In Axura abbiamo cominciato a usare gli strumenti di intelligenza artificiale generativa praticamente appena sono diventati disponibili.
Lo abbiamo fatto sperimentando ma soprattutto confrontandoci tra noi: con tanti (tantissimi) momenti di formazione strutturata in cui ci siamo fermati a condividere spunti e novità, a guardare cosa funzionava e cosa no, a ragionare su opportunità e rischi.
Abbiamo messo in comune buone pratiche, perplessità e idee in modo tale da usare l’intelligenza artificiale al meglio, a vantaggio nostro e dei clienti con i quali lavoriamo.
Ora che la IA è ormai entrata nel quotidiano di tantissime persone (sia nella sfera personale che aziendale) ci rendiamo conto di una cosa: la nostra esperienza in Axura è probabilmente più un’eccezione che la regola.
In quante realtà l’intelligenza artificiale si usa anche tutti i giorni senza conoscerla davvero? Si apre ChatGPT (o Claude, o Gemini, o Copilot) le si chiede qualcosa e ci si ferma lì, senza domandarsi cosa faccia bene e cosa faccia male, dove ci si possa fidare e dove no, cosa succede ai dati che le si danno in pasto.
Poi c’è la reazione opposta: l’azienda decide che l’IA è pericolosa e la vieta. Il risultato, quasi sempre, è che le persone continuano a usarla lo stesso, con i loro account personali, sui loro dispositivi, fuori da qualsiasi regola.
Si chiama shadow AI (intelligenza artificiale “ombra”), ovvero usata in azienda senza che l’azienda lo sappia, ad oggi uno dei rischi più diffusi e meno presidiati nelle PMI. Il divieto quindi non elimina l’uso dell’intelligenza artificiale: elimina la possibilità di sapere come viene usata.
Due atteggiamenti diversi che hanno la stessa causa: nessuno in azienda ha mai avuto modo di capire davvero con cosa ha a che fare quando si usa la IA. Cioè: nessuno ha mai fatto formazione sull’intelligenza artificiale.
Anche i numeri lo raccontano: l’ultimo rapporto Imprese e ICT dell’Istat dice che nel 2025 il 16,4% delle imprese con almeno 10 addetti ha utilizzato almeno una tecnologia di IA, contro l’8,2% del 2024 e il 5,0% del 2023 (in due anni la quota si è più che triplicata!).
Le grandi imprese sono passate dal 32,5% al 53,1%; le PMI, pur raddoppiando, si fermano al 15,7%. Tra le imprese che non usano l’IA, l’11,5% ne ha comunque preso in considerazione l’utilizzo, salvo poi non procedere. Quando l’Istat chiede loro cosa le abbia fermate, la risposta più frequente è la mancanza di competenze, indicata dal 58,6%, seguita dalla carenza di chiarezza legislativa (47,3%) e dall’indisponibilità o scarsa qualità dei dati necessari (45,2%).
Detto in altre parole: il primo ostacolo all’intelligenza artificiale nelle PMI italiane è che non si sa bene come usarla, e il secondo è che non si sa bene cosa succede se la si usa come non si dovrebbe.
Questo è esattamente ciò di cui parla l’articolo 4 dell’AI Act, la norma europea sull’alfabetizzazione in materia di intelligenza artificiale, che dal 27 luglio 2026 ha una nuova formulazione.
Cosa dice oggi l’articolo 4 dell’AI Act
L’AI Act (il Regolamento (UE) 2024/1689) dedica un intero articolo a un tema che riguarda praticamente ogni impresa: le competenze di chi lavora con l’intelligenza artificiale.
È l’articolo 4, ed è stato riscritto da poco: il 24 luglio 2026 è uscito in Gazzetta ufficiale europea il Regolamento (UE) 2026/1744, il cosiddetto Digital Omnibus sull’IA, in vigore dal 27 luglio.
Oggi la norma dice questo: chi realizza sistemi di IA e chi li usa in azienda deve adottare misure per sostenere lo sviluppo dell’alfabetizzazione delle proprie persone. Non di tutte allo stesso modo, però: vanno considerate le competenze di partenza di ciascuno, il modo in cui quei sistemi vengono usati e chi ne subisce gli effetti (l’obbligo non richiede di dimostrare di aver raggiunto un certo livello, né l’azienda deve garantirlo per i singoli).
Da “garantire” a “sostenere”: cosa è cambiato davvero
La formulazione precedente chiedeva a chi realizza sistemi di IA (i fornitori) e a chi li utilizza nella propria attività (i deployer, o utilizzatori) di “adottare misure per garantire, nella misura del possibile, un livello sufficiente di alfabetizzazione”.
