⚖️ Perché serve una valutazione dei rischi dell’A.I. negli studi professionali

Dalla Legge 132/2025 all’A.I. Act 2024: nasce una nuova responsabilità digitale.

L’intelligenza artificiale non è più un orizzonte da esplorare, ma un compagno di lavoro silenzioso che già popola gli studi professionali: avvocati, architetti, ingegneri, commercialisti, consulenti e medici utilizzano strumenti A.I. per redigere documenti, analizzare dati, pianificare attività o interagire con i clienti.

Eppure, ogni tecnologia che apprende e decide comporta anche rischi.

Con l’entrata in vigore della Legge 132/2025 e il Regolamento Europeo A.I. Act (UE 2024/1689), l’Italia ha compiuto un passo storico: riconoscere che l’intelligenza artificiale, per essere utile, deve prima di tutto essere affidabile, trasparente e sotto controllo umano.

🧭 La valutazione dei rischi: un atto di consapevolezza, non di sfiducia

Effettuare una valutazione dei rischi (A.I. Risk Assessment) all’interno di uno studio professionale non è un esercizio burocratico, ma un gesto di responsabilità.

Significa comprendere dove e come gli strumenti A.I. possono fallire, distorcere, o generare effetti non intenzionali.

Un assessment interno permette di:

1. Identificare vulnerabilità come errori di calcolo, bias algoritmici, o interpretazioni errate dei dati;
2. Valutare rischi operativi e reputazionali, come la perdita o la manipolazione di dati sensibili;
3. Definire misure di mitigazione: procedure di verifica, controllo e revisione umana;
4. Stabilire protocolli di supervisione e tracciabilità delle decisioni automatizzate.

In sostanza, l’assessment dei rischi diventa il motore operativo della conformità normativa e il primo passo verso una governance etica dell’A.I.

💡 Human in the Loop: la regola aurea

L’A.I. Act 2024 impone che l’intelligenza artificiale ad alto rischio — e molti strumenti professionali lo sono — sia sempre soggetta a supervisione umana attiva (“Human-in-the-loop”).

Questo significa che il professionista non può mai delegare totalmente una decisione o una valutazione a un algoritmo, ma deve rimanere parte integrante del processo.

La tecnologia può assistere, suggerire, accelerare, ma non sostituire il giudizio umano, che resta il presidio ultimo della responsabilità.

🔍 Informare il cliente, costruire fiducia

Un altro pilastro fondamentale è la trasparenza verso il cliente.

Ogni studio che utilizza sistemi di intelligenza artificiale dovrebbe dichiarare:

Quali strumenti A.I. utilizza;

Per quali funzioni o attività;

Quali limiti tecnici e margini di errore possono esistere;

Quali protocolli di controllo e correzione sono attivati.

Informare il cliente non è solo un obbligo etico, ma un atto di fiducia reciproca che rafforza la reputazione dello studio e garantisce la piena conformità al GDPR e all’A.I. Act.

🧠 Formarsi per governare, non subire

L’uso dell’A.I. richiede nuove competenze.

Formarsi sull’uso consapevole dell’intelligenza artificiale significa:

1. Comprendere le logiche degli algoritmi e i loro limiti;
2. Valutare l’impatto dei dati utilizzati;
3. Saper leggere i risultati con spirito critico e metodo professionale.

Solo chi conosce il linguaggio delle macchine può parlare di etica con competenza.

E solo chi si forma può guidare la trasformazione digitale in modo sicuro, senza subirla.

🌱 Dalla tecnologia alla cultura del rischio

La vera sfida non è tecnologica, ma culturale.

Non si tratta di temere l’intelligenza artificiale, ma di riconoscerne il potere e i limiti, integrandola in processi trasparenti e sotto controllo.

Una valutazione dei rischi ben strutturata diventa così la chiave di volta dell’accountability: garantisce che ogni innovazione sia accompagnata da responsabilità, ogni algoritmo da una regola, ogni decisione automatica da una coscienza umana.

📣 Call to Action

È il momento per gli studi professionali di formalizzare la propria A.I. Policy, condurre un Assessment dei Rischi e avviare programmi di formazione interna.

Solo così potranno trasformare l’A.I. da semplice strumento digitale in alleato strategico di valore, etica e fiducia.

🧭 Checklist Operativa A.I. Risk Assessment

per Studi Tecnici, Professionali e Società di Ingegneria

#Area di Verifica

Domande / Controlli Specifici

Azioni o Misure OperativeResponsabile / Note

1) Mappatura dei sistemi A.I. in uso

• Sono utilizzati strumenti A.I. nei processi di progettazione, calcolo strutturale, modellazione 3D, BIM, diagnosi energetica o geologica?

• Si utilizzano plug-in o API A.I. integrate in software tecnici (es. Revit, AutoCAD, Archicad, GIS, Matlab)?

Creare un registro A.I. con: software, funzioni, versione, origine, finalità e data di adozione Resp. tecnico / Resp. qualità

2) Classificazione del rischio (AI Act 2024 / Legge 132/2025)

• Il sistema A.I. elabora dati tecnici che impattano sicurezza strutturale, ambientale o decisioni su salute/sicurezza nei cantieri?

• Può generare errori che compromettano la stabilità, l’efficienza o la conformità normativa del progetto?

