Inventario e classificazione del rischio dei sistemi AI: guida pratica

La prima domanda della conformità all'EU AI Act (Regolamento UE 2024/1689) non è "come mi metto in regola", ma una molto più concreta: quali sistemi di intelligenza artificiale uso davvero, e a che livello di rischio appartengono? Senza questa risposta ogni altra attività — documentazione, supervisione umana, formazione — è cieca. L'inventario e la classificazione del rischio sono il punto di partenza, e sono anche il passo che quasi tutte le organizzazioni saltano.

Perché partire dal registro, e perché adesso

Nel 2026 è circolata un'idea pericolosa: che il rinvio degli obblighi sull'alto rischio tolga urgenza. Il pacchetto di semplificazione (il cosiddetto Digital Omnibus) ha ottenuto il via libera definitivo dei co-legislatori — con l'ok del Consiglio del 29 giugno 2026 — e la pubblicazione in Gazzetta Ufficiale UE è attesa a breve. Il rinvio, però, riguarda solo i sistemi ad alto rischio: le altre scadenze restano al loro posto.

• 2 febbraio 2025 — in vigore i divieti sui sistemi a rischio inaccettabile (Art. 5) e l'obbligo di alfabetizzazione AI (Art. 4).
• 2 agosto 2025 — si applicano le regole sui modelli per finalità generali (GPAI).
• 2 agosto 2026 — si applicano gli obblighi di trasparenza (Art. 50); per il solo watermarking dei contenuti generati da sistemi già sul mercato è prevista una proroga tecnica al 2 dicembre 2026.
• 2 dicembre 2026 — nuovo divieto (Art. 5) su immagini intime non consensuali generate dall'AI e materiale pedopornografico sintetico.
• 2 dicembre 2027 — obblighi sui sistemi ad alto rischio standalone (Allegato III), rinviati dal 2 agosto 2026.
• 2 agosto 2028 — obblighi sui sistemi ad alto rischio incorporati in prodotti regolati (Allegato I).

Morale: i divieti mordono già oggi e la trasparenza è imminente. Non puoi spegnere un sistema vietato che non sai di usare, né etichettare un chatbot che non hai mai censito. Il rinvio è tempo per prepararsi, non un permesso di rimandare.

Le quattro classi di rischio dell'AI Act

L'AI Act adotta un approccio basato sul rischio e distingue quattro livelli.

1. Rischio inaccettabile (vietato) — Art. 5. Pratiche come il social scoring, la manipolazione subliminale, lo scraping massivo di volti per database di riconoscimento facciale o il riconoscimento delle emozioni sul lavoro e a scuola. Se un sistema ricade qui, va dismesso.
2. Alto rischio — Art. 6, in combinato con l'Allegato I (componenti di sicurezza di prodotti già regolati) e l'Allegato III (otto aree "autonome": biometria; infrastrutture critiche; istruzione e formazione; occupazione e gestione dei lavoratori; accesso a servizi essenziali pubblici e privati, incluso il merito creditizio; attività di contrasto; migrazione, asilo e frontiere; amministrazione della giustizia e processi democratici).
3. Rischio limitato (trasparenza) — Art. 50. Chatbot e assistenti devono dichiarare all'utente che sta interagendo con un'AI; i contenuti generati o manipolati (testo, immagini, audio, video, deepfake) vanno marcati in modo leggibile dalle macchine e dichiarati.
4. Rischio minimo — tutto il resto (filtri antispam, gran parte degli strumenti di produttività). Nessun obbligo specifico, solo codici di condotta volontari.

Attenzione alla deroga dell'Art. 6(3): un sistema dell'Allegato III può non essere alto rischio se non pone un rischio significativo per salute, sicurezza o diritti fondamentali — ma è sempre alto rischio se effettua profilazione di persone fisiche. E chi lo classifica come non alto rischio deve documentare la valutazione prima della messa in servizio (Art. 6(4)) ed è soggetto all'obbligo di registrazione dell'Art. 49(2). La classificazione "a naso" non è un'opzione.

Come costruire il registro dei sistemi AI

1. Definisci cosa conti. Usa la nozione ampia di "sistema di AI" dell'Art. 3: rientrano gli strumenti di terzi, le funzioni AI dentro software SaaS che già usi (CRM, HR, help desk) e i modelli generativi usati dai dipendenti.
2. Batti a tappeto le fonti. Interroga i reparti, i contratti SaaS, le API integrate e — soprattutto — la shadow AI: gli strumenti adottati senza autorizzazione formale sono la voce più dimenticata di ogni inventario.
3. Registra i dati essenziali per ogni sistema (vedi la tabella sotto).
4. Classifica il rischio con le quattro classi, motivando la scelta.
5. Assegna un owner e un'azione a ciascuna riga: chi è responsabile e cosa va fatto (dismettere, documentare, aggiungere trasparenza, formare, monitorare).
6. Tieni il registro vivo. Ogni nuovo strumento entra prima di essere adottato, non a posteriori.

Il registro in pratica: le colonne che contano

Tre colonne fanno la differenza: il ruolo (sei fornitore o deployer di quel sistema?), i dati personali (che intreccia gli obblighi GDPR con quelli AI Act) e la classe di rischio con la relativa azione. Il resto serve a rendere il registro difendibile davanti a un'autorità.

Gli errori più comuni

• Censire solo l'AI "evidente" e dimenticare le funzioni AI incorporate negli strumenti di tutti i giorni.
• Ignorare la shadow AI: modelli generativi usati dai team senza che nessuno li abbia mappati o approvati.
• Confondere i ruoli: pensare che usare un sistema di terzi elimini gli obblighi del deployer.
• Classificare senza documentare: per un sistema dell'Allegato III dichiarato non alto rischio, la valutazione va messa per iscritto (Art. 6(4)).
• Trattare l'inventario come un evento unico invece che come un registro vivo.

Da dove partire

Un inventario ben fatto è la base su cui poggia tutto il resto della conformità: senza di esso non sai quali obblighi ti riguardano né dove concentrare le risorse. Un gap assessment indipendente parte proprio da qui — mappa i sistemi, ne classifica il rischio e restituisce un piano con priorità, responsabili e date. È il modo più economico per trasformare l'incertezza normativa in decisioni concrete.