolti all’esterno
Ogni chatbot che interagisca con utenti esterni all’organizzazione deve mostrare un avviso chiaro e ben visibile per informare che la conversazione avviene con un’intelligenza artificiale, assicurando in questo modo una piena consapevolezza ed evitando che le persone siano tratte in inganno durante la conversazione.
Il testo va inserito nel punto di interazione, possibilmente vicino al richiamo all’informativa privacy, con una formula del tipo: “servizio di informazioni gestito da intelligenza artificiale”.
Correttore ortografico e chatbot interni
Un correttore ortografico rientra tra le eccezioni dell’AI Act art.50.2. Non è richiesta disclosure perché tali strumenti si limitano a correggere la grammatica senza alterare in modo sostanziale il testo o la sua semantica originaria.
Sono esclusi dall’obbligo di disclosure anche i chatbot associati alle applicazioni interne. Casi parzialmente diversi e da studiare dalle singole organizzazioni sono i chatbot di applicazioni che hanno risvolti verso utenti esterni o che interagiscono in interoperabilità con altri sistemi. È il caso spesso dei CRM di cui andranno valutate le connessioni e le finalità.
La trasparenza nelle comunicazioni via mail
In generale, corrispondenza e comunicazioni interne o destinate a gruppi chiusi e limitati sono attività che per l’AI Act art.50.2 sono escluse dagli obblighi di trasparenza. Escluso dall’obbligo di disclosure anche il riepilogo di mail perché non si tratta di vera creazione di contenuti.
Caso parzialmente diverso è la generazione di mail interamente nuove a partire da un prompt e rivolte verso l’esterno. Se i destinatari sono identificati, cioè non costituiscono un insieme indistinto di riceventi, non vi è l’obbligo di disclosure. Disclosure in generale non necessarie anche per mail molto brevi – 150 parole o 200 token – anche se rivolte a un insieme distinto di destinatari.
Le uniche eccezioni rilevanti sono le mail scritte dall’intelligenza artificiale che, o sono rivolte a un insieme indistinto di destinatari oppure non solo l’editing ma anche la decisione di invio viene presa dall’intelligenza artificiale. In questi casi i destinatari vanno informati in modo chiaro possibilmente con un messaggio contenuto nella mail stessa o con disclosure al più tardi al momento della prima interazione.
Si tratta di casi di importanza crescente soprattutto laddove le organizzazioni utilizzano piattaforme CRM e potenzialmente rientrano nell’obbligo di marcatura del prossimo paragrafo. Questi casi andranno valutati con attenzione da ogni organizzazione.
Come funziona la marcatura dei contenuti generativi
La trasparenza dell’intelligenza artificiale generativa (GenA) è regolata sia nel caso generale dall’AI Act art.4.2 sia nei casi specifici dei deep fake dell’art.50.4.1 e delle informazioni generali al pubblico dell’art.50.4.2.
Il caso generale è quello della generazione di contenuti audio, immagini, video o testi che prevede l’utilizzo di marcatura leggibile automaticamente. Si tratta di quattro metodi, i primi due previsti dall’AI Act, gli altri dal Code of Practice: metadati, watermarking, fingerprinting, logging. Vediamoli da vicino.
Metadati e firma dei contenuti
Consistono in dati associati ai contenuti che devono essere cristallizzati tramite una firma (presumibilmente un sigillo digitale) e una marca temporale (timestamp). Dal punto di vista tecnico, tuttavia, presentano il limite di poter essere facilmente rimossi o modificati.
Watermarking e tecniche steganografiche
Watermarking: Comporta l’inserimento di dati direttamente all’interno dei contenuti audio, video e immagini attraverso tecniche steganografiche già molto usate dall’industria audiotelevisiva. Rispetto ai semplici metadati, i watermark sono strutturalmente molto più difficili da separare dal contenuto originale. Per il Code of Practice, possono essere applicati anche sui testi lunghi almeno 200 token (circa 150 parole).
