L’AI Act e i d.lgs. nn. 160 e 179/2026 di adeguamento: le nuove frontiere dell’intelligenza artificiale nell’ordinamento giuridico italiano

Abstract [ITA]. Il presente contributo, partendo dall’individuazione delle caratteristiche dei sistemi di intelligenza artificiale di nuova generazione e dei rischi che essi comportano per i consociati nei diversi settori di impiego, individua ed analizza diacronicamente le fasi che hanno costellato il processo di regolamentazione di tali sistemi. Il regolamento (UE) 2024/1689 (c.d. AI Act), la legge delega n. 132/2025 in materia di intelligenza artificiale e i decreti legislativi nn. 160 e 179/2026 di attuazione di quest’ultima e di adeguamento della normativa italiana al regolamento europeo medesimo hanno delineato un quadro nel quale primeggia la doverosità, in sede di promozione, sviluppo ed utilizzo dell’intelligenza artificiale, del rispetto dei diritti fondamentali sanciti a livello tanto nazionale quanto sovranazionale. Nel descrivere le novità introdotte nell’ordinamento giuridico italiano dai novelli decreti legislativi attuativi della legge delega n. 132/2025, il contributo mette propriamente in evidenza come la recentissima normativa cerchi di realizzare un attento bilanciamento tra esigenze di competitività e tutela dei diritti fondamentali.

Abstract [ENG]. Starting with an identification of the characteristics of next-generation artificial intelligence systems and the risks they pose to people in various sectors of application, this contribution outlines the chronological stages of the regulatory process of these systems. Regulation (EU) 2024/1689 (the so-called “AI Act”), Enabling Law No. 132/2025 about artificial intelligence and Legislative Decrees Nos. 160 and 179/2026 — which implement the latter and align Italian law with the European regulation — have established a framework in which the promotion, development, and use of artificial intelligence must take place in compliance with fundamental rights enshrined at both national and supranational levels. In describing the changes introduced by the new legislative decrees Nos. 160 and 179/2026 into the Italian legal system, this contribution highlights how the very recent legislation seeks to strike a careful balance between competitiveness needs and the protection of fundamental rights.

Sommario: 1. I sistemi di intelligenza artificiale e la necessità di una regolamentazione: l’AI Act quale normativa di bilanciamento tra esigenze di competitività e tutela dei diritti fondamentali – 2. La legge delega n. 132/2025 in materia di intelligenza artificiale: un mosaico italiano di principi da attuare – 3. Il primo step attuativo: il d.lgs. n. 160/2026. L’utilizzo dei sistemi di IA nelle attività di polizia – 4. Gli interventi del d.lgs. n. 160/2026 sul Codice penale Rocco, sul Codice di procedura penale Vassalli e sul d.lgs. n. 231/2001 in materia di responsabilità da reato degli enti – 5. La responsabilità civile per il danno da intelligenza artificiale e l’ambito di intervento del d.lgs. n. 160/2026. Gli strumenti processual-civilistici per il risarcimento dei danni cagionati dall’utilizzo di sistemi di IA – 6. Il d.lgs. n. 179/2026 quale secondo ed ultimo step attuativo. Disamina delle novità introdotte

1. I sistemi di intelligenza artificiale e la necessità di una regolamentazione: l’AI Act quale normativa di bilanciamento tra esigenze di competitività e tutela dei diritti fondamentali

L’evoluzione tecnologica ha consentito all’uomo di poter essere costantemente coadiuvato da macchine nello svolgimento delle sue principali attività.
Nell’ultimo decennio l’apporto fornito dalla macchina all’uomo in termini di efficienza operativa e miglioramento dell’utilizzo delle risorse e della qualità delle decisioni è peraltro qualitativamente migliorato in ragione dell’utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale basati sul “machine learning”, ossia sull’autoapprendimento dei meccanismi e delle regole di funzionamento mediante l’analisi di enormi quantità di dati[1].
Trattasi di sistemi di intelligenza artificiale di nuova generazione, la cui operatività non si fonda meramente sull’addestramento ricevuto, ma anche e soprattutto sul confronto con la realtà esterna.
Proprio le costanti interazioni con l’ambiente circostante consentono a tali sistemi di adottare decisioni in maniera autonoma e senza alcuna necessità dell’intervento umano, dacchè gli input ricevuti dalla realtà fenomenica rappresentano dati di esperienza rispetto ai quali avviene l’adattamento comportamentale[2].
L’autonomia dei nuovi sistemi di intelligenza artificiale è dunque una diretta conseguenza dell’autoapprendimento: se le regole di funzionamento vengono acquisite dall’analisi di dati e il mondo esterno è la fonte di input nuovi ai quali adeguarsi, il processo decisionale non è più il frutto di una rigida predeterminazione a monte.
Parte della dottrina che ha iniziato ad effettuare un’analisi dell’articolazione dei sistemi di intelligenza artificiale ha tra l’altro distinto l’autonomia dall’automazione[3], intendendo l’autonomia – caratteristica necessaria ed esclusiva dei sistemi di intelligenza artificiale – come la capacità dell’algoritmo di agire in situazioni di incertezza e l’automazione – caratteristica invece eventuale e non esclusiva dei sistemi di intelligenza artificiale[4] – come la diversa capacità di agire direttamente sul mondo reale o virtuale e raggiungere l’obiettivo in assenza dell’intervento umano.
Di qui la naturale ed ineliminabile componente di imprevedibilità dei sistemi di IA di nuova generazione, che li rende delle architetture dotate di grande complessità: non ogni singolo output può infatti essere preveduto ex ante quale risultato dell’elaborazione delle informazioni.
Si è in presenza di veri e propri modelli “black box” (o “a scatola nera”), in quanto descrivibili soltanto rispetto al loro comportamento esterno – e quindi unicamente per come reagiscono in uscita a una determinata sollecitazione in ingresso – e non anche quanto al loro funzionamento interno, che resta invece ignoto[5].
Si discorre a tal proposito di opacità algoritmica (o tecnologica), concepita come l’altra faccia dell’autonomia e definita come l’“impossibilità di comprendere precisamente, a posteriori, i nessi causa-effetto che hanno portato l’algoritmo ad assumere una determinata decisione”[6].
Essa deriverebbe da due fattori, rappresentati dalla complessità dei pattern decisionali e dal divario tra processo computazionale probabilistico seguito dalla macchina e struttura semantica propria del linguaggio umano: bisogna infatti non soltanto considerare che i pattern alla base del processo decisionale si basano su svariati dati e parametri, tra i quali non è semplice individuare quelli che hanno precisamente condotto all’elaborazione della soluzione, ma anche che frequentemente gli algoritmi non riescono a fornire una spiegazione al risultato raggiunto mediante un linguaggio comprensibile da parte dell’essere umano[7].
La non totale prevedibilità del risultato finale cui i nuovi sistemi di IA pervengono costituisce un’autentica “arma a doppio taglio”: se da un lato bisogna infatti guardare alla medesima con favore in ragione dell’originalità di molte delle soluzioni elaborate, dall’altro essa è comunque potenzialmente foriera di esiti lesivi della sicurezza, della salute, della riservatezza, dell’integrità, della dignità e dell’autodeterminazione degli individui.
Parte della dottrina, focalizzando l’attenzione sui c.d. danni algoritmici, ha opportunamente delineato l’ampia platea di effetti negativi che possono derivare dall’impiego di sistemi di intelligenza artificiale di nuova generazione nei diversi settori della realtà economico-sociale.
I meccanismi di “scoring” ad esempio, frequentemente utilizzati ai fini della selezione dei soggetti che ambiscano ad una determinata posizione lavorativa, “possono condurre all’inammissibilità ad un colloquio, oltre che alla mancata assegnazione di un posto di lavoro”[8], mentre se utilizzati “nel vaglio della potenziale solvibilità di chi miri ad ottenere un fido bancario oppure nella valutazione delle caratteristiche dei clienti con cui stipulare polizze assicurative, possono portare ad esiti negativi della pratica bancaria o assicurativa”[9].
Ancora, si evidenzia che il trattamento algoritmo, la circolazione dei dati personali e l’eventuale perdita di questi ultimi possono determinare effetti negativi sul piano economico, reputazionale ed emotivo dei soggetti interessati, così come danni alla salute di un paziente possono essere cagionati dall’utilizzo, nel settore sanitario, di sistemi di supporto alla diagnosi medica che, “a causa della scarsa rappresentatività o del mancato aggiornamento dei dati che siano stati loro forniti, segnalino, come urgente, un erroneo trattamento curativo o farmacologico ovvero erroneamente non ne indichino uno necessario”[10].
Al dichiarato scopo di migliorare il funzionamento del mercato interno istituendo un quadro giuridico uniforme circa lo sviluppo, l’immissione sul mercato, la messa in servizio e l’uso di
sistemi di intelligenza artificiale nell’Unione europea e promuovendo la diffusione di un’IA antropocentrica ed affidabile, garantendo nel contempo un livello elevato di protezione della salute, della sicurezza e dei diritti fondamentali sanciti dalla Carta dei diritti fondamentali dell’Unione europea, il 13 giugno 2024 il Parlamento europeo e il Consiglio dell’Unione, deliberando secondo la procedura legislativa ordinaria, hanno emanato il regolamento (UE) 2024/1689 (c.d. AI Act), entrato in vigore il 1° agosto 2024.
Dalla lettura dei consideranda nn. 4, 5 e 6 di tale atto di diritto derivato dell’Unione europea si evince che benchè l’impiego dell’intelligenza artificiale, garantendo un miglioramento delle previsioni, l’ottimizzazione delle operazioni e dell’assegnazione delle risorse e la personalizzazione delle soluzioni digitali disponibili per i singoli e le organizzazioni, possa fornire significativi vantaggi competitivi alle imprese e consentire il raggiungimento di risultati proficui sul piano socio-ambientale, esso può nel contempo, a seconda delle circostanze relative alla sua applicazione, al suo utilizzo e al suo livello di sviluppo tecnologico specifici, comportare rischi e pregiudicare gli interessi pubblici e i diritti fondamentali tutelati dal diritto dell’Unione.
Ne consegue la necessità di sviluppare l’IA e il suo quadro normativo in conformità ai diritti e alle libertà fondamentali sanciti dai Trattati e dalla Carta dei diritti fondamentali dell’Unione europea nonché ai valori di cui all’art. 2 del TUE.
“Come prerequisito, l’IA dovrebbe essere una tecnologia antropocentrica”, fungendo da “strumento per le persone, con il fine ultimo di migliorare il benessere degli esseri umani” (considerando n. 6).
L’AI Act fissa regole armonizzate in tema di intelligenza artificiale adottando segnatamente un approccio “risk based”: i dispositivi di intelligenza artificiale vengono classificati in quattro macroaree di rischio – minimo o nullo, limitato, elevato e inaccettabile – e per ciascuna macroarea viene individuato un apposito regime giuridico applicabile, comprensivo di specifici obblighi normativi.
Come previsto dal suo art. 1, par. 2, tale regolamento indica poi le pratiche di IA vietate[11], delinea i requisiti specifici per i sistemi di IA ad alto rischio nonché il sistema degli obblighi per gli operatori di tali sistemi, le regole di trasparenza armonizzate per determinati sistemi di IA, le regole armonizzate per l’immissione sul mercato di modelli di IA per finalità generali, le regole in materia di monitoraggio del mercato, vigilanza del mercato, governance ed esecuzione ed infine le misure a sostegno dell’innovazione, con particolare attenzione alle piccole e medie imprese, comprese le start-up[12].
L’art. 3, par. 1, n. 1 dell’AI Act fornisce inoltre una definizione di “sistema di IA” che è simile ma non in toto sovrapponibile a quella che il Consiglio dell’OCSE aveva fornito nella raccomandazione del 22 maggio 2019, modificata l’8 novembre 2023: se infatti l’OCSE concepiva come elementi necessariamente costitutivi dei sistemi di intelligenza artificiale tanto l’adattabilità quanto l’autonomia, l’AI Act discorre di adattabilità in termini di mera eventualità.
Un sistema di intelligenza artificiale è dunque un “sistema automatizzato progettato per funzionare con livelli di autonomia variabili e che può presentare adattabilità dopo la diffusione e che, per obiettivi espliciti o impliciti, deduce dall’input che riceve come generare output quali previsioni, contenuti, raccomandazioni o decisioni che possono influenzare ambienti fisici o virtuali”.
Parte della dottrina ha sul punto evidenziato come la normativa europea diluisca il concetto di autonomia in quello di automazione[13]: il considerando n. 12 dell’AI Act, nel prevedere che “I sistemi di IA sono progettati per funzionare con livelli di autonomia variabili”, precisa infatti che ciò sta a significare che i medesimi debbano disporre “di un certo grado di autonomia di azione rispetto al coinvolgimento umano e di capacità di funzionare senza l’intervento umano”.
Quanto ai requisiti e agli obblighi normativi previsti a seconda delle tipologie di rischio prodotte dai sistemi di intelligenza artificiale per la sicurezza dei consociati e il rispetto dei diritti fondamentali dei cittadini, va detto che l’AI Act non prevede alcun requisito di sicurezza per i sistemi a rischio minimo o nullo, mentre impedisce l’introduzione nel mercato unico dei sistemi a rischio inaccettabile, ossia quelli comportanti pratiche vietate ai sensi dell’art. 5, par. 1.
Si richiede poi il semplice rispetto degli obblighi di trasparenza di cui all’art. 50 dell’AI Act in presenza di sistemi a rischio limitato, mentre ai fini della commercializzazione dei sistemi di IA ad alto rischio è richiesto tanto il rispetto dei requisiti previsti dalla Sezione II del Capo III dell’AI Act quanto l’adempimento degli obblighi di cui alla Sezione III dello stesso Capo II dell’AI Act da parte dei soggetti indicati (fornitori, deployers e altre parti).
Particolari disposizioni sono invece previste dal Capo V dell’AI Act per i “modelli di IA per finalità generali”, ossia per quei sistemi che ai sensi dell’art. 3, par. 1, n. 63 dello stesso regolamento siano in grado di “svolgere con competenza un’ampia gamma di compiti distinti”, indipendentemente dalle modalità con cui siano immessi sul mercato, e che possano essere integrati “in una varietà di sistemi o applicazioni a valle”. Ciò anche laddove tali modelli siano addestrati con enormi quantità di dati mediante l’autosupervisione su larga scala[14].
La categoria più problematica è indubbiamente quella dei sistemi di intelligenza artificiale ad alto rischio, definiti dall’art. 6 dell’AI Act.
Stando a quanto previsto dall’art. 6, par. 1 dell’AI Act, un sistema di IA è precisamente considerato ad alto rischio se è destinato ad essere utilizzato come componente di sicurezza di un prodotto disciplinato dalla normativa di armonizzazione dell’Unione elencata nell’Allegato I dell’AI Act (oppure il sistema di IA è esso stesso uno di questi prodotti) e il prodotto – che è esso stesso il sistema di IA o di cui il sistema di IA costituisce componente di sicurezza – è soggetto ad una valutazione di conformità da parte di terzi ai fini dell’immissione sul mercato o della messa in servizio ai sensi della normativa di armonizzazione dell’Unione elencata nel medesimo Allegato I dell’AI Act. Ciò a prescindere dal fatto che il sistema di IA sia immesso sul mercato o messo in servizio unitamente ai prodotti di cui alla normativa dell’Allegato I dell’AI Act o separatamente da essi.
Ulteriori sistemi di IA ad alto rischio sono poi quelli di cui all’Allegato III dell’AI Act, ossia quelli relativi ad una serie di settori, tra cui biometria, infrastrutture critiche, istruzione e formazione professionale, occupazione, gestione dei lavoratori e accesso al lavoro autonomo, accesso a servizi privati essenziali e a prestazioni e servizi pubblici essenziali e fruizione degli stessi, attività di contrasto, migrazione, asilo e gestione del controllo delle frontiere e amministrazione della giustizia e processi democratici (art. 6, par. 2, AI Act).
Questi ultimi sistemi di IA non sono peraltro classificati come ad alto rischio nelle ipotesi in cui non presentino un rischio significativo di danno per la salute, la sicurezza o i diritti fondamentali delle persone fisiche, anche nel senso di non influenzare materialmente il risultato del processo decisionale. Ciò purchè tali sistemi siano destinati ad eseguire compiti procedurali limitati o comunque compiti preparatori per una valutazione pertinente ai fini dei casi d’uso elencati nell’Allegato III oppure siano destinati a migliorare il risultato di un’attività umana precedentemente completata o non siano utilizzati per rilevare schemi decisionali o deviazioni da schemi decisionali precedenti (art. 6, par. 3, AI Act).
Un sistema di IA di cui all’Allegato III è però sempre considerato ad alto rischio qualora esso effettui profilazione di persone fisiche ex art. 6, par. 3 dell’AI Act. Ciò in ragione dell’elevata probabilità di effetti discriminatori connessi alle operazioni di profilazione.
Un fornitore che ritiene che un sistema di IA di cui all’Allegato III non sia ad alto rischio deve documentarne la valutazione prima dell’immissione sul mercato o della messa in servizio (art. 6, par. 4, AI Act).
Nel delineare i requisiti ai quali i sistemi di intelligenza artificiale ad alto rischio devono attenersi per essere commercializzati, la Sezione II del Capo III dell’AI Act fa essenzialmente riferimento alla trasparenza, alla sorveglianza umana e alla governance dei dati, alla accuratezza, alla robustezza e alla cybersicurezza.
Quanto alla trasparenza, l’art. 11 dell’AI Act richiede la redazione di un’apposita documentazione tecnica prima dell’immissione sul mercato o della messa in servizio del sistema ad alto rischio nonché il costante aggiornamento della medesima. Tale documentazione viene redatta in modo da dimostrare la conformità del sistema ai requisiti indicati e da fornire alle autorità nazionali competenti e agli organismi notificati, in forma chiara e comprensibile, le informazioni necessarie ai fini della valutazione di conformità[15].
L’art. 12 dell’AI Act prevede invece la registrazione automatica di una serie di eventi (c.d. log) per l’intera durata del ciclo di vita del sistema ad alto rischio, in particolar modo di tutti quelli pertinenti per l’”individuazione di situazioni che possono far sì che il sistema di IA ad alto rischio presenti un rischio ai sensi dell’articolo 79, paragrafo 1, o determinare una modifica sostanziale”, l’”l’agevolazione del monitoraggio successivo all’immissione sul mercato di cui all’articolo 72” e “il monitoraggio del funzionamento dei sistemi di IA ad alto rischio di cui all’articolo 26, paragrafo 5”[16].
L’art. 13 dell’AI Act richiede poi che i sistemi di IA ad alto rischio siano accompagnati da istruzioni per l’uso, in un formato appropriato digitale o non digitale, contenenti una serie di informazioni indicate dalla norma, le quali devono essere concise, complete, corrette, chiare nonché pertinenti, accessibili e comprensibili per i deployers, ed infine l’art. 21 dell’AI Act prevede che i fornitori di sistemi di IA ad alto rischio forniscano alle autorità competenti, su loro richiesta motivata, sia la comunicazione delle informazioni e della documentazione necessarie per dimostrare la conformità del sistema di IA ad alto rischio ai requisiti di cui alla Sezione II del Capo III sia l’accesso ai log generati automaticamente dallo stesso sistema.
Quanto alla sorveglianza umana, significativi sono gli artt. 14 e 26, par. 2 dell’AI Act.
La prima norma richiede che i sistemi di IA ad alto rischio vengano progettati e sviluppati in modo da poter essere “efficacemente supervisionati da persone fisiche durante il periodo in cui sono in uso”, con l’adozione di apposite misure di sorveglianza elencate dalla stessa norma[17] commisurate ai rischi, al livello di autonomia e al contesto di utilizzo del sistema.
La seconda norma prevede invece, in sede di definizione degli obblighi dei deployers dei sistemi di IA ad alto rischio, che questi ultimi soggetti affidino la sorveglianza umana “a persone fisiche che dispongono della competenza, della formazione e dell’autorità necessarie nonché del sostegno necessario”.
Rispetto poi alla governance dei dati, all’accuratezza, alla robustezza e alla cybersicurezza, l’art. 10 dell’AI Act indica una serie di pratiche di governance e gestione dei dati sulla base delle quali vengono sviluppati i sistemi di IA ad alto rischio e alle quali i set di dati devono essere soggetti[18], mentre l’art. 15 dello stesso AI Act richiede una progettazione ed uno sviluppo dei sistemi di IA ad alto rischio tali da garantirne un adeguato livello di accuratezza, robustezza e cybersicurezza nonché la loro coerente operatività con tali aspetti durante il loro intero ciclo vitale.
In particolar modo, i livelli di accuratezza e le pertinenti metriche di accuratezza dei sistemi di IA ad alto rischio sono dichiarati nelle istruzioni per l’uso che accompagnano il sistema (art. 15, par. 3, AI Act), la robustezza dei medesimi sistemi può essere conseguita “mediante soluzioni tecniche di ridondanza, che possono includere piani di backup o fail-safe” (art. 15, par. 4, comma 1, AI Act) e le soluzioni tecniche finalizzate a garantire la loro cybersicurezza sono adeguate alle circostanze e ai rischi pertinenti (art. 15, par. 5, comma 1, AI Act)[19].
Al di là del sistema di gestione dei rischi relativo ai sistemi di IA ad alto rischio istituito, attuato e documentato ai sensi dell’art. 9 dell’AI Act[20], del sistema di gestione della qualità di cui all’art. 17 dell’AI Act e della valutazione di impatto dei sistemi di IA ad alto rischio sui diritti fondamentali di cui all’art. 27 dello stesso AI Act, un ruolo particolarmente significativo è riservato agli organi protagonisti della governance europea[21].
Il regolamento prevede anzitutto l’istituzione di quattro nuove strutture sovranazionali con funzioni consultive e di “capacity-building”: trattasi dell’Ufficio per l’IA presso la Commissione europea, che si occupa di sviluppare competenze e capacità dell’Unione nel settore dell’intelligenza artificiale, del Consiglio europeo per l’IA che, composto da rappresentanti degli Stati membri, fornisce consulenza e assistenza alla Commissione e agli stessi Stati membri ai fini dell’applicazione dell’AI Act, del Forum consultivo che, composto da portatori di interessi afferenti all’industria, alle start-up, alle piccole e medie imprese, alla società civile e al mondo accademico, fornisce consulenza e competenze tecniche al Consiglio europeo per l’IA e alla Commissione europea, e del Gruppo di esperti scientifici indipendenti che, composto da soggetti esperti selezionati dalla Commissione europea in base al possesso di competenze scientifiche o tecniche aggiornate nel settore dell’IA, fornisce consulenza e sostegno all’Ufficio per l’IA quanto all’attuazione dell’AI Act rispetto ai modelli di IA per finalità generali nonché sostegno alle autorità di vigilanza del mercato laddove queste ultime lo richiedano.
Le autorità di vigilanza del mercato designate a livello nazionale dagli Stati membri ex art. 70 dell’AI Act sono proprio i soggetti che si occupano della vigilanza in senso stretto, segnatamente operando nelle procedure di monitoraggio dei sistemi di IA successive alla loro immissione sul mercato ed esercitando poteri investigativi e sanzionatori nell’ambito della cooperazione con le società produttrici ex artt. 73 e 79 del regolamento[22].
Ciò salva l’ipotesi in cui ad utilizzare i sistemi di intelligenza artificiale siano istituzioni ed organismi dell’Unione, nel qual caso competente allo svolgimento delle attività di vigilanza è il Garante europeo della protezione dei dati (art. 70, par. 9, AI Act).

