AI literacy: cosa richiede l’articolo 4 del regolamento IA

In sintesi

• L’AI literacy costituisce un obbligo vincolante ai sensi dell’articolo 4 del regolamento IA. Riguarda ogni fornitore e ogni deployer, a prescindere dal livello di rischio, ed è applicabile dal 2 febbraio 2025.
• L’omnibus digitale ha riscritto l’articolo 4 con effetto dal 27 luglio 2026. L’obbligo consiste ora nell’adottare misure a sostegno dello sviluppo dell’AI literacy, non nel garantire un determinato livello in capo a una singola persona.
• Le autorità nazionali di vigilanza del mercato esercitano il controllo sull’articolo 4 dal 2 agosto 2026. L’ufficio per l’IA non ha questa competenza.
• La Commissione non richiede certificati né verifiche delle conoscenze del personale. Si attende però una registrazione interna delle misure adottate.
• L’esposizione concreta non deriva da un personale non formato, bensì da un personale formato la cui formazione non risulta documentata.

Che cosa intende il regolamento IA per AI literacy

Gran parte di quanto si scrive sull’argomento descrive una capacità individuale: sapere che cos’è un modello, formulare istruzioni efficaci, riconoscere un’allucinazione. Il regolamento europeo adotta un’accezione più ristretta e assai più impegnativa.

L’articolo 3, punto 56, del regolamento (UE) 2024/1689 definisce l’alfabetizzazione in materia di IA come le «competenze, le conoscenze e la comprensione che consentono ai fornitori, ai deployer e alle persone interessate, tenendo conto dei loro rispettivi diritti e obblighi, di procedere a una diffusione informata dei sistemi di IA, nonché di acquisire consapevolezza in merito alle opportunità e ai rischi dell’IA e ai possibili danni che essa può causare».

Da questa formulazione discendono tre conseguenze. Il parametro di riferimento è la diffusione informata, non la dimestichezza con lo strumento: chi utilizza con disinvoltura un assistente conversazionale può restare privo di AI literacy nel senso del regolamento, se non sa spiegare che cosa il sistema produce sulle persone cui viene applicato. La definizione è espressamente relativa ai «rispettivi diritti e obblighi», sicché il livello richiesto a un responsabile degli acquisti differisce da quello richiesto a uno specialista di dati. Infine, essa comprende le persone interessate e non soltanto chi opera il sistema.

Per questa ragione l’AI literacy appartiene al presidio di conformità più che al piano formativo aziendale. Rientra tra gli obblighi fondanti illustrati nella nostra guida operativa al regolamento IA e si radica nell’organizzazione anziché in un singolo sistema.

L’articolo 4 è cambiato a luglio 2026

La versione applicabile dal 2 febbraio 2025 imponeva a fornitori e deployer di «garantire, nella misura del possibile, un livello sufficiente di alfabetizzazione in materia di IA» del proprio personale. Quella formulazione ha alimentato due anni di discussioni sul significato di «sufficiente» e sulle modalità di prova.

L’omnibus digitale ha chiuso la questione eliminando il termine. Il regolamento (UE) 2026/1744 è stato pubblicato nella Gazzetta ufficiale il 24 luglio 2026 ed è entrato in vigore il 27 luglio 2026. L’articolo 4 richiede ora di «adottare misure volte a sostenere lo sviluppo dell’alfabetizzazione in materia di IA» e precisa che l’obbligo «non impone ai fornitori o ai deployer di garantire un livello determinato di alfabetizzazione in materia di IA di una singola persona».

Si tratta di un mutamento di natura giuridica, non di un’abrogazione. L’articolo 4 passa da obbligazione di risultato a obbligazione di mezzi. Non si risponde più del grado di competenza raggiunto da un determinato dipendente, bensì delle misure adottate. La soglia sostanziale si abbassa, quella documentale si alza, perché la diligenza risulta visibile solo se lascia traccia.

Che cosa non è cambiato

L’ambito di applicazione è rimasto fermo. L’articolo 4 vincola tuttora sia i fornitori sia i deployer e resta indifferente al livello di rischio: vale per un filtro antispam quanto per un sistema dell’allegato III. Nulla nella riscrittura restringe i destinatari o esonera le organizzazioni di minori dimensioni. L’articolo 4, paragrafo 2, continua a obbligare la Commissione e gli Stati membri a fornire sostegno, con particolare attenzione alle PMI, e il paragrafo 3 affida ancora al comitato l’adozione di raccomandazioni fondate sui quadri europei delle competenze. Un programma di AI literacy costruito sul testo previgente non è sprecato. Cambia ciò che si difende quando arriva la domanda.

