L’intelligenza artificiale generativa sta ridefinendo il settore pubblicitario non soltanto perché accelera la produzione dei contenuti, ma perché altera profondamente la geografia delle responsabilità.
Il punto non è più solo chi ha “creato” il messaggio, ma chi lo ha reso possibile, chi lo ha selezionato, chi lo ha diffuso, chi lo ha targettizzato e chi ha tratto vantaggio dalla sua circolazione.
Indice degli argomenti
Deepfake pubblicitari: quando l’AI simula l’autorevolezza
Il fenomeno emerge con particolare evidenza nei casi di campagne ingannevoli che sfruttano immagini, voci e sembianze di persone note per veicolare falsi messaggi promozionali o pseudo-informativi. In questi scenari, l’AI generativa non è semplicemente uno strumento creativo: diventa un moltiplicatore di credibilità, capace di simulare l’autorevolezza di giornalisti, economisti, politici o testimonial senza alcuna autorizzazione e con un livello di realismo tale da rendere più difficile, per l’utente medio, distinguere il contenuto autentico da quello manipolato.
La filiera si frammenta: dalla catena lineare all’ecosistema distribuito
Il modello tradizionale della pubblicità, fondato su una filiera relativamente lineare, lascia così il posto a un ecosistema complesso e stratificato, in cui il contenuto finale nasce dall’interazione tra input umani, automazione algoritmica, piattaforme di distribuzione e infrastrutture di monetizzazione. Quando qualcosa va storto — violazione del diritto d’autore, sfruttamento indebito dell’immagine, messaggio ingannevole, trattamento illecito di dati personali — la responsabilità non scompare, ma si frammenta e si disperde lungo tutta la catena.
La filiera della pubblicità AI-driven
La pubblicità basata su AI generativa si inserisce in una filiera articolata e non più lineare, nella quale ciascun soggetto contribuisce al risultato finale senza, tuttavia, detenerne un controllo pieno ed effettivo. Si assiste, in altri termini, a una progressiva scomposizione del processo creativo tradizionale, che diventa distribuito tra più attori, ciascuno titolare di una porzione, spesso limitata, di potere decisionale.
L’agenzia creativa come “regista del processo generativo”
Il brand o cliente finale continua a esercitare un controllo strategico, definendo obiettivi, tone of voice e messaggio pubblicitario. Tuttavia, nella prassi operativa, il suo intervento si arresta a monte del processo tecnico di generazione, senza incidere direttamente sulle modalità attraverso cui il contenuto viene prodotto. Il baricentro si sposta così sull’agenzia creativa, che assume un ruolo sempre più centrale e, per certi versi, ibrido. È qui che si strutturano i prompt, si selezionano gli strumenti di intelligenza artificiale e si compiono le scelte determinanti sugli output da utilizzare. Non a caso, parte della dottrina ha iniziato a qualificare l’agenzia come una sorta di “regista del processo generativo”, chiamata a governare un sistema in cui la creatività non è più interamente umana ma neppure interamente automatica.
Provider AI e opacità tecnologica: il nodo irrisolto
La casa di produzione interviene, invece, in una fase successiva, occupandosi dell’integrazione e della finalizzazione del contenuto – editing, post-produzione, adattamenti multicanale – operando però su un materiale già fortemente condizionato dalle logiche del modello generativo.
A monte di tutto il sistema si collocano i provider di AI, che mettono a disposizione l’infrastruttura tecnologica e i modelli di generazione. Pur non partecipando direttamente alle scelte creative, essi determinano, in concreto, le caratteristiche, i limiti e – in parte – i rischi dell’output. Come evidenziato anche in diversi contributi apparsi su Agenda Digitale, il vero elemento di discontinuità è proprio rappresentato da questa “opacità tecnologica“, che rende difficile ricostruire ex post il processo che ha portato alla creazione del contenuto.
Chi crea non coincide con chi controlla: la frattura della responsabilità
Il risultato è una struttura profondamente diversa da quella tradizionale, nella quale emerge una dissociazione sempre più evidente: chi “crea” non coincide con chi “controlla”, e chi “controlla” non coincide con chi, in ultima istanza, sarà chiamato a rispondere. Ed è proprio all’interno di questa frattura che si innestano i principali profili di rischio giuridico.