2. La legge delega n. 132/2025 in materia di intelligenza artificiale: un mosaico italiano di principi da attuare

A dare la stura al processo di coordinamento con l’AI Act nell’ordinamento giuridico italiano è stata la legge n. 132/2025 (c.d. legge IA), emanata il 23 settembre 2025 ed entrata in vigore il 10 ottobre 2025, recante “Disposizioni e deleghe al Governo in materia di intelligenza artificiale”.
Quanto ai profili dispositivi, tale legge reca “principi in materia di ricerca, sperimentazione, sviluppo, adozione e applicazione di sistemi e di modelli di intelligenza artificiale”, promuovendo un uso corretto, trasparente e responsabile di tali sistemi in chiave antropocentrica e garantendo la vigilanza sui rischi economici e sociali che da essi possano derivare per i diritti fondamentali dei cittadini (art. 1, primo comma).
Come si evince dall’art. 3 della legge in questione, i principi generali in materia di intelligenza artificiale sono essenzialmente quelli previsti dall’AI Act: ricerca, sperimentazione, sviluppo, adozione, applicazione e utilizzo di sistemi e modelli di IA per finalità generali non possono recare pregiudizio ai diritti fondamentali e alle libertà previste dalla Carta costituzionale e a livello europeo e devono essere ossequiosi dei principi di trasparenza, proporzionalità, sicurezza, protezione dei dati personali, riservatezza, accuratezza, non discriminazione, parità dei sessi e sostenibilità.
Considerata la dimensione antropocentrica in cui l’utilizzo di sistemi e modelli di IA deve esplicarsi, fondamentale è il rispetto dell’autonomia e del potere decisionale dell’uomo, che deve poter sempre esercitare attività di sorveglianza e poteri di intervento.
La cybersicurezza viene inoltre indicata quale “precondizione essenziale” dei sistemi di IA per finalità generali, da assicurare lungo tutta la durata del loro ciclo vitale secondo un approccio “risk based” analogo a quello adottato dall’AI Act. Si rivelano dunque essenziali specifici controlli di sicurezza, garanti della resilienza dei modelli contro tentativi di alterazione dei medesimi.
Sempre in un’ottica di bilanciamento tra tutela dei diritti fondamentali ed esigenze di competitività, il legislatore italiano prevede che lo Stato e le altre autorità pubbliche debbano promuovere lo sviluppo e l’utilizzo dell’intelligenza artificiale come strumento finalizzato al miglioramento dell’interazione tra uomo e macchina nei settori produttivi, all’avvio di nuove attività economiche e al supporto al tessuto nazionale produttivo, oltre che favorire la creazione di un mercato dell’IA “innovativo, equo, aperto e concorrenziale” ed agevolare “la disponibilità e l’accesso a dati di alta qualità per le imprese che sviluppano o utilizzano sistemi di intelligenza artificiale e per la comunità scientifica e dell’innovazione” (art. 5 legge n. 132/2025).
I sistemi di intelligenza artificiale vengono concepiti dal legislatore anche come strumenti capaci di contribuire alla prevenzione, alla diagnosi e alla cura delle malattie – e quindi da introdurre nel sistema sanitario, a patto che non determinino l’accesso alle relative prestazioni in maniera discriminatoria e che gli interessati siano informati circa il loro impiego – e di migliorare le condizioni di vita delle persone con disabilità[23], agevolandone l’inclusione sociale (art. 7 legge n. 132/2025).
Trattasi anche di strumenti da impiegare nel mondo del lavoro, dacchè funzionali al miglioramento delle condizioni lavorative, della qualità delle prestazioni e della produttività nonché alla tutela dell’integrità psicofisica dei lavoratori. Fondamentale è però che il loro utilizzo nell’organizzazione e nella gestione del rapporto di lavoro non produca alcun tipo di effetto discriminatorio, sia connotato da sicurezza ed affidabilità e non vulneri la dignità dei prestatori o la riservatezza dei loro dati (art. 11 legge n. 132/2025).
Quanto alle professioni intellettuali, l’intelligenza artificiale va utilizzata soltanto in sede di svolgimento delle attività strumentali e di supporto all’attività professionale, con prevalenza del lavoro intellettuale oggetto della prestazione d’opera (art. 13 legge n. 132/2025), mentre le pubbliche amministrazioni ne fanno uso in maniera strumentale all’attività provvedimentale a fini di miglioramento dell’efficienza, di riduzione dei tempi procedimentali e di miglioramento della qualità e della quantità dei servizi erogati (art. 14 legge n. 132/2025).
Il legislatore precisa peraltro che responsabile del procedimento in cui il sistema di IA è stato utilizzato nonché della determinazione provvedimentale conclusiva resta la persona umana.
Tale è la necessaria conseguenza della prospettiva antropocentrica adottata quanto allo sviluppo e all’impiego dell’intelligenza artificiale, che si riverbera anche sull’utilizzo della stessa in sede giudiziale a fini di semplificazione dell’attività processuale. Va infatti sempre riservata al magistrato “ogni decisione sull’interpretazione e sull’applicazione della legge, sulla valutazione dei fatti e delle prove e sull’adozione dei provvedimenti” (art. 15 legge n. 132/2025).
Designate quali Autorità nazionali per l’intelligenza artificiale l’Agenzia per l’Italia digitale (AgID) e l’Agenzia per la cybersicurezza nazionale (ACN), ferma restando l’attribuzione alla Banca d’Italia, alla CONSOB e all’IVASS del ruolo di autorità di vigilanza del mercato ai sensi e secondo quanto previsto dall’articolo 74, par. 6, dell’AI Act, il legislatore italiano ha anche apportato modifiche al Codice di procedura civile, alla legge n. 633/1941 in materia di diritto d’autore, al Codice penale Rocco e a talune disposizioni penali extra-codicistiche.
In forza della modifica apportata dall’art. 17 della legge n. 132/2025 all’art. 9 c.p.c., il tribunale è adesso competente anche in relazione alle controversie concernenti il funzionamento di sistemi di intelligenza artificiale, mentre l’art. 25 della stessa legge, modificando l’art. 1 della legge n. 633/1941 ed introducendo nell’impianto sistematico di quest’ultima l’art. 70-septies, ha assicurato tutela anche alle opere dell’ingegno umano di carattere creativo realizzate con l’ausilio di strumenti di IA[24] ed ha consentito, in conformità alle disposizioni contenute negli artt. 70-ter e 70-quater della stessa legge sul diritto d’autore, il ricorso a modelli e sistemi di IA (anche generativa) per le riproduzioni e le estrazioni da opere o da altri materiali contenuti in rete o in banche di dati a cui si abbia legittimamente accesso effettuate per scopi di text o data mining.
L’art. 26 della legge n. 132/2025 ha invece introdotto nell’impianto sistematico del Codice penale Rocco del 1930 sia l’art. 612-quater c.p. (“Illecita diffusione di contenuti generati o alterati con sistemi di intelligenza artificiale”) – norma incriminatrice che descrive una fattispecie di evento e a dolo generico integrata da ogni consociato che cagioni un danno ingiusto ad una persona cedendo, pubblicando o diffondendo senza il suo consenso immagini, video o voci falsificati o alterati mediante l’impiego di sistemi di intelligenza artificiale ed idonei a indurre in inganno sulla loro genuinità – sia l’aggravante comune della commissione del fatto mediante sistemi di IA che abbiano costituito mezzo insidioso per la loro natura o per le modalità di utilizzo o il cui impiego abbia ostacolato la pubblica o privata difesa o determinato un aggravamento delle conseguenze del reato (art. 61, n. 11-undecies, c.p.).
In forza della modifica apportata all’art. 294 c.p. è inoltre previsto un inasprimento della pena irrogata per il delitto di attentato contro i diritti politici del cittadino se l’inganno che ha impedito totalmente o parzialmente l’esercizio di un diritto politico o che ha determinato taluno ad esercitare quel diritto in maniera difforme dalla sua volontà è stato realizzato mediante l’impiego di sistemi di IA.
Lo stesso art. 26 della legge delega ha poi inciso su tre disposizioni penali extra-codicistiche: trattasi degli artt. 2637 c.c., 171, primo comma della legge n. 633/1941 e 185, primo comma del d.lgs. n. 58/1998.
In forza di tale intervento normativo, i fatti di aggiotaggio ex art. 2637 c.c. e manipolazione del mercato ex art. 185, primo comma del d.lgs. n. 58/1998 sono puniti più severamente se realizzati mediante l’utilizzo di sistemi di IA, mentre è penalmente rilevante ai sensi dell’art. 171 della legge n. 633/1941 anche la condotta di chi riproduca o estragga testo o dati da opere o altri materiali disponibili in rete o in banche di dati in violazione degli articoli 70-ter e 70-quater, anche mediante il ricorso a sistemi di intelligenza artificiale.
Alle deleghe conferite dal legislatore al Governo italiano sono invece dedicati gli artt. 16 e 24 della legge n. 132/2025.
Il Governo è stato anzitutto delegato ad adottare, entro dodici mesi dalla data di entrata in vigore della legge delega, uno o più decreti legislativi per “definire una disciplina organica relativa all’utilizzo di dati, algoritmi e metodi matematici per l’addestramento di sistemi di intelligenza artificiale”. Ciò senza obblighi ulteriori, negli ambiti soggetti all’AI Act, rispetto a quanto in esso stabilito e nel rispetto dei principi e criteri direttivi di cui all’art. 16, terzo comma della legge n. 132/2025.
Il legislatore ha poi conferito delega allo stesso Governo italiano ai fini dell’adozione, sempre entro dodici mesi dall’entrata in vigore della legge delega, di uno o più decreti legislativi per l’adeguamento della normativa nazionale all’AI Act – in tal caso nel rispetto dei principi e criteri direttivi di cui al secondo comma dell’art. 24 della legge n. 132/2025 – e per l’adeguamento e la specificazione della disciplina dei casi di realizzazione e di impiego illeciti di sistemi di IA – ciò in ossequio invece ai diversi principi e criteri direttivi di cui al quinto comma dello stesso art. 24 della legge n. 132/2025.

