Checklist AI Act per le aziende che usano l'IA
Aggiornata il 9 novembre 2026. Libera da copiare e usare. Testi degli articoli da EUR-Lex e dall'AI Act Service Desk.
Un'azienda che usa sistemi di IA sotto la propria autorità è un deployer ai sensi dell'AI Act (articolo 3, punto 4). Questa checklist riporta cosa il regolamento chiede ai deployer, l'articolo da cui viene ogni obbligo e la prova che dimostra che è stato adempiuto: alfabetizzazione in materia di IA dal 2 febbraio 2025, trasparenza dal 2 agosto 2026 e gli obblighi degli articoli 26 e 27 per gli usi ad alto rischio dal 2 dicembre 2027.
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14 ottobre 2026: la prima norma armonizzata dell'AI Act, la EN 18286 (gestione della qualità per i fornitori di sistemi di IA ad alto rischio), è stata pubblicata nella Gazzetta ufficiale. Cosa significa per i deployer.
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La checklist
Iniziate dalla sezione 1, che vale per ogni azienda. La sezione 2 riguarda solo i sistemi di IA ad alto rischio secondo l'articolo 6 e l'allegato III. La sezione 3 dipende da cosa pubblicate, la sezione 4 dai modelli su cui costruite.
1. Ogni azienda che usa l'IA
Vale per qualsiasi strumento: assistenti conversazionali, funzioni di IA in altri software, agenti di programmazione e modelli chiamati via API.
| N. | Cosa fare | Articolo | Come dimostrarlo |
|---|---|---|---|
| 1 | Alfabetizzazione in materia di IA. Adottare misure per favorire l'alfabetizzazione in materia di IA del personale e delle altre persone che gestiscono o usano sistemi di IA per vostro conto, tenendo conto di conoscenze, esperienza, formazione e contesto d'uso. | ArticoloArt. 4 (dal 2 feb. 2025, modificato dal reg. 2026/1744) | Come dimostrarloRegistri della formazione per ruolo (data, partecipanti, contenuti), la policy sull'uso dell'IA accettata dal personale e indicazioni su rischi come le allucinazioni. Non serve alcun certificato. |
| 2 | Inventario. Censire ogni sistema di IA e ogni caso d'uso: finalità, responsabile, utenti, modelli e fornitori, dati inseriti. | ArticoloBase per gli art. 4, 6, 26 e 50 | Come dimostrarloUn registro dell'IA con responsabile, finalità, utenti, modelli, fornitori, categorie di dati, pubblicazione degli output e data dell'ultima verifica. Un export dei modelli e fornitori usati per applicazione o per chiave. |
| 3 | Classificazione del rischio. Confrontare ogni caso d'uso con gli otto settori dell'allegato III: biometria, infrastrutture critiche, istruzione, occupazione e gestione dei lavoratori, servizi privati e pubblici essenziali (compresi merito creditizio e prezzi nelle assicurazioni vita e sanitarie), attività di contrasto, migrazione e controllo delle frontiere, giustizia e processi democratici. Redigere, tradurre, riassumere e assistere nella programmazione non sono settori dell'allegato III. Un uso del genere diventa ad alto rischio quando l'IA serve una finalità dell'elenco, per esempio filtrare le candidature. | ArticoloArt. 6, par. 2 e 3, allegato III | Come dimostrarloUna nota di classificazione per caso d'uso con il punto dell'allegato III verificato e il ragionamento, l'eventuale deroga dell'articolo 6, paragrafo 3, approvazione dell'ufficio legale e nuova verifica a ogni cambio di finalità. La profilazione di persone fisiche in un settore dell'allegato III è sempre ad alto rischio. |
| 4 | Verifica del ruolo. Confermare di restare deployer. Assumete gli obblighi del fornitore se apponete il vostro nome o marchio su un sistema ad alto rischio, lo modificate in modo sostanziale o cambiate la finalità di un sistema di IA in modo che diventi ad alto rischio. | ArticoloArt. 25, par. 1 | Come dimostrarloUna nota nel registro per ogni sistema: marchio proprio o no, modifiche apportate, finalità confrontata con quella del fornitore. |
2. Solo se usate un sistema di IA ad alto rischio
Usi dell'allegato III, dal 2 dicembre 2027 (articolo 113 come modificato dall'omnibus digitale sull'IA).
