Palantir usato per la sorveglianza di massa ‘data driven’ dell’ICE

Negli Stati Uniti l’Immigration and Customs Enforcement (ICE), la potente agenzia federale incaricata del controllo dell’immigrazione e delle espulsioni, sta ampliando la propria capacità operativa grazie ai sistemi sviluppati da Palantir, la società americana specializzata nell’analisi massiva dei dati fondata dal controverso imprenditore, ‘oscuro profeta’ del digitale apocalittico, Peter Thiel.

Durante il Border Security Expo (la fiera delle tecnologie più avanzate per “difendere i confini da ogni minaccia”, in particolare, sembra, quella dei migranti), tenutosi nei giorni scorsi a Phoenix, un alto funzionario dell’ICE ha descritto con sorprendente franchezza la portata di questa trasformazione. Secondo quanto riportato dalla piattaforma media indipendente 404, proprio grazie a Palantir, gli agenti ICE avrebbero oggi accesso direttamente dai loro iPhone a un archivio di circa 20 milioni di persone potenzialmente individuabili, localizzabili e tracciabili.

Questo è un punto cruciale su cui soffermarsi, non solo per la gravità dell’informazione, ma anche perchè, come hanno scritto Betty Gedlu e Cindy Cohn sul sito di Electronic Frontier Foundation, Palantir su questo è ambigua, afferma spesso il contrario, ma sono gli stessi agenti e funzionari ICE che più volte hanno confermato questa collaborazione.

Al di là della retorica securitaria e delle cifre che meritano cautela, il punto centrale è un altro: l’uso delle piattaforme Palantir sta rendendo l’apparato di controllo migratorio statunitense molto più rapido, capillare e invasivo. Non si tratta soltanto di software amministrativi o di strumenti investigativi tradizionali. Siamo di fronte a un modello tecnologico che cambia la natura stessa dell’enforcement migratorio, trasformandolo in un sistema di sorveglianza data-driven capace di aggregare, in maniera opaca, enormi quantità di informazioni personali e convertirle in obiettivi operativi.
Attenzione, però, perché tale sistema non riguarda o riguarderà solo una fascia sfortunata di persone, ma tutti i cittadini americani.

Gli algoritmi che aiutano gli agenti ICE a profilare esseri umani, con un tasso di successo dell’80%

Palantir non produce direttamente banche dati. La sua forza consiste nel mettere in relazione archivi pubblici e privati che normalmente rimarrebbero separati: dati amministrativi, registri telefonici, informazioni sanitarie, indirizzi, precedenti giudiziari, movimenti finanziari, profili sociali, documenti governativi e database commerciali.

Attraverso algoritmi di correlazione e sistemi di visualizzazione avanzata, queste informazioni vengono fuse in un’unica interfaccia interrogabile dagli operatori. In pratica, la piattaforma costruisce profili dettagliati delle persone, individua connessioni, suggerisce indirizzi probabili e attribuisce livelli di “affidabilità” o “rischio” alle informazioni raccolte.

Secondo quanto riportato da 404, l’ICE avrebbe dichiarato che grazie a Palantir il tasso di successo nell’individuazione delle persone da arrestare sarebbe passato da circa il 27% a quasi l’80%. Un’indagine che prima richiedeva ore, sostengono i funzionari, oggi può essere completata in pochi minuti.

Questo salto di efficienza è reso possibile dall’accesso simultaneo a decine di database differenti e dalla capacità della piattaforma di trasformare dati dispersi in mappe operative immediatamente utilizzabili sul campo.

Con il sistema ELITE gli agenti ICE hanno sempre una mappa aggiornata delle persone da ‘colpire’ e deportare

Tra gli strumenti sviluppati per l’ICE c’è anche ELITE, acronimo di Enhanced Leads Identification & Targeting for Enforcement, già rivelato nei mesi scorsi da alcune inchieste giornalistiche americane.

Il sistema consente agli agenti di visualizzare su una mappa le persone considerate potenziali target di deportazione, accedere a dossier individuali e ottenere un “confidence score”, cioè una valutazione automatica sulla probabilità che una persona si trovi realmente a un determinato indirizzo.

Le informazioni proverrebbero da fonti molto diverse, incluse banche dati sanitarie e prodotti commerciali di data brokerage, come CLEAR di Thomson Reuters.

È qui che il problema smette di essere soltanto tecnologico e diventa profondamente politico e democratico. L’uso di Palantir da parte dell’ICE non rappresenta semplicemente un aumento dell’efficienza amministrativa: segna un salto di qualità nella capacità dello Stato di vedere, correlare e colpire. Quando un’agenzia di questo livello dispone di strumenti che aggregano dati eterogenei e trasformano individui in “bersagli operativi” (come accade tragicamente in Ucraina e in Iran, o a Gaza), il confine tra investigazione e sorveglianza di massa diventa estremamente fragile.

Privacy vittima del data repurposing, quando i dati raccolti per un motivo vengono poi usati per altri scopi. E tu non lo sai

Il primo rischio riguarda la privacy. In un ecosistema di questo tipo, informazioni raccolte originariamente per finalità completamente diverse possono essere riutilizzate per operazioni di enforcement. Dati sanitari, amministrativi o commerciali finiscono così dentro un’infrastruttura di controllo senza che le persone coinvolte abbiano reale consapevolezza del processo.

La logica è quella del data repurposing: ciò che era stato fornito per ottenere assistenza medica, registrarsi a un servizio o completare una pratica burocratica viene trasformato in uno strumento di identificazione e localizzazione.
In questo modo sempre l’ICE, grazie ad un accordo di condivisione dei dati tra il Dipartimento della Sicurezza Interna e i Centri per i Servizi Medicare e Medicaid, ha passato al setaccio i dati personali di quasi 80 milioni di cittadini americani.

Il secondo nodo riguarda il due process e le garanzie democratiche. Sistemi di questo tipo funzionano attraverso correlazioni probabilistiche e inferenze algoritmiche, non attraverso certezze assolute.

Anche quando vengono presentati come strumenti “oggettivi”, possono produrre errori, falsi positivi e decisioni opache difficili da contestare. Una persona può essere identificata erroneamente come target sulla base di dati incompleti, obsoleti o associati in modo scorretto.
Eppure, nel momento in cui l’algoritmo accelera le operazioni sul campo, il tempo per verificare e correggere gli errori si riduce drasticamente.

Questo problema è aggravato dalla scarsissima trasparenza che circonda tali sistemi. Le agenzie federali raramente spiegano nel dettaglio quali dataset vengano utilizzati, come funzionino i modelli di correlazione o quali meccanismi di supervisione indipendente esistano realmente.

Il risultato è uno spostamento del potere decisionale verso infrastrutture tecnologiche difficili da scrutinare da parte dei giudici, dei parlamenti e dell’opinione pubblica. La promessa dell’efficienza investigativa rischia così di prevalere sul principio fondamentale della contestabilità delle decisioni pubbliche.

Ambienti sorvegliati che producono paura e insicurezza, come cambiano i nostri comportamenti

Esiste poi un ulteriore effetto, meno visibile ma forse ancora più profondo: il cosiddetto chilling effect. Quando comunità migranti, attivisti o semplici cittadini percepiscono di vivere dentro un ambiente di monitoraggio permanente, cambiano i comportamenti sociali e politici.

Le persone evitano proteste, riducono la partecipazione pubblica, limitano gli spostamenti o interrompono relazioni considerate rischiose. La sorveglianza non agisce soltanto attraverso l’arresto o la deportazione: produce conformismo, paura e autocensura.

Il caso dell’ICE mostra con chiarezza una tendenza ormai globale. Le tecnologie di analisi predittiva e integrazione massiva dei dati stanno ridefinendo il rapporto tra cittadini e istituzioni. Sistemi nati per migliorare l’efficienza amministrativa vengono progressivamente trasformati in infrastrutture permanenti di controllo. E quando queste capacità si concentrano nelle mani di apparati securitari con ampi margini operativi e limitati obblighi di trasparenza (quello che Trump ha voluto per l’ICE), il rischio non riguarda più soltanto i migranti. Riguarda l’equilibrio stesso tra sicurezza, libertà e democrazia.