3. Il primo step attuativo: il d.lgs. n. 160/2026. L’utilizzo dei sistemi di IA nelle attività di polizia

Il Consiglio dei ministri ha proceduto all’attuazione di talune delle deleghe contenute nella legge n. 132/2025 deliberando in data 4 agosto 2026 il d.lgs. n. 160/2026, emanato dal Presidente della Repubblica il 9 settembre 2026 ed entrato in vigore il 30 settembre 2026.
Il decreto legislativo in questione procede a sia disciplinare l’utilizzo dei sistemi di IA nelle attività di polizia sia ad introdurre tanto disposizioni penali sostanziali e processuali concernenti la realizzazione e l’impiego illeciti di tali sistemi quanto disposizioni processuali-civilistiche in materia di risarcimento dei danni cagionati dall’uso di questi ultimi.
Come evidenziato dai primi commentatori, non si è in presenza di un decreto di recepimento “orizzontale” dell’AI Act europeo, ma di un atto avente forza di legge che interviene su quei comparti rispetto ai quali il legislatore europeo riconosce un più ampio margine di discrezionalità agli Stati membri. Quanto all’impiego dei sistemi di identificazione biometrica remota “in tempo reale” in spazi accessibili al pubblico a fini di attività di contrasto, l’art. 5 dell’AI Act rinvia infatti a condizioni e garanzie ulteriori individuate dal legislatore nazionale, mentre il settore della responsabilità civile non è direttamente disciplinato a livello sovranazionale[25], considerato il fatto che il regolamento europeo si occupa di prevenzione e compliance e non di imputazione e risarcimento del danno.
Il Titolo I del d.lgs. n. 160/2026 è dedicato all’utilizzo dei sistemi di IA da parte di organi, uffici e comandi delle Forze di Polizia in relazione alle specifiche funzioni esercitate, ed è articolato in tre capi.
Il Capo I, nel dettare le disposizioni generali della materia, non solo ribadisce la coerenza della disciplina da esso recata con le norme e i principi di cui all’AI Act e alla legge delega n. 132/2025 (art. 1, primo comma, d.lgs. n. 160/2026), ma precisa anche che la normativa trova applicazione “nel rispetto dei diritti fondamentali e delle libertà garantite dalla Costituzione, dalla Carta dei diritti fondamentali dell’Unione europea e dalla Convenzione per la salvaguardia dei diritti dell’uomo e delle libertà fondamentali, nonché dei principi di proporzionalità, di non discriminazione, di sorveglianza umana e di trasparenza di cui all’articolo 3 della legge n. 132 del 2025” (art. 1, secondo comma, d.lgs. n. 160/2026). Restano pertanto centrali l’antropocentrismo e il bilanciamento tra esigenze di competitività e tutela “multilevel” dei diritti fondamentali.
Quanto alle definizioni recate dall’art. 2 del d.lgs. n. 160/2026, rilevante è quella di “scraping non mirato”, in quanto non presente nell’AI Act nei termini in cui viene fornita dal legislatore delegato.
Con tale locuzione si fa riferimento alle attività di estrazione e raccolta automatizzata e indiscriminata, su larga scala e mediante il ricorso ai sistemi di IA, di immagini facciali dalla rete Internet o da filmati di telecamere a circuito chiuso al fine di creare o ampliare banche dati di riconoscimento facciale. Tali attività, proprio in quanto incompatibili con l’AI Act per il fatto di essere svolte indiscriminatamente, sono vietate dagli artt. 8 e 13 del d.lgs. n. 160/2026.
Il Capo II si occupa invece di ricerca, sviluppo, addestramento, formazione, sperimentazione ed utilizzo dei sistemi di IA nelle attività di polizia, ponendo sempre in primo piano la prospettiva antropocentrica: tali attività non devono soltanto svolgersi nel rispetto dei diritti e delle libertà fondamentali cui fa riferimento l’art. 1 del d.lgs. n. 160/2026, ma devono anche determinare un miglioramento dell’’apporto tecnologico dell’intelligenza artificiale alle valutazioni e alle decisioni  umane nell’attività di polizia, senza sostituzione della macchina all’uomo (art. 3 d.lgs. n. 160/2026).
Le stesse Forze di polizia ricorrono ai sistemi di IA allo scopo di incrementare l’efficienza e l’efficacia delle attività da esse svolte, e l’utilizzo dei medesimi deve in ogni caso prevedere
“adeguate forme di revisione umana qualificata dei risultati delle elaborazioni automatiche” prima del loro impiego in atti e provvedimenti idonei ad incidere sulla sfera giuridica soggettiva dei soggetti interessati.
Quanto ai sistemi di IA ad alto rischio, le Forze di polizia assicurano l’effettività e la conformità della sorveglianza umana sui medesimi all’AI Act nonché il possesso delle necessarie competenze e della necessaria formazione da parte del personale preposto.
Fondamentale è da questo punto di vista la formazione del personale di polizia in materia di intelligenza artificiale. L’art. 6 del d.lgs. n. 160/2026 individua i risultati formativi minimi che i corsi di formazione devono assicurare: comprensione dei principi di funzionamento e delle potenzialità dei sistemi di IA, specialmente con riguardo alle loro applicazioni nelle attività di polizia, conoscenza dei limiti, dei bias e degli errori di tali sistemi, capacità di interpretare criticamente i risultati cui essi pervengono nonché consapevolezza delle implicazioni giuridiche, etiche e di responsabilità e dei rischi di cybersicurezza connessi al loro impiego.
Relativamente poi alla ricerca e alla sperimentazione scientifica finalizzate alla realizzazione di modelli di IA o di dispositivi che utilizzino tecnologie di IA per l’attività di polizia, l’art. 4 del d.lgs. n. 160/2026 prevede che le Forze di polizia, nel rispetto della disciplina eurounitaria in materia di concorrenza ed aiuti di Stato, possano attivare specifiche collaborazioni con università, enti di ricerca e soggetti pubblici e privati nell’ambito degli appositi progetti di ricerca e sperimentazione.
I rapporti di collaborazione devono peraltro disciplinare in maniera espressa la titolarità dei diritti di proprietà intellettuale, industriale e di sfruttamento economico dei risultati della ricerca, dei modelli derivati, dei dati di addestramento e del software ed individuare altresì i ruoli svolti dai soggetti coinvolti nel trattamento dei dati personali, con conseguente indicazione di relativi obblighi e responsabilità.
Di particolare complessità è però la disciplina contenuta nel Capo III, che prevede tre tipologie di trattamento biometrico: l’etichettatura, il filtraggio e la categorizzazione di dati biometrici (art. 7 del d.lgs. n. 160/2026), l’identificazione biometrica remota “in tempo reale” (artt. 8 e 9 del d.lgs. n. 160/2026) e il riconoscimento facciale “a posteriori” (art. 10 del d.lgs. n. 160/2026).
Quanto all’etichettatura, al filtraggio e alla categorizzazione dei dati biometrici, l’art. 7 del d.lgs. n. 160/2026 li consente purchè siano funzionali ad attività comparative o di ricerca o ad altre attività effettuate in conformità alla normativa vigente ed unicamente per finalità di polizia – ragion per cui il titolare del trattamento deve adottare misure idonee a prevenire il reimpiego di dati e risultati per finalità diverse da quelle per cui sono stati raccolti – e non costituiscano invece l’unico fondamento di decisioni produttive di effetti giuridici nei confronti di persone fisiche oppure uno strumento volto a trarre deduzioni o inferenze in merito a razza, opinioni politiche, appartenenza sindacale, convinzioni religiose o filosofiche, vita o orientamento sessuale di determinati soggetti.
Rispetto invece all’utilizzo di sistemi di IA da parte delle Forze di polizia volto all’identificazione biometrica remota “in tempo reale” in luoghi pubblici o aperti al pubblico, l’art. 8 del d.lgs. n. 160/2026, fermo restando quanto previsto dal nuovo art. 359-ter c.p.p., lo consente al fine di prevenire una minaccia specifica, sostanziale e imminente per la vita o l’incolumità fisica delle persone fisiche o una minaccia reale e attuale oppure reale e prevedibile di un attacco terroristico ex art. 5, par. 1, primo comma, lett. h), punto ii) dell’AI Act nonché per ricercare persone scomparse o vittime dei reati di sequestro di persona, tratta di esseri umani o sfruttamento sessuale ex art. 5, par. 1, primo comma, lett. h), punto i) dello stesso AI Act.
Ciò purchè però le Forze di polizia ricorrano all’identificazione biometrica remota “in tempo reale” unicamente allo scopo di confermare l’identità delle persone specificamente interessate o di effettuare una ricerca mirata delle persone specificamente individuate o individuabili in relazione alla minaccia da prevenire o alla ricerca da eseguire.
La richiesta di utilizzo dei sistemi di IA a fini di identificazione biometrica remota “in tempo reale” deve essere presentata dal questore, dal comandante provinciale dell’Arma dei carabinieri e della Guardia di finanza oppure dai responsabili dei Servizi centrali della Polizia di Stato, dell’Arma dei carabinieri e del Corpo della Guardia di finanza al procuratore della Repubblica presso il Tribunale del capoluogo del distretto in cui sono emerse le esigenze preventive o di ricerca.
Quest’ultimo soggetto concede l’autorizzazione rispetto ad uno specifico evento o per il tempo strettamente necessario, comunque non superiore a quindici giorni, prorogabili con decreto motivato.
In presenza di circostanze urgenti rispetto alle quali vi sia fondato motivo di ritenere che il ritardo possa recare un pregiudizio grave e irreparabile alle finalità di prevenzione o ricerca, il sesto comma dell’art. 8 del d.lgs. n. 160/2026 consente peraltro l’avvio dell’utilizzo del sistema di IA da parte dell’organo di polizia procedente in assenza di autorizzazione, previa comunicazione anche orale al procuratore della Repubblica, su disposizione del questore, dei comandanti o dei responsabili dei Servizi centrali della Polizia di Stato, dell’Arma dei carabinieri e del Corpo della Guardia di finanza.
In tali circostanze la richiesta di autorizzazione viene trasmessa senza ritardo – e in ogni caso entro ventiquattro ore dall’inizio delle operazioni – al procuratore della Repubblica, che ove ritiene sussistenti i motivi di urgenza provvede nelle successive ventiquattro ore.
Le conseguenze derivanti dall’inosservanza delle condizioni e dei termini previsti dalla norma o dalla mancata autorizzazione sono rappresentate dall’immediata interruzione dell’utilizzo del sistema di IA, dalla cancellazione dei dati personali, dei risultati e degli output acquisiti (con salvezza dei soli elementi acquisiti legittimamente in forza di altra base giuridica conforme al d.lgs. n. 51/2018) e dall’inutilizzabilità dei risultati forniti.
Vi è chi in sede di primo commento del d.lgs. n. 160/2026[26] ha peraltro sottolineato che la scelta del legislatore delegato di attribuire i poteri autorizzatori al procuratore della Repubblica anziché ad un organo giurisdizionale terzo può risultare problematica se si considera che l’art. 5, par. 3 dell’AI Act fa riferimento ad un’”autorità giudiziaria o amministrativa indipendente”.
Se è vero che il P.M. italiano rientra nella nozione di autorità giudiziaria in forza della collocazione sistematica della magistratura requirente, è altresì vero che la questione della sua indipendenza rispetto alle Forze di polizia che richiedono la misura e con cui lui stesso coopera nella fase delle indagini preliminari può necessitare di chiarimenti laddove la prassi applicativa riveli un automatismo quanto all’esercizio dei poteri autorizzatori.
Le banche dati da utilizzare per il confronto biometrico non devono inoltre essere incrementali:
il terzo comma dell’art. 8 del d.lgs. n. 160/2026 richiede infatti che il set di dati sia appositamente costituito di volta in volta per le diverse operazioni di identificazione biometrica remota “in tempo reale” da effettuare e che sia cancellato al termine dell’utilizzo dei sistemi di IA, con conseguente divieto di costituzione di banche dati generali di riconoscimento facciale e impossibilità di incrementare le medesime per accumulo di autorizzazioni singole.
L’individuazione dei requisiti tecnici minimi delle banche dati impiegate per il confronto biometrico, delle relative misure di sicurezza, dei tempi e delle modalità di cancellazione dei dati e delle garanzie di non incrementalità del set utilizzato per ogni singola autorizzazione è peraltro affidata dall’art. 9, quinto comma del d.lgs. n. 160/2026 ad un apposito decreto del Ministro  dell’interno, attualmente non ancora adottato, che deve essere emanato di concerto con il Ministro della giustizia, sentiti il Garante e le Autorità nazionali per  l’IA.
Lo stesso art. 9 del d.lgs. n. 160/2026 prevede la necessaria effettuazione, da parte del titolare del trattamento, tanto di una valutazione dell’impatto che l’utilizzo del sistema di intelligenza artificiale per l’identificazione biometrica remota “in tempo reale” ha sui diritti fondamentali quanto della valutazione di impatto sulla protezione dei dati ex artt. 23 e 24 del d.lgs. n. 51/2018, e richiede la registrazione automatica del singolo utilizzo su appositi files di log non modificabili indicanti il periodo dello stesso utilizzo, conservati per cinque anni dall’accesso e dall’operazione e resi accessibili alle sole autorità competenti per finalità di verifica della liceità del trattamento, di controllo interno e nell’ambito di un procedimento penale.
Da tale norma si evince dunque non solo che il minimo comune denominatore di ogni uso dei sistemi di intelligenza artificiale è rappresentato sempre e comunque dal rispetto dei diritti e delle libertà fondamentali dei soggetti interessati, ma anche che la promozione dell’impiego dell’IA non può mai pregiudicare le esigenze di tracciabilità.
Quanto infine al riconoscimento facciale “a posteriori” mediante sistemi di videosorveglianza integrati dall’intelligenza artificiale, va preliminarmente precisato che l’attivazione dei sistemi avviene in un momento successivo all’acquisizione delle immagini, con un intervallo temporale che opportunamente impedisca la configurazione di un’identificazione biometrica remota “in tempo reale”.
L’art. 10 del d.lgs. n. 160/2026 distingue a seconda che il riconoscimento facciale “a posteriori” riguardi una persona oggetto di ricerca mirata in quanto indiziata della commissione di un reato (e quindi un soggetto già individuato) oppure che il riconoscimento medesimo venga attivato successivamente alla commissione di un reato e soltanto ai fini dell’identificazione iniziale di una persona potenzialmente indiziata della sua realizzazione (e quindi di un soggetto ancora ignoto) sulla base di elementi oggettivi, verificabili e direttamente connessi al fatto storico.
Nella prima ipotesi contemplata è infatti necessaria un’apposita autorizzazione del giudice per le indagini preliminari su richiesta del P.M. (art. 10, secondo comma, d.lgs. n. 160/2026), mentre nella seconda ipotesi l’autorizzazione giudiziale non deve essere richiesta, in conformità a quanto previsto dall’art. 26, par. 10, primo comma dell’AI Act, e l’utilizzo delle tecnologie avviene sotto la diretta ed esclusiva responsabilità dell’ufficiale di pubblica sicurezza designato dal questore per la gestione dell’ordine e della sicurezza pubblica oppure dell’ufficiale di polizia giudiziaria di cui alle lettere a) e b) dell’art. 57 c.p.p. che proceda in relazione al reato (art. 10, terzo comma, d.lgs. n. 160/2026)[27].
L’inosservanza di termini e condizioni di cui al secondo e terzo comma dell’art. 10 del d.lgs. n. 160/2026 o la mancanza di autorizzazione per l’ipotesi contemplata dal secondo comma della stessa disposizione comporta conseguenze analoghe a quelle derivanti dall’inosservanza di termini e condizioni fissati dall’art. 8 del d.lgs. n. 160/2026 per l’identificazione biometrica remota “in tempo reale”, ossia l’interruzione immediata dell’uso delle tecnologie e la cancellazione di dati personali, risultati e output acquisiti, salvo che costituiscano corpo del reato.
Come evidenziato da parte della dottrina, la distinzione che il legislatore delegato ha effettuato tra le due ipotesi di riconoscimento facciale “a posteriori” riproduce l’endiadi processual-penalistica tra atti di ricerca della prova nei confronti di persona “sospettata” e attività di identificazione nella fase pre-investigativa, affidando peraltro all’interprete il compito di tracciare la linea di demarcazione tra le due fattispecie contemplate[28].
Il quarto comma dell’art. 10 del d.lgs. n. 160/2026 prevede invece una forma di videosorveglianza “in due fasi” per luoghi o eventi per i quali sussistano “particolari esigenze di ordine e sicurezza pubblica”, nell’ambito della quale le immagini dei volti di coloro che accedono a tali luoghi o eventi vengono raccolte in maniera automatizzata, senza alcuna elaborazione dei dati biometrici o identificazione remota “in tempo reale”, e l’attivazione effettiva delle tecnologie di riconoscimento facciale “a posteriori” avviene soltanto dopo la commissione del reato.
Tale sistema viene salutato con favore[29], dacchè evita che la sorveglianza ordinaria di sicurezza pubblica si traduca in identificazione biometrica remota “in tempo reale”, la quale è consentita soltanto in via eccezionale dall’art. 5 dell’AI Act (ossia per le esigenze per le quali la consente l’art. 8 del d.lgs. n. 160/2026).
Come accade per l’identificazione biometrica remota “in tempo reale”, anche i singoli utilizzi delle tecnologie di riconoscimento facciale “a posteriori” devono essere infine registrati su appositi files di log non modificabili, conservati per cinque anni dall’accesso e dall’operazione e resi accessibili soltanto a fini di verifica della liceità del trattamento, di controllo interno e nell’ambito di un procedimento penale.

4. Gli interventi del d.lgs. n. 160/2026 sul Codice penale Rocco, sul Codice di procedura penale Vassalli e sul d.lgs. n. 231/2001 in materia di responsabilità da reato degli enti

