Policy aziendale sull’IA: dal 2025 non è più una scelta, è un obbligo di legge

Aggiornamento (28 luglio 2026) — Il Regolamento (UE) 2026/1744, in vigore dal 27 luglio, ha sostituito l’art. 4 dell’AI Act: l’obbligo resta e la data resta il 2 febbraio 2025, ma da obbligo di risultato («garantire un livello sufficiente») diventa obbligo di mezzi («adottare misure volte a sostenere lo sviluppo»). La sezione qui sotto è aggiornata al testo vigente; le conclusioni operative non cambiano.

Lunedì mattina, ufficio commerciale di una PMI manifatturiera. Il responsabile vendite deve chiudere un’offerta complessa entro l’ora di pranzo: apre ChatGPT sul proprio account personale — lo stesso che usa la sera per altro — e incolla il listino riservato, due clausole di un contratto quadro, i dati del cliente per personalizzare il preventivo. Funziona: l’offerta esce in dieci minuti invece che in due ore. Nessuno in IT lo sa, e nessuno lo saprà finché non succede qualcosa. Nella stanza accanto un tecnico incolla codice proprietario per farselo correggere; in HR qualcuno carica venti CV per uno screening veloce. Non è un problema di dipendenti indisciplinati: è un’azienda che non ha mai scritto una riga su cosa si può fare con l’IA — e che, senza saperlo, ha già smesso di essere in regola.

L’obbligo che quasi nessuno rispetta

Dal 2 febbraio 2025 si applica l’art. 4 del Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act), per effetto dell’art. 113, terzo comma, lett. a). Riguarda fornitori e deployer di sistemi di IA: ogni azienda che li usa, non solo chi li produce.

Il 27 luglio 2026, con l’entrata in vigore del Regolamento (UE) 2026/1744 — l’Omnibus IA — quell’articolo è stato sostituito (art. 1, punto 5). Non è stato abrogato: è cambiato di natura. Il testo vigente dice che fornitori e deployer «adottano misure volte a sostenere lo sviluppo dell’alfabetizzazione in materia di IA del loro personale nonché di qualsiasi altra persona che si occupa del funzionamento e dell’utilizzo dei sistemi di IA per loro conto, prendendo in considerazione le loro conoscenze tecniche, la loro esperienza, istruzione e formazione, nonché il contesto in cui i sistemi di IA devono essere utilizzati, e tenendo conto delle persone o dei gruppi di persone su cui i sistemi di IA devono essere utilizzati». E aggiunge una frase che prima non c’era: «Tale obbligo non impone ai fornitori o ai deployer di garantire un livello specifico di alfabetizzazione in materia di IA per alcuna persona».

La differenza non è cosmetica. Prima bisognava «garantire, nella misura del possibile, un livello sufficiente» di alfabetizzazione: un obbligo di risultato, misurato su un metro — «sufficiente» — che nessuno aveva mai definito. Adesso bisogna adottare misure che ne sostengano lo sviluppo: un obbligo di mezzi. Il considerando 8 dell’Omnibus lo motiva apertamente: obblighi rigorosi «non sarebbero adatti a tutti i tipi di fornitori e deployer» e creano «un onere aggiuntivo in termini di conformità, in particolare per le imprese più piccole». I nuovi paragrafi 2 e 3 aggiungono l’impalcatura di sostegno: Commissione e Stati membri agevolano l’adempimento, in particolare per le PMI, e la Commissione pubblica esempi pratici sulla piattaforma unica di informazione; il consiglio per l’IA adotta raccomandazioni con obiettivi comuni.

Che cosa cambia per un’azienda che non ha fatto nulla: niente. L’obbligo di attivarsi resta, e la data resta il 2 febbraio 2025 — l’Omnibus ha riscritto la lett. a) dell’art. 113 senza toccarla. Cambia che cosa vi si può contestare: non di non aver raggiunto un livello, ma di non aver adottato misure. È una soglia più bassa e più facile da documentare, e proprio per questo non averla superata pesa di più.

L’art. 4 non ha una fascia sanzionatoria propria nell’art. 99, e l’Omnibus non gliel’ha data: l’unica lettera nuova del paragrafo 4 riguarda gli obblighi dell’art. 25. Siamo lontani dalle pratiche vietate (fino a 35 milioni di euro o, per le imprese, il 7% del fatturato mondiale totale annuo dell’esercizio precedente, se superiore) e dalla violazione degli obblighi su alto rischio e trasparenza (15 milioni o il 3%, se superiore). Ma non è un obbligo senza conseguenze: è la prova che manca ogni volta che un incidente più serio finisce sotto la lente di un’autorità — un dato personale esposto, un segreto svelato, una pratica vietata scoperta per caso. Nessuna policy, nessun registro di formazione: in un accertamento, è un’aggravante che si scrive da sola.