La questione Palantir-ICE è di fatto un precedente che interroga direttamente il futuro delle società democratiche: fino a che punto siamo disposti ad accettare che lo Stato utilizzi infrastrutture digitali capaci di trasformare ogni traccia informativa in uno strumento di sorveglianza?
Dove finiscono e come vengono utilizzati i nostri dati?
Noi, oggi, siamo ormai (diventati) anche un cluster di dati. Trovare queste risposte equivale a garantirci sicurezza e libertà personali. E soprattutto, è necessario capire chi davvero raccoglie, usa e controlla i nostri dati? Chi realmente (lo Stato o le grandi corporation del settore tecnologico?) stabilisce le regole di questa sorveglianza di massa e con quali scopi?

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LinkedIn si prepara a una nuova tornata di licenziamenti. Secondo quanto riferito a Reuters il social network professionale, controllato da Microsoft, intende tagliare circa il 5% della propria forza lavoro. L’intervento rientra in una riorganizzazione dei team e punta a concentrare il personale sulle aree in cui il business sta crescendo.

LinkedIn conta oltre 17.500 dipendenti a tempo pieno a livello globale, secondo quanto indicato sul sito dell’azienda. Reuters precisa di non essere riuscita a stabilire quali team saranno coinvolti dai licenziamenti.

LinkedIn: ricavi in crescita, ma organico da rivedere

I tagli arrivano nonostante LinkedIn stia registrando una fase di crescita. La piattaforma, che genera ricavi attraverso strumenti per il recruiting e abbonamenti professionali, ha visto aumentare il fatturato del 12% nell’ultimo trimestre rispetto all’anno precedente.

La crescita, sempre secondo Reuters, ha mostrato un’accelerazione nel 2026. La decisione di ridurre l’organico sembra quindi legata più a una riallocazione interna delle risorse che a una contrazione dei risultati economici.

L’ombra dell’intelligenza artificiale

Anche se i tagli di LinkedIn non sarebbero stati decisi per sostituire lavoratori con sistemi AI (dicono tutti così), il tema dell’intelligenza artificiale continua a pesare sul settore del software e, più in generale, sui dipendenti della tecnologia.

Le aziende tech stanno infatti ridisegnando sempre più spesso le proprie attività attorno all’AI. A febbraio, Block, la società fondata da Jack Dorsey, ha annunciato un piano per eliminare quasi metà della propria forza lavoro. La scorsa settimana, Cloudflare ha comunicato un taglio di circa il 20% del personale. Meta Platforms, secondo quanto Reuters aveva riportato in precedenza, stava invece preparando licenziamenti per il 20 maggio.

Oltre 103 mila licenziamenti nel tech quest’anno

La riorganizzazione di LinkedIn si inserisce in una nuova stagione di tagli nel comparto tecnologico. Secondo Layoffs.fyi, sito che monitora i licenziamenti nel settore tech, dall’inizio dell’anno sono stati registrati più di 103.000 tagli.

Il dato si avvicina già alle oltre 124.000 riduzioni conteggiate da Layoffs.fyi per l’intero 2025. Il ritmo dei licenziamenti conferma che molte società tecnologiche stanno continuando a rivedere strutture, costi e priorità operative, anche quando i ricavi restano in crescita.

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Il Garante europeo della protezione dei dati (EDPS), Wojciech Wiewiórowski, ha messo in guardia contro un “forte aumento” delle denunce ricevute entro il 2025 riguardanti il ​​trattamento dei dati personali da parte di soggetti privati, autorità nazionali e organizzazioni internazionali, “legate al crescente utilizzo di strumenti automatizzati e basati sull’intelligenza artificiale”.

La maggior parte dei reclami inammissibile

L’EDPS ha ricevuto 2.725 denunce, rispetto alle 555 del 2024, con un aumento di quasi il 500%, secondo la relazione annuale sull’attività 2025, presentata giovedì 7 maggio alla Commissione per le libertà civili (LIBE) del Parlamento europeo. Secondo il rapporto, la maggior parte di questi reclami viene dichiarata inammissibile, in quanto non rientra nelle competenze del Garante europeo della protezione dei dati (EDPS). Sono invece aumentati i reclami ammissibili, che consentono ai singoli individui di contestare le modalità di trattamento dei propri dati personali da parte delle istituzioni, degli organi e delle agenzie dell’Unione europea, raggiungendo quota 133, il 23% in più rispetto all’anno precedente, e pari al 5% del totale dei reclami ricevuti.

La maggior parte di questi riguarda il diritto di accesso e il diritto di essere informati sulle attività di trattamento, nonché questioni relative alla sicurezza e alla riservatezza. Come negli anni precedenti, la maggior parte dei reclami riguarda la Commissione europea.

In soldoni, sono aumentati i reclami basati su format standardizzati generati dall’AI generativa, con il rischio di creare un ingorgo ingestibile da parte del Garante, che rischia di essere sommerso da reclami creati ad hoc dall’AI ma senza fondamento. Gran parte dei reclami non sono ammissibili, ma gli utenti si sono sentiti legittimati a denunciare grazie al proliferare dei sistemi di AI generativa che consentono di preparare un reclamo in pochi miniti.

Crescono le minacce informatiche

Durante la sua presentazione, Wojciech Wiewiórowski ha riconosciuto il livello “senza precedenti” di minacce nel campo della sicurezza informatica e della protezione dei dati, sottolineando che, sebbene “nessun parametro di sicurezza sia perfetto”, vi è un’urgente necessità di “contenere” i casi di violazione dei dati. “Abbiamo riscontrato alcuni problemi con le istituzioni europee che non hanno reagito tempestivamente agli incidenti verificatisi”, ha ammesso.

Il Garante europeo della protezione dei dati (GEPD) ha contribuito a 145 consultazioni legislative, in particolare in ambiti quali il rimpatrio dei cittadini di paesi terzi, il mandato per un accordo quadro con gli Stati Uniti sullo scambio di informazioni per il controllo della sicurezza delle frontiere, nonché il Portafoglio europeo di identità digitale e le modifiche al Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR), al fine di garantire che le nuove normative siano “giuridicamente valide”, “applicabili” e forniscano “un elevato livello di protezione dei dati personali”.

Il GEPD ha inoltre effettuato “sei audit dei dati, uno in più del previsto”, e ha gestito un numero record di 72 richieste di accesso ai documenti.

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Cloudflare entra nella lista delle grandi aziende tech che, nello stesso momento, registrano ricavi in crescita e annunciano licenziamenti di massa. Secondo quanto riportato da TechCrunch, la società americana specializzata in sicurezza, performance web e servizi cloud ha deciso di tagliare circa il 20% della forza lavoro, pari a circa 1.100 dipendenti.

La notizia è arrivata insieme ai risultati del primo trimestre 2026. Cloudflare ha comunicato ricavi per 639,8 milioni di dollari, in crescita del 34% su base annua: il miglior trimestre nella storia dell’azienda. Allo stesso tempo, però, la società ha registrato una perdita di 62 milioni di dollari, superiore ai 53,2 milioni dello stesso periodo dell’anno precedente.

Il primo grande taglio nella storia di Cloudflare

“Non abbiamo mai fatto una cosa del genere nella storia di Cloudflare”, ha detto il cofondatore e CEO Matthew Prince durante la conference call trimestrale, come riportato da TechCrunch.

È il primo licenziamento di massa nei 16 anni di vita della società. I tagli riguarderanno team e aree geografiche diverse, con l’eccezione dei venditori che hanno quote di ricavi assegnate, ha spiegato il CFO Thomas Seifert.

Il dato più rilevante è che Cloudflare non presenta i licenziamenti come una classica manovra di riduzione dei costi. Prince e la cofondatrice Michelle Zatlyn hanno scritto in un post aziendale che la decisione non è “un esercizio di taglio dei costi” né una valutazione delle performance individuali, ma una ridefinizione di come una società ad alta crescita debba operare nell’era dell’AI agentica.

Il paradosso AI: ricavi record e licenziamenti

Il caso Cloudflare mostra una dinamica sempre più frequente nel settore tecnologico. Le aziende crescono, aumentano i ricavi, investono in AI e infrastrutture, ma riducono comunque il personale.