Il Capo I del Titolo II del d.lgs. n. 160/2026 è dedicato alle disposizioni penali sostanziali e processuali in materia di utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale, con la precisazione per cui trovano applicazione le definizioni di cui all’art. 3 dell’AI Act (art. 11 d.lgs. n. 160/2026).
Sul fronte del diritto penale sostanziale, l’art. 12 del d.lgs. n. 160/2026 ha introdotto nell’impianto sistematico del Codice penale Rocco, segnatamente a chiusura del Capo I del Titolo VI del Libro II dedicato ai delitti di comune pericolo mediante violenza, il nuovo art. 437-bis.
Tale norma incriminatrice, suddivisa in quattro commi, sanziona penalmente le condotte di “Omessa adozione di misure di sicurezza nei sistemi di intelligenza artificiale e alterazione illecita dei sistemi”, il cui oggetto materiale è rappresentato dai sistemi di IA ad alto rischio indicati dall’AI Act.
Il primo comma prevede che “Chiunque omette di adottare le misure tecniche di sicurezza, previste per la progettazione, l’addestramento, la produzione, l’immissione sul mercato di sistemi di intelligenza artificiale ad alto rischio, idonee a prevenire malfunzionamenti o alterazioni del funzionamento dei sistemi ovvero omette di adottare misure di sorveglianza umana è punito con la reclusione da uno a cinque anni, quando da tali omissioni derivi pericolo per la vita o l’incolumità pubblica o individuale. Qualora dal fatto derivi un pericolo per la sicurezza dello Stato, la pena è della reclusione da due a otto anni”.
Il primo periodo è strutturato come norma a più fattispecie distinte, le quali se entrambe integrate determinano la realizzazione di un unico reato, e prevede un delitto di tipo omissivo, di pericolo concreto^[30] e a dolo generico.
Il secondo periodo prevede un autonomo reato (ciò che rende l’intero primo comma una disposizione a più norme) integrato dagli stessi fatti di cui al primo comma[31], che devono però produrre un concreto pericolo non per la vita o l’incolumità pubblica o individuale, ma per la sicurezza dello Stato. La pena prevista è chiaramente più elevata (reclusione da due a otto anni) in ragione della maggiore significatività del bene giuridico esposto ad effettivo pericolo.
La norma è piuttosto specifica quanto alle misure la cui omissione integra i due delitti previsti dal primo comma: misure tecniche di sicurezza previste per la progettazione, l’addestramento, la produzione e l’immissione sul mercato di sistemi di intelligenza artificiale ad alto rischio che siano idonee a prevenire malfunzionamenti o alterazioni del funzionamento dei sistemi, oppure misure di sorveglianza umana.
Tra i primi commentatori del nuovo art. 437-bis c.p. vi è chi evidenzia che le misure di sorveglianza umana sarebbero nient’altro che una species del più ampio genus delle misure di sicurezza[32].
Il fatto che però il legislatore delegato abbia indicato quali soggetti responsabili coloro che omettano specifiche tipologie di misure di sicurezza induce a ritenere che i delitti previsti dal primo comma siano annoverabili nella categoria dei reati propri e non dei reati comuni, in quanto a soggettività ristretta: il “Chiunque” utilizzato in sede di tipizzazione è infatti riferito non ad ogni comune consociato, ma a soggetti inseriti nella filiera professionale ed industriale dell’intelligenza artificiale, e quindi nella dinamica dello sviluppo, dell’addestramento, della produzione e dell’immissione sul mercato dei sistemi di IA ad alto rischio.
Il secondo comma dispone invece che “Salvo che il fatto costituisca più grave reato, chiunque, al di fuori dei casi indicati al primo comma, altera sistemi di intelligenza artificiale ad alto rischio è punito, qualora dal fatto derivi un pericolo per la vita o l’incolumità pubblica o individuale, con la reclusione da due a sei anni. Qualora dal fatto derivi un pericolo per la sicurezza dello Stato, la pena è della reclusione da tre a dieci anni”.
Anche questo comma, che si apre con una duplice clausola di riserva, si struttura come disposizione a più norme, in quanto i due periodi prevedono distinti reati, analoghi quanto alla condotta che li integra ma differenti rispetto al tipo di pericolo concreto richiesto.
Entrambi i reati, analogamente a quelli di cui al primo comma, sono di pericolo concreto e a dolo generico, ma differentemente da quelli di cui al primo comma sono reati comuni – in quanto il legislatore fa riferimento a chiunque alteri i sistemi di IA ad alto rischio, senza implicazioni di tipo professionale (si pensi ad un hacker che manometta il sistema, che è sicuramente cyber-criminale  che non ha alcun legame o dovere di garanzia con la catena di sviluppo o gestione del sistema) – che delineano fattispecie commissive integrate dalla condotta di alterazione dei sistemi di intelligenza artificiale ad alto rischio (condotta che deve peraltro collocarsi al di fuori delle ipotesi di cui al primo comma).
Due sono le criticità che ammantano il comma in questione secondo certa dottrina. Non solo la clausola di riserva “al di fuori dei casi indicati al primo comma” si connoterebbe per superfluità, dacchè difficilmente una condotta commissiva di alterazione può essere ricondotta alle condotte omissive indicate nel primo comma dell’art. 437-bis c.p., ma l’introduzione di due reati commissivi parrebbe configurare anche un eccesso di delega, dal momento che l’art. 24, quinto comma, lett. b) della legge delega n. 132/2025 richiede espressamente l’introduzione di reati incentrati “sull’omessa adozione o sull’omesso adeguamento di misure di sicurezza“, e quindi di fattispecie essenzialmente omissive[33].
Il terzo comma dispone invece che “Se taluno dei fatti previsti dal comma primo è commesso per colpa grave, la pena è ridotta da un terzo a un sesto”. La forma colposa è dunque prevista per le sole condotte omissive, non anche per quelle commissive di alterazione.
Sul punto parte della dottrina non solo afferma che l’introduzione di una fattispecie colposa è senz’altro da salutare con favore, in considerazione del fatto che il primo comma dell’art. 437-bis c.p. descrive “condotte tipicamente afferenti a contesti a rischio lecito”, ma osserva anche che il riferimento alla sola colpa grave si inserisce nell’apprezzabile tendenza, già emersa in diversi settori penalistici, a circoscrivere la responsabilità ai soli casi di significativa deviazione della condotta del soggetto agente dalle regole cautelari.
Per evitare peraltro l’indeterminatezza del discrimine tra lievità e gravità della colpa, viene suggerita l’opportuna indicazione ex lege dei criteri ai quali dovrà attenersi il giudice nella valutazione del grado della colpa finalizzata alla commisurazione della pena ex art. 133, primo comma, n. 3, c.p.[34].
Il quarto comma prevede infine che “L’utilizzatore professionale di sistemi di intelligenza artificiale ad alto rischio che omette intenzionalmente di adottare misure di sorveglianza umana è punito con le pene previste dal primo comma, primo e secondo periodo, qualora da tale omissione derivi, rispettivamente, pericolo per la vita o l’incolumità pubblica o individuale oppure un pericolo per la sicurezza dello Stato”.
Il legislatore ha qui delineato due reati omissivi di pericolo concreto, integrati dall’omissione delle sole misure di sorveglianza umana, che non possono essere commessi da chiunque, ma unicamente da soggetti che utilizzino professionalmente i sistemi di IA ad alto rischio. Trattasi dunque di reati propri.
Il dolo richiesto inoltre, differentemente dalle fattispecie di cui ai precedenti commi, è intenzionale in ragione dell’espresso utilizzo dell’avverbio “intenzionalmente” in sede di tipizzazione.
Ciò consente di ritenere che soltanto i primi due commi, non anche il quarto, ammettano la realizzazione delle relative condotte anche mediante dolo diretto o eventuale.
A conclusione dell’analisi separata dei diversi commi che compongono l’art. 437-bis c.p. si può affermare che in sede di individuazione dei soggetti attivi dei nuovi delitti il legislatore delegato sembri aver tenuto conto di un aspetto di non poco momento che è anche alla base della recente riflessione dottrinale sul funzionamento dei sistemi di IA, ossia dell’incapacità di tali sistemi di agire consapevolmente e recepire il significato dei comandi giuridici.
I soggetti attivi dei reati che coinvolgono l’intelligenza artificiale non possono che essere persone fisiche che rivestano doveri di agire rispetto ai modelli impiegati o che semplicemente ne alterino il funzionamento, poiché i dispositivi intelligenti possono soltanto essere consci delle conseguenze che i propri comportamenti producono nella realtà fenomenica, ma non anche pervenire ad una qualche comprensione del significato sociale e convenzionale dei medesimi o del significato normativo assunto da un precetto penale che contempli quelle stesse condotte.
Benchè in sede di sviluppo e addestramento dei modelli di IA si stia procedendo all’introduzione di forme di “legal reasoning” basate sulla comprensione logico-deduttiva della “lex scripta”, queste ultime restano funzionali al supporto all’amministrazione della giustizia o alla ricerca giuridica e consentono una mera replicazione intelligente di tecniche ermeneutiche, senza affatto trasformare i medesimi modelli in soggetti capaci di rappresentarsi la violazione di norme astratte.
A nulla rileverebbe neppure l’incorporazione delle norme giuridiche nei sistemi di IA: essa renderebbe infatti gli algoritmi non motivati dal precetto, ma costretti da esso, con conseguente impossibilità di violazione del medesimo (salva chiaramente la sussistenza di difetti di funzionamento imputabili agli sviluppatori che conducano inevitabilmente i sistemi all’inosservanza di quelle disposizioni).
In considerazione del fatto che in materia di intelligenza artificiale il rispetto del precetto è dettato dalla sua implementazione nel modello utilizzato, i dispositivi intelligenti non sono imputabili: ogni norma incriminatrice presuppone infatti la libertà di agire del destinatario della stessa, e dunque una decisione consapevole in ordine al comportamento conforme o deviante[35].
Rimanendo sempre sul piano del diritto penale sostanziale, l’art. 15 del d.lgs. n. 160/2026 ha introdotto nel d.lgs. n. 231/2001 in materia di responsabilità da reato degli enti il nuovo art. 25-vicies. Tale disposizione, rubricata “Reati commessi con l’uso di sistemi di intelligenza artificiale”, introduce nel catalogo dei reati-presupposto della responsabilità amministrativa degli enti tanto il delitto di illecita diffusione di contenuti generati o alterati con sistemi di intelligenza artificiale ex art. 612-quater c.p. quanto i diversi delitti contemplati dal nuovo art. 437-bis poc’anzi esaminato.
Per il primo la sanzione pecuniaria irrogata all’ente va da seicento a mille quote, mentre per i secondi da duecento a settecento quote.
Sia per il delitto di cui all’art. 612-quater c.p. che per i delitti di cui all’art. 437-bis c.p. è prevista poi l’applicazione all’ente delle sanzioni interdittive di cui all’art. 9, secondo comma, lett. b), c), d) ed e) del d.lgs. n. 231/2001[36], con esclusione della più grave sanzione dell’interdizione dall’esercizio dell’attività di cui alla lettera a)[37].
La creazione di un autonomo titolo di reato-presupposto ha il vantaggio di rendere riconoscibile in maniera immediata l’area del rischio da IA nei modelli organizzativi, ma impone in ogni caso un aggiornamento dei modelli di organizzazione, gestione e controllo ad ogni ente che sviluppi, metta in commercio o semplicemente utilizzi in maniera professionale sistemi di intelligenza artificiale ad alto rischio.
I protocolli dovranno segnatamente avere ad oggetto l’adozione e la verifica periodica delle misure tecniche di sicurezza dei sistemi ad alto rischio, la tracciabilità delle attività di sorveglianza umana (ciò al fine di prevenire il rischio di realizzazione delle condotte di cui all’art. 437-bis c.p.) nonché le procedure di gestione del consenso e verifica preventiva dei contenuti nella produzione o diffusione di materiali sintetici (ciò al fine di prevenire invece il rischio di integrazione della fattispecie di cui all’art. 612-quater c.p.).
L’inserimento dell’intero art. 437-bis c.p. tra i reati-presupposto della responsabilità amministrativa dell’ente, senza distinzione tra fattispecie dolose e colpose, comporta inoltre che gli enti siano tenuti a dimostrare l’adozione ed efficace attuazione di modelli idonei a prevenire non soltanto condotte dolose di alterazione dei sistemi, ma anche omissioni nella governance del rischio tecnologico dovute a colpa grave. Ciò risulta essere sicuramente in linea con il modello della colpa per organizzazione che è alla base dell’impianto sistematico del d.lgs. n. 231/2001.
L’inserimento dell’art. 612-quater c.p. tra i reati-presupposto della responsabilità amministrativa dell’ente può risultare invece problematico nella misura in cui il delitto di illecita diffusione di contenuti generati o alterati con sistemi di IA è normalmente procedibile a querela di parte.
In considerazione del fatto che da tale regime di procedibilità derivi la subordinazione dell’accertamento della responsabilità dell’ente ex art. 25-vicies, secondo comma del d.lgs. n. 231/2001 all’iniziativa del singolo danneggiato, la norma incriminatrice potrebbe sostanzialmente risultare di scarsa applicazione[38].
Quanto infine agli interventi operati dal legislatore delegato sul fronte processual-penalistico, l’art. 13 del d.lgs. n. 160/2026 ha introdotto nel Codice di procedura penale Vassalli il nuovo art. 359-ter, rubricato “Identificazione e localizzazione mediante sistemi di intelligenza artificiale per l’identificazione biometrica remota in tempo reale”.
Viene così contemplato tra i mezzi di ricerca della prova nel procedimento penale l’impiego dei sistemi di IA da parte dell’autorità giudiziaria e della polizia giudiziaria a fini di identificazione biometrica remota “in tempo reale”.
La nuova disposizione del codice di rito disciplina tale tipologia di impiego dei dispositivi intelligenti con riferimento a tre distinte finalità, rappresentate segnatamente dalla conferma dell’identità della persona specificamente interessata, dalla ricerca mirata e dalla localizzazione di persone indiziate di delitti puniti con la reclusione non inferiore nel massimo a quattro anni, secondo il catalogo dell’allegato II dell’AI Act, nonché di latitanti, e dalla ricerca di vittime di tratta, sfruttamento sessuale e sottrazione.
La ratio della previsione dell’entità del massimo edittale quanto ai delitti commessi dalle persone oggetto di ricerca mirata e localizzazione va rinvenuta nell’esigenza di garanzia dell’utilizzo di sistemi di identificazione e localizzazione biometrica remota “in tempo reale” unicamente rispetto a reati di sufficiente gravità, sempre in considerazione del fatto che l’art. 5 dell’AI Act lo consenta soltanto in via eccezionale.
L’art. 359-ter c.p.p. riguarda esclusivamente i sistemi “in tempo reale”, mentre per l’identificazione “a posteriori” resta operativo il considerando n. 95 dell’AI Act, secondo cui i sistemi di identificazione biometrica remota “a posteriori” dovrebbero sempre essere utilizzati “in modo proporzionato, legittimo e strettamente necessario e quindi mirato, per quanto riguarda le persone da identificare, il luogo e l’ambito temporale e sulla base di un set di dati chiuso di filmati acquisiti legalmente”.
Anche in tal caso l’impiego delle tecnologie finalizzate all’identificazione biometrica remota “in tempo reale” necessita di apposita autorizzazione, ma a differenza dell’ipotesi in cui le medesime vengano utilizzate in via amministrativa per finalità di prevenzione dei reati ex art. 8 del d.lgs. n. 160/2026 il potere autorizzatorio viene esercitato dal giudice per le indagini preliminari mediante decreto motivato (c.d. riserva di giurisdizione), mentre in situazioni di urgenza debitamente giustificata è possibile iniziare ad usare il sistema senza autorizzazione del G.I.P. – il P.M. può infatti disporre l’utilizzo del sistema con decreto motivato – a condizione che tale autorizzazione venga richiesta senza indebito ritardo, al più tardi entro ventiquattro ore.
L’art. 14 del d.lgs. n. 160/2026 ha invece sostituito la locuzione “del profilo personale” contenuta nell’art. 104, primo comma, lett. e-bis), disp. att. c.p.p. con l’espressione “generati anche con sistemi di intelligenza artificiale”, consentendo così l’esecuzione del sequestro preventivo anche sui contenuti online prodotti mediante il ricorso ai dispositivi intelligenti[39].

5. La responsabilità civile per il danno da intelligenza artificiale e l’ambito di intervento del d.lgs. n. 160/2026. Gli strumenti processual-civilistici per il risarcimento dei danni cagionati dall’utilizzo di sistemi di IA

