Mentre i governi moltiplicano strategie, norme e autorità per regolare l’intelligenza artificiale, resta quasi vuota la casella più importante: la verifica dei risultati. Alla vigilia del quarto Forum mondiale sull’etica dell’AI, in programma a Riyad dal 14 al 17 settembre, i materiali pubblicati dall’UNESCO mostrano che nella grande maggioranza dei Paesi è ancora difficile capire se le politiche adottate stiano davvero funzionando.
La meta-analisi dell’UNESCO sui rapporti con cui 55 Paesi hanno valutato la propria preparazione a governare l’intelligenza artificiale mostra infatti una distanza tra costruzione delle regole e capacità di valutarne i risultati. Sulla dimensione dedicata alla valutazione, il 93% dei Paesi si colloca al livello più basso della scala utilizzata dall’organizzazione. Solo il 4% dei rapporti documenta una valutazione dell’efficacia della strategia nazionale sull’AI e il 5% quella delle regole adottate. Sul versante ambientale nessun Paese del campione documenta di avere verificato l’efficacia delle proprie politiche. Si tratta di un problema che riguarda anche l’Italia, mentre entra nella fase di attuazione del proprio quadro normativo.
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L’appuntamento di Riyad sull’etica dell’intelligenza artificiale
Dal 14 al 17 settembre 2026 si tiene a Riyad il quarto Global Forum on the Ethics of Artificial Intelligence dell’UNESCO. Il Forum è organizzato insieme al Regno dell’Arabia Saudita, rappresentato dalla Saudi Data & AI Authority e dall’International Centre for AI Research and Ethics e si svolge nel corso della Global AI Week saudita. Le tre edizioni precedenti si sono tenute a Praga nel 2022, a Kranj, in Slovenia, nel 2024 e a Bangkok nel 2025.
L’appuntamento arriva a cinque anni dall’adozione della Raccomandazione sull’etica dell’intelligenza artificiale, approvata per acclamazione dagli Stati membri dell’UNESCO nel novembre 2021 e definita dall’organizzazione il primo e unico strumento normativo globale nel proprio ambito. Non è una legge internazionale e non prevede sanzioni ma stabilisce principi e indicazioni che gli Stati sono chiamati a tradurre nelle proprie politiche.
Il Forum serve anche a fare il punto sugli strumenti costruiti in questi anni per trasformare quei principi in pratiche di governo. Tra questi c’è la Readiness Assessment Methodology, o RAM, con cui l’UNESCO aiuta i Paesi a capire quanto siano preparati a sviluppare e utilizzare l’intelligenza artificiale in modo coerente con la Raccomandazione.
Il 16 settembre l’organizzazione presenta formalmente tre strumenti destinati a chi scrive le politiche pubbliche: una versione aggiornata della metodologia di valutazione, che l’UNESCO indica come RAM 2.0 e dichiara di aver arricchito con il contributo di donne, persone con disabilità e popoli indigeni, l’analisi comparata dei risultati raccolti finora, un manuale sugli impatti ambientali dei sistemi di intelligenza artificiale, rivolto a chi deve ridurne l’impronta e insieme utilizzarli per il monitoraggio del clima e degli ecosistemi. L’analisi comparata, però, è già consultabile sull’Osservatorio mondiale dell’UNESCO sull’etica e il governo dell’intelligenza artificiale: quella del 16 è la data della presentazione ufficiale, non della prima disponibilità. Ed è proprio lì che emerge uno dei risultati più interessanti: il problema non è più soltanto costruire strategie, norme e istituzioni ma capire se funzionano.
Dalla dichiarazione dei principi alla verifica dei risultati
La RAM prova a rispondere a una domanda relativamente semplice: che cosa deve esistere in un Paese perché i principi sull’AI responsabile non restino soltanto dichiarazioni?
Il questionario comprende 195 domande, quantitative e qualitative, organizzate in cinque dimensioni. Giuridica e regolatoria, sociale e culturale, scientifica ed educativa, economica, tecnica e infrastrutturale. L’esercizio porta alla costruzione di un rapporto nazionale che descrive la situazione del Paese e formula raccomandazioni per colmare i vuoti individuati.