Chi è destinatario, e chi conta come personale

L’articolo 4 si rivolge al «personale e alle altre persone che si occupano del funzionamento e dell’utilizzo dei sistemi di IA per loro conto». La seconda parte della formula svolge il lavoro decisivo, ed è proprio lì che le organizzazioni sottostimano il perimetro.

Le domande e risposte dell’ufficio per l’IA ricomprendono tra le «altre persone» gli appaltatori, i fornitori di servizi e i clienti. Chiunque agisca per vostro conto nel funzionamento o nell’utilizzo di un sistema di IA rientra nel perimetro, a prescindere dall’iscrizione nel libro unico del lavoro.

Il Centre for Information Policy Leadership, nello studio del maggio 2025 dedicato all’articolo 4, raccomanda di ampliare ulteriormente lo sguardo: il personale di tutte le funzioni, comprese quelle commerciali e di marketing, gli appaltatori, i fornitori terzi, i clienti, gli utenti e le persone incise dall’uso del sistema. La motivazione è operativa più che giuridica. Chi genera l’esposizione ai sensi dell’articolo 4 raramente coincide con chi costruisce i modelli. Sono il commerciale che promette una funzionalità di cui il sistema non dispone e la funzione operativa che utilizza in silenzio uno strumento mai censito.

Questo secondo caso merita di essere nominato, perché AI literacy e shadow AI descrivono lo stesso problema osservato da due lati. Nessuno può essere consapevole di sistemi che l’organizzazione non ha ammesso di utilizzare.

La vigilanza è iniziata il 2 agosto 2026

Ecco il dato assente da quasi tutte le pubblicazioni sul tema: l’obbligo è ormai sanzionabile.

Le autorità nazionali di vigilanza del mercato esercitano il controllo sull’articolo 4 dal 2 agosto 2026. L’ufficio per l’IA non svolge questa funzione. La competenza spetta all’autorità designata in ciascuno Stato membro, il che comporta prassi, intensità del controllo e procedure differenti da un paese all’altro. In Italia, il raccordo con gli interlocutori già noti alle organizzazioni, il Garante per la protezione dei dati personali per i trattamenti di dati personali e l’AgID per il versante dell’amministrazione digitale, inciderà sensibilmente sul modo in cui tali verifiche si innesteranno sui presidi esistenti.

Le sanzioni discendono dal diritto nazionale. Ai sensi dell’articolo 99, gli Stati membri dovevano adottare entro il 2 agosto 2025 una propria disciplina di sanzioni e altre misure di esecuzione, entro massimali graduati: fino a 35 milioni di euro o al 7 % del fatturato mondiale annuo per le pratiche vietate, fino a 15 milioni di euro o al 3 % del fatturato mondiale annuo per la maggior parte degli altri obblighi degli operatori e fino a 7,5 milioni di euro o all’1,5 % per informazioni fuorvianti alle autorità. L’articolo 4 si colloca nella fascia intermedia. Le sanzioni devono restare proporzionate, tenuto conto della natura e della gravità della violazione e del suo carattere doloso o colposo.

Si osservi la successione temporale. La soglia sostanziale si è abbassata il 27 luglio 2026, i poteri di controllo si sono attivati sei giorni dopo. Un’organizzazione che leggesse solo il titolo dell’omnibus concluderebbe che l’articolo 4 si è alleggerito: avrebbe ragione sul parametro e torto sul rischio. Prima del 2 agosto 2026 un programma di AI literacy debole era un problema sulla carta. Da allora è materia su cui un’autorità può formulare domande, e il criterio di proporzionalità premia chi dimostra un percorso deliberato rispetto a chi non mostra nulla. È la stessa architettura descritta nella nostra panoramica del quadro regolatorio dell’IA: prima arrivano gli obblighi, poi l’apparato di vigilanza, e lo spazio intermedio è la zona di esposizione.

Che cosa chiederanno effettivamente le autorità

La Commissione è stata insolitamente esplicita su ciò che l’articolo 4 non richiede. Dalle domande e risposte dell’ufficio per l’IA emerge che nessun certificato è necessario e che l’articolo 4 non comporta alcun obbligo di misurare le conoscenze in materia di IA dei dipendenti.

Non esistono quindi programmi imposti, accreditamenti, esami né obblighi di valutare il personale. Ciò che la Commissione raccomanda è conservare una registrazione interna delle formazioni e delle altre iniziative di accompagnamento. Nessun formato è prescritto.