Il caso concreto: falsi investimenti con il volto di personaggi noti
Un recente report di Milena Gabanelli e Simona Ravizza ci aiuta a comprendere in modo plastico i rischi della pubblicità AI-driven. Alcune campagne diffuse tramite social network hanno sfruttato il volto e la reputazione di figure pubbliche autorevoli — giornalisti, economisti, opinion leader e personalità istituzionali — per promuovere falsi investimenti finanziari.
Lo schema è ricorrente: il contenuto sponsorizzato richiama graficamente testate giornalistiche note o format televisivi riconoscibili, induce l’utente a cliccare su un articolo apparentemente informativo e lo reindirizza verso piattaforme di trading o investimento prive di reale affidabilità.
La costruzione artificiale della fiducia come leva giuridica
Ciò che rileva, sotto il profilo giuridico, è che il valore del messaggio non risiede soltanto nel testo pubblicitario, ma nella costruzione artificiale della fiducia. L’impiego del volto, della voce, del nome o del contesto visivo associato a una persona nota serve a trasferire sul messaggio una credibilità che esso non possiede. Questi casi mostrano con chiarezza che il rischio giuridico non si esaurisce nella violazione del diritto all’immagine o del nome, ma investe simultaneamente più piani: pratica commerciale ingannevole, possibile trattamento illecito di dati personali, sfruttamento abusivo della notorietà, frode informatica e responsabilità della filiera pubblicitaria e piattaformica che ha consentito la diffusione del messaggio. Il contenuto sintetico, infatti, non opera nel vuoto: viene promosso, targettizzato, amplificato e monetizzato attraverso sistemi tecnici e commerciali che contribuiscono alla sua efficacia lesiva.
Responsabilità sui contenuti generati
Il primo nodo riguarda la qualificazione giuridica dell’output generato mediante AI ai sensi della Legge sul diritto d’autore.
Output AI e tutela autoriale: cosa dice la giurisprudenza italiana
Il punto di partenza resta l’art. 6 LdA, secondo cui “il titolo originario dell’acquisto del diritto d’autore è costituito dalla creazione dell’opera, quale particolare espressione del lavoro intellettuale”. La norma, letta in chiave tradizionale, presuppone un autore umano e un apporto creativo riconducibile a una persona fisica. Tuttavia, la giurisprudenza italiana ha iniziato a mostrare aperture significative. In particolare, la Corte di Cassazione, con ordinanza n. 1107/2023, ha affermato che l’utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale non esclude, di per sé, la tutelabilità dell’opera, a condizione che sia riscontrabile un contributo creativo umano effettivo nel processo generativo. Il baricentro si sposta, dunque, dalla mera “origine” dell’opera alla valutazione concreta dell’apporto umano.
Il prompt come atto creativo: implicazioni per la titolarità dei diritti
In questo contesto, il prompt assume un ruolo sempre più rilevante. Nei casi in cui esso presenti un grado significativo di articolazione, selezione e intenzionalità creativa, può essere considerato parte integrante del processo autoriale e, secondo parte della dottrina, anche autonomamente tutelabile. Non a caso, è stato osservato, anche su Agenda Digitale, come il prompt engineering tenda a configurarsi come una nuova forma di “scrittura creativa applicata”, con implicazioni dirette sulla titolarità dei diritti. Un esempio pratico aiuta a chiarire il punto: un’agenzia sviluppa, attraverso decine di iterazioni, un prompt complesso per generare una specifica ambientazione visiva coerente con l’identità di un brand. Il risultato finale è fortemente influenzato da tali scelte. In un simile scenario, è difficile negare che il contributo creativo umano risieda proprio nella costruzione del processo, più che nell’output in sé. Resta, tuttavia, un quadro profondamente incerto, soprattutto in prospettiva comparata. Francia e Germania continuano a richiedere una riconducibilità diretta dell’opera a un autore umano, escludendo, almeno in linea di principio, forme di tutela per contenuti generati prevalentemente da AI. Ne deriva una conseguenza operativa immediata: la titolarità dei diritti non può essere presunta, ma deve essere puntualmente regolata in via contrattuale, anche tenendo conto della possibile circolazione transfrontaliera dei contenuti.
