ISO/IEC 42001 vs ISO/IEC 27001 vs AI Act: Differenze, ambiti e obblighi

Quando un’Organizzazione sviluppa o utilizza sistemi di intelligenza artificiale, deve comprendere quali regole applicare e come coordinare gestione dei rischi, sicurezza delle informazioni e obblighi di legge. Questo articolo mette a confronto ISO/IEC 42001, ISO/IEC 27001 e AI Act, chiarendone finalità, destinatari e punti di contatto. I tre riferimenti possono essere integrati nei processi aziendali, ma rispondono a esigenze diverse e non sono intercambiabili.

Contesto

La ISO/IEC 42001:2023
riguarda il sistema di gestione dell’intelligenza artificiale (IA), dalla definizione delle responsabilità al controllo dei rischi e degli impatti.

La ISO/IEC 27001:2022
riguarda invece la sicurezza delle informazioni, anche al di fuori dell’impiego di IA.

L’AI Act, ossia il
Regolamento (UE) 2024/1689,
disciplina lo sviluppo, la commercializzazione e l’utilizzo dell’IA secondo le condizioni previste dal Regolamento.

I tre riferimenti hanno quindi finalità diverse:

ISO/IEC 42001: organizzare la gestione dell’IA e dei suoi effetti sull’Organizzazione e sulle persone;
ISO/IEC 27001: proteggere le informazioni e gestire i rischi che ne compromettono la sicurezza;
AI Act: stabilire gli obblighi giuridici per i soggetti che sviluppano, forniscono o utilizzano sistemi e modelli di IA.

Le due norme ISO/IEC sono standard tecnici internazionali di applicazione volontaria e consentono di adottare sistemi di gestione certificabili.
La loro adozione o certificazione può essere richiesta nei rapporti contrattuali, nella qualificazione dei fornitori o nelle gare, secondo le relative condizioni.
L’AI Act è invece un regolamento dell’Unione europea, obbligatorio in tutti i suoi elementi e direttamente applicabile negli Stati membri, secondo il proprio ambito di applicazione e le decorrenze previste.

Gestione dei rischi, responsabilità, dati, sicurezza, monitoraggio e documentazione costituiscono aree di intersezione.
La certificazione ISO/IEC 42001 o ISO/IEC 27001, tuttavia,
non attesta automaticamente la conformità all’AI Act:
occorre verificare gli obblighi applicabili al caso concreto. Partiamo da un confronto d’insieme, per poi esaminare i singoli riferimenti e le possibilità di integrazione.

ISO 42001 vs ISO 27001 vs AI Act: confronto

Aspetto	ISO/IEC 42001	ISO/IEC 27001	AI Act
Oggetto	Organizzazione dello sviluppo, della fornitura e dell’utilizzo dell’IA.	Protezione delle informazioni, in qualsiasi formato.	Regole per sistemi e modelli di IA e per i soggetti coinvolti.
Strumento previsto	Sistema di gestione dell’IA: AIMS, Artificial Intelligence Management System.	Sistema di gestione della sicurezza delle informazioni: ISMS, Information Security Management System.	Obblighi giuridici differenziati in base a caratteristiche, uso e rischio dell’IA e al ruolo del soggetto.
Natura	Standard tecnico internazionale volontario.	Standard tecnico internazionale volontario.	Regolamento UE vincolante, secondo ambito e date di applicazione.
Finalità principale	Gestire rischi, opportunità e impatti dell’IA durante il suo ciclo di vita.	Prevenire accessi non autorizzati, alterazioni e indisponibilità delle informazioni.	Proteggere salute, sicurezza e diritti fondamentali attraverso divieti, requisiti e controlli.
Destinatari	Organizzazioni che sviluppano, forniscono o utilizzano IA.	Organizzazioni di ogni settore e dimensione, anche senza sistemi di IA.	Tra gli altri, fornitori, utilizzatori professionali, importatori e distributori rientranti nel Regolamento.
Sicurezza	È uno degli aspetti da gestire, insieme agli altri rischi e impatti dell’IA.	La protezione delle informazioni è l’obiettivo del sistema di gestione.	Per i sistemi ad alto rischio sono previsti requisiti di accuratezza, robustezza e cibersicurezza.
Gestione dei rischi	Valutare e trattare i rischi dell’IA e i suoi effetti su persone e Organizzazioni.	Valutare e trattare i rischi per riservatezza, integrità e disponibilità delle informazioni.	Per i sistemi ad alto rischio, individuare e ridurre i rischi per salute, sicurezza e diritti fondamentali.
Certificazione e conformità	Certificazione volontaria del sistema di gestione, rilasciabile da un organismo terzo accreditato per lo specifico schema.	Certificazione volontaria del sistema di gestione, rilasciabile da un organismo terzo accreditato per lo specifico schema.	Per l’alto rischio, valutazione della conformità a cura del fornitore, con un organismo notificato quando richiesto dalla procedura.

ISO/IEC 42001: cosa riguarda nel dettaglio?