Questa apparente ampiezza va però letta insieme agli obblighi documentali sui sistemi ad alto rischio. Il CIPL lo formula con precisione: per la maggior parte dei sistemi l’articolo 4 non prevede un obbligo tecnico espresso di documentare la competenza del personale, ma i fornitori e i deployer di sistemi ad alto rischio devono documentare e dimostrare la conformità a determinati obblighi del regolamento, e le pratiche di AI literacy possono essere considerate rientranti in tale ambito. Chi gestisce un sistema ad alto rischio può vedere le proprie evidenze confluire nella documentazione tecnica di cui all’articolo 11, paragrafo 1, e all’allegato IV, tema approfondito nella nostra guida ai requisiti documentali del regolamento IA.

Il fascicolo minimo difendibile

Un’obbligazione di mezzi si difende con documenti. Sei di essi coprono la parte essenziale:

1. Una matrice ruoli-competenze che indichi quali funzioni richiedono quale comprensione, e per quale ragione.
2. Un registro delle formazioni che riporti chi ha ricevuto che cosa, in quale data e con quale modalità.
3. Le prese d’atto delle politiche interne, che vincolano il personale alle regole di utilizzo accettabile dell’IA.
4. Una tassonomia comune dell’IA, affinché la nozione di sistema di IA indichi la stessa cosa negli acquisti, nell’ufficio legale e nell’ingegneria.
5. Un inventario dei casi d’uso valutati, che rende la tassonomia operativa anziché decorativa.
6. Una periodicità di riesame con un responsabile designato e una firma, a dimostrazione che il programma è mantenuto e non archiviato.

Nulla di tutto ciò presuppone certificati. Tutto ciò regge a una domanda.

Costruire un programma che produce evidenze

Il CIPL enuncia otto buone pratiche relative all’articolo 4. Riformulate come controlli anziché come consigli, si condensano in un modello operativo più asciutto.

Si parte dalla sponsorizzazione. I programmi di AI literacy collocati nella sola funzione formazione perdono slancio; quelli che tengono sono visibilmente presidiati a un livello superiore. Poi si integra anziché isolare: le organizzazioni soggette all’articolo 4 sono quasi sempre soggette contemporaneamente alla protezione dei dati, alla cibersicurezza, alla tutela del consumatore e a normative settoriali. Trattare l’AI literacy come modulo autonomo duplica gli sforzi e frammenta le evidenze. La sua sede naturale è il quadro di governance dell’IA già esistente.

Differenziare per ruolo, non un modulo unico

Il modulo unico diffuso a tutta l’azienda è l’impostazione più comune e la più debole. Non risponde al bisogno reale di nessuno e produce un registro che tratta in modo identico esposizioni molto diverse.

L’alternativa consiste in una base comune, seguita da moduli mirati per ruolo, competenza pregressa e reale contatto con il sistema. Quando le risorse sono limitate, il CIPL suggerisce di scalare per primi verso gli attori che generano il maggiore impatto o che interagiscono più intensamente con la tecnologia. In concreto si tratta quasi sempre degli acquisti, delle funzioni commerciali e di chi presidia l’automazione rivolta alla clientela, ben prima del gruppo di data science che i rischi già li conosce.

Oltre la formazione

La sola formazione si deteriora più in fretta di quanto la tecnologia evolva. I meccanismi che reggono nel tempo sono strutturali: un comitato IA con rappresentanti di ciascuna funzione, referenti IA individuati capaci di valutare quando un tema debba essere portato al livello superiore, un albero decisionale che indichi a un gruppo di lavoro se ciò che sta realizzando rientra nella definizione interna di sistema di IA e quali passaggi ne conseguano, un canale per segnalare in forma anonima un impiego rischioso e un ciclo di riscontro con indicatori monitorati, affinché il programma si adegui al ritmo delle norme e degli strumenti.

Ciascuno di questi meccanismi produce una traccia come sottoprodotto del proprio funzionamento. È esattamente il punto. Un controllo che genera evidenze mentre opera vale più di un controllo da ricostruire alla vigilia di un’ispezione.

Corrispondenza con ISO 42001 e NIST AI RMF

Chi sta già lavorando a un sistema di gestione ha compiuto la parte maggiore del lavoro sull’articolo 4.

La norma ISO/IEC 42001:2023, al punto 7.2, impone di determinare la competenza necessaria alle persone la cui attività incide sulle prestazioni del sistema di gestione dell’IA, di assicurarne la competenza e di conservare informazioni documentate quale evidenza. Il punto 7.3 richiede che le medesime persone siano consapevoli della politica sull’IA e del proprio contributo ad essa. È la sostanza dell’articolo 4, espressa come requisito verificabile con annesso obbligo di conservazione.

Il NIST AI Risk Management Framework copre lo stesso terreno nella funzione GOVERN, in particolare GOVERN 4 sulla cultura di gestione del rischio e GOVERN 5 sul coinvolgimento degli attori rilevanti.