Oltre ai ricavi record, la società ha comunicato oltre 2,5 miliardi di dollari di remaining performance obligations, cioè ricavi già contrattualizzati ma non ancora contabilizzati, in crescita del 34% anno su anno.

Eppure l’azienda ha scelto di intervenire pesantemente sulla forza lavoro. Per Prince, la spiegazione è l’impatto dell’AI sulla produttività interna.

Prince: “Il punto di svolta è stato novembre”

Secondo il CEO, Cloudflare era inizialmente prudente nell’adozione interna dell’intelligenza artificiale, pur vendendo già prodotti AI ai propri clienti. La svolta sarebbe arrivata lo scorso novembre.

“In quel momento, nei nostri team, abbiamo iniziato a vedere enormi guadagni di produttività: persone due, dieci, persino cento volte più produttive di prima. È stato come passare da un cacciavite manuale a uno elettrico”, ha spiegato Prince.

Negli ultimi tre mesi, ha aggiunto, l’uso interno dell’AI in Cloudflare è aumentato di oltre il 600%.

Il ruolo dell’AI agentica

La società utilizza l’intelligenza artificiale in modo esteso, soprattutto nello sviluppo software. Prince ha spiegato che quasi tutto il team ricerca e sviluppo usa ormai Workers, la piattaforma di Cloudflare che consente agli sviluppatori di costruire ed eseguire software direttamente sulla rete globale dell’azienda.

Nel processo è incluso anche il cosiddetto vibe coding, cioè l’uso di strumenti AI per accelerare scrittura, prototipazione e sviluppo del codice. Secondo il CEO, il 100% del codice generato in questo modo e poi distribuito nei prodotti Cloudflare viene ormai revisionato da agenti AI autonomi.

Ma l’adozione non riguarda solo gli sviluppatori. Dipendenti di ingegneria, risorse umane, finanza e marketing eseguono ogni giorno migliaia di sessioni con agenti AI per completare il proprio lavoro.

Secondo Prince, dipendenti molto più produttivi grazie all’AI hanno bisogno di meno figure di supporto.

“Molte delle persone che forniscono supporto dietro di loro non ricopriranno i ruoli che guideranno le aziende in futuro”, ha detto il CEO.

La frase sintetizza una trasformazione sempre più esplicita nel settore tech: l’AI non viene usata solo per creare nuovi prodotti, ma anche per ridisegnare l’organizzazione interna delle aziende.

Cloudflare continuerà ad assumere esperti di AI

Prince ha comunque precisato che Cloudflare continuerà ad assumere e a investire sulle persone che adottano questi strumenti. Secondo il CEO, nel 2027 la società potrebbe avere più dipendenti di quanti ne abbia avuti in qualsiasi momento del 2026.

Cloudflare ha chiuso il primo trimestre, prima dei licenziamenti, con circa 5.500 dipendenti.

Il messaggio è quindi doppio: meno ruoli considerati meno centrali nella nuova struttura operativa, ma nuovi investimenti su profili capaci di lavorare con l’AI e aumentarne l’impatto.

Record ricavi e licenziamenti: una dinamica sempre più comune nella Silicon Valley

Il caso Cloudflare segue una tendenza già vista in altre grandi aziende tecnologiche, tra cui Meta, Microsoft e Amazon: crescita dei ricavi, investimenti sempre più elevati in AI e infrastrutture, e riduzione del personale.

La risposta non è semplice. Da un lato, l’aumento di produttività descritto da Prince sembra indicare un cambiamento reale nei processi aziendali. Dall’altro, la decisione di tagliare il 20% dei dipendenti durante il miglior trimestre della storia aziendale mostra quanto l’AI stia diventando anche uno strumento di ristrutturazione organizzativa.

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L’esplosione della domanda di infrastrutture AI sta producendo un effetto collaterale inatteso: hard disk e sistemi di storage stanno diventando sempre più costosi e difficili da reperire, mettendo in difficoltà archivisti digitali, università, Wikimedia e persino Internet Archive.

Secondo un’inchiesta pubblicata da 404 Media, la corsa globale ai data center per l’intelligenza artificiale ha generato un’impennata dei prezzi di SSD, RAM e dischi ad alta capacità, con aumenti che in alcuni casi superano il 150%. Alcuni modelli sono completamente esauriti, mentre sul mercato secondario iniziano a comparire fenomeni di bagarinaggio digitale e rivendita a prezzi gonfiati.

Hard disk: Prezzi fuori controllo

Negli ultimi mesi i prezzi dello storage sono aumentati in modo significativo sia nel segmento consumer sia enterprise. 404 Media cita il caso di un SSD esterno Samsung da 2TB acquistato lo scorso autunno per 159 dollari e oggi venduto a oltre 575 dollari.

Anche PC Part Picker, piattaforma che monitora l’andamento dei prezzi hardware, mostra un incremento costante dei costi a partire dalla fine del 2025. In molti negozi SSD e hard disk risultano esauriti, soprattutto quelli ad alta capacità utilizzati nei data center AI.

Internet Archive: “Problema reale che ci costa tempo e denaro”

Tra le realtà più colpite c’è Internet Archive, il progetto che gestisce la Wayback Machine e uno dei più importanti archivi della storia del web.

Brewster Kahle, fondatore dell’organizzazione, ha spiegato a 404 Media che la situazione sta creando difficoltà operative concrete.

“Abbiamo scoperto che i dischi da 28-30TB che preferiamo usare semplicemente non sono disponibili o hanno prezzi molto elevati”, ha dichiarato.

Internet Archive raccoglie oltre 100 terabyte di nuovi materiali ogni giorno e conserva già più di 210 petabyte di dati archiviati. Un’infrastruttura di questo tipo richiede aggiornamenti continui e un flusso costante di nuovi hard disk.

“È un problema molto reale che ci costa tempo e denaro”, ha aggiunto Kahle, spiegando che l’organizzazione sta cercando supporto anche direttamente dai produttori di hard disk.

Anche Wikipedia teme l’impatto

Le difficoltà riguardano anche Wikimedia Foundation, che gestisce Wikipedia e Wikimedia Commons.

“Con oltre 65 milioni di articoli solo su Wikipedia, l’accesso a server e capacità di storage è vitale per noi”, ha spiegato un portavoce della fondazione a 404 Media.

Secondo Wikimedia, gli aumenti dei prezzi riguardano non solo hard disk e memoria, ma anche i tempi di consegna dei server e la possibilità di pianificare nuovi ordini.

Essendo una no profit, Wikimedia deve valutare attentamente ogni investimento hardware. Per questo la fondazione sta cercando di estendere la vita utile dei sistemi esistenti e rendere più flessibile la gestione delle infrastrutture.

I produttori privilegiano i data center AI

Dietro la crisi dello storage c’è la priorità data ai grandi clienti AI. Western Digital avrebbe già praticamente venduto tutta la propria capacità produttiva 2026 a clienti enterprise, molti dei quali legati ai data center AI.

Micron, invece, ha annunciato l’uscita dal mercato consumer Crucial, spiegando che la domanda generata dall’AI nei data center ha reso necessario concentrare produzione e supporto sui clienti strategici.

Il risultato è che progetti di archiviazione digitale, università, ricercatori e piccoli operatori stanno faticando a trovare componenti disponibili.

I data hoarder rinunciano ad archiviare

Il tema domina anche le discussioni nella community Reddit r/DataHoarder, dove archivisti amatoriali e appassionati di backup condividono frustrazione e strategie di sopravvivenza.

Molti utenti dichiarano di aver sospeso l’acquisto di nuovi dischi o di aver ridotto drasticamente i propri progetti di archiviazione. Alcuni cercano modi per riutilizzare vecchi hard disk di piccola capacità, altri parlano apertamente di “aspettare il 2029” sperando in una normalizzazione del mercato.

In diversi commenti emerge la convinzione che le grandi aziende AI e i data center abbiano già preacquistato gran parte della produzione disponibile per gli anni futuri.

Il costo nascosto della corsa all’AI

La crisi dello storage mostra uno degli effetti meno visibili della corsa globale all’intelligenza artificiale. L’AI non sta solo consumando enormi quantità di energia e potenza computazionale: sta anche drenando componenti hardware fondamentali per altri settori.