L’obiettivo non è produrre una classifica. Non avrebbe senso ordinare lungo una singola scala Paesi con economie, ordinamenti, infrastrutture e sistemi istituzionali molto diversi. L’idea è piuttosto individuare quali componenti del governo dell’intelligenza artificiale siano già presenti e quali ancora deboli.
La meta-analisi pubblicata dall’UNESCO utilizza 55 rapporti RAM, sia in versione definitiva che quelli ancora in bozza. Si tratta di un campione particolare, nel quale sono molto rappresentati anche Paesi del Sud globale che abitualmente hanno un peso minore nelle grandi rilevazioni internazionali sulla tecnologia.
L’UNESCO analizza innanzitutto ciò che i rapporti riescono a documentare. L’assenza di evidenza in un rapporto non dimostra automaticamente che nel Paese una determinata pratica non esista. Può significare anche che non è stata rilevata, formalizzata o resa disponibile. La distinzione è importante, ma non rende il risultato irrilevante. Se a un Paese viene chiesto di descrivere come governa l’intelligenza artificiale e il rapporto riesce a documentare una strategia, un’autorità o una legge ma non il modo in cui vengono valutati i loro risultati, quella lacuna dice comunque qualcosa sulla maturità del sistema.
Il 93% resta al livello più basso sulla valutazione
Per andare oltre il semplice inventario delle politiche, l’UNESCO ha mappato ciascuna delle 195 domande del questionario su una o due di cinque Change Enablers, che possiamo tradurre come capacità o leve necessarie perché il sistema di governo riesca effettivamente a evolvere.
Sono la costruzione di una visione condivisa, i meccanismi di governo e responsabilità, l’allineamento tra politiche e leggi, i processi di valutazione, la disponibilità di indicatori e misure.
È sulla quarta voce che compare il divario più evidente, e in un modo che non ha eguali tra le altre. Sulle altre quattro leve alcuni Paesi raggiungono il terzo livello e uno arriva al quarto, sulla valutazione nessuno supera il secondo. L’UNESCO distribuisce i Paesi su quattro livelli in base alla copertura delle domande pertinenti a ciascuna leva. Il livello 1 corrisponde a meno del 25% delle domande coperte, il livello 2 va dal 25 al 50%, il livello 3 dal 50 al 75% e il quarto dal 75% in su. L’organizzazione precisa che non si tratta di una classifica normativa, ma di un modo per rappresentare quanta evidenza emerge dai rapporti.
Nella voce Evaluation Processes, il 93% dei Paesi si trova al livello 1. Il restante 7% raggiunge il livello 2. Nessuno arriva al terzo o al quarto. Secondo la stessa UNESCO, la valutazione è la capacità meno documentata tra le cinque considerate.
Il significato diventa ancora più chiaro guardando due domande molto concrete.
Solo il 4% dei rapporti documenta che sia stata valutata l’efficacia della strategia nazionale sull’intelligenza artificiale o di uno strumento equivalente. Per le norme sull’AI, comprese quelle vincolanti e gli strumenti di soft law, la percentuale arriva appena al 5%.
Sono numeri diversi dal dire che il 95 o il 96% dei Paesi possieda necessariamente politiche inefficaci, questo non lo sappiamo. Dicono qualcosa di più circoscritto e forse più interessante, pochissimi rapporti riescono a mostrare che l’efficacia di quelle politiche sia stata effettivamente verificata. In pratica è la differenza tra avere una strategia e sapere che cosa quella strategia abbia prodotto.
La tabella dell’UNESCO elenca otto ambiti in cui nessun rapporto documenta una valutazione di efficacia: i meccanismi di monitoraggio e ricorso contro i danni prodotti dai sistemi di intelligenza artificiale, le norme sull’impatto nei social media, le politiche sulla diversità nella forza lavoro, quelle sul patrimonio culturale, quelle sulle lingue minoritarie e indigene, la formazione dei docenti all’etica, la strategia sul mercato del lavoro e la politica sul cloud. All’estremo opposto, l’efficacia più valutata è quella della legge sulla protezione dei dati, al 22%. L’UNESCO lo spiega così, il monitoraggio esiste dove c’era già una tradizione regolatoria consolidata e non si è ancora esteso agli strumenti specifici sull’intelligenza artificiale.