Quella attuale chiede di “adottare misure per sostenere lo sviluppo dell’alfabetizzazione“.
La differenza sembra sottile e invece è sostanziale. “Garantire, nella misura del possibile” poteva essere letto come una promessa sul risultato: l’azienda doveva assicurarsi che le persone fossero arrivate a un certo livello. Ma quale livello? E misurato come? Era una richiesta difficile da tradurre in pratica.
“Sostenere lo sviluppo” sposta il peso altrove: conta quello che l’organizzazione mette in campo, non il punto di arrivo del singolo.
In pratica, l’azienda deve poter dimostrare di aver offerto una formazione ai propri dipendenti.
Perché non è un “liberi tutti”
L’obbligo di formazione però resta, e dal 2 agosto l’AI Act è entrato nella sua fase di piena applicazione e le autorità nazionali di vigilanza hanno cominciato a operare.
Ciò vuol dire che se qualcuno chiede a un’azienda conto della formazione che ha offerto ai propri dipendenti, questa deve poterla documentare.
Ma un corso sull’AI Act è obbligatorio? No, e qui va fatta chiarezza, perché in queste settimane circolano parecchie offerte di “corsi obbligatori AI Act” che promettono una conformità che nessun corso può dare. La norma non prescrive corsi, non prescrive attestati o certificazioni, non fissa un monte ore minimo. Quello che serve è poter ricostruire il percorso: cosa è stato fatto, con quale programma, quali contenuti, rivolti a chi e quando.
C’è poi una seconda cosa molto importante: la formazione va calibrata sulle competenze di partenza delle persone, sul modo in cui l’azienda usa l’IA, su chi ne subisce gli effetti. Un corso identico per tutti e somministrato senza guardare a cosa succede davvero in quell’azienda difficilmente risponde a questa richiesta.
Per capire come si stanno muovendo altre organizzazioni, la Commissione europea mette a disposizione un archivio pubblico e gratuito dedicato alle pratiche di alfabetizzazione sull’IA: raccoglie oltre quaranta esperienze concrete di imprese e amministrazioni pubbliche, dai corsi in aula alle piattaforme di e-learning.
L’archivio può essere un’ottima fonte di idee, ma c’è un aspetto importante da tenere presente: adottare una delle pratiche descritte non significa essere automaticamente conformi all’articolo 4 (è la stessa Commissione a precisarlo); non si tratta quindi di copiare ciò che ha fatto un’altra organizzazione, ma di costruire una formazione adatta alla propria realtà, alle persone coinvolte e al modo in cui l’IA viene effettivamente utilizzata in azienda.
Il resto del calendario: cosa è già in vigore e cosa arriverà
Il Digital Omnibus ha rinviato alcune sezioni specifiche dell’AI Act, lasciando il resto al suo posto.
Cerchiamo di fare un po’ di chiarezza.
Già applicabile oggi:
- l’obbligo di alfabetizzazione (art. 4) e i divieti originari dell’art. 5, dal 2 febbraio 2025;
- l’applicazione generale del Regolamento e gli obblighi di trasparenza dell’art. 50, dal 2 agosto 2026, con le autorità nazionali di vigilanza operative.
In arrivo:
dal 2 dicembre 2026 l’AI Act aggiunge due divieti espressi, relativi ai sistemi di IA usati per generare materiale intimo realistico non consensuale e materiale di abuso sessuale su minori. Sono condotte già illecite per altre vie, la novità è che diventano anche una violazione diretta del Regolamento. Entro il 2 dicembre 2026 i sistemi di IA generativa devono marcare i contenuti che producono, in modo che una macchina possa riconoscere che sono stati generati artificialmente (è l’art. 50, paragrafo 2). È un obbligo di chi quei sistemi li costruisce e li vende, non di chi li usa in azienda. Chi li ha messi sul mercato prima del 2 agosto 2026 ha tempo fino a dicembre per adeguarsi; per quelli immessi sul mercato dal 2 agosto 2026 in avanti, l’obbligo è già pienamente in vigore.Attenzione a non confondersi: questa proroga vale solo per la marcatura tecnica. Tutti gli altri obblighi di trasparenza sono in vigore dal 2 agosto 2026, senza eccezioni, compresi quelli che toccano le aziende che l’IA la usano e basta: dichiarare i deepfake, dichiarare i testi generati con l’IA quando informano il pubblico su questioni di interesse pubblico, avvisare le persone esposte a sistemi che riconoscono le emozioni.
