AI Act e Legge 132/2025: la guida pratica per un progetto AI fatto bene

AI Act e Legge 132/2025: la guida pratica per chi vuole implementare (bene) un progetto di intelligenza artificiale

Sia che parliamo anche solo un chatbot, oppure un assistente virtuale, oppure ancora un sistema di scoring: qualunque sia il progetto di intelligenza artificiale che stai valutando per la tua azienda, dal 2024 esiste un quadro normativo europeo e italiano che stabilisce “chi deve fare cosa”, chi risponde di cosa e quali documenti servono prima ancora di scrivere una riga di prompt. In questo articolo vediamo cosa dice davvero la normativa, chi sono i soggetti coinvolti in un progetto AI e come muoversi per partire con il piede giusto.

Cos'è l'AI Act e come si inserisce la legge italiana 132/2025

Il Regolamento (UE) 2024/1689, noto come AI Act, è stato pubblicato nella Gazzetta Ufficiale dell’Unione Europea il 12 luglio 2024 ed è entrato in vigore il 1° agosto 2024. È il primo quadro normativo organico al mondo sull’intelligenza artificiale e, trattandosi di un regolamento europeo, si applica direttamente in tutti gli Stati membri, Italia compresa, senza bisogno di essere recepito da una legge nazionale.

La sua entrata in applicazione è però progressiva, scaglionata su più anni: alcune norme sono già pienamente operative, altre lo diventeranno più avanti (e, come vedremo, il calendario è stato di recente modificato).

Accanto all’AI Act, l’Italia si è dotata di una propria normativa complementare: la Legge 23 settembre 2025, n. 132 (“Disposizioni e deleghe al Governo in materia di intelligenza artificiale”), pubblicata in Gazzetta Ufficiale il 25 settembre 2025 ed entrata in vigore il 10 ottobre 2025. È la prima legge organica italiana sull’IA, e il suo stesso articolo 1 chiarisce che va interpretata e applicata in conformità al Regolamento europeo: non introduce quindi obblighi ulteriori per i sistemi e i modelli di IA già disciplinati dall’AI Act, ma completa il quadro dove il regolamento lascia margini di intervento agli Stati membri.

In concreto, la legge italiana:

individua le autorità nazionali di riferimento: AgID (Agenzia per l’Italia Digitale), con compiti di promozione e sviluppo, e ACN (Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale), con funzioni di vigilanza, ispezione e potere sanzionatorio;
istituisce una Cabina di regia e un Comitato di coordinamento per la strategia nazionale sull’IA;
interviene sul diritto d’autore delle opere realizzate con l’ausilio dell’IA e introduce nuove aggravanti e fattispecie penali collegate all’uso illecito dell’intelligenza artificiale;
delega il Governo ad adottare, entro il 10 ottobre 2026, decreti attuativi su temi come l’uso di dati e algoritmi per l’addestramento dei sistemi, i profili di responsabilità civile e le procedure sanzionatorie.

Il principio guida: un approccio basato sul livello di rischio

L’intera architettura dell’AI Act si fonda su un principio semplice da capire, ma decisivo per chi implementa un progetto: più alto è il rischio potenziale per i diritti fondamentali delle persone, più stringenti sono gli obblighi. Il regolamento individua quattro livelli:

rischio inaccettabile: pratiche vietate in modo assoluto (art. 5);
rischio alto: sistemi soggetti a obblighi stringenti di conformità, documentazione e sorveglianza umana (art. 6 e Allegato III);
rischio limitato: sistemi soggetti a obblighi di trasparenza verso l’utente, come i chatbot (art. 50);
rischio minimo: nessun obbligo specifico, con incentivo all’adozione di codici di condotta volontari.

…E QUI UN PUNTO DI ATTENZIONE…

Un semplice assistente virtuale per il sito di un’azienda ricade quasi sempre nella fascia di rischio ‘limitato’ e NON ‘minimo’.

Questo cosa significa?…significa dover rispettare, come vedremo, precisi doveri di trasparenza.

Le figure dell’AI Act: provider, deployer e gli altri operatori coinvolti

Prima di entrare nel dettaglio degli articoli, è utile avere chiare fin da subito le figure che l’AI Act individua come responsabili lungo la catena di un progetto di intelligenza artificiali e, badare bene, le responsabilità non ricadono su un unico soggetto, ma si distribuiscono lungo tutta la catena di valore.

