Il panorama globale della regolamentazione dell'IA: cosa significa per la tua azienda

Due anni fa, la maggior parte delle mie conversazioni con clienti aziendali sull'IA iniziavano con i casi d'uso: quale problema può risolvere l'IA, come integrarla, qual è la tempistica di sviluppo. Oggi, quelle conversazioni iniziano sempre più spesso con una domanda diversa: cosa ci è legalmente consentito fare, e quanto ci costerebbe sbagliare? Questo cambiamento rappresenta una delle trasformazioni più significative nel panorama tecnologico aziendale dal GDPR in poi. La regolamentazione dell'IA è arrivata, ed è sostanzialmente più complessa di quanto la maggior parte delle organizzazioni sia preparata ad affrontare.

Come avvocato e CEO che ha trascorso l'ultimo decennio all'intersezione tra tecnologia e business internazionale, ho seguito da vicino gli sviluppi normativi nelle diverse giurisdizioni. Il quadro che emerge non è un unico standard globale — è un insieme frammentato e in rapida evoluzione di framework che differiscono significativamente per portata, classificazione del rischio, approccio all'enforcement e scadenze. Questa complessità è sia la sfida che l'opportunità. Le aziende che sviluppano seri programmi di compliance ora avranno un vantaggio competitivo duraturo su quelle che arrivano impreparate alle scadenze.

L'EU AI Act: la prima legge completa sull'IA al mondo

L'AI Act dell'Unione Europea, entrato in vigore nell'agosto 2024, è la legislazione sull'IA più significativa promulgata in qualsiasi parte del mondo. È un framework basato sul rischio: diverse categorie di sistemi di IA affrontano obblighi diversi, e la severità di tali obblighi scala con il potenziale danno. Comprendere i livelli di rischio è essenziale per qualsiasi azienda che sviluppi, implementi o utilizzi sistemi di IA con esposizione europea.

Le pratiche di IA vietate — inclusi i sistemi di punteggio sociale, la sorveglianza biometrica in tempo reale negli spazi pubblici e i sistemi che sfruttano le vulnerabilità psicologiche — sono proibite dal febbraio 2025. I sistemi ad alto rischio affrontano il maggiore onere normativo. Questa categoria include l'IA utilizzata in infrastrutture critiche, valutazione educativa, decisioni occupazionali, credit scoring, forze dell'ordine, controllo delle frontiere e amministrazione della giustizia.

Requisiti per i sistemi ad alto rischio

• Sistema di gestione del rischio: documentazione di identificazione, analisi e mitigazione dei rischi lungo tutto il ciclo di vita del sistema
• Governance dei dati: i dataset di addestramento, validazione e test devono soddisfare standard di qualità; il bias rilevante deve essere esaminato e affrontato
• Documentazione tecnica: registri completi dello scopo del sistema, delle decisioni di progettazione, delle caratteristiche di prestazione e delle limitazioni
• Conservazione dei registri: registrazione automatica degli eventi durante il funzionamento del sistema per consentire revisioni ex post
• Trasparenza e supervisione umana: gli utenti devono essere informati che interagiscono con l'IA; devono esistere meccanismi di revisione umana significativi per le decisioni consequenziali
• Precisione e robustezza: i sistemi devono raggiungere livelli adeguati di accuratezza e resistere agli attacchi avversariali noti
• Valutazione della conformità: prima dell'immissione sul mercato, i sistemi ad alto rischio devono superare una valutazione di conformità, autovalutata o da un organismo notificato

La scadenza di conformità per i sistemi ad alto rischio è agosto 2026 — e quella scadenza arriverà più rapidamente di quanto le organizzazioni si aspettino. Le sanzioni per la non conformità raggiungono fino a 35 milioni di euro o il 7% del fatturato annuale globale per le pratiche vietate, e fino a 15 milioni di euro o il 3% del fatturato globale per le violazioni dei sistemi ad alto rischio. L'UE ha chiarito che queste non sono cifre aspirazionali.

I modelli di IA di uso generale — inclusi i grandi modelli linguistici e i modelli fondazionali — affrontano il proprio livello di requisiti ai sensi dell'Atto, concentrandosi su trasparenza, conformità al copyright e, per i modelli ritenuti a rischio sistemico, valutazioni di sicurezza aggiuntive. Se stai costruendo prodotti su questi modelli — cosa che praticamente ogni iniziativa aziendale di IA fa oggi — devi capire come gli obblighi dei modelli GPAI interagiscono con le tue responsabilità di conformità.

