Dal 30 aprile 2026 l’Italia ha una norma che definisce dodici profili professionali dell’IA. È un passaggio meno tecnico di quanto sembri: i principi di affidabilità, trasparenza e responsabilità non si attuano da soli, hanno bisogno di persone che li traducano in pratiche quotidiane.
Una notizia passata quasi inosservata
Il 30 aprile 2026 è accaduto qualcosa che, fuori dalla cerchia degli addetti ai lavori, ha fatto poco rumore: l’UNI ha pubblicato la norma UNI 11621-8, che definisce per la prima volta in modo sistematico i profili professionali dell’intelligenza artificiale. Dodici figure, dal Chief AI Officer all’AI Research Scientist, passando per gli ingegneri del machine learning e del deep learning, gli specialisti di sicurezza, i data scientist e, segno dei tempi, il prompt engineer. L’Italia è il primo Paese in Europa a essersi dotato di uno standard nazionale di questo tipo.
Si potrebbe liquidare la notizia come un mero esercizio di classificazione, oppure l’ennesima tassonomia destinata a invecchiare più in fretta della tecnologia che vorrebbe descrivere; ma sarebbe un errore. La norma tocca, forse senza dichiararlo, la questione decisiva di questa stagione dell’intelligenza artificiale: chi, concretamente, si prende cura della fiducia?
I principi non si attuano da soli
L’ AI Act, il regolamento (UE) 2024/1689, ha costruito un’architettura imponente attorno a tre parole che ormai ripetiamo quasi come un mantra: affidabilità, trasparenza, responsabilità. Ma un regolamento, per quanto sia ambizioso, non scrive codice, non documenta un modello, non decide se un sistema di selezione del personale sta discriminando qualcuno. Tra il principio e la sua attuazione c’è sempre un passaggio che nessuna norma può compiere da sola: il passaggio attraverso le persone.
Il legislatore europeo, a ben vedere, ne è consapevole. L’articolo 4 dell’AI Act, che è applicabile già dal febbraio 2025, impone a fornitori e utilizzatori di garantire un livello adeguato di «alfabetizzazione in materia di IA» al proprio personale. E l’articolo 14, sulla sorveglianza umana dei sistemi ad alto rischio, richiede che a vigilare siano persone fisiche dotate di competenza, formazione e autorità effettiva: non basta mettere un essere umano «nel circuito», occorre che quell’essere umano sappia che cosa sta guardando, leggendo o gestendo e abbia il potere di intervenire. È vero anche che il calendario, nel frattempo, si è allungato: con il pacchetto Digital Omnibus, secondo l’accordo politico raggiunto nel giugno 2026, gli obblighi per i sistemi ad alto rischio slittano al 2 dicembre 2027 e, per quelli incorporati in prodotti regolamentati, al 2 agosto 2028 (nota: al momento della scrittura dell’articolo, la pubblicazione in Gazzetta ufficiale UE non risulta ancora avvenuta). Ma sarebbe miope leggere il rinvio come una sospensione del problema. Le istituzioni europee hanno concesso più tempo proprio perché organizzazioni, standard e autorità non erano pronti: il tempo guadagnato, se ha un senso, deve essere utilizzato per costruire competenze.
Lo stesso vale per gli standard di settore. La ISO/IEC 42001, che definisce i sistemi di gestione dell’intelligenza artificiale, chiede alle organizzazioni di individuare ruoli, responsabilità e competenze; le norme armonizzate in preparazione presso il CEN-CENELEC (come ad esempio la prEN 18274:2025 Competence requirements for professional AI ethicists) faranno altrettanto. In tutti questi testi ritorna, con formulazioni diverse, la medesima intuizione: la fiducia non è una proprietà dei sistemi, ma il risultato di un lavoro. E il lavoro lo fanno i lavoratori.
Dodici profili, e, sembrerebbe, un assente: ma non è così, anzi
La norma UNI 11621-8 cerca di dare un nome a questo lavoro. Costruita sul quadro europeo delle competenze digitali (e-CF) e coerente con l’AI Act e con la legge italiana 132/2025, descrive per ciascun profilo di ruolo professionale compiti, conoscenze e abilità, aprendo la strada alla certificazione accreditata delle persone e a un uso più consapevole di queste figure nei contratti e negli appalti pubblici. Chi ha seguito la storia delle professioni ICT sa quanto conti: dare un nome a un mestiere significa renderlo riconoscibile, esigibile, verificabile. Significa poter chiedere a un fornitore non solo «che cosa fa il vostro sistema», ma «chi ce ne risponde, e con quali competenze».
I profili normati sono:
- Chief AI Officer (Responsabile dell’IA)
- AI Consultant (Consulente di IA)
- AI Product Manager (Responsabile di Prodotto IA)
- AI Prompt Engineer (Ingegnere Prompt IA)
- AI Algorithm Engineer (Ingegnere di Algoritmi IA)
- AI Deep Learning Engineer (Ingegnere di Deep Learning IA)
- AI Data Engineer (Ingegnere dei Dati IA)
- AI Data Scientist (Data Scientist IA)
- AI Security Specialist (Specialista di Sicurezza IA)
- AI Machine Learning Engineer (Ingegnere di Machine Learning IA)
- AI Natural Language Processing Engineer (Ingegnere di Elaborazione del Linguaggio Naturale IA)
- AI Research Scientist (Ricercatore Scientifico IA)
Sembrerebbe che ci sia un assente, in questo elenco: non compare un profilo dedicato al ruolo di chi si occupa di etica dell’intelligenza artificiale. Se si vanno, invece, a leggere in dettaglio le schede dei vari profili si può notare che l’etica è prevista in modo trasversale fra le abilità e conoscenze dettagliate dei profili, specialmente quelli più strategici e manageriali. Come project editor della norma e coordinatore del Gruppo di Lavoro, sono stato fra i sostenitori di tale approccio.
La competenza come forma di responsabilità
C’è un filo che lega la norma tecnica appena pubblicata alla riflessione etica che questa rubrica coltiva da tempo. La responsabilità, per essere esercitata, ha bisogno di competenza. Per questo le nuove professioni dell’intelligenza artificiale non sono solo un tema per gli uffici del personale, ma una questione culturale che chiama in causa le università, per la formazione di figure capaci di abitare il confine tra tecnica, diritto ed etica; le organizzazioni, che dovranno investire in queste competenze prima che a chiederlo siano le autorità di vigilanza; e ciascun professionista, cui viene chiesto di considerare la dimensione etica non come un vincolo esterno ma come parte del proprio saper fare.
Le prossime riflessioni proveranno a entrare nel merito: chi governa l’IA dentro le organizzazioni, che cosa significa davvero alfabetizzarsi, se l’etica possa, e debba, diventare un mestiere. Per ora vale la pena fissare il punto di partenza: l’intelligenza artificiale affidabile non è quella che promette di esserlo, ma quella intorno alla quale lavorano persone competenti e responsabili. La fiducia, come tutte le cose fragili, ha bisogno di qualcuno che se ne prenda cura. Adesso quel «qualcuno» comincia ad avere un nome, anzi dodici. Ed è da qui che si può cominciare.
Riferimenti essenziali
Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act), in particolare artt. 4 e 14, come modificato dal pacchetto «Digital Omnibus» (2026)
UNI 11621-8:2026, «Attività professionali non regolamentate – Profili professionali per l’ICT – Parte 8: Profili professionali relativi all’intelligenza artificiale»
Legge 23 settembre 2025, n. 132
ISO/IEC 42001:2023
UNI EN 16234-1 (e-Competence Framework)
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