L’articolo 3 del Regolamento distingue principalmente quattro “operatori”:

il fornitore (provider), ovvero persona fisica o giuridica, autorità pubblica, agenzia o altro organismo che sviluppa un sistema di IA o un modello per finalità generali (GPAI) o lo fa sviluppare per proprio conto e lo immette sul mercato o lo mette in servizio con il proprio nome o marchio, a titolo oneroso o gratuito;
il deployer, cioè chi utilizza il sistema sotto la propria autorità in un contesto professionale;
l’importatore e il distributore che immettono sul mercato o distribuiscono un sistema sviluppato da altri senza svilupparlo né “rimarchiarlo”;
il rappresentante autorizzato, punto di contatto obbligatorio nell’UE per i fornitori extra-europei.

Ogni figura ha obblighi diversi e, come vedremo, il ruolo può anche cambiare nel corso di un progetto.

Se un’azienda appone il proprio marchio su un sistema di IA già esistente, lo modifica in modo sostanziale, o ne cambia la finalità d’uso originaria, da deployer diventa fornitore a tutti gli effetti, con gli obblighi (ben più pesanti) previsti dall’art. 16.

Un esempio pratico molto comune: il chatbot per l’assistenza clienti di una PMI

Immagina un progetto tipico per uno studio come il nostro: un’azienda cliente chiede l’implementazione di un chatbot basato su un modello linguistico di terze parti, integrato nel proprio sito o nei propri canali di assistenza. In questo scenario, tipicamente:

chi ha sviluppato il modello linguistico di base (l’LLM) è fornitore di un modello di IA per finalità generali (GPAI), soggetto agli obblighi specifici in vigore dal 2 agosto 2025;
lo studio o il collaboratore tecnico che progetta, configura e integra il chatbot per il cliente agisce solitamente per conto del committente: a seconda di come viene immesso in servizio il sistema (con marchio proprio o del cliente) può assumere il ruolo di fornitore del sistema di IA specifico, oppure operare come soggetto che realizza il sistema per conto del deployer finale è una qualificazione che va sempre verificata caso per caso, perché determina obblighi molto diversi;
l’azienda cliente che userà il chatbot nella propria attività, sotto la propria autorità, è il deployer: a lei spettano gli obblighi di trasparenza verso l’utente finale (art. 50) e la responsabilità di un uso conforme alle istruzioni ricevute (art. 26);
se in futuro il cliente farà modificare il chatbot in autonomia in modo sostanziale, o lo rimarchierà come proprio prodotto da rivendere ad altri, potrebbe scivolare nel ruolo di fornitore, con obblighi molto più ampi.

È esattamente per evitare ambiguità di questo tipo che, prima ancora di iniziare i lavori, è indispensabile mettere per iscritto chi copre quale ruolo, cosa succede in caso di modifiche successive e “chi risponde di cosa” verso l’utente finale e verso le autorità di vigilanza.

Per questo motivo capire fin dall’inizio i ruoli basati su attività specifiche, e ben perimetrate, è il primo passo per capire quali articoli si applicano davvero al tuo caso.

Gli articoli che contano davvero per chi implementa un progetto AI

L’AI Act ha 113 articoli, ma per chi si occupa di implementazione pratica (non di produzione di modelli cd. “fondazionali”) ce ne sono alcuni che tornano continuamente:

4 – Alfabetizzazione in materia di IA. In vigore dal 2 febbraio 2025. Impone a fornitori e deployer di garantire, per quanto possibile, un livello sufficiente di competenza sull’IA al proprio personale e a chiunque si occupi dell’utilizzo del sistema per loro conto. Non prevede una sanzione diretta, ma l’assenza di formazione viene considerata dalle autorità come misura organizzativa mancante quando si valuta la gravità di altre violazioni.
5 – Pratiche di IA vietate. In vigore dal 2 febbraio 2025. Vieta, tra l’altro, la manipolazione subliminale o ingannevole capace di causare danno, lo sfruttamento delle vulnerabilità di persone anziane, minori o con disabilità, il social scoring e il riconoscimento delle emozioni sul luogo di lavoro o a scuola (salvo eccezioni mediche o di sicurezza). È la fascia sanzionata più duramente: fino a 35 milioni di euro o il 7% del fatturato mondiale annuo, se superiore.
6 e Allegato III – Classificazione dei sistemi ad alto rischio. Definisce quando un sistema di IA (ad esempio nella selezione del personale, nel credito, nella sanità o nell’istruzione) rientra tra quelli ad alto rischio e quindi soggetto a obblighi rafforzati.
13 – Trasparenza verso il deployer. Il fornitore di un sistema ad alto rischio deve fornire al deployer istruzioni d’uso chiare su finalità prevista, livello di accuratezza atteso, rischi noti e limiti del sistema.
25 – Responsabilità lungo la catena del valore. Un distributore, un importatore, un deployer o un terzo diventa esso stesso fornitore, con tutti gli obblighi che ne derivano, se appone il proprio nome o marchio su un sistema già immesso sul mercato, se lo modifica in modo sostanziale, o se ne cambia la finalità prevista trasformandolo in un sistema ad alto rischio.
26 – Obblighi del deployer. Chi utilizza il sistema deve farlo secondo le istruzioni d’uso del fornitore ed è responsabile dell’uso che ne fa, indipendentemente da quanto correttamente il fornitore abbia sviluppato il sistema. Un uso difforme dalle istruzioni è una violazione imputabile al deployer, non al fornitore.
50 – Obblighi di trasparenza. È l’articolo che riguarda in modo diretto anche il progetto più semplice: chi sviluppa o utilizza una chatbot deve garantire che l’utente sia informato del fatto che sta interagendo con un sistema di intelligenza artificiale, salvo che ciò risulti già evidente dal contesto.
99 – Sanzioni. Struttura le multe su tre livelli: fino a 35 milioni di euro o 7% del fatturato mondiale per le pratiche vietate dell’art. 5; fino a 15 milioni o 3% per la violazione degli altri obblighi; fino a 7,5 milioni o 1% per informazioni false o fuorvianti fornite alle autorità. Per PMI e startup si applica sempre l’importo più basso tra soglia fissa e percentuale, non il più alto.

Il Digital Omnibus 2026: cambia il calendario, non l'impianto

Nel corso del 2026 l’AI Act è stato oggetto di un intervento di semplificazione noto come Digital Omnibus sull’IA: il Regolamento (UE) 2026/1744, pubblicato in Gazzetta Ufficiale dell’Unione Europea il 24 luglio 2026 ed entrato in vigore il 27 luglio 2026, pochi giorni prima della scadenza generale del 2 agosto 2026.

Cosa cambia concretamente:

gli obblighi per i sistemi ad alto rischio autonomi (art. 6, comma 2 e Allegato III) slittano dal 2 agosto 2026 al 2 dicembre 2027;
gli obblighi per l’IA integrata in prodotti già regolati (Allegato I) slittano al 2 agosto 2028;
restano invece pienamente confermati, senza alcun rinvio, gli obblighi di trasparenza dell’art. 50, l’obbligo di alfabetizzazione dell’art. 4, i divieti dell’art. 5 (ampliati con nuovi divieti sulla generazione non consensuale di immagini intime e di materiale di abuso su minori, applicabili dal 2 dicembre 2026) e l’intero apparato sanzionatorio.

Per un’azienda che sta valutando un progetto AI di media complessità, ovvero un chatbot, un assistente per l’assistenza clienti, uno strumento di marketing automation, il messaggio pratico è che il rinvio riguarda soprattutto i sistemi più critici (selezione del personale, scoring creditizio, ambiti sanitari), mentre gli obblighi di trasparenza e la vigilanza sanzionatoria sono già, o saranno a breve, pienamente operativi.

I rischi concreti di un progetto AI - anche il più semplice

Le principali categorie di rischio da valutare prima di partire:

– Tecnici: errori, allucinazioni, output non accurati o incoerenti con le istruzioni del fornitore.

– Di compliance: ruoli non qualificati correttamente, mancato rispetto degli obblighi di trasparenza (art. 50), assenza di formazione minima del personale (art. 4).

– Legati alla protezione dei dati: trattamento di dati personali non regolato da un accordo GDPR (nomina a responsabile del trattamento, DPA), dati inviati a fornitori extra-UE senza garanzie adeguate.

– Contrattuali: responsabilità, proprietà intellettuale e limiti di utilizzo non definiti per iscritto tra le parti.