Una politica nazionale sull’intelligenza artificiale può stabilire obiettivi, individuare settori prioritari, assegnare responsabilità a un’autorità e prevedere investimenti. Tutto questo descrive ciò che il governo intende fare. La valutazione arriva dopo e pone un’altra domanda, gli interventi hanno modificato nella direzione prevista i fenomeni sui quali volevano intervenire?
Senza questo passaggio una politica può continuare a esistere e a essere aggiornata senza che l’esperienza prodotta dalla sua applicazione ritorni davvero nel processo decisionale.
L’ambiente rende il problema ancora più evidente
Sul rapporto tra intelligenza artificiale e ambiente questa distanza emerge in modo particolarmente netto.
Il 55% dei Paesi analizzati richiama nei propri documenti la sostenibilità attraverso gli obiettivi di sviluppo sostenibile delle Nazioni Unite o criteri ESG, ma soltanto il 27% documenta politiche che affrontano esplicitamente l’impatto ambientale dell’intelligenza artificiale.
Quando si passa dai principi alle conseguenze concrete, le percentuali diminuiscono ancora. Il 16% considera il fabbisogno energetico dell’AI e la relativa impronta di carbonio, il 15% prende in considerazione l’impiego di acqua e suolo, appena il 4% considera gli effetti ambientali associati agli specifici casi d’uso resi possibili dall’intelligenza artificiale.
Anche gli strumenti procedurali sono poco diffusi: solo il 9% dei rapporti indica che in determinati casi sia obbligatoria una valutazione dell’impatto ambientale prima dell’impiego di un sistema AI e soltanto il 5% include in quella valutazione anche una componente sociale.
Ma il numero più significativo è zero.
Nessuno dei Paesi analizzati documenta di avere valutato l’efficacia della propria politica sugli impatti ambientali e sulla sostenibilità dell’intelligenza artificiale.
L’UNESCO collega questa situazione alla relativa novità delle politiche in questo campo e alla scarsità di quadri di valutazione consolidati.
Anche qui il dato va interpretato correttamente. Non significa che le politiche ambientali sull’AI siano inefficaci. Significa che non abbiamo ancora evidenza, nei rapporti analizzati, di un sistema che abbia misurato se abbiano ottenuto i risultati attesi.
Il caso dei Paesi Bassi
La meta-analisi cita anche esperienze che provano ad andare in una direzione diversa.
Nei Paesi Bassi la sostenibilità è stata inserita nella politica di digitalizzazione attraverso un piano che collega riduzione dell’impronta ambientale del settore digitale, uso delle tecnologie per favorire la sostenibilità negli altri settori e costruzione delle condizioni istituzionali necessarie a sostenere entrambe le finalità.
All’interno della strategia governativa sull’AI generativa è inoltre in corso una ricerca sugli impatti ambientali dei grandi modelli, compresi i consumi di energia e acqua, l’erosione e l’inquinamento, con l’obiettivo di utilizzare i risultati per definire misure di mitigazione. Un laboratorio dedicato ai sistemi alimentari sostenibili studia invece le implicazioni etiche, giuridiche e sociali dell’impiego dell’AI in agricoltura.
È ancora sperimentazione, non una soluzione già consolidata. Ma mostra il passaggio che molti sistemi di governo devono ancora compiere: dal principio generale della sostenibilità alla costruzione di informazioni che consentano di prendere decisioni.
Come è stata costruita l’analisi
C’è infine un elemento metodologico che merita attenzione anche perché riguarda l’uso dell’intelligenza artificiale per studiare le politiche sull’intelligenza artificiale.
I rapporti RAM sono documenti narrativi. Non sono tabelle nelle quali ogni Paese risponde ordinatamente alle stesse 195 domande. Per confrontarli è stato quindi necessario ricostruire, all’interno dei testi, quali informazioni rispondessero alle singole voci del questionario.
Per farlo l’analisi ha utilizzato modelli linguistici come supporto all’estrazione delle informazioni, accompagnandoli con procedure di verifica umana. La metodologia descrive un processo ibrido di classificazione automatica e revisione manuale, nel quale i ricercatori hanno riesaminato i casi ambigui e le risposte affermative per ridurre gli errori di classificazione.
