C’è una domanda che nei prossimi mesi arriverà sulla scrivania di molti responsabili marketing, prima ancora che su quella dei legali: le immagini, i testi e i video che l’azienda genera con l’intelligenza artificiale devono essere dichiarati come tali? La risposta, da agosto 2026, è: in diversi casi sì, e il modo in cui va fatto non è lasciato alla fantasia di ciascuno.Conviene partire dal calendario, perché è qui che nasce la confusione più diffusa. Gli obblighi di trasparenza dell’articolo 50 dell’AI Act si applicano dal 2 agosto 2026.Il Digital Omnibus, appena approvato, ha aggiunto un termine ulteriore: i sistemi già immessi sul mercato prima di quella data hanno tempo fino al 2 dicembre 2026 per adeguarsi ai requisiti di marcatura del paragrafo 2. Due date, due significati: agosto è la partenza della disciplina, dicembre è la fine del periodo di grazia per gli strumenti preesistenti. L’equivoco da evitare è leggere la seconda data come un rinvio generale: chi pubblica deepfake o testi sintetici di interesse pubblico rientra negli obblighi di etichettatura già da agosto.Indice degli argomenti
Etichettatura contenuti generati dall’AI: chi deve fare cosaCodice di buone pratiche AI: cosa contiene davveroLa procedura in cinque passi per un’azienda utilizzatriceDeepfake, contenuti misti e testi AI: i casi limiteEtichettatura contenuti generati dall’AI: chi deve fare cosaL’articolo 50 distribuisce i compiti su due figure, e capire in quale casella si sta è metà del lavoro.Ai fornitori dei sistemi generativi spetta la marcatura tecnica: gli output devono essere identificabili come generati o manipolati artificialmente, in formato leggibile da macchina. È il livello invisibile all’occhio umano, fatto di metadati e filigrane digitali, che consente ai software di rilevamento di riconoscere un contenuto sintetico.Agli utilizzatori, che il regolamento chiama deployer, spetta l’etichettatura visibile in due casi precisi: i deepfake, cioè immagini, audio e video che raffigurano in modo realistico persone, oggetti o eventi che apparirebbero autentici, e i testi generati dall’AI pubblicati per informare il pubblico su questioni di interesse generale. Per i testi c’è una via d’uscita rilevante: l’obbligo viene meno quando il contenuto passa da una revisione umana con responsabilità editoriale.Tradotto per un’azienda tipica: la PMI che usa strumenti generativi è quasi sempre deployer. Non deve occuparsi di filigrane e metadati, che sono un problema del fornitore, ma deve sapere se ciò che pubblica ricade nei due casi di etichettatura, e deve poter dimostrare di averci pensato.Codice di buone pratiche AI: cosa contiene davveroIl 10 giugno 2026 la Commissione europea ha pubblicato la versione definitiva del Codice di buone pratiche sulla trasparenza dei contenuti generati dall’AI, frutto del lavoro di esperti indipendenti coordinati dall’AI Office con il coinvolgimento degli Stati membri. È uno strumento volontario, attualmente sottoposto alla valutazione di adeguatezza della Commissione e del Comitato per l’IA, e non sostituisce né il regolamento né i futuri orientamenti sull’articolo 50. La sua funzione è un’altra: dare a chi aderisce un quadro pratico riconosciuto a livello europeo per dimostrare la conformità, mentre chi sceglie strade diverse dovrà provare caso per caso, davanti alle autorità di vigilanza, che le proprie misure sono adeguate.Il Codice è diviso in due sezioni che ricalcano la divisione dei compiti: la prima, rivolta ai fornitori, disciplina marcatura e rilevamento, con un approccio a due livelli che combina metadati e filigrana; la seconda, rivolta ai deployer, riguarda l’etichettatura dei deepfake e dei testi di interesse pubblico. Il dettaglio più utile per le imprese è forse il meno commentato: l’Unione ha predisposto un set di icone ufficiali che i deployer possono usare per etichettare i contenuti. Significa che un’azienda non deve inventarsi la propria segnaletica, con il rischio di farla giudicare insufficiente: esiste uno standard visivo europeo pronto all’uso.La procedura in cinque passi per un’azienda utilizzatriceCome si trasforma tutto questo in lavoro concreto? La sequenza che segue è pensata per un’azienda che usa l’AI generativa in comunicazione, marketing e documentazione, ed è dimensionata su chi non ha un ufficio compliance.Il primo passo è il censimento dei contenuti, non degli strumenti: quali materiali pubblicati all’esterno nascono, in tutto o in parte, da sistemi generativi. Immagini social, schede prodotto, video promozionali, articoli del blog, newsletter, risposte automatiche. L’esperienza d’aula insegna che questo elenco è sempre più lungo di quanto la direzione creda, perché include i contenuti prodotti da agenzie e freelance esterni: anche quelli, se pubblicati dall’azienda, rientrano nel perimetro, e la richiesta di trasparenza va girata ai collaboratori nei contratti.Il secondo passo è la classificazione dei contenuti censiti nelle tre categorie che contano: contenuti che sono deepfake ai sensi del regolamento, testi di interesse pubblico, tutto il resto. Sui primi due scattano gli obblighi di etichettatura del deployer; sul resto la trasparenza è responsabilità del fornitore, tramite marcatura tecnica.Il terzo passo è la verifica dei fornitori: per ogni strumento in uso, controllare nelle note di conformità come viene gestita la marcatura degli output e conservare la documentazione. Se un fornitore non dice nulla, la domanda va posta per iscritto, anche perché la risposta diventerà un criterio di selezione al rinnovo delle licenze.Il quarto passo è la definizione della prassi editoriale: chi decide se un contenuto va etichettato, con quale formula o icona, dove si colloca l’avviso, chi tiene il registro delle decisioni. Per i testi, la prassi deve documentare la revisione umana quando ci si avvale dell’esenzione: la differenza tra un testo generato pubblicato tal quale e un testo rivisto sotto responsabilità editoriale sta tutta nella tracciabilità di quel passaggio.Il quinto passo riguarda il pregresso: i contenuti sintetici già pubblicati non richiedono in generale un’etichettatura retroattiva, ma i materiali destinati a essere riutilizzati, un video istituzionale, un catalogo, una pagina informativa che resta online, conviene trattarli con le regole nuove al primo aggiornamento utile. È il modo più economico di chiudere il tema senza aprire cantieri di revisione dell’archivio.Deepfake, contenuti misti e testi AI: i casi limiteTre situazioni concentreranno i dubbi dei prossimi mesi. Il contenuto misto, dove l’AI ha generato una parte e l’umano il resto: la linea prudente è valutare se la parte sintetica, da sola, ricade nei casi di etichettatura. L’avatar o il presentatore virtuale nei video aziendali: è l’esempio di scuola del deepfake benevolo, e va dichiarato anche quando l’intento è dichiaratamente commerciale e nessuno viene impersonato. E la newsletter o la pagina divulgativa scritta con l’AI su temi normativi o di attualità: è il caso in cui l’esenzione per revisione editoriale diventa preziosa, a condizione che la revisione sia effettiva e documentata, non una rilettura di cortesia.Il quadro si completerà con gli orientamenti della Commissione sull’articolo 50 e con l’esito della valutazione di adeguatezza del Codice. Ma il verso della disciplina è già chiaro, e le aziende che imposteranno censimento, verifica dei fornitori e prassi editoriale entro l’autunno arriveranno al 2 dicembre con un adempimento assorbito nella routine. Le altre scopriranno la scadenza nel modo peggiore: da una segnalazione, o da un concorrente che la usa come argomento.