Tre livelli di rischio: somiglianza, evocazione, appropriazione identitaria
Se il tema della titolarità dei diritti presenta profili di incertezza, quello della violazione di diritti di terzi rappresenta, invece, il rischio più concreto nella prassi operativa. L’AI generativa consente oggi di produrre contenuti che non si limitano a “ricordare” una persona reale, ma ne evocano in modo riconoscibile l’identità, il tono, la reputazione e il contesto professionale.
Nella pubblicità, questo aspetto assume particolare rilievo perché il contenuto non si limita a rappresentare: persuade. E la persuasione cresce esponenzialmente quando il messaggio sembra provenire da un soggetto noto o autorevole. Occorre allora distinguere almeno tre livelli di rischio.
Il primo è quello della mera somiglianza non intenzionale, in cui l’output presenta tratti genericamente compatibili con una persona reale. Il secondo è quello dell’evocazione riconoscibile, in cui il contenuto, pur senza riprodurre fedelmente il soggetto, ne richiama in modo sufficientemente specifico l’immagine, la voce, il ruolo o la notorietà. Il terzo, e più grave, è quello dell’appropriazione identitaria, in cui nome, volto, contesto visivo o dichiarazioni attribuite vengono utilizzati per far credere al pubblico che quel soggetto abbia realmente prestato consenso, partecipato alla campagna o avallato il prodotto o servizio promosso.
L’appropriazione identitaria: il caso più grave e più frequente
È proprio in quest’ultima categoria che rientrano i casi di falsi messaggi promozionali e pseudo-interviste circolati online, nei quali la reputazione di giornalisti, economisti, professionisti o personaggi pubblici viene sfruttata come leva di conversione commerciale o addirittura fraudolenta. In tali ipotesi, il pregiudizio non si esaurisce nella lesione del diritto all’immagine, ma investe anche il nome, l’identità personale, la reputazione e, in determinati contesti, la correttezza dell’informazione e la tutela del consumatore.
L’automazione non esonera: chi diffonde risponde
Dal punto di vista dell’imputazione della responsabilità verso l’esterno, resta fermo un principio essenziale: il fatto che l’elemento lesivo sia stato “generato” dal modello non interrompe il nesso di responsabilità in capo a chi sceglie l’output, lo approva e lo diffonde. L’automazione può incidere sulla ricostruzione interna della filiera, ma non funziona come schermo nei confronti dei terzi danneggiati.
Immagini, stili artistici e imitazioni: i rischi nella prassi operativa
Negli ultimi anni si sono moltiplicati i casi relativi all’utilizzo non autorizzato di immagini, voci o tratti distintivi di soggetti reali, nonché alla riproduzione, più o meno evidente, di opere preesistenti o stili artistici riconoscibili. Si tratta di fenomeni già noti al diritto pubblicitario, ma amplificati dalla capacità dell’AI di generare contenuti realistici e difficilmente tracciabili. Un esempio tipico è quello di una campagna pubblicitaria in cui, a partire da un prompt generico (“attrice famosa anni ’90, volto sorridente, ambientazione urbana”), viene generato un volto che richiama in modo significativo una persona realmente esistente. Anche in assenza di una riproduzione intenzionale, il rischio di violazione del diritto all’immagine o di sfruttamento indebito della notorietà è evidente. Analogamente, si pensi alla generazione di immagini “nello stile di” un determinato artista o studio creativo. Nonostante i tentativi dei provider di introdurre filtri e limitazioni, il rischio di sconfinare nella violazione del diritto d’autore o nella concorrenza sleale resta elevato. Sul punto, la dottrina ha evidenziato come l’AI tenda a sfumare il confine tra ispirazione lecita e appropriazione indebita, rendendo più complessa la valutazione giuridica caso per caso.
Chi diffonde il contenuto è il primo bersaglio delle azioni legali
Il profilo più critico, tuttavia, è di natura processuale: il soggetto chiamato a rispondere è, nella maggior parte dei casi, colui che diffonde il contenuto (brand o agenzia), indipendentemente dal fatto che l’elemento lesivo sia stato generato autonomamente dal modello. L’AI, in altri termini, non interrompe il nesso di imputazione della responsabilità verso l’esterno.