Preliminare rispetto alla disamina delle novità introdotte dal Capo II del Titolo II del d.lgs. n. 160/2026 sul fronte processual-civilistico è la delineazione dei profili di responsabilità civile per danno recato dall’utilizzo dei sistemi di intelligenza artificiale, che merita un significativo approfondimento in ragione della complessità del relativo dibattito dottrinale.
In sede di trattazione dei sistemi di IA di nuova generazione si è cercato di evidenziare come i medesimi non si limitino ad eseguire istruzioni predeterminate, ma giungano ad elaborare dati e generare risultati non interamente prevedibili ex ante.
Questo aspetto, unitamente al c.d. effetto “black box” – e quindi al carattere ignoto del funzionamento degli algoritmi derivante dall’autoapprendimento che caratterizza i sistemi “AI based” – rende sicuramente problematica l’individuazione del soggetto responsabile in caso di danno.
Parte della dottrina ha optato per il riconoscimento di una forma di personalità giuridica (c.d. personalità elettronica) ai sistemi di intelligenza artificiale accompagnata dalla costituzione di un’autonoma patrimonialità, tale da consentire loro di rispondere in caso di attribuzione di responsabilità. In tale prospettiva, al precipuo scopo di assicurare una copertura per i danni provocati dai sistemi “AI based”, si rivelerebbe ulteriormente necessaria l’istituzione di un sistema di assicurazione obbligatoria integrato da fondi di garanzia.
I fautori della tesi della personalità elettronica dell’intelligenza artificiale hanno precisato che il riconoscimento della personalità giuridica all’IA non è astrattamente impedito dal fatto che si tratti di una entità che non è persona, essendovi invero già casi simili – si pensi alle associazioni o ai comitati – e che, a differenza di taluni diritti e doveri, la responsabilità patrimoniale ben può essere attribuita a chi “persona” non è[40].
L’orientamento dottrinale maggioritario esclude peraltro la possibilità di riconoscere una personalità giuridica elettronica ai sistemi di IA, i quali “continuano ad essere qualificati come res e, in quanto tali, non possono assurgere al ruolo di centro di imputazione di rapporti giuridici”[41].
Un simile riconoscimento rappresenterebbe inoltre una forzatura e solleverebbe rilevanti problemi di compatibilità con i principi fondamentali del sistema civilistico.
Del resto, ad impedire la prospettazione di una personalità giuridica elettronica dei dispositivi intelligenti è proprio l’AI Act, che nel collocare i medesimi in un contesto pregno di antropocentrismo, con previsione della c.d. “riserva di umanità”, evita che “l’attribuzione di soggettività giuridica a sistemi di IA possa essere strumentalizzata quale schermo per eludere l’imputazione di responsabilità civile […] in capo a chi abbia progettato o utilizzato il sistema”[42].
Risulta dunque doveroso spostare il baricentro dalla responsabilità della macchina all’imputazione del rischio, individuando il soggetto che ha progettato, fornito, integrato, utilizzato o controllato il sistema[43].
Diverse sono tuttavia le soluzioni avanzate dalla dottrina che si muove in tale prospettiva.
C’è chi sostiene che la responsabilità da inadempimento di obbligazioni ex artt. 1218 e ss. c.c. sia maggiormente idonea, rispetto a quella extracontrattuale, a rappresentare le peculiarità del rischio connesso all’impiego dei sistemi di intelligenza artificiale, dando vita ad un impianto risarcitorio potenzialmente automatico se reinterpretata in senso evolutivo nell’ambito di una prospettiva prettamente tecnologica[44].
Vi è però anche chi ritiene che la responsabilità da inadempimento di obbligazioni possa venire in rilievo soltanto in presenza di una relazione tra il fornitore del servizio di IA e l’utilizzatore. In tale contesto si renderebbe operativo l’art. 1228 c.c. in materia di responsabilità del debitore per fatto dell’ausiliario, prospettandosi la configurazione della relazione tra terzo (sistema di IA) e debitore (soggetto che del sistema di IA fa uso per fornire un prodotto o un servizio) richiesta dalla norma[45].
La dottrina maggioritaria tende invero a ricondurre la responsabilità per danni da utilizzo dell’intelligenza artificiale nell’ambito del paradigma della responsabilità extracontrattuale, peraltro con la precisazione per cui in un’ottica di allocazione del rischio è il più rigoroso regime di responsabilità aquiliana oggettiva (e non quello soggettivo ex art. 2043 c.c.) ad adattarsi maggiormente al fenomeno in questione.
Il ricorso all’art. 2043 c.c. presuppone infatti la dimostrazione della sussistenza del dolo o della colpa, ma l’elemento soggettivo risulta di difficile accertamento nel contesto dell’impiego di sistemi fondati sull’autoapprendimento, considerate le problematiche concernenti l’applicabilità a questi ultimi dei concetti di “intenzionalità” e “negligenza” connotanti l’agire umano[46].
Il tradizionale modello soggettivo di responsabilità aquiliana risulta inoltre difficilmente applicabile perché i sistemi di IA, come osservato, costituiscono dei modelli “black box” i cui processi interni di apprendimento e funzionamento non sono controllabili in toto dai programmatori.
La dottrina prevalente, nell’applicare il modello della responsabilità aquiliana oggettiva, ha peraltro richiamato diverse norme, dividendosi così al suo interno e dando la stura ad un interessante dibattito[47].
Vi è anzitutto chi ha richiamato gli artt. 2047, 2048, 2049 e 2052 c.c., qualificando l’IA rispettivamente come soggetto incapace, minore, committente o animale, e quindi come un “robot-schiavo”.
La criticità risiede però nel fatto che tali disposizioni disciplinano fattispecie riferibili al comportamento umano, rivelando così la loro inadeguatezza rispetto al danno cagionato da un modello “AI based”.
Vi è poi chi ha richiamato l’art. 2051 c.c. affermando che, in ipotesi di malfunzionamento del sistema, l’utilizzatore del medesimo (incluso l’ente pubblico) possa essere individuato quale soggetto responsabile del danno cagionato a terzi da un provvedimento algoritmico errato, andando esente da responsabilità soltanto in presenza della prova del “casus fortuitus”. Viene tuttavia precisato che l’operatività dell’art. 2051 c.c. è condizionata all’incorporazione dell’intelligenza artificiale in una res fisica (es. robot, dispositivo o macchina)[48].
La criticità risiede in tal caso nell’inadeguatezza della tradizionale nozione di custodia rispetto ai sistemi di IA, i quali procedono in maniera indipendente nell’adozione delle soluzioni.
Va inoltre considerato che il rischio potrebbe derivare, più che dalla res in sé in cui l’IA risulta incorporata, dall’attività di addestramento e selezione dei dati e del sistema utilizzato, e quindi dal processo finalizzato a dar vita alla cosa più che dall’intrinseca pericolosità della medesima.
Vi è infine chi ha fatto riferimento al regime della responsabilità per danni da prodotto difettoso ex artt. 114 e ss. Cod. cons. (d.lgs. n. 206/2005) nonché all’art. 2050 c.c. in materia di responsabilità per esercizio di attività pericolose.
In particolar modo, la disciplina recata dagli artt. 114 e ss. Cod. cons. verrebbe in rilievo nelle ipotesi in cui il sistema non risulti sicuro in ragione di un suo difetto di progettazione, addestramento o sicurezza (con responsabilità del produttore o del provider), mentre l’art. 2050 c.c. nei casi in cui l’attività svolta sia resa pericolosa da errori di utilizzazione dei sistemi di intelligenza artificiale, e quindi dalla loro configurazione errata o dal mancato aggiornamento degli stessi (con responsabilità dell’utilizzatore o dell’impresa). Non è da escludersi il concorso dei due modelli di responsabilità in quelle peculiari circostanze in cui vi sia tanto un difetto del sistema di IA quanto un errore di utilizzazione che si riverberi sullo svolgimento dell’attività, rendendo la stessa pericolosa.
Benchè vi siano in dottrina voci critiche quantomeno rispetto all’applicabilità dell’art. 2050 c.c., le quali evidenziano la maggiore affidabilità e sicurezza dell’IA rispetto all’uomo nell’ambito dello svolgimento di diverse attività, con conseguente difficoltà di assimilare in maniera immediata un sistema di IA all’esercizio di un’attività tale da determinare una significativa probabilità di causazione di un danno a soggetti terzi[49], si tende a sostenere che tale modello di responsabilità sia più facilmente adattabile all’intelligenza artificiale. Ciò in quanto esso tiene conto della pericolosità dell’attività in relazione alla natura del mezzo impiegato, fa ricadere su chi svolge l’attività medesima l’onere di provare di aver adottato tutte le cautele necessarie ad evitare il danno e si adatta all’evoluzione scientifico-tecnologica.
L’applicabilità della disciplina della responsabilità da prodotto difettoso recata dal Codice del consumo è invece resa possibile soprattutto dal fatto che l’art. 4 della direttiva (UE) 2024/2853 sulla responsabilità per danni da prodotti difettosi qualifichi espressamente il software — inclusi i sistemi di IA — come “prodotto”.
La nuova direttiva europea prevede segnatamente un regime di responsabilità oggettiva di tipo solidale tra tutti i soggetti coinvolti nella filiera produttiva e commerciale del sistema di IA che abbiano cagionato il medesimo danno[50]. L’art. 8 della direttiva fa espressamente riferimento a chi sviluppa, produce, fabbrica, assembla, commercializza o integra il prodotto nonché a chi fornisce e certifica i dati utili per l’addestramento e a chi alteri il prodotto, con la precisazione per cui qualora il danneggiato non possa conseguire il risarcimento perché nessuno di tali soggetti può essere considerato responsabile in forza della stessa direttiva o perché i responsabili sono insolventi o hanno cessato di esistere, “gli Stati membri possono ricorrere ai sistemi di indennizzo settoriali nazionali esistenti o istituirne di nuovi nell’ambito del diritto nazionale, preferibilmente non finanziati da entrate pubbliche, per risarcire adeguatamente i danneggiati a causa di prodotti difettosi”.
In tema di onere probatorio assumono rilevanza gli artt. 9, 10 e 11 della direttiva (UE) 2024/2853.
L’art. 9 della direttiva, in considerazione della complessità della prova del difetto del prodotto e del nesso eziologico tra difetto e danno ed al fine di facilitare la medesima, prevede che il convenuto debba divulgare gli elementi di prova a sua disposizione su richiesta del soggetto danneggiato che presenti fatti e prove idonei a sostenere la plausibilità della domanda risarcitoria.
L’art. 10 prevede poi delle presunzioni relative di difettosità del prodotto e di sussistenza del nesso eziologico tra difetto e danno. In particolar modo, la difettosità del prodotto si presume in caso di mancata divulgazione degli elementi di prova da parte del convenuto, di mancato rispetto dei requisiti di sicurezza o di malfunzionamento evidente, mentre il nesso di causalità si presume sussistente allorquando il difetto sia provato e la natura del danno sia compatibile con esso.
Trattasi di praesumptiones iuris tantum che operano anche allorquando il danneggiato, nonostante la divulgazione dei pertinenti elementi di prova da parte del convenuto, riscontri eccessive difficoltà nella dimostrazione della sussistenza del nesso eziologico, del difetto del prodotto o di entrambi in ragione della complessità scientifica o tecnica dello stesso prodotto oppure riesca a dimostrare la semplice probabilità della sussistenza del nesso eziologico, del difetto o di entrambi.
L’art. 11 contiene invece un’elencazione tassativa delle cause di esonero da responsabilità, che se debitamente provate da uno degli operatori economici di cui all’art. 8 della direttiva europea fanno venir meno la sua responsabilità per difettosità del sistema di IA.
Dato conto del dibattito dottrinale sulla strutturazione sostanziale della responsabilità civile per danno da intelligenza artificiale, va ribadito che l’AI Act non costituisce affatto una normativa armonizzata in materia di risarcimento del danno, dacchè il legislatore europeo ha indicato come il rischio debba essere preventivamente gestito senza occuparsi dei profili risarcitori e di imputazione della responsabilità. Chiaro è che però gli obblighi normativi previsti dal regolamento europeo possano in qualche modo consentire l’individuazione delle cautele necessarie ad evitare il danno.
Il problema principale è finora sempre stato rappresentato dalla difficoltà per il danneggiato di provare il funzionamento interno di un sistema che spesso neppure lo sviluppatore è in grado di spiegare compiutamente. Il danneggiato medesimo non è infatti conscio del tipo di modello di IA utilizzato, dei dati inseriti e dei segnali di allarme che dovevano essere tenuti in considerazione per evitare la produzione del danno, dacchè tali informazioni sono generalmente contenute in una documentazione a disposizione del provider o dell’utilizzatore, non di chi subisce il pregiudizio.
Il d.lgs. n. 160/2026 è intervenuto proprio su questo fronte, poiché come anticipato il Capo II del suo Titolo II è segnatamente dedicato agli strumenti processual-civilistici per il risarcimento dei danni cagionati dall’utilizzo di sistemi di IA.
In ossequio ai principi e criteri direttivi di cui all’art. 24, quinto comma, lett. d) della legge n. 132/2025, il legislatore delegato si è pertanto occupato dei profili probatori sul fronte processuale, lasciando inalterati i tradizionali criteri sostanziali di imputazione della relativa responsabilità.
Ciò anche in ragione dell’assenza di un quadro normativo europeo armonizzato in tema di illecito extracontrattuale.
La previsione di “strumenti di tutela del danneggiato” si è concretizzata dunque nel senso dell’alleggerimento del percorso probatorio del danneggiato, in funzione riequilibratrice delle posizioni delle parti processuali ed al fine di fronteggiare l’asimmetria informativa tra danneggiato e danneggiante e porre rimedio alla difficoltà evidenziata, ossia quella per il danneggiato di provare il funzionamento interno dei dispositivi intelligenti.
L’art. 17 del d.lgs. n. 160/2026 consente anzitutto al danneggiato, in sede di esperimento delle azioni di risarcimento di ogni danno contrattuale o extracontrattuale cagionato nell’utilizzo di un sistema di IA, di ottenere dal giudice un ordine di esibizione della documentazione tecnica e dei registri relativi al funzionamento del sistema di IA, rivolto all’altra parte o al terzo che ne dispone, con tutela dei segreti commerciali e delle informazioni riservate.
Presupposto per l’ottenimento dell’ordine di esibizione è però rappresentato dalla necessità per il soggetto istante di presentare fatti ed elementi idonei a rendere verosimile, quantomeno prima facie, la fondatezza della domanda risarcitoria.
Se la parte convenuta non adempie o adempie solo parzialmente all’ordine di esibizione senza giustificato motivo, il giudice può desumere da tale condotta argomenti di prova ex art. 116 c.p.c., e se l’inadempimento riguarda la documentazione di cui al secondo comma dell’art. 17 del d.lgs. n. 160/2026 il giudice medesimo, valutato ogni altro elemento di prova, ritiene come ammessi i fatti allegati dall’istante.
Se inadempiente (anche solo parzialmente) all’ordine di esibizione è invece il terzo, il giudice lo condanna al pagamento di una pena pecuniaria che va da 1500 a 10000 euro.
L’art. 18 del d.lgs. n. 160/2026 prevede poi una praesumptio iuris tantum del nesso eziologico tra la violazione e il danno, relegata peraltro alle sole ipotesi in cui il danno da IA derivi dalla violazione di uno o più obblighi previsti dall’AI Act (e non operante dunque per ogni danno contrattuale o extracontrattuale cagionato nell’utilizzo dei sistemi di IA).
Va segnalato che attenendo la presunzione relativa al solo nesso di causalità, il danneggiato deve comunque fornire la prova dell’elemento soggettivo (considerato che il legislatore non ha inciso sui modelli sostanziali di responsabilità, con conseguente operatività delle regole tradizionali), dell’esistenza del danno e della violazione. Ciò salva l’ipotesi in cui possano assumere rilevanza, in sede di responsabilità aquiliana per danno da intelligenza artificiale, i modelli di responsabilità ex artt. 2050 c.c. o 114 e ss. Cod. cons., in quanto in tali circostanze oltre ad operare la presunzione relativa di sussistenza del nesso eziologico ex art. 18 del d.lgs. n. 160/2026 non sarà neppure richiesta la prova dell’elemento soggettivo, essendosi in presenza di forme di responsabilità aquiliana oggettiva.
L’art. 19 del d.lgs. n. 160/2026 precisa tra l’altro che la conformità del sistema di IA agli obblighi previsti dall’AI Act, anche se attestata da certificazione rilasciata ai sensi della Sezione V del Capo III del medesimo, non esclude di per sé la responsabilità[51].
L’art. 20 del d.lgs. n. 160/2026 prevede e disciplina infine l’azione diretta del danneggiato nei confronti dell’impresa di assicurazione che presti la copertura per la responsabilità civile per danno da IA al convenuto, che consente al danneggiato medesimo di aggredire direttamente il patrimonio dell’impresa di assicurazione nei limiti delle somme per le quali il danneggiante e l’impresa hanno stipulato il relativo contratto assicurativo.
Il danneggiato che intenda esperire l’azione risarcitoria del danno da intelligenza artificiale può richiedere in via preventiva al soggetto che ritiene responsabile se sia assistito da un contratto di assicurazione della responsabilità civile relativo al danno, non costituendo peraltro tale richiesta condizione di procedibilità della domanda.
Il soggetto destinatario della richiesta dispone di trenta giorni dalla ricezione della medesima per comunicare l’esistenza del contratto assicurativo unitamente agli estremi del medesimo e alla denominazione dell’impresa di assicurazione, potendo il giudice desumere argomenti di prova ex art. 116 c.p.c. dall’omissione o incompletezza della comunicazione.
L’azione diretta del danneggiato nei confronti dell’impresa di assicurazione è soggetta al medesimo termine prescrizionale dell’azione risarcitoria esperibile nei confronti del convenuto assicurato ed instaura un giudizio in cui quest’ultimo soggetto è litisconsorte necessario ex art. 102 c.p.c.
Sono in ogni caso opponibili al danneggiato le eccezioni derivanti dal contratto di assicurazione anteriori al sinistro, e l’impresa assicurativa che effettua il pagamento può esercitare il diritto di rivalsa nei confronti dell’assicurato.
Relativamente ai soggetti chiamati a rispondere del danno da IA, si può ritenere che trattasi principalmente di sviluppatori, produttori, fornitori, utilizzatori professionali di sistemi di IA nonché di professionisti che utilizzino i sistemi in questione senza adeguata verifica.
Ciò in forza di due ordini di considerazioni.
In primis, il nuovissimo art. 437-bis, primo comma, c.p., come osservato, prevede la responsabilità penale dei soggetti che omettano le necessarie misure di sicurezza concernenti i sistemi di IA ad alto rischio laddove dalle condotte derivi un pericolo per la vita, l’incolumità pubblica o la sicurezza dello Stato, chiamando così a rispondere in sede penale i soggetti inseriti nella filiera industriale e professionale dell’IA (tra cui sviluppatori, produttori, fornitori dei sistemi e ogni altro soggetto su cui gravino gli obblighi previsti dall’AI Act), mentre il quarto comma della stessa norma incriminatrice prevede espressamente la responsabilità penale degli utilizzatori professionali dei dispositivi intelligenti in caso di omissione delle misure di sorveglianza umana.
Ne consegue che tali soggetti sono anche chiamati a risarcire il danno in sede civile (o in sede penale qualora il danneggiato intenda costituirsi parte civile nel processo penale).
In secundis, non solo lo stesso art. 437-bis c.p. prevede al suo secondo comma la responsabilità penale di chiunque alteri i sistemi di IA ad alto rischio – e quindi anche di soggetti estranei alla filiera industriale e professionale dell’intelligenza artificiale, chiamati a risarcire il relativo danno – ma il d.lgs. n. 160/2026 ha anche mantenuto il tradizionale impianto sostanziale dei modelli di responsabilità, con piena operatività del regime ordinario ex art. 2043 c.c. in caso di danno cagionato a terzi da chi, pur essendo estraneo al processo di produzione, sviluppo ed immissione in commercio del sistema di IA, utilizzi professionalmente il medesimo sistema senza opportuna verifica.