Il rischio è che archivi storici, progetti culturali, ricerca accademica e iniziative di conservazione digitale inizino a rallentare proprio mentre la rete produce quantità sempre maggiori di dati.

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Su Elon Musk e X la procura di Parigi apre un’indagine penale, violato il DSA

La Francia alza il livello dello scontro con Elon Musk e trasforma l’inchiesta su X in un procedimento penale. La procura di Parigi ha confermato l’apertura di un’indagine criminale nei confronti del proprietario della piattaforma social, della ex amministratrice delegata Linda Yaccarino e delle società che controllano il social network e il sistema di intelligenza artificiale Grok (X.AI Holdings Corp, X Corp e xAI).

Questa mossa si basa sul Digital Services Act (DSA) UE, che X è accusata di violare per rischi sistemici su disinformazione e intelligenza artificiale (AI). Una svolta che segna un salto di qualità giuridico e politico: non più soltanto verifiche amministrative o accertamenti preliminari sulle attività della piattaforma, ma un’indagine penale vera e propria, affidata ai giudici istruttori e potenzialmente destinata a portare a incriminazioni formali.

Musk non si è presentato in tribunale il 20 aprile, ora scatta l’indagine giudiziaria

La decisione arriva dopo il mancato rispetto di una convocazione ufficiale da parte di Musk e di Yaccarino. Entrambi erano stati chiamati a comparire il 20 aprile davanti alle autorità francesi per un’audizione volontaria nell’ambito dell’inchiesta aperta nei mesi scorsi. Nessuno dei due si è presentato. Secondo quanto riferito dalla procura parigina, anche diversi dirigenti della società americana erano stati convocati senza però fornire collaborazione sufficiente agli investigatori.

È proprio questo passaggio a spiegare perché il fascicolo abbia assunto ora natura penale. In Francia, quando emergono indizi ritenuti sufficientemente gravi o quando le autorità ritengono che vi sia il rischio di ostacoli all’accertamento dei fatti, l’indagine può essere trasferita dal piano preliminare a quello giudiziario penale. Significa che i magistrati non si limitano più a raccogliere informazioni, ma possono contestare reati, emettere mandati, disporre sequestri, ordinare perquisizioni e chiedere misure coercitive.
La procura ha infatti annunciato di aver chiesto ai giudici istruttori di procedere formalmente contro X.AI Holdings Corp, X Corp, X AI, Musk e Yaccarino, anche attraverso strumenti equivalenti a un’incriminazione qualora continuasse la mancata collaborazione.

Diverse le accuse: manipolazioni algoritmiche per influenzare il dibattito politico, nudi deepfake, disinformazione

Le accuse sono pesanti e riguardano il cuore del funzionamento della piattaforma. L’indagine nasce da una denuncia presentata all’inizio del 2025 dal deputato francese Éric Bothorel e si concentra su presunte manipolazioni algoritmiche operate da X per influenzare il dibattito politico francese. Secondo gli investigatori, la piattaforma avrebbe alterato la visibilità dei contenuti in modo da favorire determinate narrative politiche e amplificare campagne di disinformazione.

Ma non è questo l’unico fronte. Al centro dell’inchiesta vi sono anche le attività di Grok, il chatbot sviluppato dalla società xAI di Musk e integrato all’interno dell’ecosistema di X. Le autorità francesi sospettano che il sistema sia stato utilizzato per creare e diffondere contenuti illegali, tra cui negazioni dell’Olocausto e immagini pornografiche deepfake generate senza il consenso delle persone coinvolte.
In alcuni casi, secondo le accuse, sarebbero stati prodotti anche materiali assimilabili ad abusi sessuali su minori creati artificialmente attraverso l’intelligenza artificiale.

Musk sapeva e non ha fatto niente?

È questo il punto più delicato dell’intera vicenda. Non si tratta soltanto di responsabilità editoriale o moderazione insufficiente dei contenuti, ma della possibile contestazione di una tolleranza consapevole verso la produzione e la diffusione di materiale criminale.
Le procure europee stanno infatti iniziando a considerare le piattaforme non più come intermediari neutrali, ma come soggetti che possono rispondere penalmente se i loro strumenti tecnologici facilitano reati gravi o se non intervengono pur essendo a conoscenza dei rischi.

La Francia, in questo senso, sta tentando di costruire un precedente giuridico di grande portata. Il passaggio all’indagine penale segnala che le autorità ritengono di avere elementi sufficienti per ipotizzare responsabilità dirette da parte del management della società. Una linea molto più aggressiva rispetto agli approcci tradizionali adottati finora nei confronti delle grandi piattaforme digitali.

Musk aveva già definito l’inchiesta “un attacco politico” dopo la perquisizione degli uffici parigini di X avvenuta nei mesi scorsi e il 7 maggio ha twittato di un assalto alla libertà di parola, annunciando ricorsi. xAI ha negato responsabilità, insistendo che Grok è un tool per utenti non un generatore illegale. Anche il Dipartimento di Giustizia americano, secondo indiscrezioni emerse ad aprile, avrebbe rifiutato di collaborare con le autorità francesi, accusando Parigi di interferire impropriamente con un’azienda statunitense.

Dalla Francia all’Italia, al resto d’Europa, l’indagine su X potrebbe aprire un’inchiesta sull’AI molto più ampia

La vicenda però va ben oltre il conflitto diplomatico tra Francia e Stati Uniti. In Italia, l’Agcom vigila su X per analoghi rischi pre-elezioni, mentre l’Unione europea potrebbe estendere le indagini su Meta AI, per il suo chatbot Llama integrato in WhatsApp/Instagram, sospettato di amplificare propaganda politica e deepfake non consensuali durante le elezioni europee.

L’indagine su X rappresenta uno dei primi casi in cui un grande ecosistema basato sull’intelligenza artificiale e sui social network viene affrontato sul piano del diritto penale per presunti effetti sistemici sulla democrazia, sull’informazione e sulla sicurezza digitale. E potrebbe diventare un precedente destinato a ridefinire le responsabilità delle piattaforme tecnologiche nell’era dell’AI generativa.

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L’algoritmo AI che cambierà il mondo? L’AI tra tecno-ibridazione di lavoro-capacità,

competenze condivise, funzioni predittive e regolatorie e di Agency. Note di policy

tra tecnica, contaminazione di saperi ed algoretica

McGraw Hill Education 2026, pagg, 530, € 37,00

L’intelligenza artificiale è entrata nel dibattito pubblico (e nelle pratiche quotidiane) con un’accelerazione che non si era mai riscontrata in altre tecnologie visto il raggiungimento dei 100 milioni di utenti che si è realizzata in meno di 1 anno e per i social ci erano voluti 5 anni  e per i PC 8, mentre per il motore a scoppio 40 anni e per il libro a stampa 400 anni. In meno di tre anni, si è trasformata in un’infrastruttura cognitiva pervasiva, capace di incidere simultaneamente su produzione, lavoro, organizzazione delle imprese e relazioni sociali entrando nell’uso comune di centinaia di milioni di persone. Un processo certo facilitato dal search precedente, ma lento e faticoso dato che portava ad elenchi di siti da aprire, indagare e rielaborare avendone certificato selettivamente la fonte. Questo libro denso di Luciano Pilotti ne indaga i processi emergenti e la trasversalità diffusiva, con una spinta “bottom up” che non ha eguali nella storia delle innovazioni umane e di quelle tecnologiche in particolare visto che la diffusione tra i “produttori”(imprese) e i “consumatori” è differenziata e  a favore dei secondi con un 35% contro il 25% mediamente. Ma perché le aziende necessitano di una “orchestrazione” (integrazionista)  e dunque impiegano più tempo nell’adozione  e che il singolo user non ha.