Classificare come “High-Risk A.I. System” e attivare audit obbligatori e supervisione tecnicaResp. sicurezza / Direzione tecnica

3) Integrità e qualità dei dati tecnici

• Le basi dati di input (rilievi, simulazioni, dati climatici, geotecnici) sono aggiornate e validate?

• Sono presenti errori di misura, interpolazioni non verificate o modelli generati da dataset incompleti?

• L’A.I. è addestrata su dati contestuali italiani / europei o generici?

Creare procedure di data validation con verifica manuale di almeno un campione del 10-20% Resp. progetto / Uff. tecnico

4) Bias algoritmico e imparzialità progettuale

• Il sistema può introdurre bias nella scelta dei materiali, nel dimensionamento o nella valutazione dei rischi ambientali?

• Gli algoritmi di ottimizzazione considerano parametri sociali, ambientali, economici in modo equilibrato (criteri ESG)?

Revisione comparativa tra soluzioni A.I. e alternative umane Verifica dei criteri di equità e sostenibilitàDirezione tecnica / ESG Manager

5) Affidabilità dei modelli predittivi e simulativi

• I modelli A.I. utilizzati per analisi strutturali, idrauliche, energetiche o geotecniche sono validati da prove reali o da letteratura tecnica?

• Esiste una documentazione di test, stress-test o validazioni incrociate?

Implementare un protocollo di validazione tecnica (benchmark + test comparativi)Resp. di commessa / Quality manager

6) Cybersecurity e protezione dei dati di progetto

• I dati di rilievo, modelli 3D e progetti digitali sono protetti da accessi non autorizzati?

• Sono salvati in cloud sicuro, con backup e cifratura?

• Sono gestiti in conformità a GDPR e ai contratti d’appalto pubblici/privati?

Politiche di accesso minimo, crittografia, backup automatici e disaster recovery planResp. IT / Privacy officer

7) Supervisione umana – Human in the Loop

• È previsto l’intervento del professionista nelle fasi critiche (modellazione, calcolo, revisione)?

• L’A.I. può essere corretta, fermata o ricalibrata in tempo reale?

• Esiste un registro delle modifiche apportate manualmente?

Formalizzare punti di controllo umano per ogni processo A.I. criticoDirezione tecnica / Capo progetto8Trasparenza e spiegabilità tecnica

• È possibile spiegare come l’A.I. ha generato una determinata soluzione progettuale?

• Sono tracciabili gli input e output (parametri, log, variabili di calcolo)?

Tenere un registro di tracciabilità algoritmica per audit tecnici e legaliResp. tecnico / RQ

9) Limiti d’uso e responsabilità

• È chiaro quando il software A.I. può e non può essere usato (es. progettazione esecutiva, strutture complesse, opere pubbliche)?

• Il cliente è informato dei limiti e margini d’errore?

Inserire in ogni contratto una clausola di trasparenza A.I. (uso, limiti, supervisione umana)Ufficio legale / Direzione tecnica

10) Formazione professionale continua

• I tecnici e collaboratori sono formati sui principi A.I. Act, bias, limiti e interpretazione dei risultati?

• Esistono linee guida interne o corsi di aggiornamento periodici?

Pianificare formazione annuale A.I. e aggiornamenti su normative e standard UNIHR / Resp. formazione

11) Audit e monitoraggio periodico

• Sono previsti audit interni o esterni sui sistemi A.I.?

• Viene monitorata la performance nel tempo (accuratezza, deviazioni, errori)?

Audit semestrali e metriche di affidabilità documentateResp. qualità / Compliance

12) Gestione degli incidenti e malfunzionamenti

• Esiste una procedura per segnalare output errati o rischiosi?

• È previsto un piano d’azione per sospendere l’uso del sistema in caso di rischio concreto?Creare un Incident Response Plan con tempi di risposta, ruoli e azioni correttive Resp. sicurezza / Direzione

13) Trasparenza verso clienti e partner

• Il committente è informato se nel progetto sono stati utilizzati sistemi A.I.?

• Sono esplicitate le funzioni e i limiti tecnici?

• È garantita la possibilità di revisione manuale su richiesta del cliente?

Comunicazione chiara e informativa in ogni relazione tecnica o offertaResp. commerciale / Capo progetto

14) Compliance normativa integrata (A.I. Act – GDPR – UNI/PdR 178:2025)

• Le pratiche A.I. sono coerenti con le norme su protezione dei dati, sicurezza informatica e sostenibilità ESG di cantiere?

• Sono previste valutazioni di impatto (DPIA) per modelli ad alto rischio?

Integrare il risk assessment A.I. nei sistemi di gestione ISO/UNI già presenti (9001, 45001, 14001, 178:2025)Compliance Officer / RSGQ

15) Miglioramento continuo e feedback

• Vengono analizzati periodicamente i risultati e i margini di errore del sistema?

• Si aggiornano i dataset e i parametri del modello con feedback da esperienze reali?Adottare un ciclo PDCA per ogni strumento A.I. (Plan–Do–Check–Act)Direzione tecnica / R&D

📘 Note operative

Periodicità consigliata: aggiornare l’assessment ogni 12 mesi o ad ogni nuovo software A.I. adottato.

Documentazione: archiviare report e registri A.I. (ai fini ispettivi e di tracciabilità).

Integrazione: collegare la checklist alla Policy A.I. di studio e ai documenti di valutazione rischi aziendali (DVR, Mod.231).

Benefici attesi: maggiore accountability, conformità normativa, tutela reputazionale e trasparenza verso clienti, fornitori, banche e PA.