AI Act: cosa cambia davvero per chi mette l’AI in produzione

Nel mio lavoro con CIO, Legal e CISO vedo spesso la stessa dinamica: l’AI parte come sperimentazione e poi, all’improvviso, diventa procurement. Il giorno in cui un use case entra in un processo core, la domanda cambia: non è più “funziona?”, è “si può firmare?”.

L’AI Act spinge le aziende verso una disciplina che, se fatta bene, accelera. Non perché riduce i vincoli, ma perché riduce l’ambiguità: rischi dichiarati, controlli chiari, evidenze ripetibili. In pratica: meno ping‑pong con security review, meno stalli con procurement, più fiducia interna.

1) Cosa cambia davvero: dall’hype alle evidenze “firmabili”

La parte difficile non è adottare un modello. È rendere l’adozione difendibile: cosa fa il sistema, dove tocca dati e decisioni, come gestisci errori e regressioni. Quando questi punti sono opachi, ogni progetto diventa negoziazione continua.

Il salto di qualità è passare a una logica evidence-first: ogni workflow in produzione deve poter rispondere, in modo semplice, a tre domande: che rischio introduce, che controlli applica, che prove produce.

2) Classificare il rischio è un esercizio operativo (non legale)

Se vuoi evitare che “AI Act” diventi una discussione astratta, fai una cosa molto concreta: inventario dei use case e schede brevi, una pagina ciascuna. La classificazione funziona quando è vicina al prodotto, non quando è un PDF lontano dal lavoro.

• Scopo: quale decisione abilita? quale impatto ha su clienti o persone?
• Autonomia: suggerisce o agisce? chi approva? come si ferma?
• Dati: PII, segreti, dati regolati; retention; egress.
• Ambiente: interno/esterno, scala, SLO, fallback.
• Dipendenze: modelli, vendor, strumenti, subprocessors.

Da qui esce un output estremamente utile: una mappa use case → controlli → evidenze. È lo stesso modello mentale che uso quando costruisco un percorso di consulenza AI procurement-friendly: rende le review più veloci perché rende le decisioni più chiare.

3) Procurement cambia domanda: “dove sono le prove?”

Molti team arrivano a procurement con una demo e una promessa. Procurement risponde con una lista. La lista non è cattiveria: è gestione del rischio. Se vuoi velocità, devi arrivare con risposte pronte.

• Dati: dove risiedono, retention, cancellazione, data leakage.
• Accessi: SSO/RBAC, segregazione, logging di chi fa cosa.
• Valutazione: test set, metriche, regressioni, soglie go/no‑go.
• Cambio: versioni modello/prompt, changelog, rollback.
• Incident: runbook, escalation, tempi, comunicazione.
• Supply chain: vendor, subprocessors, responsabilità.

Se questi punti sono coperti, procurement diventa un canale. Se sono vaghi, procurement diventa un muro (e il progetto si spegne per attrito, non per qualità tecnica).

4) L’evidence pack minimo: 8 artefatti che sbloccano review e audit

Quando parlo di “evidence pack” intendo un set minimo di artefatti ripetibili. Non serve produrre burocrazia: serve produrre tracciabilità. Questo è il kit che uso più spesso in contesti enterprise.

• Use case card (scopo, utenti, autonomia, rischio).
• Data map (input/output, PII, retention, egress).
• Decision record (perché questo modello/stack, alternative, trade-off).
• Eval harness + golden set (metriche e soglie).
• Logging & audit trail (con redaction e access control).
• Guardrails (policy, prompt injection tests, safe defaults).
• Human oversight (workflow di approvazione/escalation).
• Incident plan (runbook + rollback + comunicazione).

Questa lista ha un vantaggio: trasforma la compliance in delivery. Invece di “chiedere permesso”, costruisci un sistema che può essere ispezionato.

5) I controlli che abilitano (e riducono costi)

Il modo più efficace di “fare compliance” è costruire controlli che riducono incidenti e rework. In produzione, il costo vero non è la regola: è l’eccezione gestita male.

