AI ACT E GOVERNANCE: COSA CAMBIA PER I BRAND
L’intelligenza artificiale è ormai entrata in modo strutturale nei processi di marketing e comunicazione, dalla scrittura dei testi alla produzione di immagini e video, fino all’adattamento delle creatività e alla modifica o ottimizzazione di asset già esistenti.
Dal 2 agosto 2026 trovano applicazione le disposizioni dell’AI Act che disciplinano, tra l’altro, specifici obblighi di trasparenza sui contenuti generati o manipolati attraverso l’intelligenza artificiale.
Si tratta di un passaggio importante per un settore che negli ultimi anni ha visto evolvere molto rapidamente strumenti, modalità di produzione e processi creativi, perché introduce un quadro di riferimento più definito sia per gli utenti, che possono comprendere più facilmente la natura dei contenuti con cui entrano in contatto, sia per brand, agenzie e operatori, chiamati a valutare con maggiore consapevolezza come utilizzare l’AI e quali responsabilità accompagnano i diversi impieghi.
L’AI Act distingue, più in generale, tra provider, ossia i soggetti che sviluppano o mettono a disposizione sistemi di AI, e deployer, cioè le organizzazioni che utilizzano questi sistemi nell’ambito delle proprie attività.
Per i brand diventa quindi sempre più importante comprendere in che modo l’AI interviene nei processi, quale impatto produce sull’output finale e dove si colloca la responsabilità rispetto al contenuto pubblicato.
PARTIRE DALL’OUTPUT
Uno stesso strumento di AI può essere utilizzato per una semplice correzione tecnica oppure per generare un’intera scena e, soprattutto nel caso di immagini, video e audio, diventa quindi importante valutare sia quale strumento sia stato utilizzato sia che cosa sia stato effettivamente prodotto e in che modo quel contenuto possa essere percepito dall’utente.
Nel marketing il tema emerge con particolare evidenza quando l’AI viene utilizzata per intervenire su immagini di prodotto, ambientazioni o persone.
Un prodotto inserito all’interno di uno sfondo grafico produce, ad esempio, un effetto diverso rispetto allo stesso prodotto collocato in una scena fotorealistica che non è mai esistita, soprattutto quando l’ambientazione contribuisce a trasmettere informazioni sulle proporzioni, sulle modalità di utilizzo o sulle caratteristiche del prodotto stesso.
La valutazione deve quindi tenere conto dell’effetto che la componente generata o manipolata produce sulla percezione complessiva del contenuto, considerando il tipo di intervento effettuato, la natura dell’output e le circostanze concrete in cui questo viene pubblicato.
Di conseguenza, l’utilizzo dell’AI non comporta automaticamente la necessità di etichettare ogni contenuto, ma richiede una valutazione puntuale del ruolo che l’intelligenza artificiale ha avuto nella sua realizzazione e dell’impatto che tale intervento può avere sulla percezione dell’utente.
Disporre di criteri chiari permette agli operatori di distinguere gli utilizzi ordinari da quelli che richiedono maggiore attenzione e consente di continuare a sperimentare con l’AI all’interno di un perimetro più definito.
TRASPARENZA E DISCLOSURE
L’articolo 50 dell’AI Act prevede specifici obblighi di trasparenza, tra cui quelli relativi ai contenuti audiovisivi artificialmente generati o manipolati che possono apparire autentici e ai contenuti testuali generati o manipolati dall’AI destinati a informare il pubblico su questioni di interesse pubblico, secondo le condizioni previste dalla normativa.
Quando la disclosure è richiesta, deve essere resa in modo chiaro e distinguibile, così da permettere all’utente di comprendere la natura artificiale o manipolata del contenuto con cui sta interagendo.
Questo principio tutela innanzitutto le persone, che vengono messe nella condizione di riconoscere più facilmente contenuti sintetici o significativamente modificati, e allo stesso tempo offre maggiore certezza a chi quei contenuti li produce e li pubblica, rendendo più espliciti i criteri da prendere in considerazione nei diversi casi.
Le piattaforme possono inoltre adottare sistemi propri di labeling e di riconoscimento dei contenuti generati o manipolati con l’AI, strumenti che possono contribuire alla trasparenza ma che non esauriscono la valutazione da effettuare all’interno del processo di produzione e pubblicazione.
Per questo motivo il controllo dovrebbe essere integrato a monte, nei flussi di produzione e approvazione degli asset, così da diventare parte del processo stesso anziché essere gestito esclusivamente come un adempimento successivo alla realizzazione del contenuto.
COSA CAMBIA PER I TESTI
Per i contenuti testuali è necessaria una lettura particolarmente precisa, perché l’articolo 50 non introduce un obbligo generalizzato di etichettatura per qualsiasi testo prodotto attraverso un modello generativo.
