Il 15 settembre 2026 è stato pubblicato in Gazzetta Ufficiale il D. Lgs. 160/2026 (che entrerà in vigore il prossimo 30 settembre) recante l’adeguamento della normativa nazionale al Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act).

Tra le novità di maggiore interesse è l’ampliamento dei reati presupposto con l’introduzione di fattispecie penali specificamente costruite intorno all’utilizzo e alla sicurezza dei sistemi di IA.

Il nuovo art. 25 vicies del D. Lgs. 231/2001 titolato “Reati commessi con l’uso di sistemi di intelligenza artificiale” include nello specifico:

  • l’art. 437 bis c.p. – Omessa adozione di misure di sicurezza nei sistemi di intelligenza artificiale e alterazione illecita dei sistemi che punisce chi nella progettazione, addestramento, produzione, immissione sul mercato, di sistemi di IA ad alto rischio omette di adottare le misure tecniche di sicurezza idonee a prevenire malfunzionamenti o alterazioni del funzionamento del sistema ovvero omette le necessarie misure di sorveglianza umana, qualora dal fatto derivi un pericolo per la vita o l’incolumità pubblica o individuale o per la sicurezza dello Stato. Il secondo comma dell’articolo sanziona, inoltre, la condotta di chi altera illecitamente i sistemi di IA. Il quarto comma punisce, inoltre, l’utilizzatore professionale di sistemi di IA ad alto rischio che omette intenzionalmente di adottare misure di sorveglianza umana qualora da tale omissione derivi pericolo per la vita o per l’incolumità pubblica o individuale oppure pericolo per la sicurezza dello Stato;
  • l’art. 612 quater c.p. – Illecita diffusione di contenuti generati o alterati con sistemi di intelligenza artificiale che punisce con la reclusione da uno a cinque anni chi cagiona un danno ingiusto a una persona cedendo, pubblicando o altrimenti diffondendo, senza il consenso della persona interessata, immagini, video o voci falsificati o alterati mediante l’impiego di sistemi di IA, idonei a indurre in inganno sulla loro genuinità. La fattispecie riguarda il fenomeno dei cosiddetti deepfake.

Il nuovo art. 25 vicies prevede per l’art. 437 bis c.p. una sanzione pecuniaria da 600 a 1.000 quote e per l’art. 612 quater c.p., una sanzione pecuniaria da 200 a 700 quote. Per entrambe le fattispecie sono, inoltre, previste sanzioni interdittive, tra cui la sospensione o revoca di autorizzazioni, licenze o concessioni funzionali alla commissione dell’illecito, il divieto di contrattare con la Pubblica Amministrazione, l’esclusione da agevolazioni, finanziamenti, contributi o sussidi e il divieto di pubblicizzare beni o servizi.

La rilevanza penale della condotta prevista nell’art. 437 bis c.p. riguarda i sistemi di IA ad alto rischio, per identificare i quali occorre fare riferimento all’art. 6 del Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act) e agli Allegati ivi richiamati. La fattispecie prevista dall’art. 612 quater c.p. invece non è così circoscritta.

L’introduzione delle nuove fattispecie di reato nel novero dei reati presupposto da cui potrebbe scaturire la responsabilità amministrativa degli enti, rende necessario procedere ad una rivalutazione del complessivo sistema di compliance 231.

Considerato la sempre maggiore integrazione dei sistemi di IA nei processi aziendali, sarà opportuno adottare un approccio “integrato” e dinamico, così che l’IA non entri nel Modello 231 come una voce aggiuntiva del catalogo dei rischi, ma come un fattore trasversale che incide su processi aziendali, persone, dati e decisioni.

L’adeguamento del Modello 231 non dovrebbe, quindi, esaurirsi in un intervento meramente formale, ma richiede una verifica complessiva dell’organizzazione, dei processi aziendali nei quali l’IA viene utilizzata e dei presidi adottati per prevenire condotte illecite.

In quest’ottica, il percorso di adeguamento potrebbe articolarsi in sei principali direttrici.

Mappatura e risk assesment: capire dove e come sono utilizzati i sistemi di IA e individuare i possibili scenari di illecito

Il primo passaggio consiste nella mappatura dei sistemi e degli strumenti di IA utilizzati nelle varie aree aziendali (acquisti, vendite, gestione del personale, marketing ecc).

Tale attività non dovrebbe essere limitata ai soli sistemi qualificabili come “ad alto rischio”, ma comprendere anche gli strumenti di IA integrati in software e applicativi aziendali e quelli utilizzati nei processi e nelle attività già considerati “sensibili” ai fini del D.Lgs. 231/2001.

La mappatura dovrebbe articolarsi su due livelli: da un lato, un inventario generale degli strumenti di IA presenti e utilizzati dall’ente; dall’altro, una successiva classificazione e valutazione del rischio 231, volta a individuare i sistemi e i relativi utilizzi concretamente rilevanti rispetto ai reati-presupposto.

In particolare, per l’art. 437-bis c.p. assume rilievo la presenza di sistemi di IA ad alto rischio, mentre, con riferimento all’art. 612-quater c.p., l’attenzione deve concentrarsi soprattutto sul concreto utilizzo degli strumenti di IA generativa e sulla produzione, alterazione e diffusione dei relativi contenuti, senza che la qualificazione del sistema come “high-risk” costituisca l’unico criterio di selezione.