Si tratta di un dettaglio importante perché ricorda che anche questa fotografia non è una misura perfetta del governo dell’AI nel mondo ma una ricostruzione comparativa ottenuta da documenti eterogenei.
Proprio per questo la cautela interpretativa è parte del risultato. Le percentuali non devono essere lette come pagelle assegnate ai singoli Paesi, ma come segnali della capacità dei loro sistemi istituzionali di produrre, organizzare e rendere disponibili informazioni sul proprio operato.
Le Fiandre e il passaggio dal livello nazionale a quello regionale
Il 2 giugno 2026 l’UNESCO ha presentato nelle Fiandre la prima applicazione della RAM a un livello subnazionale.
Il progetto, finanziato dall’Unione europea, è anche tra i primi nei quali è stata sperimentata la nuova RAM 2.0. Il caso è interessante perché mostra come la metodologia possa essere utilizzata in un sistema nel quale le responsabilità sul governo dell’AI sono distribuite tra livello regionale, nazionale ed europeo.
La valutazione fiamminga collega, inoltre, esplicitamente il percorso UNESCO con l’attuazione dell’AI Act europeo. Non sono la stessa cosa, da una parte c’è una metodologia volontaria costruita attorno ai principi etici dell’UNESCO, dall’altra un regolamento europeo che produce obblighi giuridici ma entrambi obbligano le amministrazioni a trasformare principi generali in responsabilità, procedure e strumenti operativi.
Perché riguarda l’Italia adesso
In Italia la legge 23 settembre 2025, n. 132 https://www.agendadigitale.eu/cultura-digitale/legge-sullai-come-si-applica-tutti-gli-aspetti-pratici-e-i-fronti-critici/, dedicata all’intelligenza artificiale, è entrata in vigore il 10 ottobre 2025. La legge stabilisce principi e deleghe e si inserisce nel quadro definito dall’AI Act europeo.
Il 4 agosto 2026 il Consiglio dei ministri ha inoltre approvato in esame definitivo due decreti legislativi di adeguamento della normativa nazionale al regolamento europeo.
Il primo interviene sull’impiego dei sistemi di AI nelle attività di polizia e sulle responsabilità civili e penali. Il secondo definisce una parte importante dell’assetto nazionale di governance: AgID come autorità di notifica, Agenzia per la cybersicurezza nazionale come autorità di vigilanza del mercato, insieme alle competenze attribuite alle altre autorità nei rispettivi settori. Il provvedimento interviene anche sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella formazione, nelle professioni, nel lavoro, nella sanità e nella pubblica amministrazione e anticipa l’operatività degli spazi di sperimentazione normativa.
Il punto, però, non è soltanto stabilire quante regole siano già state adottate e quante ne manchino.
Il confronto internazionale dell’UNESCO suggerisce di guardare al passaggio successivo. La capacità che appare più fragile non è quella di produrre strategie, norme e strutture di governo ma quella di verificare successivamente se abbiano ottenuto i risultati per cui erano state costruite.
Una volta definite autorità, responsabilità, procedure e strumenti, resta da capire come se ne valuteranno gli effetti: quali indicatori utilizzare, chi raccoglierà i dati, con quale periodicità verranno analizzati e in quale forma i risultati saranno resi disponibili.
La domanda, quindi, non è se l’Italia disponga di regole sull’intelligenza artificiale. Quelle regole stanno prendendo forma.
La domanda è un’altra, tra uno, due o tre anni, saremo in grado di capire se hanno funzionato?
Scrivere le regole è solo la prima parte
Il punto che emerge dai materiali dell’UNESCO non è che i governi non stiano facendo nulla. Al contrario. Strategie nazionali, norme, organismi di coordinamento, programmi di formazione, infrastrutture e strumenti di vigilanza stanno aumentando. Il problema arriva dopo.
Per governare una tecnologia che cambia velocemente non basta stabilire una volta per tutte quali siano le regole corrette. Serve un sistema capace di osservare che cosa accade quando quelle regole entrano nella realtà, confrontare i risultati con gli obiettivi e modificare gli strumenti quando necessario.
Da questo punto di vista, la valutazione non è l’ultima fase del governo dell’intelligenza artificiale ma ciò che consente al governo stesso di apprendere e migliorare.
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