AI literacy: cosa chiede l'articolo 4 dell'AI Act

Cos'è l'AI literacy

Per AI literacy si intendono le competenze, le conoscenze e la comprensione che permettono di usare l'AI in modo consapevole: sapere come funziona a grandi linee, cosa sa fare, quali rischi comporta e come valutarne i risultati. Non significa saper programmare.

A chi si applica

L'obbligo riguarda i fornitori e gli utilizzatori di sistemi di AI. Quindi non solo le aziende tecnologiche: anche un'organizzazione che usa strumenti come ChatGPT o Copilot nel lavoro quotidiano è un utilizzatore. Le misure devono coprire i dipendenti e le altre persone che operano per conto dell'organizzazione, come consulenti e collaboratori esterni.

Cosa è cambiato con il Digital Omnibus

Secondo le analisi disponibili, la versione originale chiedeva di assicurare, nella misura del possibile, un livello sufficiente di competenze. Dopo il Digital Omnibus, in vigore dal 27 luglio 2026, il testo parla di adottare misure per sostenere lo sviluppo dell'alfabetizzazione in materia di AI. L'obbligo non è stato rinviato: è stato riformulato. Verifica il testo consolidato su EUR-Lex.

Cosa non richiede

• Nessuna certificazione obbligatoria né un corso standard.
• Nessun livello uniforme per tutti: le misure vanno proporzionate a ruolo, conoscenze, esperienza e contesto d'uso.
• Nessuna garanzia di risultato sulla competenza individuale: contano le misure adottate.

Come costruire un programma, in cinque passi

• Mappare gli usi: quali strumenti di AI usano le persone e per quali compiti.
• Definire i livelli: base per tutti, pratico per chi usa gli strumenti ogni giorno, avanzato per chi decide, acquista o gestisce i rischi.
• Formare in modo mirato: cos'è l'AI, limiti e allucinazioni, protezione dei dati, regole interne d'uso.
• Scrivere una policy chiara: cosa si può inserire nei prompt, quali strumenti sono approvati, chi controlla i risultati.
• Documentare e aggiornare: chi ha seguito cosa e quando, con una revisione periodica.

Perché farlo anche se l'obbligo è più morbido

I rischi concreti non dipendono dalla formulazione dell'articolo: errori non rilevati, dati riservati inseriti in strumenti non approvati, decisioni prese su risposte inventate. Persone che capiscono cosa fa l'AI e dove sbaglia sono la prima forma di governance, e la base per tutto il resto del percorso di conformità.