• Canale approvato con SSO e ruoli: se è più comodo della scorciatoia, l’adozione si disciplina.
• RAG con evidenze (citazioni): riduce hallucination e aumenta difendibilità.
• Rate limiting + budget guardrails: stabilizza costi e protegge SLO.
• Redaction su log e prompt: riduce rischio data leakage.
• Fallback e canary: quando degrada, non “muore” l’esperienza.

6) Governance: chi decide, chi firma, chi risponde

Una delle frizioni più sottovalutate è l’ownership. Se non è chiaro “chi firma”, l’organizzazione si protegge rallentando. Serve un operating model leggero, ma esplicito.

• Business owner: definisce output e KPI (e accetta il rischio residuo).
• CIO/CTO: assicura architettura, scalabilità, change management.
• CISO: valida security controls, logging, incident readiness.
• Legal/Compliance: definisce policy e “red lines”.
• Procurement: governa supply chain e condizioni contrattuali.

7) Checklist procurement-ready (10 punti)

Se vuoi evitare settimane di avanti‑indietro, prepara questo pacchetto. È semplice da verificare, e quindi accelera.

1. Inventario use case + owner per ciascuno.
2. Classificazione rischio con razionale esplicito.
3. Data map (PII, retention, egress) e regole di accesso.
4. Eval harness + golden set + soglie go/no‑go.
5. Changelog: versioni modello/prompt/config + rollback plan.
6. Logging e audit trail (redaction, retention, access control).
7. Guardrails: policy, prompt injection tests, input/output constraints.
8. Human oversight: escalation e approvazioni nei punti sensibili.
9. Incident plan: runbook, MTTR target, comunicazione.
10. Vendor map: subprocessors, responsabilità, exit strategy.

8) Piano 30 giorni: mettere ordine e andare in produzione

Questo è un percorso che ho visto funzionare perché riduce la “compliance anxiety” senza bloccare l’esecuzione. Obiettivo: un primo workflow in produzione con evidenze minime, e un template replicabile sugli altri.

Giorni 1–7 — Inventario + rischio + perimetro

• Seleziona 1 workflow core e definisci l’output economico.
• Compila use case card e data map.
• Definisci owner, soglie go/no‑go, e canale approvato.

Giorni 8–14 — Evidenze + controlli

• Crea golden set + eval harness e misura baseline.
• Attiva logging, redaction, access control.
• Definisci guardrails e incident plan (runbook + rollback).

Giorni 15–30 — Canary + sign-off + rollout

• Rilascia canary e misura KPI settimanalmente.
• Completa checklist procurement-ready e chiudi i gap.
• Allinea stakeholder e replica il template sul prossimo workflow.

Per velocizzare: usa il Compliance Mapper per mappare obblighi→controlli→evidenze, la Reference Architecture per allineare stack e confini di sicurezza, e il TCO Calculator per evitare sorprese di costo in procurement.

9) KPI di compliance che contano (e che il board capisce)

La compliance non è un sentimento: è un set di segnali. Se li misuri, riduci rischio e acceleri. Se non li misuri, stai solo sperando.

• Evidence coverage: % use case con evidence pack completo.
• Audit query time: tempo per rispondere a “chi ha usato cosa, quando, con quali dati”.
• Model change lead time: quanto impieghi a rilasciare un fix e fare rollback.
• Incident MTTR: tempo medio di ripristino quando qualcosa degrada.
• Policy violations: casi bloccati, tentativi di data leakage, prompt injection.
• Adoption in approved channel: quanta adozione passa dal percorso governato.

Conclusione: compliance-by-design è un vantaggio competitivo

Nel breve periodo, chi tratta l’AI Act come “un freno” rallenta. Chi lo tratta come standard di qualità accelera: meno incidenti, meno rework, meno attrito con procurement.

Se vuoi mettere in produzione un workflow AI con evidenze, controlli e KPI procurement‑ready, scrivimi: partiamo da uno Strategic Assessment e costruiamo un template replicabile per scalare in sicurezza. Contattami qui.