La disciplina riguarda, in particolare, i contenuti generati o manipolati dall’AI destinati a informare il pubblico su questioni di interesse pubblico, nei casi e alle condizioni previste dal regolamento, e in questo ambito assume rilievo anche la presenza di una revisione umana effettiva accompagnata dall’assunzione della responsabilità editoriale sul contenuto.
Il tema rafforza quindi il ruolo del controllo umano nei processi in cui l’AI viene utilizzata in modo continuativo, soprattutto quando il contenuto ha una rilevanza informativa significativa o richiede una valutazione editoriale più attenta.
Anche per i testi, di conseguenza, diventa importante comprendere non soltanto se l’AI sia stata utilizzata, ma in quale modo abbia contribuito al contenuto e chi abbia assunto la responsabilità dell’output finale.
L’intelligenza artificiale può supportare il processo creativo e produttivo, mentre correttezza, qualità e appropriatezza del contenuto restano elementi da ricondurre a una responsabilità editoriale chiaramente individuata.
LA GOVERNANCE PARTE DAI PROCESSI
Per le aziende che producono grandi quantità di contenuti, la sfida consiste nel trasformare queste valutazioni in un processo semplice, replicabile e proporzionato, capace di essere applicato con continuità nel lavoro quotidiano.
Diventa quindi utile definire un framework condiviso che permetta di comprendere:
- che tipo di contenuto si sta producendo;
- come è intervenuta l’AI;
- quali elementi sono stati generati o significativamente modificati;
- quale effetto l’intervento produce sul contenuto finale;
- se ricorrono condizioni che rendono necessaria una disclosure;
- chi è responsabile della verifica e dell’approvazione finale.
La normativa rappresenta il punto di partenza, mentre la governance richiede anche procedure interne e criteri operativi che consentano di tradurre queste valutazioni nella quotidianità dei team.
In questo contesto può essere utile, ove opportuno, tracciare l’origine dell’asset, il tipo di intervento effettuato attraverso l’AI e la decisione assunta rispetto alla disclosure, così da rendere più chiaro il percorso che ha portato alla produzione e all’approvazione del contenuto finale.
Lo stesso approccio dovrebbe estendersi ai contenuti prodotti da agenzie, creator, influencer e altri partner esterni, perché un asset proveniente dall’esterno rientra comunque nei processi di comunicazione del brand e, per essere valutato correttamente, richiede di conoscere, almeno per quanto rilevante, come è stato prodotto e quali interventi di AI sono stati effettuati.
È su questo livello che Intarget sta integrando questi principi nei propri flussi di produzione e approvazione dei contenuti, definendo criteri e passaggi di controllo pensati per rendere più semplice, per team e clienti, comprendere come è stato realizzato un asset, quali verifiche sono state effettuate e in quali situazioni sia opportuno prevedere ulteriori livelli di attenzione.
DALLA COMPLIANCE ALLA GOVERNANCE
L’AI Act rende più concreto un passaggio che molte organizzazioni stanno già affrontando: definire in che modo l’intelligenza artificiale entra nei processi, quali utilizzi richiedono maggiore attenzione e dove devono essere collocate le responsabilità.
Per i brand questo significa poter operare all’interno di un quadro più chiaro, in cui regole e criteri condivisi aiutano a utilizzare l’AI con maggiore consapevolezza, a ridurre le aree di incertezza e a creare condizioni più solide per continuare a innovare.
La risposta passa quindi dalla costruzione di un framework condiviso che coinvolga marketing, legal, IT e partner esterni e che definisca criteri chiari per la produzione, la revisione e l’approvazione dei contenuti, mantenendo velocità e capacità di sperimentazione insieme a controlli proporzionati al tipo di utilizzo e all’impatto che l’output può avere sull’utente.
In Intarget questo percorso è già entrato nella definizione dei processi operativi, con l’obiettivo di offrire ai clienti un quadro concreto per gestire l’AI nei progetti di comunicazione e marketing e aumentare la trasparenza lungo tutta la filiera di produzione.
La priorità diventa portare la governance dell’AI all’interno dei processi reali dell’organizzazione, mappando gli utilizzi, definendo livelli di attenzione e rischio, stabilendo responsabilità, documentando le decisioni rilevanti e costruendo procedure sufficientemente semplici da poter essere applicate ogni giorno.
È su questo terreno che si giocherà una parte importante della maturità dei brand nell’adozione dell’intelligenza artificiale, perché la compliance rappresenta soltanto una componente di un percorso più ampio, che riguarda la capacità di utilizzare le opportunità offerte dall’AI all’interno di un quadro trasparente, comprensibile e governabile, in grado di tutelare le persone e allo stesso tempo offrire alle aziende maggiore sicurezza nelle proprie scelte e maggiore libertà di innovare.