La leva consiste nel non costruire tre programmi. Un’unica matrice ruoli-moduli, tenuta secondo un calendario di riesame documentato e sottoscritto dal responsabile della governance, può soddisfare l’articolo 4 del regolamento IA, il punto 7.2 della ISO 42001 e GOVERN 4 del NIST a partire da una sola pista di controllo. La nostra mappatura incrociata di NIST AI RMF, ISO 42001 e regolamento IA espone le altre sovrapposizioni, e l’analisi dello stack normativo chiarisce perché la sola certificazione non colma il divario.

Domande frequenti

Che cosa significa AI literacy secondo il regolamento?

L’articolo 3, punto 56, la definisce come le competenze, le conoscenze e la comprensione che consentono a fornitori, deployer e persone interessate di procedere a una diffusione informata dei sistemi di IA e di acquisire consapevolezza su opportunità, rischi e possibili danni. La definizione si apprezza alla luce dei rispettivi diritti e obblighi, sicché il livello atteso varia per funzione. È un’accezione più stretta di quella corrente in ambito educativo, che descrive di norma un’abilità personale nell’uso degli strumenti.

Qual è un esempio concreto di AI literacy?

Un selezionatore in grado di spiegare su quali criteri uno strumento di prevalutazione ordina le candidature, che sa che tale strumento non può fondare da solo un rifiuto, che riconosce un esito anomalo e conosce il percorso di segnalazione. Si noti ciò che manca: nessuna capacità di costruire il modello e nessun lessico tecnico. Quella persona decide in modo informato su un sistema che non gestisce tecnicamente, ed è esattamente quanto la norma richiede.

Che cosa serve per adempiere?

Sul piano organizzativo: una definizione condivisa di ciò che costituisce un sistema di IA, un inventario degli impieghi, una base comune di comprensione, un approfondimento mirato per le funzioni realmente esposte e una traccia delle misure adottate. Sul piano individuale, il requisito si commisura al ruolo, alle conoscenze tecniche, all’esperienza e al contesto d’uso.

La formazione è obbligatoria ai sensi dell’articolo 4?

La formazione è lo strumento consueto, ma non è imposta in quanto tale. L’articolo 4 richiede misure a sostegno dello sviluppo dell’alfabetizzazione in materia di IA. Vi rientrano i percorsi strutturati, così come le linee guida interne, le note informative, gli alberi decisionali e l’affiancamento sul campo. La Commissione ha confermato che non occorre alcun certificato e che non sussiste alcun obbligo di misurare le conoscenze dei dipendenti.

Che cosa si rischia in caso di inadempimento?

Dal 2 agosto 2026 le autorità nazionali di vigilanza del mercato possono controllare e sanzionare l’articolo 4. Le sanzioni sono fissate dal diritto nazionale entro i massimali dell’articolo 99; gli obblighi di questa categoria ricadono nella fascia con tetto di 15 milioni di euro o del 3 % del fatturato mondiale annuo. Devono restare proporzionate alla natura e alla gravità della violazione e al suo carattere doloso o colposo, ragione per cui un percorso documentato conta anche quando l’esito non è perfetto.

L’obbligo riguarda le imprese stabilite fuori dall’Unione?

Sì, ove il regolamento vi sia applicabile. Il testo raggiunge i fornitori che immettono sistemi sul mercato dell’Unione e i deployer ivi stabiliti, oltre a determinati operatori di paesi terzi i cui output prodotti dal sistema sono utilizzati nell’Unione. Una società statunitense o britannica che utilizzi un’IA con effetti su persone nell’Unione sopporta il medesimo obbligo di una società con sede nell’Unione.

Conclusione

L’AI literacy è divenuta, senza clamore, uno dei pochi obblighi del regolamento IA che tocca ogni organizzazione, a ogni livello di rischio, già da adesso. L’omnibus digitale ne ha reso il parametro più accessibile e, arrivando pochi giorni prima dell’avvio della vigilanza, lo ha reso più difficile da trascurare.

Le organizzazioni in difficoltà davanti a un’ispezione non saranno quelle con personale non formato. Saranno quelle in cui la formazione si è svolta senza lasciare traccia: nessuna matrice, nessun registro, nessun responsabile, nessuna data di riesame. Trattate l’AI literacy come un controllo fondante che produce evidenze mentre opera, riconducetela una sola volta a ISO 42001 e al NIST AI RMF, e la questione dell’articolo 4 si risolverà da sé.

Per vedere come questo obbligo si inserisce nel resto del vostro impianto sotto forma di controllo documentato, scoprite come AI Sigil rende operativa la governance dell’IA.