Entra in applicazione l’articolo 50 del Regolamento UE 2024/1689, l’AI Act, la norma che impone di rendere riconoscibili e rilevabili a macchina i contenuti audio, immagine, video e testo generati o manipolati dall’intelligenza artificiale il 2 agosto 2026. È la prima volta che la legislazione europea fissa un obbligo di marcatura per i prodotti dell’IA generativa. Non riguarda solo i grandi laboratori che addestrano i modelli, ma chiunque, in azienda, pubblichi materiali realizzati con questi strumenti.
La distanza tra l’enunciato della norma e la sua applicazione pratica è ancora ampia. La Commissione europea sta elaborando un Codice di condotta dedicato proprio alla trasparenza, la cui versione definitiva è attesa entro giugno 2026, poche settimane prima dell’entrata in vigore degli obblighi.
Che cosa chiede esattamente l’articolo 50
La disposizione separa due piani.
Il primo riguarda i fornitori, cioè chi sviluppa e mette sul mercato sistemi di IA generativa. Devono progettare i loro strumenti in modo che gli output sintetici, immagini, audio, video e testo, siano marcati con tecniche di watermarking o metadati leggibili automaticamente. La marcatura deve resistere, per quanto tecnicamente possibile, alle normali operazioni di modifica e ripubblicazione. Il testo dell’AI Act usa una formula che lascia spazio interpretativo, riconoscendo che lo stato dell’arte non offre ancora una soluzione tecnica a prova di manomissione, ma il principio resta vincolante: un contenuto prodotto da una macchina deve poter essere riconosciuto come tale da un’altra macchina.
Il secondo piano riguarda i deployer, termine con cui il regolamento indica chi utilizza quei sistemi per finalità professionali. Qui l’obbligo è di etichettatura visibile. Un’azienda che pubblica un’immagine generata dall’IA, un video di un volto sintetico o un audio clonato deve dichiararlo in modo chiaro a chi lo guarda o lo ascolta.
La distinzione conta. Il fornitore lavora sul livello tecnico invisibile, il deployer su quello dichiarativo visibile. Le due marcature convivono.
Il livello tecnico è il più insidioso. Marcare in modo indelebile un contenuto digitale è un problema che l’industria non ha ancora risolto. Un watermark inserito nei pixel di un’immagine può essere rimosso con un ritaglio o una compressione aggressiva; un metadato che dichiara l’origine sintetica viene cancellato nel momento in cui il file passa attraverso una piattaforma che lo riscrive. I principali laboratori e alcuni consorzi industriali stanno lavorando a standard di provenienza che leghino al contenuto una catena di informazioni verificabili, ma nessuna soluzione è oggi a prova di manomissione. L’AI Act riconosce questo limite con la formula dello stato dell’arte, che obbliga a usare le migliori tecniche disponibili senza pretendere l’impossibile. È un compromesso necessario, ma lascia aperta la domanda su cosa accada quando la marcatura, pur applicata correttamente, viene rimossa da chi ridistribuisce il contenuto.
Resta poi il testo. Marcare un’immagine è difficile, marcare un testo generato lo è ancora di più, perché un paragrafo riscritto perde qualunque traccia tecnica. Per i contenuti testuali la norma si appoggia quindi soprattutto al livello dichiarativo, quello che dipende dall’onestà del deployer.
I deepfake e l’obbligo di dichiarazione
Il caso più discusso è quello dei deepfake. L’articolo 50 stabilisce che chi genera o manipola immagini, audio o video che ritraggono persone, oggetti, luoghi o eventi in modo da apparire autentici, ma che autentici non sono, deve rendere noto che il contenuto è artificiale.
Esistono eccezioni misurate. Quando il materiale fa parte di un’opera manifestamente artistica, satirica o di finzione, l’obbligo si riduce a una dichiarazione che non comprometta la fruizione dell’opera. Per i contenuti che informano il pubblico su questioni di interesse generale, invece, la dichiarazione resta piena. Il legislatore europeo ha cercato un equilibrio tra la tutela dell’autenticità dell’informazione e la libertà espressiva, senza imporre un’etichetta indiscriminata su ogni fotogramma ritoccato.
Resta il fatto che la maggior parte degli usi aziendali non rientra nelle eccezioni. Una campagna pubblicitaria con un testimonial sintetico, un video formativo con un presentatore generato, un servizio clienti con una voce clonata: tutti casi che richiedono trasparenza esplicita verso l’utente finale.
La ragione per cui il legislatore ha posto l’accento sui deepfake è la posta in gioco per la fiducia pubblica. Un video manipolato che mette in bocca a un politico parole mai pronunciate, diffuso a ridosso di una consultazione elettorale, può alterare la percezione di milioni di persone prima che la smentita raggiunga chi lo ha visto. Lo stesso vale per le frodi finanziarie costruite clonando la voce di un dirigente per autorizzare un bonifico. L’obbligo di dichiarazione non elimina questi rischi, perché chi agisce in malafede non etichetta nulla, ma costruisce un terreno in cui l’assenza di marcatura diventa essa stessa un segnale di allarme e un elemento di prova.
Perché il Codice di condotta sulla trasparenza pesa più della norma
Il testo dell’articolo 50 è breve. La sua traduzione operativa, no.