Gli Stati Uniti: un panorama frammentato

L'approccio degli Stati Uniti alla regolamentazione dell'IA è fondamentalmente diverso da quello europeo, e quella differenza ha importanti implicazioni pratiche. Piuttosto che una legge federale completa, il panorama statunitense consiste in ordini esecutivi, linee guida settoriali delle agenzie e un patchwork crescente di legislazione statale. Questo crea un ambiente più flessibile per lo sviluppo dell'IA ma una sfida di conformità più complessa.

Il decreto esecutivo del 2023 sull'IA sicura, protetta e affidabile ha diretto le agenzie federali a sviluppare linee guida settoriali nell'assistenza sanitaria, nei servizi finanziari, nei trasporti e nelle infrastrutture critiche. I successivi ordini esecutivi del 2025 hanno spostato l'enfasi sulla competitività dell'IA — ma i regolatori settoriali presso FTC, SEC, EEOC e FDA hanno continuato a sviluppare i propri framework di governance dell'IA indipendentemente. Ciò significa che anche se la politica esecutiva federale diventa più permissiva, le industrie regolamentate affrontano obblighi vincolanti dai propri regolatori settoriali.

Cina: controllo strategico settore per settore

La Cina ha adottato un approccio normativo settore per settore, emettendo regolamenti specifici per le raccomandazioni algoritmiche (2022), la deep synthesis (2022) e l'IA generativa (2023). Il filo comune in tutti questi regolamenti è il focus sul controllo dei contenuti e la responsabilità delle piattaforme, piuttosto che il framework di prevenzione dei danni basato sul rischio che anima la regolamentazione europea. Le aziende che operano in Cina o servono utenti cinesi devono navigare requisiti di filtraggio dei contenuti, divulgazioni obbligatorie e valutazioni di sicurezza senza parallelo diretto nei framework occidentali.

America Latina: framework emergenti e opportunità strategica

L'America Latina si trova a un punto di svolta nella governance dell'IA. Il framework normativo brasiliano sull'IA — costruito sulla solida base della LGPD per la protezione dei dati — è il più avanzato della regione, con una bozza di AI Act che rispecchia da vicino la struttura basata sul rischio dell'UE. La Colombia ha adottato un approccio di soft law con un framework di etica dell'IA, mentre Cile e Perù hanno prodotto white paper e consultazioni che sono probabilmente precursori di una legislazione formale. L'Argentina, pur attualmente concentrata sulla stabilizzazione economica, ha una solida base tecnica e un dibattito normativo attivo.

L'implicazione strategica per le aziende che operano nella regione: la finestra per influenzare i framework normativi attraverso un impegno costruttivo è aperta ora ma si sta chiudendo. Le aziende che partecipano alle consultazioni, dimostrano pratiche responsabili di IA e costruiscono relazioni con i regolatori prima che la legislazione si finalizzi hanno molto più influenza sul risultato di quelle che si coinvolgono solo dopo l'emanazione delle leggi. La nostra esperienza di lavoro con enti governativi in tutta la regione — inclusi i progetti dell'UNICEF Innovation Fund — ha dimostrato che i regolatori vogliono genuinamente ascoltare i professionisti responsabili.

Classificazione del rischio: in quale categoria rientra il tuo sistema di IA?

Il compito pratico più immediato per qualsiasi organizzazione che sviluppi o implementi IA è condurre un inventario dell'IA e un esercizio di classificazione del rischio. La maggior parte delle aziende, anche quelle con implementazioni di IA relativamente modeste, rimane sorpresa di quanti sistemi di IA stia effettivamente operando quando conduce un audit approfondito — motori di raccomandazione, decisioning automatizzato nei flussi di lavoro, strumenti di assunzione assistiti dall'IA, sistemi di rilevamento delle frodi e altro ancora.

Utilizzando il framework dell'EU AI Act come base (perché è il più completo e perché la sua portata extraterritoriale lo rende rilevante per la maggior parte delle organizzazioni globali), classifica ciascun sistema per: la natura delle decisioni che supporta o prende, la popolazione interessata e la sua vulnerabilità, il grado di supervisione umana nel processo e la reversibilità degli output del sistema.

