AI Act: cos’è e cosa comporta nello sviluppo software

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Diverse sono le software house e le aziende che, negli ultimi anni, hanno deciso di investire in intelligenza artificiale, implementando agenti AI o adottando un approccio di sviluppo software AI driven. Fino a poco tempo fa, tuttavia, mancava un quadro normativo europeo chiaro che definisse obblighi, limiti e responsabilità legate all’uso dell’AI; per questo motivo, il 1° agosto 2024, l’Unione Europea ha varato il suo primo regolamento organico in merito, con un’implementazione graduale che proseguirà fino al 2028. Cerchiamo innanzitutto di capire l’AI Act cos’è, quali sono le sue previsioni principali e quali conseguenze ha in ambito di sviluppo software.

Che cos’è l’AI Act

L’AI Act (Artificial Intelligence Act), formalmente Regolamento UE 2024/1689, è il primo quadro normativo completo a livello europeo sull’Intelligenza Artificiale. L’obiettivo è garantire che i sistemi di AI immessi sul mercato o utilizzati nell’UE siano sicuri, trasparenti, rispettino i diritti fondamentali e siano soggetti a meccanismi di governance adeguati.

Ambito e soggetti coinvolti

L’AI Act si applica a tutte le fasi del “ciclo di vita” dell’AI: progettazione, sviluppo, distribuzione, utilizzo.
I soggetti coinvolti includono:

  • fornitori (chi sviluppa o mette a disposizione sistemi AI)
  • utilizzatori / deployer (chi usa un sistema AI)
  • importatori, distributori e rappresentanti autorizzati in UE

Bisogna sottolineare che l’AI Act ha portata extraterritoriale: le imprese non UE che vendono o rendono disponibili sistemi AI nell’UE possono essere soggette alle norme.

Principio base dell’AI Act: approccio basato sul rischio

Alla base dell’AI Act c’è un modello risk-based: non tutte le applicazioni AI sono trattate allo stesso modo.
Si distinguono principalmente queste categorie:

  1. Rischio inaccettabile: sistematiche pratiche vietate (es. manipolazione comportamentale, “social scoring”, sorveglianza biometrica in tempo reale).
  2. Alto rischio: i sistemi che pongono rischi significativi (es. in sanità, trasporti, istruzione, assunzioni). Su questi si applicano obblighi stringenti.
  3. Rischio limitato: alcuni obblighi di trasparenza (ad esempio informar che si interagisce con un sistema AI).
  4. Rischio minimo / non regolato: applicazioni con rischi bassi secondo il regolamento; per queste l’AI Act vede norme più soft o assenti.

Le tempistiche d’applicazione sono sfalsate: il divieto su sistemi a rischio inaccettabile entra in vigore 6 mesi dopo l’entrata in vigore; i requisiti su modelli AI “general purpose” (GPAI) dopo 12 mesi; per i sistemi ad alto rischio alcune disposizioni dopo 24 mesi.

Tempi di applicazione dell’AI Act

Le date da rispettare per adeguarsi all’AI Act sono riportate nell’art. 113 del Regolamento 2024/168.

ScadenzaIntervento
2 febbraio 2025Sono entrati in vigore i divieti per le AI a rischio inaccettabile
2 agosto 2025Diventano applicabili le norme e gli obblighi per i modelli di IA per scopi generali (GPAI). Per i modelli immessi sul mercato prima del 2 agosto 2025, i fornitori potranno adeguarsi entro agosto 2027
2 agosto 2026Si applicano gli obblighi per i sistemi “ad alto rischio”
2 agosto 2027Si applicano le regole per i sistemi AI che integrano l’intelligenza artificiale in prodotti regolamentati da specifiche leggi dell’UE (es. ambito sanità o trasporti).

Cosa comporta l’AI Act nello sviluppo software

Per chi sviluppa soluzioni software con componenti AI (o intende farlo), l’AI Act introduce dunque una serie di obblighi e modifiche operative.

Classificazione del sistema AI e analisi del rischio

Prima di iniziare, serve definire in quale classe rientra il proprio sistema AI. Se è catalogabile come “alto rischio”, devono essere applicate le misure più severe. Questo implica:

  • valutazioni preliminari di impatto (impact assessment, per diritti fondamentali, bias, sicurezza)
  • gestione del rischio continuo, con monitoraggio e aggiornamenti
  • obblighi di gestione del ciclo dei dati (training, validazione, test) secondo criteri qualitativi (completezza, assenza di errori, rappresentatività, bias controllati)

Documentazione tecnica e tracciabilità

Per i sistemi ad alto rischio, è richiesto produrre una documentazione tecnica dettagliata che permetta alle autorità di verificare la conformità: architettura, parametri, decisioni progettuali, procedure di manutenzione, log, strategie di mitigazione.

I sistemi devono implementare meccanismi di tracciabilità, in modo da poter ricostruire le decisioni del modello, identificare errori o distorsioni, e permettere la revisione umana.

Trasparenza e informazione agli utenti

Quando un sistema AI interagisce con utenti, potrebbe essere necessario comunicare che si tratta di un sistema automatizzato (per esempio in chatbot, assistenti virtuali).