– Operativi: assenza di collaudo prima del rilascio e di un monitoraggio strutturato dopo la messa in produzione.

– Reputazionali: un sistema che si comporta in modo imprevisto davanti agli utenti finali, senza che nessuno se ne accorga in tempo.

La mitigazione dei rischi: dal primo contatto con il committente al monitoraggio continuo

Un progetto AI ben condotto segue una sequenza precisa di attività di prevenzione, non lasciate al caso né rimandate a un secondo momento:

Primo contatto e qualificazione dei ruoli. Chiarire fin da subito chi sarà fornitore e chi deployer del sistema, e cosa succede se il ruolo cambierà nel tempo.
Classificazione del rischio del sistema. Verificare se il progetto ricade in un ambito a rischio limitato (es. chatbot) o potenzialmente alto rischio (es. selezione del personale, scoring), perché gli obblighi cambiano radicalmente.
Accordo scritto tra le parti. Formalizzare responsabilità, proprietà intellettuale, limiti d’uso e penali prima dell’avvio dei lavori.
Data governance e GDPR. Definire se serve una nomina a responsabile del trattamento e un Data Processing Agreement, soprattutto quando il sistema tratta dati di clienti o utenti finali.
Trasparenza verso l’utente finale. Predisporre le informative richieste dall’art. 50 fin dalla progettazione dell’interfaccia, non come aggiunta successiva.
Alfabetizzazione minima del personale. Formare chi utilizzerà o gestirà il sistema, come richiesto dall’art. 4.
Test e collaudo pre-produzione. Verificare il comportamento del sistema su casi reali e casi limite prima del rilascio agli utenti.
Monitoraggio continuo post-implementazione. Nessun sistema di IA generativa è “perfettamente completo, efficace ed efficiente” al momento del rilascio: serve un presidio costante sugli output, con correzioni progressive.
Gestione degli incidenti. Predisporre una procedura per individuare e segnalare tempestivamente eventuali malfunzionamenti gravi, come richiesto dall’art. 26 in capo al deployer.

Perché serve sempre un accordo scritto, rivisto da un legale

Anche per un progetto che sembra semplice come un chatbot per rispondere alle domande frequenti sul sito aziendale, la combinazione di AI Act, Legge 132/2025 e normativa sulla protezione dei dati personali crea un livello di complessità che nessun accordo verbale può gestire in modo affidabile.

Un contratto scritto, verificato da uno studio legale specializzato, dovrebbe sempre chiarire almeno:

chi è fornitore e chi è deployer del sistema, e cosa accade se il ruolo cambia nel tempo (art. 25);
a chi appartiene la proprietà intellettuale del codice, dei prompt e della base di conoscenza utilizzata;
i limiti di responsabilità di ciascuna parte in caso di errore, output non accurato o danno a terzi;
il trattamento dei dati personali coinvolti, con l’eventuale nomina a responsabile del trattamento ai sensi dell’art. 28 del GDPR;
le modalità di gestione degli aggiornamenti, della manutenzione e della disattivazione del servizio.

Per una buona riuscita del progetto è fondamentale affidarsi a chi sa gestirlo, a partire dall'analisi della richiesta.

Se stai pensando di introdurre l’intelligenza artificiale nella tua attività, anche solo con un chatbot integrato nel sito web, la normativa che abbiamo ripercorso ti riguarda già, indipendentemente dalle dimensioni della tua azienda.

Attenzione perché anche l’implementazione più semplice, per avere davvero successo, ha bisogno di essere seguito da chi conosce a fondo la gestione dei progetti: chi sa prevedere in anticipo le criticità più comuni, costruisce una pianificazione attenta prima di partire e mantiene un monitoraggio costante anche dopo il rilascio. Un sistema di intelligenza artificiale può sbagliare, è nella natura stessa di questi strumenti, ma la differenza tra un progetto ben gestito e uno lasciato a sé stesso sta proprio qui: nel tempo, gli errori devono diminuire e il comportamento del sistema deve avvicinarsi sempre di più a quello che tu, come committente, ti aspetti davvero.

Se vuoi capire da dove partire, quali obblighi ti riguardano e come impostare correttamente un progetto AI per la tua azienda, puoi contare su una consulenza del tutto gratuita con Studio Cared: scrivici e valutiamo insieme la soluzione più adatta a te.

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