EU AI Act
L'AI Act europeo è il regolamento che classifica i sistemi di AI per livelli di rischio: le pratiche inaccettabili sono vietate, i sistemi ad alto rischio devono rispettare requisiti di documentazione, qualità dei dati, log e supervisione umana prima di essere venduti o impiegati, agli altri bastano obblighi più leggeri di trasparenza.
Niente gergo, niente formule
In parole semplici, che cos'è?
L'AI Act funziona come un regolamento edilizio. Prima classifichi: ogni sistema di AI che usi o vendi finisce in uno di quattro secchi. Gli usi inaccettabili (social scoring, tecniche manipolatorie) sono illegali, punto. Gli usi ad alto rischio (assunzioni, credito, componenti di sicurezza nei macchinari) portano i doveri pesanti: gestione del rischio, qualità documentata dei dati di training, fascicolo tecnico, log automatici e un umano che può sovrascrivere il sistema. Quelli a rischio limitato (chatbot, contenuti generati) devono dichiararsi: stai parlando con una macchina. Quelli a rischio minimo (filtri antispam, AI nei giochi) restano liberi. Prima dell'entrata in servizio, un sistema ad alto rischio supera una valutazione di conformità: una pista cartacea auditabile. Dopo: segnalazione degli incidenti, monitoraggio post-market. Il limite che molti perdono: il regolamento lega chi impiega il sistema nel territorio UE, non solo chi l'ha costruito. Comprare un tool AI non esternalizza i tuoi doveri: le sanzioni per sbagliare arrivano a punti percentuali del fatturato globale.
Termini che gli stanno vicini.
Governance dell'IA
La governance dell'IA è l'insieme di policy, ruoli e controlli che decidono come un'organizzazione può costruire, comprare e usare l'IA: chi approva un caso d'uso, quali dati un modello può vedere, come si gestiscono gli incidenti e chi risponde quando qualcosa va storto.
LeggiAI Audit
L'AI audit è una revisione strutturata di come un'organizzazione usa davvero l'IA: ogni strumento, modello e flusso di lavoro viene inventariato, poi testato su accuratezza, esposizione dei dati, costi e conformità, con i risultati classificati per rischio e un piano di rimedio allegato.
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L'explainability è la proprietà di un sistema di AI (o di uno strato aggiunto) che ti permette di vedere perché ha dato una risposta specifica: quali input hanno pesato, quali regole sono scattate e cosa avrebbe cambiato l'esito.
Leggi§ 03
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