Ne consegue che la mappatura dovrebbe collegare, per ciascun sistema, tecnologia utilizzata, finalità, processo aziendale interessato, attività sensibile 231, possibile rischio-reato e presidi di controllo. L’obiettivo non è quindi costruire un semplice registro degli strumenti di IA, ma integrare l’inventario tecnologico con la tradizionale metodologia di risk assesment 231, al fine anche di verificare se l’impiego dell’intelligenza artificiale abbia modificato il profilo di rischio di attività già “sensibili” ovvero abbia introdotto nuove modalità operative suscettibili di incidere sui rischi-reato e di conseguenza individuare i casi nei quali siano necessari specifici protocolli, controlli, responsabilità, attività di supervisione e flussi informativi verso l’Organismo di Vigilanza.

Costruzione dei presidi di controllo: dall’analisi del rischio alle regole operative

Il secondo passaggio consiste nella predisposizione dei presidi organizzativi, procedurali e tecnologici idonei a prevenire i rischi individuati, quali policy sull’uso dell’IA, definizione di ruoli e responsabilità, controllo dei fornitori, verifica degli output, supervisione umana, gestione degli accessi e sicurezza dei dati.

Il principio fondamentale è la proporzionalità: il livello dei controlli deve essere commisurato al rischio. Gli strumenti di IA utilizzati per attività semplici richiedono presidi meno stringenti, mentre quelli che incidono su persone, dati sensibili, operazioni finanziarie o decisioni aziendali rilevanti necessitano di controlli più rigorosi.

Tracciamento: rendere verificabile l’utilizzo dell’IA

Un elemento particolarmente importante è rappresentato dalla tracciabilità.

Un sistema di compliance efficace deve essere in grado, ove necessario, di ricostruire chi ha utilizzato un sistema di IA, quale sistema è stato utilizzato, per quale finalità, quali dati sono stati impiegati e quale output è stato prodotto.

Potranno assumere rilievo, ad esempio la registrazione degli accessi, i log delle attività, la conservazione delle versioni dei modelli o degli strumenti utilizzati, il tracciamento degli input e degli output nei processi maggiormente sensibili, la documentazione delle verifiche e delle validazioni effettuate dall’operatore umano, la conservazione della documentazione relativa alla gestione degli incidenti e delle anomalie.

La tracciabilità assume una duplice funzione: da un lato costituisce un presidio preventivo, perché rende maggiormente controllabile l’utilizzo dello strumento; dall’altro consente, in caso di anomalia o illecito, di ricostruire a posteriori la catena decisionale e le responsabilità.

Formazione: l’alfabetizzazione sull’IA come presidio di compliance

La formazione deve diventare parte integrante del sistema di compliance, con contenuti differenziati in relazione ai ruoli aziendali. Nessun sistema di controllo può essere, infatti, davvero efficace se coloro che utilizzano gli strumenti di IA non ne conoscono rischi, limiti e regole di utilizzo.

Per la generalità dei dipendenti, la formazione dovrebbe concentrarsi sulle regole di utilizzo degli strumenti, sulla gestione dei dati e delle informazioni, sui rischi derivanti dagli output generati dall’IA e sulle condotte vietate. Per le funzioni maggiormente coinvolte nello sviluppo, nell’acquisto, nella gestione o nell’utilizzo di sistemi di IA a maggiore impatto, sarà invece necessario prevedere una formazione più specialistica, comprendente anche gli aspetti normativi, organizzativi, tecnologici e di sicurezza.

La formazione dovrebbe inoltre essere periodica e documentata, così da consentire all’azienda di dimostrare non soltanto di aver adottato regole interne, ma anche di averle effettivamente portate a conoscenza dei destinatari.

Flussi informativi verso l’Organismo di Vigilanza

L’ultimo passaggio riguarda la riformulazione dei flussi informativi verso l’Organismo di Vigilanza (OdV), affinché quest’ultimo possa verificare che l’ente si sia adeguatamente organizzato per gestire i rischi connessi all’utilizzo dell’IA. In particolare, l’OdV dovrebbe poter accertare che l’ente abbia censito i sistemi di IA utilizzati, individuato e valutato i rischi rilevanti ai fini del D.Lgs. 231/2001 e predisposto adeguati protocolli, procedure e presidi di controllo.

Tale attività non comporta, tuttavia, che l’OdV debba effettuare valutazioni di natura tecnica sui sistemi di IA, né che debba sovrintendere al loro funzionamento operativo. L’OdV non è chiamato, ad esempio, a verificare direttamente l’affidabilità tecnica di un algoritmo, la correttezza del suo codice o le caratteristiche informatiche del sistema. La sua funzione rimane quella di verificare, sotto il profilo organizzativo e di compliance, che l’ente abbia adottato un sistema idoneo a presidiare i rischi derivanti dall’utilizzo dell’IA, in coerenza con il Modello 231.

In questa prospettiva, l’OdV deve quindi poter verificare non tanto come tecnicamente funziona un sistema di IA, quanto se l’ente abbia adottato le misure organizzative necessarie per governarne i rischi: dalla fase di individuazione e valutazione del rischio, alla definizione delle responsabilità, fino alla predisposizione di procedure di controllo, monitoraggio e gestione delle eventuali anomalie.

A titolo esemplificativo, i flussi informativi potrebbero riguardare l’introduzione di nuovi sistemi di IA nei processi sensibili, le modifiche significative ai sistemi già utilizzati, eventuali incidenti o violazioni delle policy interne, le segnalazioni relative all’impiego dell’IA, gli esiti delle attività di monitoraggio e controllo, le verifiche effettuate sui fornitori e le attività formative svolte.

In tal modo, l’OdV può svolgere efficacemente la propria funzione di vigilanza senza trasformarsi in un organo tecnico, concentrando la propria attenzione sull’adeguatezza dell’assetto organizzativo e dei presidi adottati dall’ente per prevenire e gestire i rischi 231 connessi all’IA.