Clausole di esonero e loro limiti: una protezione più apparente che reale
Sul piano contrattuale, il settore sta reagendo a questa complessità attraverso un progressivo tentativo di redistribuzione del rischio lungo la filiera. Le agenzie e le case di produzione tendono a inserire clausole che limitano le proprie garanzie, evidenziando l’utilizzo di strumenti AI e l’impossibilità di assicurare un controllo assoluto sull’output. Si tratta di una prassi ormai diffusa, che riflette una consapevolezza crescente dei limiti tecnologici. Tuttavia, tali clausole presentano evidenti criticità. In primo luogo, esse non sono opponibili ai terzi danneggiati, i quali potranno comunque agire nei confronti del soggetto che ha diffuso il contenuto. In secondo luogo, risultano inefficaci nei casi di dolo o colpa grave, che non possono essere oggetto di esonero preventivo. Infine, spesso non riflettono correttamente il livello effettivo di controllo esercitato dai diversi attori della filiera, rischiando di essere squilibrate o difficilmente sostenibili in sede contenziosa.
Documentare il processo creativo: perché le clausole standard non bastano
Un esempio pratico è quello di una campagna realizzata con AI in cui l’agenzia si limita a inserire una clausola standard di esclusione di responsabilità, senza documentare il processo creativo né effettuare verifiche sugli output. In un simile scenario, la clausola difficilmente potrà reggere in caso di contestazione, soprattutto se emergono profili di negligenza nella fase di selezione o controllo del contenuto. In definitiva, la contrattualistica non elimina il rischio, ma lo redistribuisce. E, in assenza di una chiara corrispondenza tra controllo effettivo e responsabilità assunta, tale redistribuzione rischia di rivelarsi più apparente che reale.
Pubblicità sintetica, sfruttamento della notorietà e “trust hijacking”
Uno dei profili più insidiosi dell’AI generativa in ambito pubblicitario è la possibilità di trasformare l’identità altrui in un vettore artificiale di fiducia. Non si tratta soltanto di utilizzare indebitamente il volto di una persona nota, ma di appropriarsi del capitale reputazionale che quel volto esprime nel rapporto con il pubblico.
Il fenomeno può essere descritto come una forma di trust hijacking: il messaggio pubblicitario o promozionale non convince per le proprie caratteristiche, ma perché simula l’autorevolezza di chi, apparentemente, lo pronuncia o lo avalla. È il caso di finte interviste, video manipolati, falsi articoli di giornale, banner sponsorizzati che richiamano format editoriali reali o contenuti che imitano la comunicazione di testate note per indurre l’utente a compiere atti patrimoniali.
Pluralità di tutele: dal diritto all’immagine alla disciplina privacy
Sul piano giuridico, questi scenari attivano una pluralità di tutele tra loro concorrenti. Vi è il diritto all’immagine e al nome della persona sfruttata senza consenso. Vi è la tutela della reputazione e dell’identità personale, quando il soggetto viene falsamente associato a dichiarazioni, prodotti o investimenti. Vi è la disciplina sulle pratiche commerciali scorrette e sulla pubblicità ingannevole, quando il messaggio è idoneo a falsare in modo apprezzabile il comportamento economico del destinatario. Vi sono, infine, i profili privacy, specie quando l’elaborazione coinvolge dati biometrici, immagini, voce o altri elementi idonei a identificare, direttamente o indirettamente, una persona fisica.
L’aspetto più delicato è che la lesione non deriva soltanto dall’output in sé, ma dall’intera architettura che ne consente la credibilità: segmentazione del pubblico, sponsorizzazione, rinvio a landing page apparentemente giornalistiche, call center, sistemi di pagamento e tecniche di schermatura dell’identità dei reali organizzatori. Proprio per questo la valutazione della responsabilità non può arrestarsi al “chi ha creato il contenuto”, ma deve estendersi a chi ne ha reso possibile la circolazione e la conversione economica.
Piattaforme di distribuzione: da intermediari neutri ad attori della responsabilità
Le piattaforme AI rappresentano il centro tecnologico del sistema, ma non esauriscono il problema. Accanto ad esse assumono un ruolo decisivo anche le piattaforme di diffusione pubblicitaria, in particolare quando il contenuto sintetico viene veicolato come inserzione sponsorizzata, targettizzata e ottimizzata algoritmicamente.
