- perché l’AI Act riguarda l’IT e non solo il Legal;
- perché “non conta che AI usi, ma dove la usi”;
- quali sono i rischi operativi più concreti;
- da dove partire con un percorso di conformità realistico.
Perché l’AI Act riguarda direttamente l’IT (non solo il Legal)
Molte aziende hanno intercettato l’AI Act tramite il team Legal o Compliance. È normale: è un regolamento europeo, e i primi a occuparsene sono spesso loro.
Il problema nasce quando l’organizzazione si ferma lì. Perché nella pratica l’AI:
- gira su infrastrutture e applicazioni gestite dall’IT;
- usa dati aziendali (a volte anche dati sensibili);
- entra in processi reali (assistenza, operation, decisioni, workflow);
- produce output che devono essere tracciabili e gestibili;
- introduce rischi tecnici e di sicurezza (incidenti, accessi, data leakage, ecc.).
Quindi sì: l’AI Act ha una componente normativa, ma il lavoro “vero” – quello che evita problemi – passa quasi sempre da IT, security e governance.
L’errore più comune: trattare l’AI Act come un progetto una tantum
Quando entra una nuova normativa, la tentazione è affrontarla come un progetto chiuso: faccio una policy, definisco due regole, metto tutto in un cassetto.
Con l’AI Act, questo approccio rischia di fallire presto. Per un motivo semplice: la conformità non è solo un documento. È una capacità continua, molto simile a come gestisci:
- sicurezza e hardening;
- backup e disaster recovery;
- incident handling;
- change management.
L’AI evolve, i casi d’uso cambiano, nuovi tool entrano in azienda. Se la governance non regge nel tempo, l’AI Act diventa un rischio operativo, non solo legale.
Non conta che AI usi, ma dove la usi
Questa è probabilmente la chiave più importante per leggere l’AI Act con occhi IT.
Nel 2026 quasi tutte le aziende useranno l’AI in qualche forma: Copilot, chatbot, automazioni, analisi avanzata. Il punto non è più “usi o non usi l’AI”. Il punto è: dove entra nei processi e che impatto ha.
AI “banale” vs AI che impatta decisioni critiche
Un sistema che aiuta a scrivere un testo o riassumere un documento non è la stessa cosa di un sistema che influenza decisioni su:
- persone (assunzioni, valutazioni, performance);
- soldi (credito, pricing, scoring);
- sicurezza (incident handling, accessi, anomalie);
- produzione e operation (qualità, manutenzione, processi critici).
L’AI Act spinge proprio in questa direzione: non guardare solo il tool, ma il contesto d’uso.
Il rischio reale: micro-progetti AI sparsi e nessuna mappa
Uno scenario tipico in azienda è questo: tanti piccoli esperimenti AI “innocui” sparsi tra team diversi. Nessuno fa danni da solo. Ma nel complesso nessuno sa più:
- dove passa l’AI;
- che dati tocca;
- chi ne è responsabile;
- che evidenze esistono (log, versioning, audit trail);
- cosa succede se qualcosa va storto.
Ed è qui che l’AI Act diventa interessante (e urgente) per l’IT Manager: ti costringe a mettere ordine.
I veri impatti operativi dell’AI Act sull’area IT
Quando si traduce l’AI Act in conseguenze pratiche, emergono alcune aree su cui l’IT deve essere pronto.
1) Governance e responsabilità
Chi decide se un caso d’uso AI è accettabile? Chi approva? Chi gestisce il rischio? Chi “mette la firma” quando l’AI entra in produzione? Se queste risposte non sono chiare, prima o poi l’azienda si blocca… o si espone.
2) Logging, tracciabilità ed evidenze
La domanda non è solo “il sistema funziona?”. È anche: possiamo dimostrare come funziona, cosa è stato fatto e cosa è successo in caso di anomalia? Dal punto di vista IT significa pensare a:
- standard di logging coerenti;
- monitoring e alerting;
- gestione versioni e cambiamenti;
- retention e accessibilità delle evidenze.
3) Security e incident handling
Quando l’AI sbaglia, quando viene manipolata, quando genera output anomali o quando i dati “scappano”, serve un processo: chi se ne accorge, chi interviene, che informazioni servono. L’AI Act, di fatto, rende questa parte ancora più importante.