ISO 42001: il framework di governance universale

ISO 42001, pubblicata nel 2023, è lo standard internazionale per i sistemi di gestione dell'IA. Fornisce un framework per governare lo sviluppo e l'implementazione dell'IA lungo l'intero ciclo di vita. Ciò che rende ISO 42001 particolarmente prezioso in un panorama normativo frammentato è che è neutro rispetto alla giurisdizione e si mappa bene sia ai requisiti dell'EU AI Act che ai framework emergenti in altre regioni.

Pensa a ISO 42001 come il ruolo che ISO 27001 svolge per la sicurezza delle informazioni — un sistema di gestione strutturato che dimostra l'impegno verso la governance, crea processi documentati e fornisce una base per la conformità normativa indipendentemente da quale legge specifica si applichi. Le aziende che hanno già ottenuto la certificazione ISO 27001 (come noi in Xcapit) scopriranno che molte delle discipline del sistema di gestione — registri dei rischi, audit interni, documentazione dei controlli, gestione degli incidenti — si trasferiscono direttamente.

Passi pratici di conformità: da dove iniziare

• Completare un inventario dell'IA: identificare tutti i sistemi di IA in uso nell'intera organizzazione, inclusi i sistemi acquistati da fornitori che contengono componenti di IA. La maggior parte delle organizzazioni scopre di avere due o tre volte più sistemi di IA di quanti ne stimasse inizialmente.
• Classificare ogni sistema per livello di rischio: utilizzare il framework dell'EU AI Act come base. I sistemi ad alto rischio richiedono attenzione immediata; i sistemi a rischio limitato richiedono misure di trasparenza; i sistemi a rischio minimo possono procedere con un monitoraggio di base.
• Valutare le lacune rispetto ai framework applicabili: per ogni sistema ad alto o limitato rischio, documentare lo stato attuale rispetto ai requisiti di conformità pertinenti. Le lacune diventano la roadmap di rimediazione.
• Istituire un comitato di governance dell'IA: la conformità all'IA non è un progetto IT — richiede il coinvolgimento legale, di prodotto, operativo ed esecutivo. La responsabilità di governance deve essere chiaramente assegnata.
• Implementare la documentazione e la conservazione dei registri: la lacuna di conformità più comune è la documentazione inadeguata. Iniziare a costruire la documentazione tecnica, i registri dei rischi e i log delle decisioni che le normative richiedono.
• Coinvolgere i fornitori di IA: molti obblighi di conformità fluiscono attraverso i fornitori e le piattaforme su cui sono costruiti i sistemi di IA. Capire cosa possono certificare i fornitori e dove la responsabilità è propria.
• Avanzare verso la certificazione ISO 42001: questo fornisce un percorso strutturato, validazione esterna e una certificazione che ha peso presso i clienti aziendali e i regolatori.

L'impatto sull'adozione aziendale dell'IA

Una delle preoccupazioni più comuni che sento dai leader tecnologici aziendali è che la regolamentazione rallenterà l'adozione dell'IA. Le prove finora suggeriscono il contrario — almeno per le organizzazioni ben governate. Le aziende con programmi maturi di governance dell'IA stanno implementando l'IA più velocemente e in casi d'uso più ad alto rischio proprio perché hanno i framework in atto per gestire il rischio in modo responsabile. La regolamentazione crea barriere per chi non è preparato, ma per le organizzazioni che investono nella governance, diventa un vantaggio competitivo duraturo.

Per le aziende in America Latina specificamente, c'è una finestra per costruire capacità di governance ora, prima che i requisiti normativi diventino vincolanti. Il talento e l'infrastruttura per lo sviluppo responsabile dell'IA esistono nella regione — lo vediamo ogni giorno nei nostri team a Córdoba e Lima — e le aziende che costruiscono tali capacità durante questo periodo preparatorio saranno posizionate per guidare piuttosto che rincorrere quando la regolamentazione arriverà con tutta la sua forza.

Navigare la regolamentazione dell'IA richiede sia competenza legale che comprensione tecnica approfondita di come funzionano realmente i sistemi di IA — ed è per questo che la conversazione sulla conformità e quella sullo sviluppo devono avvenire insieme. In Xcapit, costruiamo sistemi di IA con la governance integrata fin dalla fase di progettazione, non aggiunta in seguito come tappabuchi. Se stai pianificando un'iniziativa di IA e vuoi assicurarti che sia costruita per il contesto normativo che si prospetta, il nostro team può aiutarti a progettare ed eseguire con la conformità come fondamento. Scopri il nostro approccio su /services/ai-development.