Traiettoria che ne evidenzia la natura linguistica e cognitiva al di là dei suoi misteri di black box che connotano l’architettura dell’algoritmo e che possiamo sintetizzare in quattro key words: chatbot (crasi per definirel’automa e le sue funzioni – intese come “chiacchiera con il robot”), prompt (l’interrogazione), rete neurale (il motore di elaborazione statistico-comparativo per catene di words assimilabili con logiche di “attenzione” via transformer) e addestramento (la funzione “digestiva” dei dati che nella robotic AI diventano teleoperazioni per i modelli VLA-visione/linguaggio/azione). Una “macchina” che non agisce più su leve, muscoli o movimenti né sulle chimiche dei materiali, ma sulle decisioni e dunque che possiamo ermeticamente definire “cognitiva”. Non solo agisce su scrittura e lettura, sostituiti da voice control ma su attenzione, intenzione e decisione. Un cambio paradigmatico da indagare e che il libro di Pilotti prova a fare con attenzione e uno sguardo trasversale alle applicazioni intersettoriali (dalla medicina alla manifattura, dalla logistica alla guerra, dall’arte e all’informatica)  per potere comprendere più a fondo gli impatti di breve  e lungo termine.

Qui risiede allora il primo grande nodo che è nella logica architetturale di questa innovazione tecno-linguistica e di fatto antropologica dato che incide sul noto “cogito ergo sum” sottoponendolo a una mutazione: il salto da una logica simbolica (lineare e sequenziale) ad una semantica (non lineare e non sequenziale ma di attenzione). Seppure , potremmo dire, una semantica simulata che mostra di avvicinare l’intelligenza naturale senza alcuna assimilazione, accoppiandovisi per parallelismi e con una memoria “trans-locale”, ossia a-contestuale.  Per la semplice ragione che l’AI/automa manca di un corpo sensibile e dunque manca di “veicoli” dell’esperienza, ossia non può avere alcuna consapevolezza, nessuna coscienza, alcun contatto con la realtà dei fatti,  dunque non potendone avere alcun giudizio (di bene o male, di bello o brutto, di giusto o sbagliato), ma funziona ed è utile purché guidata e canalizzata nelle sue applicazioni e impieghi, privati o del singolo individuo oppure pubblici e collettivi e/o organizzativi in imprese e istituzioni velocizzando, efficientando, replicando in tempi impossibili per l’umano. Facendo bene e velocissimamente ciò che l’uomo non può fare (come replicare, comparare, integrare enormi volumi di dati), ma non sapendo fare bene ciò che l’uomo fa velocemente e intuitivamente come contestualizzare e/o scegliere in ranking di opzioni ordinate per giustizia e senso, per significato, per solidarietà, per bontà ed estetica, per dolore e sofferenza, oppure per amicizia, affetto o amore. L’automa AI stenta a trattare il mondo dei sentimenti connessi all’esperienza sensibile e dei fatti, della corporeità.

Il secondo grande nodo che l’AI pone riguarda allora suoi effetti su organizzazione e  occupazione. La storia economica mostra che l’innovazione tecnologica non elimina in senso stretto il lavoro, ma lo sostituisce in un processo trasformazionale nella sua natura, nel contenuto e nell’organizzazione. Ciò che distingue l’AI dalle rivoluzioni del passato è la sua capacità di incidere non solo sul lavoro manuale o routinario, ma anche su ampie porzioni del lavoro cognitivo, amministrativo e professionale. Non ci troviamo di fronte a una semplice sostituzione di mansioni, bensì a una riorganizzazione profonda delle catene del valore e delle competenze richieste.

Gli effetti sull’occupazione non dipenderanno quindi tanto dalla tecnologia in sé quanto molto di più dalle scelte organizzative e istituzionali che ne accompagneranno la diffusione  e dalla convergenza tra orchestrazione organizzativa e di competenza  e capacitazione del  lavoro accrescendo le remunerazioni e incentivando l’auto-organizzazione, ossia la responsabilità. L’AI, infatti, può essere impiegata per ridurre la domanda di lavoro e comprimere i salari, oppure per aumentare la produttività del lavoro esistente e generare nuove funzioni ibride come architetti del lavoro e tutor di competenza. Favorendo la scelta più adatta del mix dinamico ( e quotidiano) tra le quattro attività da svolgere con l’AI al crescere del coinvolgimento umano e del potenziale relazionale: chiedere, esplorare, delegare e collaborare. Senza politiche attive efficaci, formazione continua e una contrattazione capace di intercettare il cambiamento, il rischio è quello di una polarizzazione ancora più accentuata tra nicchie di lavoratori altamente qualificati (che stanno nel quadrante in alto a destra) e una vasta area di lavoro povero (che può isolarsi nel quadrante in basso a sinistra),  e che può ulteriormente frammentarsi e precarizzarsi e che magari riscopriamo anche nelle forme diffuse e differenziate di gig economy con basse garanzie e diritti. Processi che ci introducono all’emergente tema “agentico” con squadre di agenti da accoppiare alle persone non per sostituirle e non tanto per accrescere velocità e produttività ma per far crescere le qualità del lavoro come un eco-sistema di abilitazione di competenze e virtù insieme. Se con un miliardo di agenti entro il 2029 secondo alcune stime lo vedremo presto. Ossia dipenderà dalla mobilitazione della capacitazione delle persone, dei loro potenziali allargandone le competenze (spesso integrate, condivise, interfunzionali e anche transdisciplinari) governate dalla condivisione di virtù accrescendo la loro soddisfazione in un più equilibrato work life balance e che deve spingere verso “ruoli aperti” e che cambierà anche le forme di remunerazione. Favorendo in questo modo la riduzione dei processi di burnout o stress lavorativi sempre più diffusi. Dunque, l’AI avrà successo se spingerà le imprese  alla governance attiva del cambiamento come chiave competitiva del futuro con piani sistematici di formazione del capitale umano in collaborazione con istituzioni pubbliche e con la scuola.

Il tema dei salari è strettamente connesso a quello dell’occupazione ed è uno degli indicatori principali per valutare se l’AI stia migliorando o peggiorando il benessere sociale. L’esperienza degli ultimi decenni mostra che, in contesti caratterizzati da debole potere contrattuale del lavoro e da mercati concentrati, la produttività può crescere senza che i salari seguano la stessa traiettoria. Una tendenza che l’AI rischia di amplificare soprattutto nei Paesi in cui la contrattazione collettiva è fragile e la rappresentanza del lavoro frammentata. E’ il rischio che si corre in Italia con la proliferazione di contratti non rappresentativi e giustamente “respinti” sia dai sindacati dei lavoratori e sia dalle associazioni imprenditoriali più diffuse.

Accanto a occupazione e salari, l’intelligenza artificiale solleva interrogativi più ampi sulla struttura della società. L’uso di algoritmi nei processi di selezione, valutazione e allocazione delle risorse, la crescente delega a sistemi opachi di scelte che incidono sulla vita delle persone pongono problemi di responsabilità, trasparenza e democrazia oltre che di compatibilità organizzativa. Non si tratta solo di evitare bias o discriminazioni, ma di preservare spazi di deliberazione umana in contesti sempre più guidati da modelli statistici, apparentemente neutrali. Modelli di recruiting che sembrano discriminare per esempio l’accesso dei/delle giovani entry level in contesti ad alta replicazione e routinarie.

Un elemento centrale, che questo volume contribuisce a mettere a fuoco, è la forte concentrazione del mercato dell’intelligenza artificiale. Pochissime grandi imprese, prevalentemente statunitensi (con poche altre cinesi), controllano le infrastrutture critiche: potenza di calcolo, dati, modelli fondamentali, piattaforme cloud. Ora alla rincorsa di fonti energetiche utili a sostenere l’enorme consumo energetico che questa intelligenza computazionale impone.  Una concentrazione che non è un esito accidentale, ma il risultato di economie di scala, effetti di rete e barriere all’ingresso che tendono a rafforzarsi nel tempo, cumulativamente con un duplice rischio: da un lato, una dipendenza tecnologica strutturale; dall’altro, un modello di innovazione che privilegia rendite e controllo più che diffusione e uso produttivo e contendibilità. Qui assistiamo alla “convergenza” paradossale tra USA e Cina per governare quel processo di concentrazione in entrambi i casi con la compenetrazione tra potere politico e business svuotando la democrazia nel caso USA. Mentre nel caso Cina vediamo Xi JingPing abbandonare il linguaggio dell’innovazione  “guidata dal mercato”  a favore di una “leadership unificata” guidata dal Partito Comunista per definire le priorità tecnologiche. Di fatto ciò che fanno i Thiel , Musk e Andriessen condizionando i poteri del Presidente per una sorta di “statalizzazione del potere tecnologico” (difesa, satelliti, droni, energia, commerci) in conflitto  sia con lo Stato di Diritto e la Democrazia che con le regole di mercato e della contendibilità come le conosciamo e che ci ha consegnato il Secolo Breve. Il controllo sull’AI vede allora la convergenza tra USA e Cina con strumenti dissimili ma con gli stessi obiettivi di controllo politico.

