L’Unione Europea sta definendo le regole operative per marcare e etichettare i contenuti prodotti dall’intelligenza artificiale. Non è un esercizio teorico: dal mese di agosto 2026 scatteranno gli obblighi previsti dall’articolo 50 dell’AI Act.
Il Code of Practice in fase di stesura serve a tradurre quegli obblighi in pratiche concrete per chi sviluppa sistemi di AI generativa e per chi li usa in azienda. Parliamo di trasparenza su immagini, video, audio e testi prodotti o manipolati da modelli generativi.
Per imprenditori e manager significa una cosa semplice: chi pubblica contenuti AI dovrà dichiararlo e renderli identificabili. Vale anche per chi usa strumenti di terze parti, non solo per chi li sviluppa.
Cosa prevede l’articolo 50 dell’AI Act
L’articolo 50 introduce obblighi di trasparenza distinti per due categorie di soggetti. I provider, ovvero chi sviluppa sistemi di AI generativa, devono garantire che gli output siano marcati in formato leggibile dalle macchine e rilevabili come contenuti artificiali.
I deployer, cioè chi utilizza questi sistemi, hanno obblighi diversi. Devono dichiarare apertamente quando un contenuto è un deep fake o quando un testo pubblicato su temi di interesse pubblico è stato generato da AI senza revisione editoriale umana.
Il processo di stesura del codice
La Commissione Europea ha attivato l’AI Office per coordinare il lavoro di due gruppi tecnici indipendenti. Il primo si concentra sugli obblighi dei provider, il secondo su quelli dei deployer. Entrambi affrontano anche temi trasversali, come le informazioni che vanno comunicate agli utenti finali.
Il processo coinvolge attori diversi lungo l’intera catena del valore digitale.
I soggetti coinvolti nei gruppi di lavoro:
- Provider di sistemi di AI generativa, dai grandi modelli generalisti alle soluzioni verticali
- Sviluppatori di tecnologie di watermarking e rilevamento dei contenuti sintetici
- Associazioni rappresentative dei deployer, ovvero le aziende utilizzatrici
- Organizzazioni della società civile ed esperti accademici sul tema della trasparenza
- Piattaforme online di grandi dimensioni e osservatori internazionali
La prima plenaria si è svolta il 5 novembre 2025. Le bozze successive sono previste a dicembre 2025, marzo 2026 e maggio 2026, con la pubblicazione del codice finale tra maggio e giugno 2026. Le linee guida della Commissione usciranno in parallelo per coprire gli aspetti non trattati dal codice.
Perché riguarda anche chi non sviluppa AI
Molte aziende pensano che queste regole valgano solo per chi costruisce modelli generativi. Non è così. Se la tua azienda usa ChatGPT, Midjourney, sistemi di sintesi vocale o strumenti di generazione video per produrre contenuti destinati al pubblico, sei un deployer ai sensi del regolamento.
Questo significa che dovrai adottare procedure interne per identificare i contenuti AI, etichettarli quando richiesto e gestire la editorial responsibility su testi che riguardano temi di interesse pubblico. Senza un processo strutturato, il rischio di non conformità è concreto.
Come prepararsi prima di agosto 2026
Il tempo sembra lungo, ma chi ha già provato a mappare i flussi di produzione contenuti in azienda sa che non lo è. Serve censire dove l’AI viene già usata, da chi, con quali strumenti e per quali output. Spesso emergono usi non tracciati che oggi sfuggono al controllo.
Il secondo passo è definire policy interne chiare su marcatura, disclosure e revisione umana. Per molte aziende sarà necessario formare i team operativi, dal marketing all’HR fino alla comunicazione istituzionale, su cosa si può fare, come dichiararlo e quando serve un controllo editoriale.
Domande frequenti
Quando entreranno in vigore gli obblighi di trasparenza dell’AI Act?
Gli obblighi previsti dall’articolo 50 diventano applicabili da agosto 2026. Il Code of Practice europeo è uno strumento volontario che, se approvato dalla Commissione, permetterà a provider e deployer di dimostrare la conformità. Il codice finale è atteso tra maggio e giugno 2026, lasciando alle aziende pochi mesi per adeguarsi.
Chi è considerato deployer di sistemi di AI generativa?
Il deployer è qualsiasi soggetto che utilizza un sistema di AI generativa nell’ambito di un’attività professionale. Include aziende che usano strumenti di terze parti per produrre testi, immagini, audio o video destinati al pubblico. Non riguarda solo le big tech: anche una PMI che pubblica articoli generati con AI rientra in questa categoria.
Cosa significa marcare un contenuto in formato machine-readable?
Significa inserire nel file metadati o segnali tecnici riconoscibili da sistemi automatici, come watermark digitali o firme crittografiche. L’obiettivo è permettere a piattaforme, motori di ricerca e strumenti di verifica di identificare automaticamente l’origine artificiale del contenuto, anche quando l’utente finale non lo distingue a occhio.
I deep fake aziendali rientrano negli obblighi di disclosure?
Sì. Se la tua azienda produce video, audio o immagini che rappresentano persone, luoghi o eventi reali in modo verosimile ma artificiale, devi dichiararlo. Vale anche per usi apparentemente innocui come testimonial sintetici, doppiaggi AI o ricostruzioni di eventi. L’unica eccezione riguarda usi artistici o satirici chiaramente identificabili.
Come si integra questo codice con il GDPR e le altre normative?
Il Code of Practice sulla trasparenza dei contenuti AI si affianca alle regole esistenti, non le sostituisce. Continueranno ad applicarsi GDPR, Digital Services Act e gli obblighi specifici per i sistemi di AI ad alto rischio previsti dall’AI Act stesso. Per le aziende serve quindi una visione integrata della compliance digitale, non un approccio per silos normativi.
Vuoi capire come adeguare la tua azienda
Se nella tua organizzazione si producono contenuti con AI generativa, vale la pena iniziare a strutturare ora i processi di marcatura e disclosure. Aspettare agosto 2026 significa lavorare in emergenza su qualcosa che richiede tempo per essere fatto bene.
Lavoro con imprenditori e direzioni operative per mappare gli usi reali dell’AI in azienda, definire policy interne e formare i team coinvolti. Il primo confronto serve a capire se ha senso approfondire, senza impegni.
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