Un modello pratico: valutare la maturità AI della tua organizzazione
Il modo più utile per evitare teoria è ragionare in termini di maturità. Un framework semplice, ma efficace, può basarsi su 5 dimensioni:
- Ruolo: chi governa l’AI in azienda (IT, business, ibrido)?
- Rischio: i casi d’uso sono mappati e classificati?
- Governance: esistono processi e regole applicabili, non solo “linee guida”?
- Evidenze: log, audit trail, documentazione e tracciabilità sono disponibili?
- Impatto IT: infrastruttura, sicurezza e integrazioni sono pronte a reggere l’AI nel tempo?
Questo approccio ha un vantaggio: ti permette di capire dove sei oggi e cosa conviene fare nei prossimi mesi, senza bloccare tutto.
Da dove iniziare: un percorso di conformità realistico (senza bloccare l’innovazione)
Un buon punto di partenza, per un IT Manager, è più semplice di quanto sembri:
- Mappa i casi d’uso AI già presenti (anche quelli “informali”).
- Classifica dove l’AI entra in processi critici e dove no.
- Definisci ruoli e responsabilità minime (ownership vera).
- Costruisci un set minimo di evidenze (log, monitoring, processi).
- Itera: la conformità è una capacità continua, non un progetto che chiudi.
Se oggi hai la sensazione che “stiamo usando AI, ma non sappiamo bene dove e come”, sei in buona compagnia. È la situazione più comune che vediamo in questo momento.
Webinar: AI Act per IT Manager (governance, rischi e percorso di conformità)
Se vuoi approfondire questi aspetti con un taglio operativo, abbiamo organizzato un webinar pensato da IT manager per IT manager, senza fuffa e senza approccio puramente legale.
AI Act per IT Manager: governance, rischi e percorso di conformità
25 febbraio · 11:00–12:00 · Online
Durante il webinar vedremo:
- come leggere l’AI Act dal punto di vista IT;
- perché “non conta che AI usi, ma dove la usi”;
- quali evidenze servono davvero (log, governance, incident handling);
- un framework pratico di maturità AI e una roadmap sensata da cui partire.
👉 Iscriviti al webinar gratuito
L’AI Act non è un ostacolo all’innovazione. È un cambio di prospettiva: mette l’attenzione su governance, responsabilità e capacità operative. Per l’IT Manager può diventare un’occasione per mettere ordine, ridurre rischio e guidare l’adozione dell’AI in modo sostenibile.
Chi aspetta rischia di rincorrere. Chi governa, costruisce.
FAQ
1) L’AI Act riguarda davvero anche l’IT Manager o solo il Legal?
Sì, riguarda direttamente l’IT Manager. L’AI Act impatta governance IT, sicurezza, logging, processi e responsabilità. Il Legal è importante, ma senza un presidio IT su dati, architetture ed evidenze, la conformità resta teorica.
2) Se usiamo Copilot o chatbot “standard”, dobbiamo preoccuparci?
Dipende da dove e come li usate. L’AI Act non guarda solo lo strumento, ma il contesto d’uso e l’impatto sui processi. Se l’AI entra in decisioni critiche o lavora su dati sensibili, serve governance e controllo.
3) L’AI Act blocca l’innovazione in azienda?
No, se affrontato bene. L’AI Act non vieta l’uso dell’AI: chiede governance, responsabilità ed evidenze. Con un approccio IT-driven puoi continuare a innovare evitando improvvisazioni e correzioni urgenti più avanti.
4) Da dove dovrebbe iniziare un IT Manager per adeguarsi all’AI Act?
Dal mappare i casi d’uso AI già presenti in azienda (anche quelli informali). Poi ha senso classificare rischio e impatto, definire ownership e costruire un set minimo di evidenze (log, monitoring, processi) su cui iterare nel tempo.
5) Serve un progetto dedicato o un’attività continua?
L’AI Act richiede una capacità continua, non un progetto una tantum. Esattamente come security, backup o incident management, anche la conformità AI va mantenuta e aggiornata nel tempo, insieme ai sistemi e ai casi d’uso.