Fingerprinting e tecnologie di firma
Si basa sull’utilizzo di stringhe di hash (tecniche ampiamente diffuse in ambito informatico), suggerite dal Code of Practice per favorire il riconoscimento dei contenuti. Vi rientrano le tecnologie di firma e marcatura temporale.
Logging e archiviazione dei contenuti
Consiste nella registrazione e nell’archiviazione dei contenuti generati all’interno di archivi statici interrogabili, utili per le verifiche successive.
La trasparenza AI negli Enti Pubblici e l’efficacia della marcatura
Il Code of Practice evidenzia che nessun metodo di marcatura sia sufficiente se utilizzato da solo per garantire l’efficacia (cioè essere comprensibili), l’interoperabilità, la robustezza e l’affidabilità dell’AI Act art.50.2. Nella pratica operativa sarà necessario utilizzare almeno due di queste tecniche contemporaneamente, fornendo al contempo gli adeguati strumenti software per la loro verifica.
L’obbligo generale del 2 agosto 2026 è stato separato tra i sistemi già immessi sul mercato a tale data per i quali l’obbligo di marcatura partirà dal 2 dicembre 2026 e i sistemi che, dopo il 2 agosto, verranno messi sul mercato e dovranno già essere conformi fin da principio.
Va sottolineato che, marcatura o no, il deployer deve comunque assicurarsi che gli utenti finali ricevano una disclosure effettiva e percepibile all’atto dell’esposizione.
Gli obblighi di disclosure per i deep fake
Un deep fake è un’immagine, audio o video generato o manipolato tramite IA che assomiglia a persone, oggetti o eventi esistenti, apparendo falsamente autentico o veritiero a una persona media. L’AI Act tratta i contenuti legittimi, il caso di contenuti fraudolenti comporta ovviamente responsabilità ulteriori. Per AI Act art.50.4.1 i deployer sono sottoposti all’obbligo di disclosure spiegando chiaramente al pubblico la natura del contenuto.
La trasparenza nelle informazioni al pubblico
Le informazioni previste dall’AI Act art.50.4.2 corrispondono alla diffusione di testi generati da intelligenza artificiale a un pubblico ampio e indeterminato di persone non collegate tra loro, con l’esplicito intento di comunicare fatti, opinioni o conoscenze su tematiche di rilevanza collettiva. Vi rientrano gli articoli giornalistici, i blog e anche le comunicazioni istituzionali degli Enti Pubblici.
Anche in questo caso vi è un obbligo generale di disclosure con l’importante eccezione che annulla tale obbligo quando “l’informazione è sottoposta a un processo di revisione umana o di controllo editoriale e una persona fisica o giuridica detiene la responsabilità editoriale”.
Va da sé che le informazioni al pubblico degli Enti Pubblici presentano sempre questa caratteristica di controllo e di responsabilità. I casi sono molteplici e vanno dalla pubblicazione per efficacia dei documenti ufficiali strutturali, alle pubblicazioni sulla sezione amministrazione trasparente e comprendono anche tutte le pagine informative del sito istituzionale.
Mappatura dei processi e responsabilità finali
Le organizzazioni in generale e gli Enti Pubblici in particolare sono soggetti alle disposizioni sulla trasparenza dell’AI Act art.50.
In generale, il primo passo è la mappatura sistematica dei processi e dei sistemi in uso per identificare i flussi operativi, chiarire le responsabilità interne e valutare i singoli obblighi applicabili. Strutturare questa mappatura preventiva e verificare accuratamente i contratti con i fornitori previene il rischio di pesanti sanzioni amministrative, garantendo la piena conformità e rafforzando la necessaria fiducia di utenti, consumatori e partner commerciali.
Parzialmente collegata alla trasparenza è l’intelligenza artificiale inserita nei processi aziendali. In particolare per gli Enti Pubblici, l’output artificiale confinato all’interno dell’organizzazione non pone grandi problemi di trasparenza. Le responsabilità sono chiare, definite dal Piano Triennale, dalla Legge 241 e dalla L.132/2025 art.14. Le cose cambiano quando gli output vengono rivolti all’esterno.
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