Il Codice di condotta atteso entro giugno 2026 dovrà rispondere alle domande che la norma lascia aperte. Quali formati di watermarking sono considerati adeguati. Come si misura la robustezza di una marcatura. Quale collocazione e quale formulazione deve avere l’etichetta visibile perché si possa dire che il deployer ha adempiuto. Senza queste indicazioni, fornitori e aziende rischiano di interpretare l’obbligo in modi divergenti, con il risultato di una trasparenza disomogenea che vanifica lo scopo della norma.
La Commissione costruisce questi codici con il contributo di esperti indipendenti, fornitori e portatori di interesse. Il modello ricalca quello già usato per i modelli di IA per finalità generali. Un codice non è vincolante in senso stretto, ma l’adesione vale come prova di conformità davanti alle autorità di vigilanza, e questo lo rende, nei fatti, lo strumento di riferimento.
I tempi, però, sono stretti. Con la versione definitiva attesa entro giugno 2026 e l’entrata in applicazione dell’obbligo fissata al 2 agosto dello stesso anno, le imprese hanno poche settimane per leggere il codice, capirne le implicazioni e adeguare i propri processi. È una finestra angusta per un adempimento che tocca chiunque produca contenuti con l’IA. Chi arriva alla pubblicazione del codice senza aver già mappato i propri flussi di lavoro si troverà a rincorrere, e la rincorsa, su un obbligo che si gioca sul gesto quotidiano di pubblicazione, è il modo più sicuro per accumulare violazioni.
Chi usa l’IA generativa in azienda è già dentro l’obbligo
L’errore più diffuso è considerare l’articolo 50 una faccenda dei laboratori americani e cinesi. Non lo è.
Qualunque impresa italiana che oggi produca contenuti con strumenti di IA generativa, dalle agenzie di comunicazione agli uffici marketing interni, dai produttori di materiale formativo agli studi che generano visual per i clienti, diventa deployer ai sensi del regolamento. L’obbligo di etichettatura ricade su di loro. Non sul software che hanno usato.
Questo impone tre passaggi concreti. Mappare dove e come l’IA generativa entra nei flussi di produzione dei contenuti. Definire una procedura interna di etichettatura coerente, perché un’azienda che marca alcuni contenuti e ne dimentica altri si espone comunque. Formare chi materialmente crea e pubblica, perché l’obbligo si gioca sul gesto quotidiano di chi preme il tasto pubblica, non su una policy archiviata.
La formazione, in particolare, è il punto debole. Un addetto che non sa di stare usando uno strumento che ricade nell’articolo 50 non etichetterà nulla. AIPIA affronta questo nodo nella sua guida operativa all’AI Act, costruita per tradurre gli articoli del regolamento in adempimenti pratici per chi non ha un ufficio legale dedicato.
C’è poi un fattore che le imprese sottovalutano: la marcatura tocca anche i contenuti prodotti dai fornitori esterni. Un’agenzia che consegna materiali generati con l’IA a un cliente trasferisce a quel cliente, insieme al file, anche il rischio di una pubblicazione non conforme. Diventa quindi opportuno inserire negli accordi con i fornitori clausole che impongano la dichiarazione dell’eventuale origine sintetica dei contenuti consegnati. È un adempimento contrattuale, non solo tecnico, che protegge chi pubblica da una responsabilità ereditata senza saperlo.
L’obbligo, in pratica, ridisegna l’intera catena di produzione dei contenuti, dal fornitore del modello all’agenzia, fino all’ufficio che preme il tasto pubblica. Ogni anello deve sapere cosa passa e cosa dichiarare.
Il rapporto con la responsabilità del professionista
Marcare un contenuto non è solo un adempimento formale. È una forma di tutela.
Un professionista che pubblica un parere, una perizia, un materiale tecnico costruito con il supporto dell’IA, e che non lo dichiara, si espone su due fronti. Quello regolatorio, perché viola l’articolo 50. E quello della responsabilità verso il cliente, perché nasconde il modo in cui il contenuto è stato prodotto. La trasparenza sulla provenienza diventa parte del dovere di diligenza, non un accessorio. Per questo il tema della marcatura si lega a quello, più ampio, della copertura assicurativa per chi integra l’IA nella propria attività, che AIPIA tratta nella sezione dedicata alla responsabilità professionale e all’uso dell’intelligenza artificiale.
Il rovescio è altrettanto vero. Dichiarare l’uso dell’IA non indebolisce il lavoro del professionista, lo protegge. Un consulente che indica con chiarezza dove ha impiegato strumenti generativi e dove ha esercitato il proprio giudizio costruisce un rapporto di fiducia con il cliente e si tutela in caso di contestazione. La trasparenza, in questo senso, non è una concessione imposta dalla norma, ma una pratica che conviene anche a chi la adotta. Il professionista che la considera solo un fastidio burocratico non ha colto che l’etichetta lavora a suo favore prima ancora che a favore del lettore.
Una norma tecnica che misura la maturità del mercato
L’articolo 50 verrà ricordato come il primo banco di prova reale dell’AI Act sul terreno dei contenuti.
Le altre disposizioni del regolamento agiscono su sistemi ad alto rischio, su modelli di frontiera, su pratiche vietate: cose lontane dall’esperienza quotidiana della maggior parte delle imprese. La marcatura, invece, tocca chiunque produca un’immagine o un testo con l’IA, cioè quasi tutti. Sarà la disposizione che più di ogni altra misurerà quanto il mercato europeo abbia davvero interiorizzato l’idea che la trasparenza sull’origine artificiale di un contenuto non è un limite alla creatività, ma la condizione che permette al pubblico di continuare a distinguere ciò che è reale da ciò che non lo è.