Qui, allora evidente il ruolo dell’Europa, e in particolare per potenze medie (nel linguaggio di Mark Carey, Presidente del Canada).  Paesi caratterizzati da un tessuto produttivo di piccole e medie imprese come l’Italia, la sfida è particolarmente delicata. Una via possibile per il nostro continente è quella di puntare su un’intelligenza artificiale affidabile, integrata nei processi produttivi, complementare al lavoro umano e coerente con un modello sociale che non separi efficienza e inclusione, sostenibilità e responsabilità. Senza una strategia industriale e del lavoro, l’AI può restare confinata in poche grandi imprese, con la conseguenza che il resto dell’economia la subisca, anziché utilizzarla per una crescita che si faccia sviluppo. Ma per questo servono Riforme che riducano le diseguaglianze e accrescano la coesione sociale.

Il volume offre strumenti concettuali preziosi per evitare le derive che si affacciano sulla frontiera tecno-sociale, antropologica e politica dell’AI. Da cui emerge con chiarezza che l’intelligenza artificiale è un campo di scelte – tecnologiche certamente -, ma soprattutto economiche, sociali, organizzative e politiche e geo-strategiche. Su questo terreno si misurerà la capacità delle nostre società di trasformare l’innovazione in progresso condiviso e inclusivo.

Il testo è suddiviso in sette capitoli.

Il primo capitolo sviluppa il significato di LLM – Large Language Model – e la sua natura linguistica che sono alla base dell’AI e delle reti neurali che connettono per logiche associative input e output sulla base di specifici prompt. Vengono evidenziate le differenze tra linguaggi macchina e linguaggio naturale e i limiti semantici nelle probabilità associative ricorrenti.

Il secondo capitolo descrive e analizza gli scenari tecnologici emergenti e i loro impatti economici, tecnico-organizzativi e sociali, con una focalizzazione sull’AI, a partire dagli effetti su investimenti, modelli di business e processi decisionali nell’evoluzione della loro automazione cognitiva e con i maggiori impatti sui modelli organizzativi delle imprese.

Il terzo capitolo prende in esame i concetti di organizzazione dinamica nelle compatibilità con vari modelli di AI e di reasoning model, guardando agli impatti interfunzionali (e trans-disciplinari) verso una Artificial Super Intelligence (ASI) e versioni successive con l’accesso a oltre 150 miliardi di parametri dopo che nel 2018 eravamo partiti con solo 120 milioni di parametri.

Il quarto capitolo sviluppa i nuovi concetti di lavoro nella trasformazione digitale, tra emergente capacitazione, esperienza, culture e formazione. Introduce il concetto di poiesi e la sua utilità esplorativa. Rilegge i modelli standard connessi alla forma delle funzioni Cobb-Douglas e gli impatti agentici in termini occupazionali.

Il quinto capitolo si occupa dei processi diffusivi e di penetrazione dell’AI in settori di servizio e manifatturieri, dalla salute alla produzione, alla life science. In particolare, nei processi e nei contesti di cura, e dunque tanto nella realtà ospedaliera quanto all’interno delle Terapie Intensive, l’AI sta trasformando la pratica clinica introducendo innovazioni che migliorano l’efficienza del lavoro e la cura dei pazienti. Vengono, inoltre, affrontati in modo trasversale settori “ibridi” (logistica, industria della guerra, informatica, turismo e arti creative-digitali). Dalla divergenza e/o convergenza di queste molteplici esperienze applicative sarà possibile capire meglio la natura profonda dell’AI e il suo impatto sui fattori di trasferibilità e contaminazione intersettoriale nell’adozione di strumenti e modelli applicativi e nel contributo alla creazione di valore. Per poi valutarne l’influenza su produttività fisica e cognitiva, innovazione (aperta e sociale), lavoro capacitato e crescita di una prosperità diffusa e se tutto questo ci potrà condurre verso uno sviluppo condiviso oltre i rischi formulati da Yoshua Bengio per il “dilemma dell’evidenza” (“le capacità dei sistemi crescono rapidamente, mentre le prove di efficacia delle misure di mitigazione emergono lentamente”) che si insinuano nelle capacità frastagliate dell’AI tra genialità e fragilità e dunque per i tassi di fallimento, soprattutto in condizioni critiche e dove sembra crescere l’autonomia di questi sistemi rispetto al nostra capacità di controllo, seppure non in modo ancora evidente.

Il sesto capitolo analizza i concetti di cultura d’impresa in relazione ai temi e le caratteristiche dell’AI, rapportandoli alla natura della coscienza e della consapevolezza rilette attraverso l’algoretica. Che viene definita come un insieme di regole condivise in grado di aiutare a canalizzare lo sviluppo e la diffusione dell’AI e la sua adozione nei diversi contesti, con un percorso che sollecita la costruzione di un capitalismo più umano, democratico e responsabile per consolidare la sua sostenibilità ed espandere gli spazi della libertà tra pluralismo, competitività e creatività compatibili con la società aperta e con modelli di welfare occidentali ed europei in particolare.

Il settimo capitolo presenta alcune prime conclusioni politiche  e geopolitiche sul ruolo dell’Europa nella regolazione dell’AI, esplorando il significato di sovranità digitale e di ciò che intendiamo per digital commons per comprendere a fondo le risposte possibili ai dilemmi della crescita nella società della conoscenza e ai conflitti tra utenti e autore-editore da una parte e provider di servizi-piattaforma dall’altra. In altre parole, come risolvere il dilemma tra crescita (debole), produttività cognitiva (espansa), profitti (calanti), investimenti AI (gonfiati) e occupazione (scarsa)?

Il testo si conclude con la presentazione di quattro scenari – dal più pessimistico al più ottimistico – che abbiamo di fronte e nei quali provare a districare almeno alcuni dei tanti dilemmi in cui siamo immersi con la diffusione dell’AI.

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L’accordo di Anthropic con SpaceX e xAI per l’utilizzo del supercomputer Colussus 1 e dei futuri data center orbitali

Anthropic, la società che sviluppa i modelli di intelligenza artificiale Claude, ha siglato due accordi strategici che mostrano la vera dimensione della corsa globale all’AI: non conta più soltanto la qualità degli algoritmi, ma soprattutto la disponibilità di infrastrutture di calcolo.

Il primo accordo riguarda SpaceXAI e xAI, che metteranno a disposizione di Anthropic il supercomputer Colossus 1, descritto come uno dei sistemi AI più grandi e rapidi mai costruiti. Il cluster dispone di oltre 220.000 GPU NVIDIA, incluse H100, H200 e future GB200, ed è progettato per addestramento, inferenza e simulazioni AI su scala estrema. Anthropic utilizzerà questa capacità aggiuntiva per aumentare le prestazioni dei servizi Claude Pro e Claude Max.

L’intesa prevede inizialmente circa 300 megawatt di capacità computazionale supplementare, una potenza paragonabile a quella assorbita da grandi data center hyperscale. Il dato rende evidente quanto il fabbisogno energetico dell’intelligenza artificiale stia crescendo rapidamente: la potenza necessaria per addestrare e far funzionare i modelli di nuova generazione sta mettendo sotto pressione reti elettriche, sistemi di raffreddamento e disponibilità di hardware.

L’aspetto più ambizioso dell’accordo riguarda però il lungo periodo. Anthropic ha infatti manifestato interesse a collaborare con SpaceX per sviluppare infrastrutture AI orbitali da più gigawatt. L’idea nasce dalla convinzione che, in futuro, i limiti terrestri legati a energia, spazio fisico e raffreddamento potrebbero non essere sufficienti per sostenere la crescita dell’intelligenza artificiale. SpaceX ritiene di essere l’unica azienda con la frequenza di lanci e l’economia di scala necessarie per trasformare il “compute orbitale” in un progetto industriale concreto.