Il segreto industriale che evapora

Per molte imprese italiane il rischio più concreto non è la sanzione AI Act: è perdere la tutela legale su ciò che le rende competitive. La Direttiva (UE) 2016/943 e il D.Lgs. 63/2018, che ha riscritto gli artt. 98-99 del Codice della Proprietà Industriale, proteggono il segreto commerciale a tre condizioni cumulative: che l’informazione sia segreta, che abbia valore economico proprio in quanto tale, e che il titolare l’abbia sottoposta a misure ragionevolmente adeguate a mantenerla segreta. È la terza condizione che una policy sull’IA costruisce — e che la sua assenza demolisce. Un listino, un capitolato, un algoritmo di produzione incollato in un chatbot pubblico, senza un divieto scritto, è la prova migliore che quelle misure «ragionevolmente adeguate» non esistevano. Se il segreto finisce da un concorrente, il giudice non guarda le intenzioni: guarda se l’azienda aveva fatto ciò che la legge le chiedeva. Senza policy, la tutela del segreto industriale evapora proprio nel momento in cui servirebbe.

Quando nel listino o nel contratto ci sono dati di persone fisiche — un contatto cliente, un candidato, un collega citato in un verbale — scatta il GDPR. Gli artt. 5, par. 2 (accountability), 24 (responsabilizzazione del titolare) e 32 (sicurezza del trattamento) impongono all’azienda di dimostrare, non solo dichiarare, che il trattamento è sotto controllo. Un dipendente che incolla un dato personale in un servizio consumer non autorizzato produce un trattamento che il titolare non conosce né governa: è, per definizione, fuori dal perimetro dell’art. 24. Se quel dato finisce esposto, la mancata notifica è già stata sanzionata: fu uno dei quattro rilievi che nel 2024 sono costati a OpenAI 15 milioni di euro di multa del Garante, dopo il data breach di ChatGPT del marzo 2023 — lo stesso obbligo di notifica in 72 ore (artt. 33-34 GDPR) è impossibile da rispettare se l’incidente non si vede nemmeno. Il Garante ha mostrato identica attenzione sui dati dei lavoratori, bloccando un plug-in che leggeva lo stress dei dipendenti dalle chat aziendali, e sui fornitori esteri meno trasparenti, bloccando DeepSeek a gennaio 2025 per le stesse lacune già viste su ChatGPT: la stessa cautela vale, a maggior ragione, quando è il dipendente a spingere da solo i dati fuori dal perimetro.

L’aggancio NIS2, per chi è nel perimetro

Chi rientra nel perimetro NIS2 (D.Lgs. 138/2024) ha un motivo in più per non rinviare. L’art. 23 chiede agli organi di amministrazione di approvare le misure di gestione del rischio informatico, sorvegliarne l’attuazione e seguire essi stessi una formazione adeguata, estendendola al personale. Un uso incontrollato dell’IA — account personali, dati aziendali su server terzi mai qualificati — è esso stesso un rischio di cibersicurezza non gestito: la policy sull’IA è una delle misure che la NIS2 già chiede a chi è dentro il perimetro.

Cosa deve contenere la policy, adesso

Una mappa strumenti per classe di dato: cosa è ammesso (testi pubblici, riformulazioni) e cosa è vietato nei servizi non approvati — sempre: dati personali di clienti e colleghi, segreti industriali, codice proprietario, contratti.
Divieti scritti, non sottintesi: la policy va firmata, datata, comunicata — non una mail dimenticata nella casella di un responsabile.
Formazione documentata: registri di presenza, materiali, date. Dopo l’Omnibus conta ancora di più, perché è esattamente la prova che l’art. 4 adesso richiede — misure adottate, non un livello raggiunto — ed è l’unica cosa che un’ispezione può verificare davvero.
Un’alternativa approvata: il punto che decide se la policy regge o viene aggirata. Una policy fatta solo di divieti perde, perché i dipendenti l’IA la vogliono usare comunque — vietare senza offrire uno strumento sicuro sposta l’uso sul telefono personale, esattamente come lo shadow AI insegna.
Audit periodico: verificare che ciò che è scritto corrisponda a ciò che accade davvero, non una tantum all’adozione della policy.

Come lo risolviamo noi

La policy diventa applicabile solo quando l’alternativa approvata esiste davvero — non come promessa, come architettura. Per questo costruiamo AI dedicate e chiuse, sganciate dal web aperto, in due modalità: on-premise, nell’ambiente del cliente, oppure erogate dal nostro cloud dedicato — ambiente riservato al singolo cliente, VPN dedicata, data center residente in Italia, locali che presidiamo direttamente. In entrambi i casi il dipendente lavora veloce quanto con un chatbot pubblico, ma il dato non esce mai dal perimetro che l’azienda controlla — ed è lì che alfabetizzazione, segreto industriale e accountability GDPR smettono di essere un rischio. È il principio su cui costruiamo la piattaforma, e vale anche per chi ha già affrontato la sicurezza dei propri sistemi LLM o i manuali conformi al Regolamento Macchine: stesso lavoro di perimetro, fatto sui dati invece che sui documenti.

Non avete ancora una policy sull’IA, o non sapete se quella che avete reggerebbe un controllo? Mezz’ora con un nostro esperto basta per la prima mappa.

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GDPR: il trattamento che nessuno ha autorizzato

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