| N. | Cosa fare | Articolo | Come dimostrarlo |
|---|---|---|---|
| 5 | Uso conforme alle istruzioni. Adottare misure tecniche e organizzative per usare il sistema secondo le istruzioni per l'uso del fornitore. | ArticoloArt. 26, par. 1 | Come dimostrarloLe istruzioni per l'uso archiviate con la versione e una procedura interna che associa un controllo a ogni istruzione. |
| 6 | Sorveglianza umana. Affidare la sorveglianza a persone con la competenza, la formazione e l'autorità necessarie, e dare loro il supporto necessario. | ArticoloArt. 26, par. 2 | Come dimostrarloLe persone designate per sistema, i loro registri di formazione, il potere di fermare o scavalcare il sistema e il percorso di escalation. |
| 7 | Dati di input. Nella misura in cui controllate i dati di input, garantire che siano pertinenti e sufficientemente rappresentativi rispetto alla finalità prevista. | ArticoloArt. 26, par. 4 | Come dimostrarloUna descrizione delle fonti di dati e una verifica datata di pertinenza e rappresentatività. |
| 8 | Monitoraggio. Monitorare il funzionamento sulla base delle istruzioni per l'uso. In caso di possibile rischio, informare il fornitore o il distributore e l'autorità di vigilanza del mercato e sospendere l'uso. Segnalare gli incidenti gravi. | ArticoloArt. 26, par. 5 | Come dimostrarloUn registro di monitoraggio, una procedura per gli incidenti con i contatti di fornitore e autorità e la traccia di ogni segnalazione o sospensione. |
| 9 | Conservazione dei log. Conservare i log generati automaticamente dal sistema ad alto rischio, nella misura in cui sono sotto il vostro controllo, per un periodo adeguato alla finalità prevista e di almeno sei mesi, salvo diversa disposizione del diritto dell'Unione o nazionale, in particolare in materia di protezione dei dati personali. | ArticoloArt. 26, par. 6 | Come dimostrarloL'impostazione di conservazione e il luogo di archiviazione dei log del sistema, il piano di cancellazione e un export di esempio che copre almeno sei mesi. |
| 10 | Informare i lavoratori. Prima di mettere in servizio o usare un sistema ad alto rischio sul luogo di lavoro, il datore di lavoro informa i rappresentanti dei lavoratori e i lavoratori interessati. | ArticoloArt. 26, par. 7 | Come dimostrarloLa comunicazione datata al personale e il verbale o la lettera alle RSU o ad altri rappresentanti dei lavoratori. |
| 11 | Informare le persone interessate. Quando un sistema dell'allegato III adotta decisioni riguardanti persone fisiche o aiuta ad adottarle, informare tali persone che sono soggette al suo uso. | ArticoloArt. 26, par. 11 | Come dimostrarloIl testo dell'informativa e dove e quando viene mostrato alle persone interessate. |
| 12 | Valutazione d'impatto sui diritti fondamentali, dove richiesta: organismi di diritto pubblico, enti privati che forniscono servizi pubblici e deployer di sistemi per il merito creditizio o per rischio e prezzi nelle assicurazioni vita e sanitarie (allegato III, punto 5, lettere b e c) valutano l'impatto prima del primo uso e notificano i risultati all'autorità di vigilanza del mercato. Le infrastrutture critiche (allegato III, punto 2) sono escluse. | ArticoloArt. 27, art. 26, par. 9 | Come dimostrarloLa valutazione svolta (processi, periodo e frequenza d'uso, gruppi interessati, rischi, sorveglianza, misure e meccanismi di reclamo), la notifica inviata e i rimandi alla vostra DPIA ai sensi dell'articolo 35 del GDPR. |
3. Trasparenza
L'articolo 50 si applica dal 2 agosto 2026.