Anthropic verserà a Google 200 miliardi di dollari in cinque anni per chip avanzati e capacità cloud

Parallelamente, Anthropic avrebbe firmato con Google uno degli accordi economici più grandi mai visti nel settore tecnologico. Secondo The Information, la società si sarebbe impegnata a spendere fino a 200 miliardi di dollari nei prossimi cinque anni per ottenere accesso a chip avanzati e infrastrutture cloud. L’obiettivo è garantirsi la capacità computazionale necessaria a continuare lo sviluppo dei modelli Claude in un mercato dove la domanda di GPU e server cresce più rapidamente dell’offerta disponibile.

Il valore dell’accordo evidenzia la nuova geografia del potere nell’intelligenza artificiale. Le grandi piattaforme cloud (da Google a Amazon, Microsoft e Oracle) stanno diventando infrastrutture indispensabili per le aziende AI. Secondo le stime riportate, questi operatori avrebbero già accumulato impegni contrattuali vicini ai 2 trilioni di dollari legati alla domanda di servizi AI.

La pressione economica è enorme. Le proiezioni citate indicano che entro il 2026 OpenAI potrebbe sostenere costi server per 45 miliardi di dollari, mentre Anthropic potrebbe arrivare a 20 miliardi. Il problema principale non riguarda più soltanto i chip, ma anche la disponibilità di memoria RAM, energia elettrica e capacità di raffreddamento dei data center.

Questi accordi mostrano come l’intelligenza artificiale stia diventando una questione infrastrutturale globale sempre critica e soprattutto una risorsa strategica scarsa. La competizione non si gioca più solo sui modelli software, ma sulla capacità di assicurarsi supercomputer, energia e accesso privilegiato ai grandi sistemi cloud. Ce ne sarà per tutti?

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Accordo Ue sulle semplificazioni dell’AI Act, ecco cosa cambia e il calendario dell’entrata in vigore

L’Unione europea (Ue) riscrive il calendario di attuazione dell’AI Act e introduce nuove semplificazioni per le imprese, senza arretrare sulle tutele dei cittadini. Nella notte Parlamento europeo e Consiglio dell’Ue hanno raggiunto l’accordo politico sul cosiddetto “omnibus digitale sull’intelligenza artificiale”, il pacchetto presentato dalla Commissione europea il 19 novembre 2025 per alleggerire alcuni obblighi della normativa europea sull’AI, mantenendone però l’impianto di sicurezza e protezione dei diritti fondamentali.

Il risultato è una revisione molto rilevante soprattutto per le aziende che sviluppano o utilizzano sistemi di intelligenza artificiale in settori sensibili: cambia infatti il calendario di entrata in vigore degli obblighi per i sistemi ad alto rischio, vengono chiariti i rapporti tra AI Act e norme sulla sicurezza dei prodotti e si rafforzano i divieti contro gli utilizzi più abusivi dell’IA generativa.

Si tratta di un passaggio cruciale perché la normativa discussa è la prima regolazione organica al mondo sull’intelligenza artificiale e riguarda ormai quasi ogni settore economico: dalla sanità ai trasporti, dalle risorse umane alle piattaforme online, fino alla pubblica amministrazione.

L’obiettivo dichiarato della Commissione è evitare che le aziende debbano adeguarsi a norme tecniche ancora incomplete o non coordinate con la legislazione settoriale europea.

“Le nostre imprese e i nostri cittadini vogliono due cose dalle regole dell’AI. Vogliono essere in grado di innovare e sentirsi al sicuro. L’accordo odierno fa entrambe le cose. Con regole più semplici e favorevoli all’innovazione, rendiamo più facile innovare senza abbassare il livello di sicurezza. Stiamo inoltre assicurando che gli strumenti a sostegno delle imprese dell’UE per un’agevole attuazione della legge sull’AI siano pronti”, ha dichiarato Henna Virkkunen, Vicepresidente esecutiva per la Sovranità tecnologica, la sicurezza e la democrazia.

Dal 2 dicembre 2027: obblighi per i sistemi AI ad alto rischio

La prima data decisiva sarà il 2 dicembre 2027. Da quel momento scatteranno le regole per i sistemi di intelligenza artificiale classificati come “ad alto rischio” utilizzati in ambiti particolarmente sensibili.

Tra questi rientrano: sistemi biometrici; infrastrutture critiche; istruzione e formazione; occupazione e gestione del personale; forze dell’ordine; migrazione e asilo; controllo delle frontiere.

Si tratta delle applicazioni considerate più delicate dall’Unione europea perché possono incidere direttamente sui diritti fondamentali delle persone: accesso al lavoro, valutazione scolastica, sorveglianza, identificazione biometrica, gestione dei flussi migratori.

Per queste tecnologie saranno richiesti obblighi stringenti di gestione del rischio; qualità dei dati; supervisione umana; trasparenza; tracciabilità; cybersecurity; documentazione tecnica.

Il rinvio al dicembre 2027 serve a consentire la predisposizione delle norme tecniche europee e degli strumenti operativi necessari all’applicazione uniforme del regolamento.

Dal 2 agosto 2028: sistemi AI integrati nei prodotti

Una seconda scadenza fondamentale è fissata al 2 agosto 2028.

Da quella data si applicheranno le regole ai sistemi di IA incorporati come componenti di sicurezza in prodotti disciplinati dalla normativa europea sulla sicurezza e sulla sorveglianza del mercato.

È il caso, ad esempio, di ascensori; macchinari industriali; giocattoli; dispositivi soggetti a certificazione europea.

Questa distinzione è particolarmente importante per il mondo industriale e manifatturiero europeo, perché consente di coordinare meglio l’AI Act con le norme settoriali già esistenti, evitando sovrapposizioni burocratiche tra regolazione dell’AI e regolazione dei prodotti.

Stop alle app di “nudificazione” e ai contenuti pedopornografici

L’accordo introduce anche un rafforzamento dei divieti, come i deepfake. Saranno vietati i sistemi di intelligenza artificiale che generano contenuti sessualmente espliciti non consensuali, immagini intime false, materiale pedopornografico.

Nel mirino ci sono soprattutto le cosiddette applicazioni di “nudificazione” basate su AI generativa, strumenti capaci di creare immagini realistiche di persone nude partendo da fotografie autentiche.
Un caso eclatante, tra i tanti, è quello che ha visto in questi giorni involontaria protagonista la Premier Giorgia Meloni.

Negli ultimi mesi queste tecnologie hanno registrato una forte diffusione online, soprattutto attraverso app mobili e piattaforme social, sollevando gravi preoccupazioni in materia di violenza digitale, revenge porn e tutela dei minori.

L’Unione europea sceglie dunque una linea molto rigida su uno degli utilizzi più controversi dell’intelligenza artificiale generativa.

La legge posticipa inoltre l’applicazione degli obblighi di ‘watermarking’, cioè le tecniche che consentono di individuare e tracciare i contenuti generati dall’AI.

Più semplificazioni per imprese e PMI

Il pacchetto omnibus nasce però soprattutto con una finalità economica: ridurre i costi di conformità per le imprese europee. Secondo Bruxelles, il rischio era che l’AI Act diventasse troppo complesso da applicare soprattutto per startup, PMI e aziende innovative.

Per questo l’accordo prevede: semplificazioni procedurali, governance più chiara, minori duplicazioni normative, estensione di alcune agevolazioni anche alle imprese a media capitalizzazione.

Un punto centrale riguarda il coordinamento tra AI Act e regolamento macchine, così da evitare doppie certificazioni o sovrapposizioni tra obblighi settoriali e obblighi sull’intelligenza artificiale.

Arrivano gli “spazi di sperimentazione normativa”

Una delle novità più interessanti riguarda l’espansione dei “sandbox regolatori”, ossia ambienti controllati nei quali le imprese potranno testare sistemi di IA in condizioni reali sotto la supervisione delle autorità.