6. Il d.lgs. n. 179/2026 quale secondo ed ultimo step attuativo. Disamina delle novità introdotte

Il processo di adeguamento della normativa italiana alle disposizioni e ai principi contenuti nell’AI Act e di attuazione delle deleghe contenute nella legge n. 132/2025 si è concluso con l’emanazione del d.lgs. n. 179/2026, pubblicato nella Gazzetta Ufficiale della Repubblica italiana l’8 ottobre 2026 ed in vigore a partire dal 23 ottobre 2026.
Con questo ulteriore ed ultimo atto avente forza di legge il legislatore delegato ha predisposto regole armonizzate concernenti i poteri delle Autorità nazionali per l’intelligenza artificiale, la sperimentazione normativa e la formazione in materia di IA, le quali vengono applicate in un contesto nel quale assume sempre e comunque centralità l’antropocentrismo e garantiscono un utilizzo dei sistemi di IA improntato a correttezza, trasparenza e responsabilità, con adeguata vigilanza sui rischi che questi ultimi possono comportare per i diritti e le libertà fondamentali sanciti a livello tanto nazionale quanto sovranazionale[52].
Si promuove inoltre la valorizzazione delle esperienze territoriali mediante il coinvolgimento delle Regioni e delle Province autonome nelle attività disciplinate dal decreto legislativo in questione, in un’ottica di leale collaborazione istituzionale (artt. 3 e 35 d.lgs. n. 179/2026).
Il Capo II del d.lgs. n. 179/2026 è interamente dedicato ai poteri delle Autorità nazionali per l’intelligenza artificiale, che in ossequio all’art. 20, primo comma della legge delega n. 132/2025 l’art. 1 del decreto legislativo individua nell’Agenzia per l’Italia digitale (AgID) – che è anche l’Autorità nazionale di notifica ex artt. 1, secondo comma, lett. e) e 4 del decreto legislativo, “responsabile della predisposizione e dell’attuazione delle procedure necessarie per la valutazione, la designazione e la notifica degli organismi di valutazione della conformità e per il loro monitoraggio” – e nell’Agenzia per la cybersicurezza nazionale (ACN) – che svolge anche funzioni di punto di contatto unico ex art. 6 del decreto legislativo[53].
L’art. 5 del d.lgs. n. 179/2026, facendo salve le competenze che gli artt. 75, 88 e 89 dell’AI Act riservano all’ Ufficio per l’IA presso la Commissione europea, individua inoltre le Autorità nazionali di vigilanza del mercato nella stessa ACN per quanto concerne la vigilanza del mercato sui sistemi di IA ai sensi dell’art. 70 dell’AI Act, nella Banca d’Italia, nella CONSOB e nell’IVASS rispettivamente quanto ai sistemi di IA ad alto rischio utilizzati nell’erogazione di finanziamenti o di altri servizi finanziari disciplinati dal d.lgs. n. 385/1993 (T.U. delle leggi in materia bancaria e creditizia), ai sistemi di IA ad alto rischio utilizzati nell’erogazione dei servizi finanziari disciplinati dal d.lgs. n. 58/1998 (T.U. delle disposizioni in materia di intermediazione finanziaria) e ai sistemi di IA ad alto rischio utilizzati nell’esercizio dell’attività assicurativa o riassicurativa e di distribuzione di prodotti assicurativi disciplinati dal d.lgs. n. 209/2005 (Codice delle assicurazioni private), e nel Garante per la protezione dei dati personali per i sistemi di IA ad alto rischio elencati al punto 1 dell’Allegato III dell’AI Act, nella misura in cui essi siano utilizzati a fini di attività di contrasto, gestione delle frontiere, giustizia e democrazia, e per i sistemi di IA ad alto rischio elencati ai punti 6, 7 ed 9 dello stesso Allegato III dell’AI Act.
Tutte le Autorità nazionali di vigilanza del mercato cooperano con l’AgID quale Autorità nazionale di notifica mediante appositi accordi orizzontali ex art. 15 della legge n. 241/1990, con i quali non solo garantiscono la rapida e piena condivisione di dati ed informazioni utili all’esercizio delle funzioni di rispettiva competenza, ma istituiscono anche meccanismi di collaborazione e di risposta tempestiva in caso di gravi incidenti[54].
Significativi sono anche le convenzioni e i protocolli d’intesa stipulabili tra le Autorità nazionali di vigilanza del mercato e l’AgID e finalizzati alla realizzazione di progetti di ricerca, di sperimentazione e formazione volti a promuovere l’innovazione e lo sviluppo dell’IA.
Il sistema di collaborazione è poi reso più articolato ed efficiente dalle azioni di coordinamento che l’AgID quale Autorità nazionale di notifica promuove, anche mediante lo strumento del protocollo d’intesa, con le Autorità di notifica europee, e dal coordinamento operativo ed informativo tra Autorità nazionali per l’intelligenza artificiale, Autorità del settore finanziario e Garante per la protezione dei dati personali, tra Autorità nazionali di vigilanza del mercato e autorità poste a tutela dei diritti fondamentali nonché tra ACN e Corpo della Guardia di finanza, Polizia di Stato, Arma dei Carabinieri e Direzione investigativa antimafia (art. 7 d.lgs. n. 179/2026)[55].
Ai sensi dell’art. 11 del d.lgs. n. 179/2026 le Autorità nazionali per l’intelligenza artificiale e le Autorità del settore finanziario possono adottare guidelines, good practices e raccomandazioni (e quindi atti rientranti nel c.d. soft law) allo scopo di fornire orientamenti concernenti l’individuazione dei rischi per i diritti fondamentali, la salute e la sicurezza, le prove, le misure di attenuazione e la loro efficacia nell’ambito dello spazio di sperimentazione normativa per l’intelligenza artificiale, orientamenti relativi alle modalità con cui soddisfare gli obblighi dell’AI Act quanto alla sperimentazione normativa medesima, ed anche orientamenti sull’attuazione dell’AI Act stesso e relativi a specifiche categorie di sistemi di IA ad alto rischio che presentino un rischio grave in due o più Stati membri.
Il Garante per la protezione dei dati personali può invece adottare questi stessi atti di soft law per fornire orientamenti concernenti tanto i sistemi di IA ad alto rischio che vengano utilizzati per attività di contrasto, gestione delle frontiere, giustizia e democrazia quanto i sistemi di IA ad alto rischio indicati ai punti 6, 7 e 9 dell’Allegato III dell’AI Act.
Il soft law diviene così uno strumento che concorre a garantire quel bilanciamento tra esigenze di competitività e tutela dei diritti fondamentali che permea l’intero quadro normativo in materia di intelligenza artificiale.
Quanto al sistema di notifica, l’AgID dispone delle prerogative previste per l’esecuzione delle procedure di notifica e dei compiti previsti dagli artt. 28, 30 e 36 dell’AI Act, potendo adottare disposizioni attuative dello stesso AI Act e del d.lgs. n. 179/2026 negli ambiti di propria competenza e definire ed attuare le procedure di valutazione, designazione e notifica degli organismi di valutazione della conformità (art. 13, primo e secondo comma, d.lgs. n. 179/2026).
Nell’ambito della procedura di notifica tale autorità verifica costantemente che gli organismi notificati, le loro affiliate e i subappaltatori mantengano i requisiti richiesti e che adempiano i relativi obblighi, avviando previo contraddittorio con tali soggetti i procedimenti di limitazione, sospensione e revoca della designazione allorquando all’esito dell’attività di monitoraggio rilevi carenze o inadempienze (art. 13, terzo comma, d.lgs. n. 179/2026).
Quanto invece al sistema di vigilanza del mercato, è anzitutto previsto un meccanismo di registrazione nazionale dei sistemi di IA ad alto rischio di cui al punto 2 dell’Allegato III dell’AI Act affidato all’ACN, e il direttore generale di quest’ultima autorità, di intesa con l’AgID, indica anche con apposito decreto le modalità di registrazione, tenuta e gestione delle informazioni ricomprese nell’Allegato VIII dello stesso AI Act (art. 14 d.lgs. n. 179/2026).
La stessa ACN dispone dei poteri ispettivi e di vigilanza previsti dall’AI Act, dagli artt. 14 e 16 del regolamento (UE) 2019/1020 e dalla relativa normativa di attuazione ai fini dello svolgimento dei compiti previsti tanto dallo stesso AI Act e dalla normativa attuativa quanto dal d.lgs. n. 179/2026 e dalle relative disposizioni attuative, ma anche allo scopo di garantire lo sviluppo sicuro delle prove in condizioni reali.
La definizione delle modalità di esercizio di tali poteri nonché delle modalità di adozione delle misure di vigilanza dell’ACN di cui all’art. 16 del d.lgs. n. 179/2026[56] è peraltro affidata ad apposito regolamento di cui all’art. 17, terzo comma della legge n. 400/1988, che il Presidente del Consiglio dei ministri adotta con decreto su proposta dell’ACN medesima (art. 15 d.lgs. n. 179/2026).
Di analoghi poteri dispongono le Autorità del settore finanziario ai sensi dell’art. 17 del d.lgs. n. 179/2026 per il perseguimento delle medesime finalità. Tali autorità stipulano inoltre un protocollo d’intesa con il Corpo della Guardia di finanza recante la disciplina dello scambio di informazioni per finalità preventive, accertative e repressive degli illeciti economico-finanziari nonché analogo protocollo con la Direzione investigativa antimafia “per quanto di specifica competenza”.
Tutte le Autorità nazionali di vigilanza del mercato poi, nel ricevere i reclami presentati da qualsiasi persona fisica o giuridica che abbia motivo di ritenere che vi sia stata una violazione delle disposizioni dell’AI Act e nel trattarli secondo le procedure da esse adottate, assicurano il diritto al pieno contraddittorio ex art. 18 del d.lgs. n. 179/2026[57].
Il sistema sanzionatorio, disciplinato dalla Sezione V del Capo II del d.lgs. n. 179/2026, contempla invece sia misure non pecuniarie che sanzioni amministrative pecuniarie, che vengono irrogate dall’AgID quale Autorità nazionale di notifica e dalle Autorità nazionali di vigilanza del mercato nell’ambito di un apposito procedimento disciplinato dagli artt. 24 e 25[58].
Alle misure non pecuniarie fa riferimento l’art. 22 del d.lgs. n. 179/2026: esse sono applicate in alternativa alle sanzioni amministrative pecuniarie in presenza di violazioni dell’AI Act che si connotino per “scarsa offensività o pericolosità”, e si sostanziano nell’ordine di eliminazione delle infrazioni e di astensione dalla ripetizione delle medesime (che contiene anche l’indicazione delle misure da adottare e del termine entro il quale adottarle) e nella dichiarazione pubblica indicante la violazione commessa e il soggetto responsabile (a cui si ricorre in caso di cessazione della violazione contestata).
Alle sanzioni amministrative pecuniarie è invece dedicato l’art. 23 del d.lgs. n. 179/2026, che distingue le medesime in relazione alle tipologie di violazioni dell’AI Act, operando segnatamente una quadripartizione. Ciascun comma della disposizione individua un illecito amministrativo, in ordine di gravità decrescente, aprendosi peraltro con una clausola di sussidiarietà assolutamente indeterminata che fa salva l’ipotesi in cui il fatto costituisca illecito penale.
Per la realizzazione di pratiche di IA vietate ex art. 5 dell’AI Act il primo comma dell’art. 23 del d.lgs. n. 179/2026 prevede l’irrogazione di una sanzione amministrativa pecuniaria fino a 35.000.000 euro o, se superiore, fino al 7% del fatturato mondiale totale annuo dell’esercizio precedente[59].
Per la violazione degli artt. 16 (obblighi dei fornitori di sistemi di IA alto rischio), 22 (nomina dei rappresentanti), 23 (obblighi degli importatori), 24 (obblighi dei distributori), 25 (responsabilità lungo la catena del valore dell’IA), 26 (obblighi dei deployers di sistemi di IA alto rischio), 31 (requisiti concernenti gli organismi notificati), 33, paragrafi 1, 3 e 4 (disposizioni relative ad affiliate degli organismi notificati e subappaltatori), 34 (obblighi operativi degli organismi notificati), 50 (obblighi di trasparenza per fornitori e deployers di determinati sistemi di IA), 73 (comunicazione di incidenti gravi) e 80 (procedure per i sistemi di IA classificati dal fornitore come non ad alto rischio in applicazione dell’Allegato III) dell’AI Act il secondo comma dell’art. 23 del d.lgs. n. 179/2026 prevede invece l’irrogazione di una sanzione amministrativa pecuniaria fino a 15.000.000 euro o, se superiore, fino al 3% del fatturato mondiale totale annuo dell’esercizio precedente.
Per la fornitura di informazioni inesatte, incomplete o fuorvianti agli organismi notificati o alle autorità nazionali competenti per dare seguito ad una richiesta il terzo comma dell’art. 23 del d.lgs. n. 179/2026 prevede invece l’irrogazione di una sanzione amministrativa pecuniaria fino a 7.500.000 euro o, se superiore, fino all’1% del fatturato mondiale totale annuo dell’esercizio precedente.
Infine, per la violazione degli obblighi di cui agli artt. 27 (valutazione d’impatto sui diritti fondamentali per i sistemi di IA ad alto rischio) e 86 (diritto alla spiegazione dei singoli processi decisionali) dell’AI Act il quarto comma dell’art. 23 del d.lgs. n. 179/2026 prevede l’irrogazione di una sanzione amministrativa pecuniaria fino a 1.000.000 di euro o, se superiore, fino allo 0.5% del fatturato mondiale totale annuo dell’esercizio precedente[60].
Il d.lgs. n. 179/2026 dedica poi ampio spazio alla sperimentazione normativa (Sezione VI del Capo II), prevedendo l’istituzione dello Spazio di sperimentazione italiano per l’intelligenza artificiale sotto la diretta vigilanza dell’AgID e dell’ACN, che lo gestiscono congiuntamente nell’esercizio delle rispettive competenze e ne definiscono modalità di accesso, gestione e funzionamento con decreto adottato in forma congiunta[61].
La finalità di tale spazio è quella di favorire lo sviluppo di un “ecosistema dell’intelligenza artificiale” controllato mediante il sostegno alla condivisione di best practices, la promozione dell’innovazione e della competitività, la contribuzione allo sviluppo dell’apprendimento normativo – ossia di un approccio di regolazione basato sulle evidenze risultanti dalla sperimentazione – e l’agevolazione dell’accesso dei sistemi di IA al mercato eurounitario, con priorità riconosciuta a quelli forniti da piccole e medie imprese e start-up (art. 26 d.lgs. n. 179/2026).
Gli indirizzi generali e la gestione strategica di tale spazio sono definiti dalle Autorità nazionali per l’intelligenza artificiale nell’ambito del Comitato di coordinamento, anche a seguito di consultazione con i portatori di interesse e con le Regioni e le Province autonome.
Lo stesso Comitato procede all’individuazione delle priorità di sperimentazione e, anche mediante ricorso al criterio prioritario, alla definizione dell’ordine di selezione dei fornitori e dei potenziali fornitori, garantendo in ogni caso un accesso “ampio e paritario” allo spazio di sperimentazione (art. 27 d.lgs. n. 179/2026).
Lo sviluppo dello Spazio di sperimentazione italiano per l’IA può essere garantito da AgID e ACN anche mediante il coinvolgimento di “altri attori competenti”, tra i quali vengono in rilievo gli organismi notificati, le organizzazioni di normazione, le piccole e medie imprese (start-up comprese), gli innovatori, i poli europei dell’innovazione digitale, i centri di eccellenza, le università, gli enti pubblici di ricerca e le istituzioni AFAM.
Lo spazio di sperimentazione stesso può poi anche promuovere la partecipazione a progetti pilota o ad iniziative di cooperazione transfrontaliera, ciò che garantisce tanto lo sviluppo di good practices comuni quanto il mutuo riconoscimento degli esiti delle sperimentazioni (art. 29 d.lgs. n. 179/2026).
Viene inoltre consentita l’istituzione di spazi di sperimentazione normativa per l’intelligenza artificiale a livello regionale o locale mediante la normazione secondaria, la quale definisce anche la gestione e le modalità di funzionamento dei medesimi. Gli strumenti di raccordo tra questi ulteriori spazi di sperimentazione e quello italiano per l’IA vengono poi individuati mediante accordo sancito dalla Conferenza unificata (art. 30 d.lgs. n. 179/2026).
Degli esiti di tutte le sperimentazioni condotte le autorità nazionali competenti danno conto in un’apposita relazione redatta annualmente e presentata all’Ufficio per l’IA presso la Commissione europea. Tale relazione viene anche trasmessa alla Presidenza del Consiglio dei ministri ai fini della valutazione di interventi di revisione normativa (art. 31 d.lgs. n. 179/2026).
Alla formazione in materia di IA ed all’impiego dei dispositivi intelligenti nei percorsi scolastici ed universitari, nelle pubbliche amministrazioni, nel settore finanziario, nell’amministrazione della giustizia, in ambito sanitario e lavorativo nonché nelle professioni ordinistiche e non regolamentate è invece interamente dedicato il Capo III del d.lgs. n. 179/2026.
Si segnala anzitutto l’importanza assunta dalla formazione degli studenti e dei docenti.
Le istituzioni scolastiche del sistema nazionale di istruzione possono promuovere, nell’ambito della propria autonomia, attività formative finalizzate a rendere gli studenti maggiormente consapevoli delle implicazioni etiche, sociali e civiche dell’intelligenza artificiale nonché maggiormente responsabili quanto all’utilizzo dei dispositivi “AI based”, e in coerenza con il piano triennale dell’offerta formativa (PTOF) possono promuovere dei moduli formativi che prevedano l’utilizzo dell’IA nella didattica al fine di potenziare la creatività degli studenti e le loro capacità di “problem solving”.
La prevenzione delle dipendenze comportamentali degli studenti derivanti dall’utilizzo scorretto e poco consapevole di piattaforme digitali di comunicazione e condivisione di contenuti viene inoltre affidata ad un piano formativo riservato ai docenti, avviato dal Ministero dell’istruzione e del merito, sentito il Dipartimento per le politiche della famiglia della Presidenza del Consiglio dei ministri e volto a favorire lo sviluppo di competenze sull’utilizzo dei social media (artt. 36 e 37 d.lgs. n. 179/2026).
La formazione degli studenti adulti in materia di IA, finalizzata all’acquisizione di competenze che consentano un utilizzo consapevole, responsabile ed etico dei relativi sistemi, è invece affidata a percorsi di ampliamento dell’offerta formativa e di alfabetizzazione promossi dai Centri provinciali per l’istruzione degli adulti (CPIA). Tali percorsi tengono chiaramente conto dei ritmi di apprendimento degli studenti adulti e sono improntati ad una didattica di tipo partecipativo, con attività laboratoriali, compiti di realtà e utilizzo di piattaforme e strumenti digitali (art. 39 d.lgs. n. 179/2026).
Ai docenti delle istituzioni scolastiche del sistema nazionale di istruzione e dei CPIA viene invece erogata, secondo modalità e criteri fissati dal Ministro dell’istruzione e del merito con apposito decreto, una formazione in materia di IA volta tanto a favorire lo sviluppo di una didattica innovativa basata sull’integrazione dell’intelligenza artificiale medesima nei processi di insegnamento quanto a promuovere la conoscenza delle tecniche utili ad individuare e mitigare i rischi e le distorsioni (art. 38 d.lgs. n. 179/2026).
Il legislatore delegato, concependo la formazione quale strumento di garanzia di consapevolezza e responsabilità quanto alle potenzialità e ai rischi derivanti dall’utilizzo dei dispositivi intelligenti, intende così promuovere lo sviluppo tecnologico in ambito scolastico neutralizzando (o almeno minimizzando) nel contempo l’impatto negativo dell’intelligenza artificiale sui diritti fondamentali, in considerazione del fatto che lo scorretto utilizzo dei sistemi di IA può generare dipendenze e  disfunzionalità di non poco momento nei bambini e negli adolescenti.
Anche le università e le istituzioni AFAM, nell’esercizio della propria autonomia didattica, promuovono attività formative mirate all’acquisizione di competenze in materia di sistemi di IA[62], e procedono in tal senso mediante la previsione di insegnamenti appositi, moduli interdisciplinari integrati in insegnamenti già esistenti, attività integrative, laboratori e tirocini (art. 44 d.lgs. n. 179/2026).
Esse possono inoltre stipulare convenzioni con le imprese volte alla co-progettazione e al co-finanziamento di dottorati di ricerca in materia di IA, valorizzando così le attività di ricerca e di trasferimento tecnologico (art. 45, sesto comma, d.lgs. n. 179/2026).
Quanto all’impiego dell’intelligenza artificiale nelle pubbliche amministrazioni, è il Ministro per la pubblica amministrazione ad indirizzare e coordinare le politiche di reclutamento, di formazione di base e continua, di riqualificazione professionale e di alta formazione dei dipendenti pubblici e ad adottare ogni misura volta a favorire l’utilizzo e la diffusione dei sistemi di IA e a promuovere così l’innovazione organizzativa e gestionale delle pubbliche amministrazioni, la semplificazione amministrativa e l’accelerazione dei procedimenti.
Lo stesso Ministro per la pubblica amministrazione poi, sentite le Autorità nazionali per l’intelligenza artificiale e previa intesa in Conferenza Stato-Regioni, adotta guidelines definitorie del quadro minimo di competenze sull’intelligenza artificiale di cui i dipendenti pubblici necessitano (art. 40 d.lgs. n. 179/2026).
Relativamente al settore finanziario, è invece il Comitato per la programmazione e il coordinamento delle attività di educazione finanziaria a sensibilizzare il pubblico, mediante apposite misure, rispetto alle opportunità e ai rischi derivanti all’utilizzo dell’IA in materia finanziaria (art. 50 d.lgs. n. 179/2026).
Rispetto poi ai percorsi formativi in materia di intelligenza artificiale per il personale dell’amministrazione della giustizia si segnala che l’art. 46 del d.lgs. n. 179/2026 ne sancisce la differenziazione in relazione alle funzioni esercitate e alla natura, al livello di rischio e al contesto di utilizzo dei sistemi. Tali percorsi devono comprendere ben tre profili: quelli tecnici relativi al funzionamento, alle potenzialità e ai limiti dei sistemi di IA utilizzati nell’attività giudiziaria e nell’organizzazione dei servizi della giustizia (con riguardo anche alla cybersicurezza), quelli giuridici relativi alla disciplina dei sistemi medesimi e quelli relativi all’impatto del loro impiego sull’organizzazione giudiziaria e sui diritti degli individui.
Alla formazione dei magistrati provvede chiaramente la Scuola superiore della magistratura, mentre per la formazione del restante personale il Ministero della giustizia promuove apposite attività didattiche e può stipulare convenzioni con la stessa Scuola superiore della magistratura per l’organizzazione di corsi congiunti.
Alla formazione in materia di intelligenza artificiale nel settore sanitario fa invece riferimento l’art. 51 del d.lgs. n. 179/2026, che richiede che i percorsi formativi comprendano, oltre ai profili tecnici e giuridici che caratterizzano l’iter formativo del personale dell’amministrazione della giustizia, anche i profili deontologici concernenti le responsabilità del professionista nell’uso dei sistemi di IA, gli obblighi informativi nei confronti del cliente e il rispetto del principio dell’antropocentrismo.
Quanto all’impiego dei sistemi di IA nei contesti lavorativi, è il Ministero del lavoro e delle politiche sociali, nell’ambito delle competenze attribuitegli dal d.lgs. n. 81/2008 (T.U. in materia di salute e sicurezza sul lavoro), ad assicurare il coordinamento delle misure finalizzate a garantire il bilanciamento tra utilizzo dell’intelligenza artificiale e tutela della salute e della sicurezza dei lavoratori e a promuovere l’utilizzo dei relativi sistemi anche a fini di prevenzione di infortuni e malattie professionali[63].
I datori di lavoro poi non solo informano e formano adeguatamente i lavoratori rispetto ai rischi connessi all’impiego dei sistemi di IA e alle misure preventive e protettive adottate, ma
tengono anche conto, in sede di valutazione dei rischi, dell’utilizzo di sistemi di IA che impattino sull’organizzazione lavorativa, sui ritmi produttivi, sull’esecuzione della prestazione o sui processi decisionali rilevanti ai fini della sicurezza (art. 42 d.lgs. n. 179/2026).
Ulteriore significativo dovere della parte datoriale è inoltre rappresentato dalla tutela dei lavoratori nei processi decisionali assistiti da dispositivi intelligenti e concernenti la costituzione, la modificazione, la risoluzione del rapporto, i provvedimenti disciplinari e la valutazione della prestazione, profilo cui l’art. 41 del d.lgs. n. 179/2026 dedica particolare attenzione anche ai fini del licenziamento.
Da tale disposizione si evince segnatamente che il datore di lavoro debba non solo informare i prestatori dell’utilizzo di sistemi decisionali assistiti da algoritmi, ma anche e soprattutto garantire che le decisioni costituenti l’esito di tali processi non vengano adottate unicamente in base ad un trattamento automatizzato, dovendo l’utilizzo dei sistemi di IA essere sicuro, affidabile, trasparente, non discriminatorio e rispettoso della dignità e della riservatezza dei prestatori.
Proprio allo scopo di garantire la massima trasparenza della decisione, è riconosciuto ai prestatori il diritto di avere contezza della motivazione della medesima, con anche l’indicazione dei parametri contemplati.
Sempre in un’ottica di pieno antropocentrismo, le decisioni medesime devono inoltre essere adottate pur sempre da una persona fisica esercitante un “potere effettivo e autonomo”: di qui l’importanza assunta dall’interpretazione critica, da parte del datore di lavoro, dei risultati raggiunti dai sistemi di IA impiegati nell’iter decisionale.
Nessuna rilevanza assume il consenso dei prestatori all’utilizzo dei sistemi di IA nell’assunzione delle decisioni concernenti il rapporto lavorativo, non determinando esso alcuna deroga al divieto di decisioni automatizzate.
La conseguenza prevista dall’art. 41, quarto comma del d.lgs. n. 179/2026 per l’ipotesi in cui la decisione sia resa in violazione delle disposizioni indicate è la nullità della medesima, anche laddove essa si sostanzi in un licenziamento.
Il legislatore delegato ha pertanto ampliato le ipotesi di licenziamento ammantate dal vizio della nullità: oltre al licenziamento discriminatorio, per motivo illecito, in frode alla legge ed intimato in violazione delle tutele per il matrimonio e per la maternità, nullo è anche il licenziamento intimato in violazione delle norme di tutela del prestatore nei processi decisionali assistiti da IA (c.d. licenziamento automatizzato).
La ratio della nullità di ogni decisione automatizzata è da rinvenirsi nella violazione del principio dell’antropocentrismo, che come precisato a più riprese permea l’impianto della disciplina tanto nazionale quanto europea in materia di intelligenza artificiale: l’assenza del dominio della decisione ad opera della parte datoriale (e quindi dell’essere umano) determina un’inaccettabile sostituzione dell’algoritmo all’uomo, foriera di un’inaffidabilità potenzialmente genetica di vulnera ai diritti fondamentali.
Alla formazione e all’utilizzo dei dispositivi intelligenti nello svolgimento delle professioni intellettuali sono infine dedicati gli artt. 47 e 49 del d.lgs. n. 179/2026.
Gli itinerari formativi comprendono gli stessi profili contemplati dai percorsi formativi del settore sanitario, sia per le professioni ordinistiche che per quelle non regolamentate.
Chiaramente la formazione in materia di intelligenza artificiale per coloro che svolgano professioni ordinistiche è erogata dai collegi o dagli ordini professionali, mentre la formazione in materia di intelligenza artificiale per coloro che svolgano professioni non organizzate è promossa dalle forme aggregative delle associazioni professionali di cui all’art. 3 della legge n. 4/2013.
I consigli nazionali degli ordini e dei collegi professionali (o gli organismi che svolgano funzioni di regolazione della formazione per le diverse categorie professionali) procedono segnatamente all’adeguamento dei regolamenti o degli atti organizzativi concernenti la formazione iniziale e continua al fine di includervi i percorsi formativi in materia di IA, mentre le forme aggregative delle associazioni dei professionisti non regolamentati rendono conoscibili i percorsi formativi anche per il tramite delle singole associazioni.
Il legislatore delegato ha anche previsto che l’utilizzo di sistemi di IA nello svolgimento delle professioni possa comportare una modulazione dell’equo compenso di cui alla legge n. 49/2023; ciò sulla base di parametri che considerino la classificazione del rischio del sistema utilizzato operata dall’AI Act e la cui determinazione deve essere effettuata entro un anno dall’entrata in vigore del d.lgs. n. 179/2026, ad integrazione dei provvedimenti relativi ai parametri professionali.