In alcuni casi, va fornita informazione sul funzionamento, i limiti e i rischi residui.

Controllo umano e supervisione

Anche nei casi di AI “autonoma” (o semi-autonoma), è richiesto un livello di supervisione umana adeguato, in modo che l’operatore possa intervenire, ad esempio bloccando decisioni errate o soggette a bias.

Monitoraggio post-implementazione e gestione degli incidenti

Un sistema AI deve essere monitorato durante tutto il ciclo di vita. Bisogna predisporre procedure per:

  • rilevare malfunzionamenti, errori, bias emergenti
  • segnalare “incidenti gravi” alle autorità competenti, se si verificano effetti dannosi significativi
  • aggiornare o ritirare modelli se emergono rischi non mitigabili

Impatto per modelli generici (GPAI) e open source

L’AI Act include disposizioni specifiche per modelli AI generici (GPAI): in certi casi, anche modelli base che possono essere adattati in vari contesti devono soddisfare requisiti di trasparenza, robustezza, sicurezza e rendicontazione.

Per il mondo open source c’è un’eccezione interessante: se un componente software (tool, libreria, modulo) è rilasciato con licenza libera (open source) e non costituisce da sé un modello GPAI, può essere esentato da alcuni obblighi (ad esempio quelli di documentazione per chi lo integra).

Sanzioni e conseguenze del non-rispetto

Le sanzioni previste sono pesanti e analoghe (in termini di struttura) a quelle del GDPR. Per pratiche vietate, si possono arrivare a €35 milioni o 7 % del fatturato globale, a seconda di quale sia maggiore.

Per altre violazioni,non proibite ma non conformi, le ammende possono arrivare a €15 milioni o 3 % del fatturato globale.

In aggiunta, fornire informazioni incomplete, fuorvianti o errate può comportare sanzioni (fino a €7,5 milioni o 1 % del fatturato).

Cosa cambia con l’AI Act per chi sviluppa software

Adattamenti nei processi di sviluppo

  • Shift left: molte pratiche oggi concentrate in test o validazione dovranno spostarsi in fasi iniziali (analisi dei dati, design, valutazione del rischio).
  • DevOps / MLOps più strutturati: le pipeline di sviluppo dovranno includere checkpoint di conformità, audit automatici, versioning, rollback dei modelli.
  • Testing e validazione più approfonditi: test contro bias, robustezza a input avversi, edge case, scenari imprevisti.
  • Documentazione come primo artefatto: i progetti software che integrano AI dovranno essere avviati con documentazione a corredo.

Opportunità competitive

Chi saprà adeguare in anticipo i propri processi potrà sfruttare:

  • maggiore fiducia da parte di clienti e stakeholder
  • vantaggio competitivo nei bandi pubblici (dove il rispetto delle normative può essere requisito)
  • riduzione del rischio legale e reputazionale
  • possibilità di esportare software nell’UE con maggiore sicurezza

Attenzione alla catena dei fornitori

Chi sviluppa parti software (librerie, moduli) per altri, dovrà valutare se la propria componente rientra nelle obbligazioni indirette (es. se è integrata in sistemi ad alto rischio). Anche chi non è “provider principale” può avere responsabilità.

Strategie per adeguarsi all’AI Act

Per adattarsi all’AI Act, sarà necessario provvedere a:

  1. Mappatura dei sistemi AI esistenti: identificare quali prodotti/servizi integrano AI, la loro funzione, quale rischio potenziale comportano;
  2. Classificazione e gap analysis: capire se si rientra nel perimetro “alto rischio”, “limitato”, ecc. e rispettare gli obblighi previsti;
  3. Definizione di framework interno di governance: implementare una squadra dedicata (AI governance board), policy, processi di revisione ed escalation;
  4. Adozione di strumenti per audit, log, versioning: garantire tracciabilità, monitoraggio e possibilità di intervento.
  5. Formazione del team: sensibilizzare sviluppatori, product manager e QA sui requisiti dell’AI Act.
  6. Simulazione di audit e test interni: effettuare verifiche in modalità “mock audit” per colmare eventuali gap.
  7. Monitoraggio normativo e aggiornamenti: mantenersi aggiornati sulle linee guida UE, il codice di condotta (Code of Practice) e le prassi delle autorità nazionali.

Perché scegliere l’approccio AI Driven

L’AI Act segna una svolta nella regolamentazione europea sull’intelligenza artificiale. Capire cos’è l’AI Act significa comprendere come cambia la responsabilità, la trasparenza e la gestione tecnica dei sistemi AI nel contesto dello sviluppo software. Per chi sviluppa software, questo significa ripensare la progettazione non solo in termini tecnici, ma anche etici e organizzativi.

Con queste premesse, un approccio AI Driven consente di sviluppare con dati strutturati, processi tracciabili, validazioni continue e sistemi che imparano in modo controllato. In un quadro normativo che richiede trasparenza, sicurezza e supervisione umana, questa visione consente di progettare in modo più responsabile e, al tempo stesso, più competitivo.

Per Appius, essere una software house AI Driven significa aiutare le aziende a realizzare soluzioni in cui l’intelligenza artificiale rappresenta uno strumento di potenziamento, non un rischio da gestire.

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