| N. | Cosa fare | Articolo | Come dimostrarlo |
|---|---|---|---|
| 13 | Marcatura da parte del fornitore. I fornitori di sistemi di IA che generano contenuti sintetici audio, immagine, video o testo marcano gli output in un formato leggibile da una macchina come generati o manipolati artificialmente. È un obbligo del fornitore. Per i sistemi immessi sul mercato prima del 2 agosto 2026 si applica dal 2 dicembre 2026. | ArticoloArt. 50, par. 2, art. 111, par. 4 | Come dimostrarloPer ogni strumento generativo nel registro, la dichiarazione o la documentazione del fornitore sulla marcatura, con la data della vostra verifica. |
| 14 | Deep fake e testi di interesse pubblico. Rendere noto che immagini, audio o video che costituiscono un deep fake sono stati generati o manipolati artificialmente. Rendere noto che un testo pubblicato per informare il pubblico su questioni di interesse pubblico è stato generato o manipolato dall'IA, salvo che sia stato sottoposto a revisione umana o controllo editoriale e una persona ne detenga la responsabilità editoriale. | ArticoloArt. 50, par. 4 | Come dimostrarloUna regola di etichettatura nel flusso di pubblicazione, esempi di contenuti etichettati e il nome della persona con la responsabilità editoriale dei testi rivisti. |
| 15 | Riconoscimento delle emozioni e categorizzazione biometrica. Informare le persone esposte al funzionamento di un tale sistema. | ArticoloArt. 50, par. 3 | Come dimostrarloIl testo dell'informativa e dove viene mostrato, oppure una nota nel registro che nessun sistema del genere è in uso. |
4. Documenti da chiedere ai fornitori di modelli
Gli obblighi per i modelli di IA per finalità generali spettano ai fornitori e si applicano dal 2 agosto 2025.
| N. | Cosa fare | Articolo | Come dimostrarlo |
|---|---|---|---|
| 16 | Documentazione dei modelli di IA per finalità generali. Se integrate un tale modello nel vostro sistema di IA, chiedete le informazioni e la documentazione che il fornitore deve mettere a disposizione dei fornitori a valle, oltre alla sintesi pubblica dei contenuti di addestramento e alla politica sul diritto d'autore. I modelli open source sono esenti dall'obbligo di documentazione, salvo rischio sistemico. | ArticoloArt. 53, par. 1, lettere b, c, d, allegato XII | Come dimostrarloUna cartella per modello con la documentazione del fornitore, il link alla sintesi dei contenuti di addestramento, la politica sul diritto d'autore, le condizioni di trattamento dei dati e la data di acquisizione, collegata dal registro. |
Come un gateway aiuta con le prove
Diverse righe qui sopra chiedono la stessa cosa: un quadro aggiornato di quali modelli e fornitori usa ogni applicazione, e lo storico di chi ha cambiato le regole. Quando tutte le richieste di IA passano da un unico gateway, quel quadro si costruisce da solo.
Standard Compute riunisce Claude, GPT, Gemini e modelli aperti in un unico account aziendale, con una chiave per ogni persona e ogni applicazione. Ogni modifica di un amministratore viene registrata con il valore precedente e quello nuovo. Per ogni richiesta esportate un record con il modello, il fornitore che l'ha servita e la regola di regione applicata, conservato per 12 mesi. I record delle richieste contengono solo metadati (modello, fornitore, token, costo e stato), mai i vostri prompt o output.