- dal 2 dicembre 2027, gli obblighi per i sistemi ad alto rischio dell’Allegato III (fra cui selezione e valutazione del personale, credito, salute);
- dal 2 agosto 2028, gli stessi obblighi per i sistemi ad alto rischio integrati nei prodotti (Allegato I).
Le decorrenze sono fissate dall’articolo 113 dell’AI Act, nella versione modificata dal Digital Omnibus.
Al di là della norma: perché la formazione AI è una questione di business
Il motivo per cui vale la pena investire sulla formazione AI non è l’articolo 4: conoscere davvero l’intelligenza artificiale è ciò che fa la differenza tra chi semplicemente “la usa” e chi riesce a trasformarla in un vantaggio concreto.
Chi conosce bene gli strumenti IA sa individuare le attività in cui possono essere davvero utili, sa distinguere un risultato di qualità da uno mediocre e, soprattutto, capisce quando è meglio non utilizzarli. Chi invece li conosce solo superficialmente tende ad accontentarsi del primo risultato ottenuto, spesso senza rendersi conto di quanto potrebbe ottenere di più.
È la stessa differenza che c’è tra un’azienda che usa l’IA per migliorare qualche attività e una che, grazie all’IA, ripensa il proprio modo di lavorare.
Non è un caso che, nel rapporto Istat, la mancanza di competenze sia la prima barriera dichiarata: le PMI non rinunciano all’IA perché non ne vedono il valore, ma perché non si sentono attrezzate a governarla.
Attenzione: l’IA generativa è entrata dappertutto; ufficio marketing e commerciale, certo, ma anche amministrazione, produzione, acquisti, assistenza clienti, risorse umane. Basta una mail da scrivere, un preventivo da mettere insieme, una descrizione di prodotto da tradurre, una pila di curriculum da sfoltire per poter utilizzare uno strumento di IA generativa.
Prima della formazione: capire come si usa già l’IA in azienda
Da tutto questo (dalla norma, dalla nostra esperienza e da quello che vediamo nelle aziende) in Axura abbiamo impostato un percorso di formazione pensato per le PMI.
Si parte da una domanda: come usa l’intelligenza artificiale, oggi, questa azienda?
È la fase di valutazione iniziale, e serve a mettere in fila quali strumenti sono effettivamente in uso, in quali processi, su quali dati, con quali effetti sulle persone, con quali regole già presenti e quali no.
Nella nostra esperienza è anche il momento in cui rischiano di emergere alcune “sorprese”: strumenti attivati da singoli reparti, licenze personali usate per lavoro, funzioni di IA integrate in software aziendali di cui nessuno si era accorto.
Da questa fotografia dipende poi la formazione vera e propria: il nostro percorso comincia con un primo modulo che abbiamo chiamato “Il Decalogo IA”. Dura un’ora e mezza, è in e-learning asincrono ed è rivolto a tutto il personale (perché è la base che serve a chiunque in azienda apra uno strumento di IA).
Al termine di questo modulo, chi lo ha seguito sa riconoscere un sistema di IA e la sua categoria di rischio, sa cosa può e cosa non può inserire negli strumenti generativi, sa riconoscere un output inaffidabile e sa a chi rivolgersi.
Chi supera il test finale riceve l’attestato e la scheda con il decalogo da tenere a portata di mano; da lì, in base ai ruoli e a come l’azienda usa l’IA, il percorso può proseguire con approfondimenti dedicati.
(Sull’attestato è giusto essere precisi: documenta il completamento del percorso da parte della persona e per l’azienda vale come evidenza documentale delle misure formative adottate. Non è, e non può essere, una certificazione di conformità all’AI Act, nessun corso lo è).
Da dove partire: il percorso di formazione AI di Axura
Attenzione a trattare la formazione solo come un adempimento: se le persone percepiscono che l’azienda sta solo spuntando una casella, si comportano di conseguenza.
Un’azienda che forma le sue persone sull’intelligenza artificiale non può farlo solo per essere in regola: deve farlo perché le persone formate ottengono risultati migliori, commettono meno errori e sanno quando fermarsi.
Che, poi, questo produca anche l’evidenza documentale richiesta dall’articolo 4 è – come potremmo dire? – una “conseguenza gradita”.
In Axura aiutiamo le aziende a raccontarsi e a usare bene la tecnologia: abbiamo costruito un percorso di formazione in materia di IA pensato per le PMI partendo da una valutazione di come l’azienda usa già l’intelligenza artificiale per arrivare a una formazione calibrata sui ruoli e sui rischi reali.
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