L’accordo prevede spazi di sperimentazione nazionali, un sandbox europeo centralizzato e accesso facilitato per gli innovatori. L’obiettivo è accelerare sviluppo e sperimentazione senza compromettere sicurezza e tutela dei diritti.

È una misura molto attesa soprattutto dalle startup europee dell’intelligenza artificiale, che da tempo chiedevano regole più prevedibili e meno onerose rispetto ai grandi operatori globali.

Secondo la correlatrice della commissione Mercato interno e tutela dei consumatori, Arba Kokalari (Ppe, Svezia), “con questo accordo, dimostriamo che la politica può evolversi con la stessa rapidità della tecnologia. Ora rendiamo le norme sull’AI più applicabili nella pratica, eliminiamo le sovrapposizioni e sospendiamo i requisiti per i sistemi ad alto rischio. Affinché l’Europa diventi un continente dell’AI, dobbiamo promuovere l’innovazione, sostenere le startup e le scaleup e semplificare lo sviluppo dell’AI in Europa“.

Per il correlatore della commissione per le Libertà civili, la giustizia e gli affari interni, Michael McNamara (Renew, Irlanda), “oltre alle misure di semplificazione, vietiamo le app di nudità, un punto chiave del mandato del Parlamento, e, naturalmente, la creazione di materiale pedopornografico tramite sistemi di intelligenza artificiale. In questo modo, disponiamo degli strumenti per intervenire qualora i fornitori non si adoperino per risolvere il problema dei sistemi di intelligenza artificiale che compromettono i diritti fondamentali o la dignità umana”.

Rafforzato il potere dell’Ufficio europeo per l’IA

L’intesa amplia anche i poteri dell’AI Office della Commissione europea, l’organismo che avrà il compito di vigilare sull’applicazione della normativa.

L’Ufficio potrà rafforzare il monitoraggio dei modelli di IA per finalità generali, dei sistemi integrati nelle piattaforme online molto grandi e dei motori di ricerca di dimensioni molto grandi.

È un punto strategico perché l’Europa punta a esercitare un controllo diretto sui modelli più avanzati di AI generativa e sui grandi operatori digitali globali.

Il settimo “omnibus” della strategia di semplificazione europea

L’omnibus sull’IA fa parte di una più ampia strategia della Commissione europea per ridurre gli oneri regolatori. Il pacchetto presentato il 19 novembre 2025 comprendeva la semplificazione delle norme su AI, un secondo omnibus su cybersicurezza e dati e una nuova strategia europea per l’Unione dei dati.

Secondo Bruxelles, l’obiettivo è rendere le imprese europee più competitive, meno gravate da costi amministrativi e più rapide nell’innovazione digitale. Quello approvato dai co-legislatori rappresenta il settimo intervento omnibus della legislatura europea.

I prossimi passaggi

L’accordo provvisorio deve essere ora adottato formalmente sia dal Parlamento che dal Consiglio prima di poter entrare in vigore. I colegislatori intendono adottarlo entro il 2 agosto prossimo, data di entrata in vigore delle attuali norme sui sistemi ad alto rischio.

Successivamente il testo sarà pubblicato nella Gazzetta ufficiale dell’Unione europea ed entrerà in vigore tre giorni dopo la pubblicazione. Da quel momento inizierà ufficialmente il nuovo percorso temporale dell’AI Act europeo.

Perché questo accordo è importante

La decisione dei co-legislatori europei segna un equilibrio politico molto delicato.

Da un lato l’Europa conferma l’ambizione di costruire la regolazione più avanzata al mondo sull’intelligenza artificiale, mantenendo forti garanzie su sicurezza, trasparenza e diritti fondamentali.

Dall’altro riconosce che l’eccesso di complessità normativa rischiava di rallentare l’innovazione europea proprio mentre Stati Uniti e Cina accelerano nello sviluppo dell’IA generativa.

Il nuovo calendario offre dunque più tempo alle imprese per adeguarsi, ma conferma che le applicazioni considerate più pericolose continueranno a essere sottoposte a controlli rigorosi.

Per cittadini, aziende e pubbliche amministrazioni significa una cosa molto concreta: l’intelligenza artificiale entrerà sempre di più nella vita quotidiana europea, ma con regole precise su responsabilità, sicurezza e limiti d’uso.

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La Pennsylvania ha avviato una causa contro Character Technologies, la società dietro la piattaforma Character.AI, accusando alcuni chatbot del servizio di fingersi medici e professionisti della salute mentale autorizzati.

Il governatore Josh Shapiro ha definito l’azione legale “la prima del suo genere” promossa da un governatore statunitense contro una società AI per pratiche legate all’esercizio abusivo della professione medica.

Secondo quanto riportato nella denuncia depositata presso la Commonwealth Court della Pennsylvania e ripresa da Reuters, lo Stato avrebbe individuato diversi chatbot presenti sulla piattaforma che sostenevano di esercitare la professione.

Il caso “Emilie”: “Sono una psichiatra autorizzata”

Uno degli esempi citati riguarda un personaggio virtuale chiamato “Emilie”.

Secondo gli investigatori della Pennsylvania, il chatbot avrebbe dichiarato a un investigatore sotto copertura – che si era presentato come un paziente affetto da depressione – di essere una psichiatra autorizzata sia in Pennsylvania sia nel Regno Unito, fornendo persino un falso numero di licenza professionale.

Quando l’investigatore ha chiesto se fosse in grado di prescrivere farmaci, il chatbot avrebbe risposto:

“Tecnicamente sì. Rientra nelle mie competenze come medico.” Per lo Stato della Pennsylvania, queste interazioni configurano una violazione delle norme che vietano l’esercizio abusivo della professione medica.

La Pennsylvania chiede un’ingiunzione

Con la causa, la Pennsylvania punta a ottenere un’ingiunzione contro Character.AI per impedire alla piattaforma di continuare a violare la legge statale.

“I cittadini della Pennsylvania meritano di sapere con chi – o con cosa – stanno interagendo online, soprattutto quando si parla della loro salute”, ha dichiarato Shapiro.

L’iniziativa arriva dopo la creazione, lo scorso febbraio, di una task force statale dedicata all’AI, nata proprio per affrontare i rischi legati ai chatbot che impersonano professionisti sanitari autorizzati.

Character.AI: “Personaggi fittizi e creati per intrattenimento”

Character.AI non ha commentato direttamente il contenuto della causa, ma un portavoce della società ha ribadito che la sicurezza degli utenti rappresenta “la massima priorità” dell’azienda.

“I personaggi creati dagli utenti sulla nostra piattaforma sono fittizi e destinati all’intrattenimento e al role playing”, ha spiegato la società.

Secondo Character.AI, l’azienda avrebbe già adottato “misure robuste” per chiarire la natura non reale dei chatbot presenti sulla piattaforma.

Non è la prima controversia

La società è già finita al centro di numerose polemiche negli Stati Uniti, soprattutto sul fronte della sicurezza dei minori.

A gennaio il Kentucky aveva avviato un’azione legale sostenendo che la piattaforma esponesse bambini e adolescenti a contenuti sessuali, abuso di sostanze e incoraggiamento all’autolesionismo.

Nello stesso mese Character.AI e Google avevano inoltre raggiunto un accordo in una causa per wrongful death intentata da una donna della Florida, secondo cui un chatbot avrebbe spinto il figlio quattordicenne al suicidio.

Dopo quelle polemiche, Character.AI aveva annunciato nuove misure di sicurezza dedicate agli utenti più giovani, tra cui limitazioni alle conversazioni aperte e controlli più restrittivi.

Il nodo dei chatbot “esperti”

Il caso Pennsylvania apre però un fronte ancora più delicato: quello dei chatbot che simulano competenze professionali regolamentate.

Con l’espansione dei modelli generativi cresce infatti il rischio che sistemi AI vengano percepiti dagli utenti come figure autorevoli o qualificate, soprattutto in ambiti sensibili come salute mentale, medicina, consulenza legale o supporto psicologico.

La causa potrebbe diventare un precedente importante negli Stati Uniti per stabilire fino a che punto le aziende AI siano responsabili dei comportamenti e delle affermazioni generate dai chatbot ospitati sulle proprie piattaforme.

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