| Riga della checklist | Cosa Standard Compute registra o applica |
|---|---|
| 2. Inventario | Una chiave per persona e per applicazione, i modelli che ogni chiave può usare, e il modello e il fornitore di ogni richiesta. |
| 3 e 4. Classificazione e ruolo | Elenchi di modelli consentiti per chiave, così un caso d'uso gira solo sui modelli approvati per esso. |
| 9. Log | Un log delle richieste con modello, fornitore e regola di regione per ogni chiamata, conservato per 12 mesi ed esportabile. |
| 1 e 16. Policy e scelta dei fornitori | Elenchi di fornitori consentiti per l'azienda, un team o una chiave. Nessun nuovo fornitore viene aggiunto senza l'approvazione di un amministratore, e i fallback non aggirano mai il vostro elenco. |
| Storico della policy | Un registro di audit degli amministratori con valore precedente e nuovo per ogni modifica a persone, chiavi e regole. |
| Protezione dei dati | Una regola Europa: ogni richiesta, compresi nuovi tentativi e fallback, è servita solo da endpoint di inferenza europei approvati. Conservazione zero dei dati: le richieste vanno solo a endpoint che si impegnano a non conservare alcuna copia dei vostri dati. |
Sono registrazioni del gateway sull'uso di modelli e fornitori. I log dell'articolo 26, paragrafo 6, sono quelli che un sistema ad alto rischio genera da sé. Cosa il regolamento chiede alla vostra azienda lo decide il vostro ufficio legale. Questa checklist non costituisce consulenza legale.
Domande
- Usare ChatGPT, Claude o un agente di programmazione per il lavoro d'ufficio è ad alto rischio secondo l'AI Act?
- Sono ad alto rischio i sistemi dell'articolo 6, paragrafo 1, e i casi d'uso dell'allegato III, come selezione del personale, gestione dei lavoratori, merito creditizio, istruzione e accesso a servizi essenziali. Redigere, tradurre, riassumere e assistere nella programmazione non sono in quell'elenco. Lo stesso strumento diventa ad alto rischio se è usato per una finalità dell'elenco, per esempio filtrare candidature o valutare dipendenti.
- Per quanto tempo un deployer deve conservare i log dell'IA?
- Per i sistemi ad alto rischio l'articolo 26, paragrafo 6, chiede di conservare i log generati automaticamente dal sistema, nella misura in cui sono sotto il controllo del deployer, per un periodo adeguato alla finalità prevista e di almeno sei mesi, salvo diversa disposizione del diritto dell'Unione o nazionale, in particolare in materia di protezione dei dati personali.
- Chi deve svolgere una valutazione d'impatto sui diritti fondamentali?
- Secondo l'articolo 27, gli organismi di diritto pubblico, gli enti privati che forniscono servizi pubblici e i deployer di sistemi dell'allegato III per il merito creditizio o per rischio e prezzi nelle assicurazioni vita e sanitarie. La valutazione precede il primo uso e i risultati vanno notificati all'autorità di vigilanza del mercato. Può rimandare alla DPIA svolta ai sensi del GDPR.
- Da quando si applicano gli obblighi di trasparenza dell'articolo 50?
- Dal 2 agosto 2026. I deployer rendono noti i deep fake e i testi generati dall'IA pubblicati su questioni di interesse pubblico (articolo 50, paragrafo 4). I fornitori marcano gli output sintetici in formato leggibile da una macchina (articolo 50, paragrafo 2). Per i sistemi immessi sul mercato prima del 2 agosto 2026, l'articolo 111, paragrafo 4, concede tempo fino al 2 dicembre 2026.
- Cosa aggiunge un gateway di IA a questa checklist?
- Un unico quadro di quali modelli e fornitori usa ogni applicazione, e un unico punto in cui applicare l'elenco approvato. Standard Compute esporta un log delle richieste con modello, fornitore e regola di regione, conservato per 12 mesi, registra ogni modifica degli amministratori con valore precedente e nuovo e applica elenchi di modelli e fornitori consentiti.
Fonti
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