Dal 2026 cambiano le regole sull’uso dell’IA nei processi aziendali: trasparenza e supervisione diventano requisiti chiave
Nel 2026 l’Unione Europea apre una nuova fase nella regolazione dell’intelligenza artificiale. Con l’AI Act, la prima legge al mondo dedicata in modo specifico all’IA, le aziende che utilizzano questi sistemi nei processi operativi dovranno essere in grado di spiegare come vengono prese le decisioni e chi ne mantiene la responsabilità finale.
Il cambiamento riguarda attività sempre più diffuse nella gestione quotidiana delle imprese: dalla previsione delle vendite alla pianificazione della produzione, fino alla gestione delle scorte e dei flussi logistici. In questi ambiti, l’intelligenza artificiale viene utilizzata per analizzare grandi volumi di dati e supportare le decisioni operative, incidendo in modo diretto sull’organizzazione del lavoro e sugli investimenti.
Con l’AI Act, però, non sarà più sufficiente affidarsi a sistemi che “funzionano”. La normativa europea richiede che il contributo dell’intelligenza artificiale alle decisioni sia comprensibile, documentabile e sottoposto a supervisione umana. Le imprese dovranno dimostrare di conoscere il ruolo svolto dall’IA nei propri processi e di poter ricostruire il percorso che porta da un dato a una scelta operativa.
Il tema della trasparenza emerge in una fase in cui l’adozione dell’intelligenza artificiale è ancora disomogenea. Secondo il report Radar IA dell’Università LIUC, che ha coinvolto oltre 600 imprese della logistica e della supply chain, solo 3 aziende su 10 utilizzano oggi soluzioni di intelligenza artificiale, spesso in modo parziale o sperimentale. Un dato che evidenzia come l’uso dell’IA stia crescendo ma senza criteri del tutto strutturati di controllo e spiegabilità.
Come le aziende possono rendere tracciabili le decisioni: il caso REMIRA
Su questi temi si concentrano anche le soluzioni sviluppate da REMIRA, gruppo internazionale di origine tedesca con sede italiana a Scandicci, specializzato in software per la gestione della supply chain. I sistemi adottati dalle aziende supportano attività come la pianificazione, la gestione delle scorte e il controllo qualità, integrando l’intelligenza artificiale come supporto alle decisioni operative.
L’approccio non si limita all’introduzione dell’IA nei processi, ma si fonda su un modello di governance dei processi decisionali, cioè su un insieme strutturato di regole, responsabilità e controlli che consente di ricostruire in modo completo ogni scelta effettuata. L’intelligenza artificiale opera all’interno di flussi di lavoro formalizzati, con passaggi di verifica, approvazioni e ruoli chiaramente definiti, secondo un principio di supervisione umana costante (human-in-the-loop), che mantiene in capo alle persone la responsabilità finale della decisione.
Questo modello viene applicato in ambiti come la pianificazione della domanda e della produzione, la gestione del rischio fornitori, il controllo qualità delle materie prime e la tracciabilità dei prodotti lungo la filiera, anche attraverso strumenti come il Digital Product Passport, che consente di raccogliere e rendere consultabili le informazioni essenziali relative al ciclo di vita di un bene.
L’impostazione di questi strumenti consente ai responsabili aziendali di verificare su quali dati si basano le indicazioni fornite dall’IA e di mantenere il controllo sui processi decisionali. Ogni raccomandazione generata dall’intelligenza artificiale è collegata ai dati di origine, alle regole applicate e al contesto operativo in cui viene utilizzata, rendendo possibile ricostruire non solo il risultato finale, ma anche il percorso che ha portato alla decisione. Un aspetto che diventa centrale alla luce delle richieste introdotte dall’AI Act in termini di trasparenza e responsabilità.
“L’AI Act rende esplicita una necessità che molte aziende stanno già incontrando: poter spiegare come una decisione viene presa quando entra in gioco l’intelligenza artificiale”, osserva Matteo Sgatti, Regional Sales Manager di REMIRAItalia. “Il valore dell’IA sta nel supportare chi decide, mettendo a disposizione analisi e scenari, ma lasciando sempre alle persone il controllo finale. L’obiettivo non è automatizzare le scelte, ma renderle tracciabili, verificabili e governabili nel tempo, soprattutto nei processi più critici della supply chain”, conclude.