Nei casi di contenuti ingannevoli o manipolativi, la piattaforma non coincide necessariamente con l’autore del messaggio, ma può costituire il soggetto che ne rende possibile la massimizzazione della portata, la profilazione del pubblico e la conversione economica. In tali scenari, la tradizionale rappresentazione della piattaforma come mero intermediario neutro appare sempre meno soddisfacente sul piano sistematico, soprattutto quando vi sia un coinvolgimento attivo nella promozione, raccomandazione o monetizzazione del contenuto.
L’AI Act non risolve tutto: il rischio resta sui soggetti visibili
Quanto ai provider di AI, l’asimmetria resta evidente: essi determinano le caratteristiche del modello, i suoi limiti, i suoi filtri e, in certa misura, i rischi dell’output; tuttavia, sul piano contrattuale, tendono quasi sempre a escludere o limitare la propria responsabilità.
Il provider abilita il rischio, ma raramente lo assume. L’AI Act introduce obblighi di trasparenza e accountability, specie per i contenuti sintetici e manipolati, ma non risolve integralmente il tema della responsabilità civile per i danni provocati dagli output. Ne deriva che il rischio continua a concentrarsi, nella pratica, sui soggetti più visibili verso l’esterno: brand, agenzie, publisher e, in alcuni casi, piattaforme di distribuzione pubblicitaria coinvolte nella circolazione del messaggio.
Dati biometrici, voci sintetiche e GDPR: il ciclo di vita del contenuto AI
L’utilizzo dell’AI nella pubblicità solleva rilevanti questioni anche in ambito privacy. Un primo profilo riguarda l’utilizzo di immagini, voci e altri elementi riferibili a persone fisiche identificate o identificabili. Nel contesto della pubblicità AI-driven, anche un contenuto sintetico può costituire trattamento di dati personali quando consente, direttamente o indirettamente, di ricondurre il messaggio a uno specifico soggetto reale. Il tema diventa ancora più sensibile quando l’elaborazione coinvolge caratteristiche facciali, vocali o comportamentali suscettibili di assumere rilievo biometrico.
La questione non riguarda soltanto la fase finale di pubblicazione, ma l’intero ciclo di vita del contenuto: raccolta del materiale di input, addestramento o fine-tuning, generazione dell’output, revisione interna, diffusione e conservazione. In assenza di un corretto presidio contrattuale e organizzativo, il rischio è che i ruoli privacy formalmente attribuiti ai diversi soggetti della filiera non riflettano il concreto esercizio del potere decisionale.
Nei casi di sfruttamento dell’immagine o della voce di persone note a fini promozionali o fraudolenti, la dimensione privacy si intreccia inoltre con la tutela dell’identità personale e con la disciplina consumeristica. Il contenuto sintetico non è soltanto un dato: è un dispositivo di influenza.
Training dei modelli, trasparenza e obblighi dell’AI Act
La qualificazione dei ruoli (titolare, responsabile, sub-responsabile) è spesso incerta e non sempre coerente con la realtà operativa. Un secondo profilo riguarda il training dei modelli. Molti provider non garantiscono che i dati caricati non vengano riutilizzati, salvo ambienti enterprise specifici.
Ciò comporta rischi significativi in termini di riservatezza e protezione dei dati. Infine, l’AI Act introduce obblighi di trasparenza particolarmente rilevanti nel contesto pubblicitario: i contenuti generati o manipolati devono essere riconoscibili come tali, soprattutto in presenza di deep fake. Tale obbligo si coordina con la disciplina nazionale sulla pubblicità ingannevole e con il divieto di tecniche manipolative previsto dal diritto dei consumatori.
Il nodo centrale: la responsabilità “distribuita”
Il tratto distintivo del sistema non è tanto la presenza di nuovi rischi, quanto la modalità con cui tali rischi si distribuiscono lungo la filiera. Nel modello tradizionale, la responsabilità tendeva a concentrarsi su pochi soggetti chiaramente individuabili, in ragione del controllo effettivo esercitato sul processo creativo.