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SIMMLER M., FRISCHKNECHT R., “A taxonomy of human–machine collaboration: capturing automation and technical autonomy”, in “AI & Society”, 36, 2021

[1] Il meccanismo di autoapprendimento dei sistemi di intelligenza artificiale basati sul “machine learning” è descritto in FRAGRASSO B., “Intelligenza artificiale e responsabilità penale. Principi e categorie alla prova di una tecnologia «imprevedibile»”, Giappichelli, Torino, 2025, pag. 41: “I programmatori non sono più costretti a codificare «manualmente» le formule esplicite che regolano il comportamento dell’algoritmo; è piuttosto l’algoritmo stesso ad apprendere autonomamente le regole destinate a determinarne il funzionamento. Così, ad esempio, al sistema di riconoscimento di immagini di un veicolo a guida autonoma non vengono fornite istruzioni definite su come riconoscere un segnale di stop. È l’algoritmo stesso – dopo aver analizzato milioni di immagini etichettate come «segnali di stop» – ad essere in grado di riconoscere autonomamente il cartello stradale, identificando le caratteristiche comuni tra le varie immagini analizzate”.

[2] Ciò viene evidenziato in D’ALFONSO G, “Danni algoritmici e sviluppi normativi europei tra «liability» e «permittance» rules”, 2022/2, EJPLT, pag. 21.

[3] Si argomenta qui da FRAGRASSO B., “Intelligenza artificiale e responsabilità penale”, op. cit., pagg. 48 e ss. L’autrice ricorre alla soluzione proposta in SIMMLER M., FRISCHKNECHT R., “A taxonomy of human–machine collaboration: capturing automation and technical autonomy”, in “AI & Society”, 36, 2021, in cui viene suggerito di analizzare l’indipendenza tecnologica di un sistema come “funzione” delle variabili dell’autonomia e dell’automazione.

[4] In FRAGRASSO B., “Intelligenza artificiale e responsabilità penale”, op. cit., pag. 53 si sottolinea infatti che alcuni algoritmi di “machine learning”, come gli intelligent decision support systems, sono privi di automazione, e che il processo di automazione, essendosi sviluppato a partire dalle rivoluzioni industriali del XVIII e XIX secolo, ricomprende anche sistemi diversi da quelli di IA. “Il termostato, ad esempio, può sicuramente considerarsi come un sistema automatizzato (o automatico), poiché perfettamente in grado di svolgere il compito assegnatogli in assenza di intervento umano. Di certo, tuttavia, l’algoritmo che lo regola non può essere considerato di intelligenza artificiale, recando un’istruzione deterministica di questo tipo: quando la temperatura dell’aria (input) scende al di sotto di un valore x, il riscaldamento si accende (output); quando invece raggiunge il valore y, il riscaldamento si spegne. Tali sistemi, insomma, pur potendo svolgere attività in assenza di intervento umano, non agiscono in situazioni di incertezza, limitandosi ad applicare le impostazioni fornite in fase di programmazione”.

[5] In D’ALFONSO G, “Danni algoritmici e sviluppi normativi europei tra «liability» e «permittance» rules”, cit., pag. 22 si discorre anche di “effetto black box”, che è tipico dei processi decisionali automatizzati.
Questi ultimi, nel rispondere soprattutto ai nuovi impulsi che vengono autonomamente identificati dai sistemi, “finiscono con l’essere incontrollabili ed imprevedibili, ex ante, da parte di chi li progetta, li programma, li sviluppa e li utilizza; opachi ex post e, pertanto, difficilmente spiegabili, imperscrutabili ed indecifrabili da parte dei loro destinatari […] con conseguenti difficoltà di contestazione in sede giudiziaria”.

[6] Cit. testualmente da FRAGRASSO B, “Intelligenza artificiale e responsabilità penale”, op. cit., pag. 48.

[7] Tali aspetti sono evidenziati in FRAGRASSO B, “Intelligenza artificiale e responsabilità penale”, op. cit., pagg. 57-58.

[8] Cit. testualmente da D’ALFONSO G, “Danni algoritmici e sviluppi normativi europei tra «liability» e «permittance» rules”, cit., pag. 21

[9] Idem.

[10] Idem. Per un approfondimento sulle diverse tipologie di impieghi dell’intelligenza artificiale nei vari settori della realtà economico-sociale e delle problematiche che tali impieghi possono comportare, si consenta di rinviare a FRAGRASSO B, “Intelligenza artificiale e responsabilità penale”, op. cit., pagg. 83 e ss.

[11] L’elencazione delle medesime è fornita dall’art. 5, par. 1, dell’AI Act. Tra le pratiche vietate rientrano ad esempio l’”immissione sul mercato, la messa in servizio o l’uso di un sistema di IA che utilizza tecniche subliminali che agiscono senza che una persona ne sia consapevole o tecniche volutamente manipolative o ingannevoli aventi lo scopo o l’effetto di distorcere materialmente il comportamento di una persona o di un gruppo di persone, pregiudicando in modo considerevole la loro capacità di prendere una decisione informata, inducendole pertanto a prendere una decisione che non avrebbero altrimenti preso, in un modo che provochi o possa ragionevolmente provocare a tale persona, a un’altra persona o a un gruppo di persone un danno significativo”, come pure l’” l’immissione sul mercato, la messa in servizio o l’uso di un sistema di IA che sfrutta le vulnerabilità di una persona fisica o di uno specifico gruppo di persone, dovute all’età, alla disabilità o a una specifica situazione sociale o economica, con l’obiettivo o l’effetto di distorcere materialmente il comportamento di tale persona o di una persona che appartiene a tale gruppo in un modo che provochi o possa ragionevolmente provocare a tale persona o a un’altra persona un danno significativo”.

[12] Proprio il considerando n. 143 dell’AI Act prevede la necessità di tener conto degli interessi delle piccole e medie imprese (start-up comprese) fornitrici o deployer di sistemi di IA, allo scopo di “promuovere e proteggere l’innovazione”. Opportuno è che gli Stati membri “sviluppino iniziative destinate a tali operatori, anche in materia di sensibilizzazione e comunicazione delle informazioni”, e che forniscano alle PMI (start-up comprese) con sede legale o aventi una filiale nel territorio di uno degli Stati dell’Unione europea “un accesso prioritario agli spazi di sperimentazione normativa per l’IA, purché soddisfino le condizioni di ammissibilità e i criteri di selezione e senza precludere ad altri fornitori e potenziali fornitori l’accesso agli spazi di sperimentazione, a condizione che siano soddisfatti gli stessi criteri e le stesse condizioni”.
Gli stessi Stati membri devono inoltre utilizzare i canali esistenti o istituire canali dedicati per la comunicazione con le piccole e medie imprese, al fine di sostenerle nel loro percorso di sviluppo, ed agevolare la partecipazione delle medesime ai processi di sviluppo della normazione, mentre la Commissione europea deve procedere, attraverso consultazioni trasparenti, ad una valutazione periodica dei costi di certificazione e conformità per le stesse PMI e collaborare con gli Stati membri allo scopo di ridurli.

[13] Trattasi di FRAGRASSO B., “Intelligenza artificiale e responsabilità penale”, op. cit., pag. 152.

[14] L’art. 3, par. 1, n. 63 dell’AI Act eccettua peraltro i modelli di IA “utilizzati per attività di ricerca, sviluppo o prototipazione prima di essere immessi sul mercato”.

[15] Tale documentazione contiene almeno gli elementi di cui all’Allegato IV dell’AI Act, e le piccole e medie imprese (start-up comprese) possono indicare tali elementi in maniera semplificata, secondo il modulo all’uopo definito dalla Commissione europea.

[16] Per i sistemi di IA ad alto rischio di cui all’Allegato III, punto 1, lett. a), le capacità di registrazione comprendono

almeno la registrazione del periodo di ciascun utilizzo del sistema (data e ora di inizio e di fine dell’utilizzo), la banca dati di riferimento utilizzata dal sistema stesso per verificare i dati di input, i dati di input per i quali la ricerca ha portato a una corrispondenza nonché l’identificativo delle persone fisiche che partecipano alla verifica dei risultati di cui all’articolo 14, par. 5 dell’AI Act.

[17] Trattasi essenzialmente delle “misure individuate e integrate nel sistema di IA ad alto rischio dal fornitore prima della sua immissione sul mercato o messa in servizio, ove tecnicamente possibile”, nonché delle “misure individuate dal fornitore prima dell’immissione sul mercato o della messa in servizio del sistema di IA ad alto rischio, adatte ad essere attuate dal deployer”.

[18] Tali pratiche riguardano ad esempio le scelte progettuali pertinenti, i processi di raccolta dei dati e l’origine dei dati, nonché la finalità originaria della raccolta nel caso di dati personali e le operazioni di trattamento pertinenti ai fini della preparazione dei dati, quali annotazione, etichettatura, pulizia, aggiornamento, arricchimento e aggregazione.

[19] L’art. 15, par. 5, secondo comma dell’AI Act fornisce segnatamente un’elencazione delle misure che è opportuno siano incluse nelle soluzioni tecniche volte ad affrontare le specifiche vulnerabilità dell’IA, tra le quali rientrano tutte le misure finalizzate a “prevenire, accertare, rispondere, risolvere e controllare gli attacchi che cercano di manipolare il set di dati di addestramento (data poisoning – «avvelenamento dei dati») o i componenti preaddestrati utilizzati nell’addestramento (model poisoning – «avvelenamento dei modelli»), gli input progettati in modo da far sì che il modello di IA commetta un errore (adversarial examples – «esempi antagonistici», o model evasion, – «evasione dal modello»), gli attacchi alla riservatezza o i difetti del modello”.

[20] Trattasi di sistema strutturato nelle seguenti quattro fasi: 1) identificazione ed analisi dei rischi noti e ragionevolmente prevedibili che il sistema di IA ad alto rischio può porre per la salute, la sicurezza e i diritti fondamentali quando esso viene utilizzato in conformità alla sua finalità; 2) stima e valutazione dei rischi che possono emergere quando il sistema di IA ad alto rischio è utilizzato in conformità alla sua finalità e in condizioni di uso improprio ragionevolmente prevedibile; 3) valutazione di ulteriori eventuali rischi derivanti dall’analisi dei dati raccolti dal sistema di monitoraggio successivo all’immissione sul mercato di cui all’articolo 72; 4) adozione di misure di gestione dei rischi opportune e mirate volte a far fronte ai i rischi individuati nella prima fase.

[21] Si argomenta qui da FRAGRASSO B., “Intelligenza artificiale e responsabilità penale”, op. cit., pagg. 186 e ss.

[22] Deve in ogni caso trattarsi di autorità che possano esercitare i propri poteri “in modo indipendente, imparziale e senza pregiudizi, in modo da salvaguardare i principi di obiettività delle loro attività e dei loro compiti e garantire l’applicazione e l’attuazione del presente regolamento”, i cui membri devono astenersi da qualsiasi atto

incompatibile con le loro funzioni ed essere soggetti alle norme in materia di riservatezza ai sensi dell’AI Act (considerando n. 154).
Quanto alle sanzioni, l’art. 99 dell’AI Act demanda agli Stati membri dell’Unione il compito di predisporre le norme concernenti sanzioni amministrative e misure di esecuzione (anche a carattere non pecuniario) applicabili in caso di violazione del regolamento, purchè le sanzioni medesime siano effettive, proporzionate e dissuasive e le norme che le prevedono tengano conto degli interessi delle piccole e medie imprese (start-up comprese) e della loro sostenibilità economica.

