Dal 2 agosto 2026 gli obblighi di trasparenza dell’AI Act sono a tutti gli effetti applicabili, e le linee guida adottate dalla Commissione il 20 luglio scorso, con la comunicazione C(2026) 5054, arrivano quindi con un tempismo quantomeno stretto.
Si tratta di un documento espressamente non vincolante – l’interpretazione autentica resta prerogativa della Corte di Giustizia – che tuttavia costituisce il parametro con cui le autorità di vigilanza valuteranno la condotta delle imprese. Ed il motivo per cui merita attenzione è pratico prima che dogmatico, poiché le linee guida in analisi spostano il baricentro della conformità dalla clausola informativa al modo in cui il sistema è progettato ed integrato.
Indice degli argomenti
Trasparenza AI Act, i quattro obblighi dell’articolo 50
L’articolo 50 dell’AI Act non contiene un obbligo unitario, bensì quattro obblighi distinti che possono cumularsi sullo stesso sistema e coinvolgere soggetti differenti. Ai provider spetta informare della natura artificiale dell’interazione (art. 50(1)) e marcare in formato leggibile dalla macchina gli output sintetici (art. 50(2)); ai deployer, informare dell’esposizione a sistemi di riconoscimento delle emozioni o di categorizzazione biometrica (art. 50(3)) ed etichettare deep fake e testi pubblicati su temi di interesse pubblico (art. 50(4)).
A questi si aggiunge il requisito orizzontale dell’articolo 50(5), che impone un’informazione chiara e distinguibile, resa al più tardi al momento della prima interazione o esposizione e conforme ai requisiti di accessibilità applicabili. Basti pensare a un’applicazione conversazionale che generi anche immagini per comprendere come tre dei quattro obblighi possano gravare, contemporaneamente, su due operatori diversi.
Provider e deployer, la qualificazione del ruolo
Per quanto concerne gli obblighi per le aziende, la qualificazione del proprio ruolo è il primo esercizio da svolgere, ed è meno intuitivo di quanto sembri. Chi sviluppa internamente un chatbot e lo mette in servizio sotto il proprio nome o marchio è provider anche senza commercializzarlo, e chi prende un sistema generativo di terzi, lo modifica e lo mette in servizio a proprio nome diventa provider del nuovo sistema, senza che ciò elida la responsabilità del fornitore originario. Anche se in apparenza scontato, le linee guida precisano che i dipendenti che operano sotto l’autorità dell’azienda non sono deployer autonomi e che il ricorso a freelance o appaltatori non sposta la titolarità del ruolo.
Sul fronte dell’articolo 50(1) il contributo più utile delle linee guida è in negativo. Vengono infatti elencate le tecniche che, da sole, non soddisfano l’obbligo: la menzione nei termini e condizioni o nella documentazione, la sola marcatura leggibile dalla macchina, i riferimenti generici a un “assistente”, le formule onnicomprensive del tipo “i servizi di questo sito utilizzano l’IA” e le descrizioni meramente tecnologiche come “questo sistema usa un LLM”.
Sistemi interattivi e watermark negli output sintetici
Resta l’eccezione per l’interazione palese, da interpretare restrittivamente e utilizzabile in sostanza solo dove non residui alcun dubbio per un utente medio ragionevolmente informato ed avveduto: vi rientrano gli assistenti interni destinati a personale formato e consapevole, non i chatbot di assistenza clienti. Per gli agenti l’asticella si alza ulteriormente, perché essi devono dichiarare non soltanto la propria natura artificiale, ma anche il soggetto per conto del quale agiscono, e devono farlo per architettura e ad ogni nuova interazione.
Passando al watermark, il provider deve marcare l’output in formato leggibile dalla macchina – watermark, metadati, metodi crittografici di provenienza, fingerprint, logging o una combinazione di essi – ed allo stesso tempo rendere disponibili strumenti di rilevazione che restituiscano un esito comprensibile a una persona, posto che la sola marcatura non integra l’adempimento.
La soluzione tecnica deve poi essere efficace, interoperabile, robusta ed affidabile nella misura richiesta dalla norma, tenuto conto della fattibilità tecnica, dei costi e dello stato dell’arte, e deve poggiare su standard di rilevazione pubblicamente disponibili laddove esistano. Restano fuori dal perimetro l’editing standard, le alterazioni non sostanziali dei dati di input, il codice sorgente, gli output brevi come alt-text, didascalie ed etichette di interfaccia, oltre a taluni scenari industriali e business-to-business al ricorrere di condizioni cumulative.
Deep fake e testi di interesse pubblico
Per quanto concerne i deep fake l’etichettatura deve essere percepibile senza strumenti dedicati, e proprio per questo il deployer non può accontentarsi della marcatura tecnica apposta a monte dal provider. Il regime attenuato per le opere artistiche, creative, satiriche o di finzione presuppone che la natura dell’opera sia evidente al pubblico e, quando il contenuto assume anche carattere informativo, quest’ultimo prevale imponendo l’etichettatura ordinaria.
Sui testi pubblicati su temi di interesse pubblico l’esenzione per revisione umana o controllo editoriale richiede due condizioni cumulative, ovvero un esame sostanziale del contenuto ed una responsabilità editoriale identificabile e resa pubblicamente reperibile. Un controllo ortografico o un’approvazione meramente formale non bastano, ed ogni intervento sostanziale dell’IA successivo al visto editoriale fa venire meno l’eccezione.
Codice di condotta, scadenze e sanzioni
L’adesione al Codice di condotta sulla trasparenza dei contenuti generati dall’IA, pubblicato il 10 giugno 2026 e valutato adeguato dalla Commissione, rappresenta la via più prevedibile per dimostrare la conformità agli articoli 50(2), (4) e (5). Chi non aderisce deve spiegare con quali misure alternative vi ottemperi e, suggeriscono le linee guida, condurre una gap analysis rispetto al Codice, esponendosi altrimenti a richieste di informazioni più frequenti e dettagliate.
Sul piano temporale il regolamento di modifica dell’AI Act ha introdotto un grandfathering circoscritto ai soli obblighi di marcatura e rilevazione per i sistemi generativi già immessi sul mercato, con adeguamento entro il 2 dicembre 2026, mentre la disclosure sui sistemi interattivi è dovuta già da agosto. Le sanzioni arrivano a 15 milioni di euro o, se superiore, al 3% del fatturato mondiale annuo dell’esercizio precedente, e in Italia le funzioni di vigilanza del mercato ed il potere sanzionatorio spettano ad ACN, mentre ad AgID sono attribuite quelle di notifica ed accreditamento ai sensi della legge 132/2025.
Trasparenza AI Act come requisito di progettazione
Il precipitato operativo di questo quadro è che la trasparenza richiesta dall’articolo 50 non si esaurisce in un’informativa, ma si colloca a monte, nel modo in cui il sistema è progettato, acquistato, integrato e presentato all’utente finale. Per le aziende ciò significa censire i sistemi in uso, qualificare per ciascuno il proprio ruolo, verificare che cosa il fornitore marchi effettivamente e con quali strumenti di rilevazione, e portare quelle verifiche nei contratti prima che siano le autorità a chiederne conto.
Non si tratta di un esercizio agevole, soprattutto per le realtà che si trovano contemporaneamente provider e deployer di sistemi diversi lungo la medesima catena del valore. Rimane però fondamentale tenere a mente che le linee guida in parola sono dichiaratamente una prima interpretazione, destinata ad essere rivista alla luce della prassi applicativa: un approccio prudenziale, oggi, costa quasi sempre meno di un adeguamento successivo.
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