L’introduzione dell’AI generativa rompe questo schema: ogni attore partecipa alla creazione del contenuto, ma nessuno ne governa integralmente le modalità di produzione. Il risultato è una responsabilità “distribuita”, nella quale i confini tra le diverse posizioni giuridiche si fanno progressivamente più incerti. Il cliente definisce il messaggio ma non controlla il processo tecnico; l’agenzia struttura il sistema creativo ma non governa il funzionamento del modello; il provider sviluppa l’infrastruttura ma si sottrae, sul piano contrattuale, alla responsabilità per gli output.
Potere tecnologico e responsabilità giuridica: un’asimmetria strutturale
Questa configurazione produce un duplice effetto. Da un lato, si ampliano le cosiddette “zone grigie”, ossia quegli spazi nei quali l’attribuzione della responsabilità diventa incerta e potenzialmente oggetto di contenzioso. Dall’altro lato, il rischio tende a concentrarsi sui soggetti più esposti verso l’esterno, tipicamente brand e agenzie, che rappresentano il punto di contatto con il pubblico e, conseguentemente, il primo bersaglio di eventuali azioni. Si determina così una asimmetria strutturale tra potere tecnologico e responsabilità giuridica: chi sviluppa e controlla la tecnologia che rende possibile la generazione del contenuto non coincide con chi, nella pratica, è chiamato a risponderne.
Non un vuoto di regole, ma la difficoltà di applicarle
In questa prospettiva, la vera criticità non è l’assenza di regole, ma la difficoltà di applicare categorie giuridiche tradizionali a un processo produttivo che, per sua natura, sfugge a una logica unitaria di controllo. L’AI non crea un vuoto di responsabilità, ma una sua dispersione sistemica.
Come si gestisce il rischio (approccio pratico)
In questo contesto, la gestione del rischio non può essere affidata a soluzioni formali, ma richiede un approccio strutturato. In primo luogo, è essenziale documentare il processo creativo.
La tracciabilità dei prompt, delle revisioni e delle scelte operative consente di dimostrare l’apporto umano e di ricostruire la catena decisionale. In secondo luogo, la selezione dei fornitori AI deve essere effettuata con attenzione, analizzando condizioni contrattuali, policy sui dati e livelli di garanzia.
Sul piano contrattuale, è necessario evitare clausole standard non aderenti alla realtà operativa, privilegiando una allocazione del rischio coerente con il controllo effettivo. Particolare attenzione deve essere riservata ai contenuti sensibili: utilizzo di immagini di persone, imitazioni stilistiche, riferimenti a opere esistenti. Infine, sotto il profilo compliance, è opportuno:
- adottare policy interne sull’uso dell’AI;
- valutare la necessità di DPIA nei progetti più complessi;
- prevedere disclaimer e obblighi di trasparenza nei contenuti pubblicitari.
La vera domanda non è se usare l’AI, ma chi ha presidiato la filiera
L’intelligenza artificiale generativa non elimina la responsabilità nel settore pubblicitario, ma la redistribuisce lungo una filiera sempre più complessa. I casi di utilizzo di volti noti, voci sintetiche e falsi contesti editoriali mostrano che il problema non riguarda solo la creatività automatizzata, ma la costruzione artificiale della fiducia. È qui che l’AI esprime il suo impatto più delicato: non tanto nel sostituire l’autore umano, quanto nel rendere scalabile, credibile e distribuibile un contenuto potenzialmente illecito. Il diritto positivo offre già alcune coordinate — diritto d’autore, tutela dell’immagine e del nome, disciplina della pubblicità ingannevole, GDPR, AI Act — ma non basta più ragionare per compartimenti separati. Occorre leggere il fenomeno come una filiera integrata, in cui contenuto, targeting, piattaforma, dati e reputazione operano insieme. Ne deriva un sistema in cui il rischio è strutturalmente presente e difficilmente eliminabile. Per imprese, agenzie e giuristi d’impresa, il punto decisivo non è chiedersi se l’AI possa essere usata nella pubblicità. La vera domanda è un’altra: chi ha verificato il contenuto, chi ha valutato i diritti coinvolti, chi ha presidiato la filiera e chi è in grado di ricostruire, domani, come quel contenuto è arrivato online. Perché nell’advertising generativo la responsabilità non scompare dietro l’algoritmo ma bensì si sposta, si frammenta e, molto spesso, colpisce chi non ha saputo governarla.