[23] A tal fine assume rilevanza l’impiego dei sistemi di IA in materia di organizzazione delle attività sportive: l’accessibilità ai medesimi in ambito sportivo è infatti finalizzata, oltre che al miglioramento del benessere psicofisico, anche allo “sviluppo di soluzioni innovative finalizzate a una maggiore inclusione in ambito sportivo delle persone con disabilità” (art. 22 legge n. 132/2025).

[24] Ciò purchè tali opere siano il frutto del lavoro intellettuale dell’autore umano.

[25] Ciò è quanto evidenziato in RICCIO G.M., “D.lgs. 160/2026: l’adeguamento all’AI Act tra attività di polizia e responsabilità civile”, in Altalex, 17 settembre 2026, https://www.altalex.com/documents/2026/09/17/d-lgs-160-2026-adeguamento-act-attivita-polizia-responsabilita-civile.
Interessante è anche la riflessione che l’autore, in apertura di tale contributo, opera relativamente alla c.d. “clausola di non aggravamento” ex artt. 1, terzo comma e 3, settimo comma del d.lgs. n. 160/2026, secondo cui il decreto “non comporta nuovi obblighi” rispetto a quelli già previsti dall’AI Act europeo: “se da un lato essa esprime l’intento di evitare un gold-plating normativo (in coerenza con l’art. 32, comma 1, lett. d, L. n. 234/2012), dall’altro convive, nello stesso testo, con discipline procedurali assai dettagliate (es. il regime autorizzatorio dell’art. 8) che, pur non introducendo «obblighi» in senso tecnico verso i fornitori o gli utilizzatori di sistemi di IA, condizionano comunque l’an e il quomodo dell’utilizzo pubblico di tali sistemi. La clausola, peraltro, sembra dunque avere una funzione più dichiarativa, volta a marcare la fedeltà del decreto al perimetro della delega, che descrittiva dell’effettivo impatto regolatorio”.

[26] Trattasi di RICCIO G.M., “D.lgs. 160/2026: l’adeguamento all’AI Act tra attività di polizia e responsabilità civile”, cit.

[27] Il legislatore delegato ha peraltro precisato che in ogni caso nessuna decisione produttiva di effetti giuridici negativi nei confronti del soggetto cui si riferiscano i dati oggetto del trattamento può essere basata unicamente sui risultati forniti dall’applicazione delle tecnologie di riconoscimento facciale (art. 10, decimo comma, d. lgs. n. 160/2026).

[28] Tale la riflessione contenuta in RICCIO G.M., “D.lgs. 160/2026: l’adeguamento all’AI Act tra attività di polizia e responsabilità civile”, cit.

[29] Idem.

[30] Quanto alla tecnica del pericolo concreto, in FRAGRASSO B., “Art. 437-bis c.p.: il nuovo reato di pericolo concreto in materia di i.a.”, in Altalex, 23 settembre 2026, https://www.altalex.com/documents/2026/09/23/art-437-bis-c-p-reato-pericolo-concreto-materia-i-a se ne evidenziato le difficoltà applicative. Queste ultime sono legate al fatto che la norma incriminatrice di nuovo conio, richiedendo l’accertamento del nesso tra violazione cautelare e pericolo effettivo, attribuisce all’organo giudicante il compito di effettuare una valutazione tutt’altro che immediata, considerata la forte opacità che attualmente caratterizza i risultati cui gli algoritmi pervengono.
Si sottolinea inoltre che particolarmente ostico può risultare anche l’accertamento della sussistenza di un pericolo concreto per la sicurezza dello Stato, essendo quest’ultimo bene giuridico connotato da particolare evanescenza.

[31] Ciò che consente di qualificare anche il secondo periodo del primo comma dell’art. 437-bis c.p. come norma a più fattispecie omissive.

[32] Trattasi di FRAGRASSO B., “Art. 437-bis c.p.: il nuovo reato di pericolo concreto in materia di i.a.”, cit. Tale la ragione per cui il primo periodo del primo comma dell’art. 437-bis c.p. costituirebbe norma a più fattispecie e non invece disposizione a più norme.

[33] Idem.

[34] Idem.

[35] Si è argomentato sul punto da FRAGRASSO B., “Intelligenza artificiale e responsabilità penale”, op. cit., pagg. 78 e ss. L’autrice afferma che “Non vi è spazio, dunque, per la consapevole disobbedienza rispetto alla prescrizione normativa, ma, tuttalpiù, per un errore non cosciente di esecuzione”.

[36] Trattasi segnatamente della sospensione o la revoca delle autorizzazioni, licenze o concessioni funzionali alla commissione dell’illecito (lett. b)), del divieto di contrattare con la pubblica amministrazione, salvo che per ottenere le prestazioni di un pubblico servizio (lett. c)), dell’esclusione da agevolazioni, finanziamenti, contributi o sussidi e l’eventuale revoca di quelli già concessi (lett. d)) e del divieto di pubblicizzare beni o servizi (lett. e)).

[37] In FRAGRASSO B., “Art. 437-bis c.p.: il nuovo reato di pericolo concreto in materia di i.a.”, cit. si osserva che se è vero che tale scelta risulta rispettosa del principio di proporzionalità in materia penale, è altresì vero che essa “finisce per collocare i reati in materia di IA in una fascia intermedia di gravità, sensibilmente inferiore a quella riservata, ad esempio, ai reati contro la P.A. o ai delitti di criminalità organizzata”.
La soluzione adottata sul punto dal legislatore delegato dovrà pertanto sicuramente essere valutata alla luce del successivo eventuale incremento della diffusione dei sistemi di IA ad alto rischio nel contesto dell’attività d’impresa.

[38] Si è argomentato sul punto da FRAGRASSO B., “Art. 437-bis c.p.: il nuovo reato di pericolo concreto in materia di i.a.”, cit.

[39] Si rammenta in questa sede che in tal caso il sequestro preventivo viene eseguito mediante ordine di rimozione dei contenuti e dei dati o di disabilitazione dell’accesso ai medesimi rivolto ai prestatori di servizi di hosting, ai fornitori di piattaforme online o di motori di ricerca o ai prestatori di servizi intermediari della società dell’informazione.

[40] Così in ACETO DI CAPRIGLIA S., “Intelligenza artificiale: una sfida globale tra rischi, prospettive e responsabilità. Le soluzioni assunte dai governi unionale, statunitense e sinico. Uno studio comparato”, in federalismi.it, 10, 2024, pagg. 12 e ss., dottrina menzionata in CIMINI S., “La responsabilità civile e amministrativa di fronte alle sfide dell’intelligenza artificiale”, in CERIDAP, 1, 2026, pag. 47.

[41] Cit. testualmente da CIMINI S., “La responsabilità civile e amministrativa di fronte alle sfide dell’intelligenza artificiale”, cit., pag. 48, in cui viene riportato quanto sostenuto in FAVA P., “La c.d. «intelligenza artificiale»: personalità elettronica, imputazioni e responsabilità tra diritto civile, penale ed amministrativo”, in Intelligenza artificiale. Impiego e implicazioni sotto il profilo tecnologico, etico e giuridico, in Quaderni della Rivista della Corte dei Conti, Quaderno n. 2, 2024.
Per quanto concerne l’istituzione di un sistema di assicurazione obbligatoria integrato da fondi di garanzia, la dottrina maggioritaria sostiene che trattasi di proposta critica quanto alla sua attuabilità: “la difficoltà di quantificare ex ante il danno e i rischi associati rende incerta la determinazione del premio assicurativo, che potrebbe risultare eccessivamente oneroso e, di conseguenza, disincentivare l’innovazione tecnologica. Inoltre, l’assenza di dati storici e la natura imprevedibile dei rischi potrebbero indurre le compagnie assicurative a non stipulare contratti di assicurazione di questo tipo. […] La costituzione di un fondo di garanzia, che potrebbe essere una soluzione alternativa, non è […] una strada percorribile perché presuppone il riconoscimento della personalità giuridica elettronica al sistema di IA, riconoscimento necessario per renderlo titolare del fondo e responsabile dei danni causati.”

[42] Idem.

[43] Tale riflessione emerge anche in D’ALFONSO G, “Danni algoritmici e sviluppi normativi europei tra «liability» e «permittance» rules”, 2022/2, EJPLT, pag. 22. L’autore afferma infatti che l’individuazione del soggetto danneggiante deve avvenire “tra i soggetti che intervengono nel «ciclo di vita» dei sistemi di intelligenza artificiale, creandoli, eseguendone la manutenzione o controllandone i rischi associati, quali: l’ideatore-autore progettista dell’algoritmo, veicolante l’apprendimento; l’«addestratore», figura identificabile in colui che «addestri» un’entità artificiale intelligente o comunque la esponga ad esperienze che siano congrue ad indirizzarlo ovvero ad istruirlo; colui che lo utilizzi o lo «produca» o lo incorpori in un prodotto oppure in una componente dello stesso; il programmatore del software; il fornitore di sistemi intelligenti ed, in alcuni casi, l’utilizzatore (user) o il «titolare» (a vario titolo) ovvero il «custode» della macchina”.

[44] Si veda FERRARI C., “Esecuzione del contratto e intelligenza artificiale”, in De Iustitia, 4, 2024, pag. 5

[45] Cfr. MARINO D, “Che responsabilità civile per l’uso di strumenti di intelligenza artificiale?”, in Dirittoaldigitale.com, 23 marzo 2023; ACETO DI CAPRIGLIA S., “Intelligenza artificiale: una sfida globale tra rischi, prospettive e responsabilità. Le soluzioni assunte dai governi unionale, statunitense e sinico. Uno studio comparato”, in federalismi.it, 10, 2024

[46] Si argomenta da CIMINI S., “La responsabilità civile e amministrativa di fronte alle sfide dell’intelligenza artificiale”, cit., pag. 43.

[47] I termini di tale dibattito si ricavano da CIMINI S., “La responsabilità civile e amministrativa di fronte alle sfide dell’intelligenza artificiale”, cit.

[48] Cfr. D’ALFONSO G., “Intelligenza artificiale e responsabilità civile. Prospettive europee”, in Revista de Estudios Juridicos y Crimonologicos, 2022, pag. 175; DEL VECCHIO P., BIGNOLI V., “Le responsabilità amministrative da algoritmo e intelligenza artificiale. La responsabilità da provvedimento algoritmico sia ai fini del risarcimento del danno in sede civilistica che in sede contabile come responsabilità erariale”, in PAJNO A., DONATI F., PERRUCCI A. (a cura di), “Intelligenza artificiale e diritto: una rivoluzione?”, Bologna, Il Mulino, 2022, pag. 334.

[49] Si veda ad esempio ACETO DI CAPRIGLIA S., “Intelligenza artificiale: una sfida globale tra rischi, prospettive e responsabilità”, cit.

[50] Trattandosi di responsabilità oggettiva il danneggiato non deve fornire la prova della sussistenza dell’elemento soggettivo, ma ha in ogni caso l’onere di fornire la prova del difetto del software, del danno e del nesso eziologico tra difetto e danno.

[51] Rimane peraltro fermo quanto disposto dalla normativa nazionale di recepimento della direttiva (UE) 2024/2853 in materia di responsabilità per danni da prodotti difettosi, attualmente non ancora emanata.

[52] Si segnala anche la modifica all’art. 98 del d.lgs. n. 30/2005 (Codice della proprietà industriale) operata dall’art. 52 del d.lgs. n. 179/2026: tra le informazioni aziendali e le esperienze tecnico-industriali di cui al primo comma dello stesso art. 98 del d.lgs. n. 30/2005 rientrano anche i dati, gli algoritmi e i metodi matematici per l’addestramento di sistemi di intelligenza artificiale, le cui controversie restano devolute alla competenza delle sezioni specializzate

in materia di impresa in forza dell’art. 53 del d.lgs. n. 179/2026 (disposizione che rinvia a sua volta al primo comma dell’art. 134 del d.lgs. n. 30/2005).

[53] Ciò risulta adesso espressamente anche dall’art. 7, primo comma del d.l. n. 82/2021 (convertito in legge n. 109/2021), norma dedicata alle funzioni dell’ACN. L’art. 32 del d.lgs. n. 179/2026 ha infatti aggiunto nel testo della disposizione la lettera aa-bis), che qualifica l’ACN non solo come Autorità di vigilanza del mercato, ma anche come punto di contatto unico ai sensi dell’art. 70 dell’AI Act.
In forza della modifica che l’art. 33 dello stesso d.lgs. n. 179/2026 ha apportato all’art. 36, comma 2-octies del d.l. n. 34/2019 (convertito in legge n. 58/2019), l’ACN medesima è adesso anche membro del Comitato FinTech istituito presso il Ministero dell’economia e delle finanze, il quale individua obiettivi, predispone programmi e pone in essere azioni per favorire lo sviluppo della tecno-finanza, avvalendosi anche della collaborazione di soggetti esteri, formula proposte di carattere normativo e agevola il contatto degli operatori del settore con le istituzioni e con le autorità.

[54] Gli accordi orizzontali tra Pubbliche amministrazioni di cui all’art. 15 della legge n. 241/1990 rappresentano anche strumento di collaborazione tra l’ACN e le Autorità nazionali di vigilanza del mercato nell’ambito dell’esercizio dei poteri di vigilanza ed ispettivi dell’ACN medesima, come si evince dalla lettura dell’art. 9 del d.lgs. n. 179/2026.

[55] Da questo punto di vista è significativo il ruolo svolto dal Comitato di coordinamento: l’art. 12 del d.lgs. n. 179/2026 prevede infatti che esso possa fornire indirizzi unitari per quanto concerne la stipula degli accordi e dei protocolli d’intesa per la cooperazione e il coordinamento operativo ed informativo nonché per l’adozione degli atti di indirizzo da parte delle Autorità nazionali per l’intelligenza artificiale, delle Autorità del settore finanziario e del Garante per la protezione dei dati personali.
Si segnala inoltre che l’art. 34 del d.lgs. n. 179/2026 richiede che tanto il coordinamento operativo ed informativo quanto gli scambi di informazioni e dati avvengano in ossequio alla normativa in materia di protezione dei dati, avuto riguardo ai principi di necessità, proporzionalità e minimizzazione.

[56] Misure per le quali l’art. 16, secondo comma del d.lgs. n. 179/2026 prevede un procedimento che può essere avviato sia officiosamente dall’ACN sia su istanza dei soggetti interessati mediante segnalazioni di incidenti gravi ai sensi dell’art. 73 dell’AI Act, reclami non manifestamente infondati o segnalazioni provenienti da altre autorità.

[57] La medesima disposizione prevede anche l’officiosa trasmissione all’autorità competente del reclamo presentato all’autorità non competente, con comunicazione al soggetto reclamante.

[58] Le sanzioni vengono irrogate, a seguito di apposita contestazione dell’addebito, entro un termine ragionevole e con una determinazione provvedimentale motivata e pubblicata senza ritardo e per estratto sul sito Internet istituzionale dell’autorità adottante. Mentre la Banca d’Italia, la CONSOB, l’IVASS e il Garante per la protezione dei dati personali seguono rispettivamente le procedure previste dal d.lgs. n. 385/1993, dal d.lgs. n. 58/1998, dal d.lgs. n. 209/2005 e dal d.lgs. n. 196/2003, l’ACN e l’AgID definiscono le modalità per l’adozione delle sanzioni e i relativi termini con proprio regolamento.
Per quanto non diversamente disposto dal d.lgs. n. 179/2026 e dalle procedure proprie di ciascuna autorità, al procedimento sanzionatorio trova comunque applicazione la legge n. 689/1981, escluso il suo art. 16.

[59] Come definito dall’art. 99 dell’AI Act.

[60] Stando a quanto previsto dall’art. 25 del d.lgs. n. 179/2026, mentre i proventi delle sanzioni amministrative pecuniarie irrogate dalle Autorità del settore finanziario sono devoluti secondo le normative settoriali di riferimento, quelli delle sanzioni amministrative pecuniarie irrogate dall’ACN e dall’AgID sono invece versati ad apposito capitolo dell’entrata del bilancio statale per essere poi impiegati nello svolgimento delle attività disciplinate dallo stesso d.lgs. n. 179/2026.

[61] La gestione delle attività relative allo Spazio di sperimentazione italiano per l’IA è segnatamente affidata ad un Gruppo operativo costituito da tali autorità mediante decreto adottato congiuntamente. Il Gruppo operativo, del quale i direttori generali di AgID e ACN definiscono composizione, funzionamento e modalità operative con decreto congiunto, svolge tutte le attività che garantiscono il funzionamento dello spazio di sperimentazione, monitora le attività di sviluppo, test e validazione svolte dai fornitori dei sistemi di IA ammessi, verifica il rispetto temporale e operativo del piano di sperimentazione, cura l’istruttoria preliminare di ammissibilità delle domande, seleziona i progetti ed approva, gestisce e monitora l’esecuzione dei piani di sperimentazione (art. 28 d.lgs. n. 179/2026).

[62] Tra i contenuti minimi che le attività formative in questione devono assicurare figurano la comprensione dei principi, dei criteri di utilizzo e delle potenzialità di funzionamento dei sistemi di IA nonché del ruolo assunto dalla sorveglianza umana, la conoscenza dei limiti, dei rischi e delle distorsioni o degli errori, la consapevolezza delle implicazioni giuridiche, etiche e di responsabilità nonché dei rischi di cybersicurezza ed infine la capacità di interpretare in maniera critica i risultati raggiunti dai sistemi all’esito del loro processo decisionale.

[63] L’art. 48 del d.lgs. n. 179/2026 consente anche l’impiego dei sistemi di IA da parte di amministrazioni pubbliche competenti e soggetti autorizzati o accreditati ai servizi per il lavoro per le attività di orientamento, l’individuazione delle competenze nonché il supporto ai percorsi di inserimento lavorativo, purchè si garantiscano in ogni caso la sorveglianza umana, la trasparenza delle decisioni e la tutela dei diritti degli utenti e dei lavoratori.

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Davide Cerrato

Nato il 15/07/2000. Dottore in giurisprudenza presso l'Università degli Studi di Salerno con votazione pari a 110 e lode con menzione speciale alla carriera e con tesi di laurea sperimentale in Diritto del lavoro dal titolo "Qualificazione giuridica dello «smaining» e costruzione di un reticolo (o mosaico) di tutela «ultra-reiterazione»". Attualmente ha 26 anni ed è già autore presso la rivista scientifico-giuridica online "Il diritto amministrativo" (www.ildirittoamministrativo.it).

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