La ISO/IEC 42001:2023 definisce i requisiti per istituire, attuare, mantenere e migliorare un sistema di gestione dell’IA, indicato con la sigla AIMS. Porta l’intelligenza artificiale nei processi di governo dell’Organizzazione e considera in particolare:

definizione di ruoli, responsabilità, politiche e obiettivi;
valutazione e trattamento dei rischi e delle opportunità associati all’IA;
valutazione degli impatti dei sistemi di IA su persone, gruppi e società, oltre che sui processi aziendali;
gestione del ciclo di vita dei sistemi di IA, dalla progettazione e dallo sviluppo all’impiego, agli aggiornamenti e alla dismissione, per le fasi di competenza dell’Organizzazione;
gestione delle risorse, delle competenze e dei dati rilevanti;
monitoraggio delle prestazioni e dell’efficacia delle misure adottate;
audit interni, riesame della direzione e miglioramento continuo.

Il tema non è esclusivamente tecnologico. Come altri standard per i sistemi di gestione, la ISO/IEC 42001 segue la logica Plan–Do–Check–Act, cioè pianificare, attuare, verificare e migliorare. L’Organizzazione definisce una politica per l’IA, assegna responsabilità, individua rischi e opportunità, applica le misure necessarie e ne verifica periodicamente l’efficacia.

La sicurezza rientra nel sistema di gestione dell’IA, ma non ne esaurisce l’oggetto: occorre considerare anche, ad esempio, gli effetti di decisioni discriminatorie o di risultati poco affidabili. Per questo sarebbe riduttivo qualificare la ISO/IEC 42001 come uno standard di sola sicurezza informatica.

La certificazione riguarda il sistema di gestione entro il perimetro dichiarato. La norma richiede di individuare e gestire i requisiti applicabili, compresi quelli legali; la verifica dell’organismo di certificazione non sostituisce, però, l’accertamento del rispetto di tutti gli obblighi di legge né certifica automaticamente ogni singolo sistema di IA.

ISO/IEC 27001: cosa riguarda nel dettaglio?

La ISO/IEC 27001:2022 definisce i requisiti del sistema di gestione della sicurezza delle informazioni, indicato con la sigla ISMS. Il suo obiettivo è gestire i rischi che possono compromettere:

riservatezza: evitare che le informazioni siano accessibili a soggetti non autorizzati;
integrità: proteggere le informazioni da modifiche o distruzioni improprie;
disponibilità: assicurare che le informazioni siano utilizzabili dai soggetti autorizzati quando necessario.

In un’Organizzazione che impiega IA, questo sistema di gestione aiuta a presidiare accessi e autenticazione, protezione dei dati, infrastrutture, vulnerabilità, incidenti, continuità operativa e rapporti con i fornitori. Le misure vanno individuate in relazione ai rischi e al perimetro del sistema di gestione.

La compromissione delle credenziali o l’alterazione dei dati usati da un’applicazione di IA rientrano nella sicurezza delle informazioni. Gli effetti discriminatori di un sistema utilizzato per selezionare il personale richiedono invece anche una valutazione degli impatti dell’IA e dei diritti coinvolti, ulteriore rispetto alla sola sicurezza dei dati.

Anche la ISO/IEC 27001 è certificabile da un organismo terzo accreditato per lo specifico schema. La certificazione riguarda il sistema di gestione della sicurezza delle informazioni e il suo perimetro, non costituisce una certificazione del prodotto di IA né una garanzia generale di conformità normativa.

AI Act: cosa riguarda nel dettaglio?

L’AI Act introduce un quadro giuridico vincolante per l’intelligenza artificiale nell’Unione europea. Gli obblighi applicabili dipendono da diversi fattori:

tipologia di sistema o modello: il sistema è l’applicazione di IA utilizzata per uno scopo concreto; il modello è la componente che ne può sostenere il funzionamento. Il Regolamento disciplina anche i modelli per finalità generali, capaci di svolgere compiti diversi e di essere integrati in più applicazioni;
finalità prevista: lo scopo per cui il sistema è progettato e fornito, ad esempio selezionare candidati o supportare una diagnosi;
categoria di rischio: la classificazione prevista dal Regolamento, che distingue pratiche vietate, sistemi ad alto rischio e altri sistemi soggetti, nei casi previsti, a obblighi specifici;
ruolo dell’operatore: il fornitore (provider) sviluppa o fa sviluppare il sistema e lo immette sul mercato o lo mette in servizio con il proprio nome o marchio; l’utilizzatore professionale (deployer) lo impiega sotto la propria autorità. Importatori e distributori intervengono invece nella sua commercializzazione nell’UE;
contesto di utilizzo: il settore, i soggetti interessati e le condizioni in cui il sistema viene effettivamente impiegato.

Per i sistemi classificati ad alto rischio, il Regolamento prevede requisiti che riguardano:

gestione dei rischi (risk management): identificare, valutare e ridurre i rischi per salute, sicurezza e diritti fondamentali lungo il ciclo di vita del sistema;
gestione e qualità dei dati (data governance): curare, nei casi previsti, provenienza, pertinenza e rappresentatività dei dati di addestramento, convalida e prova, individuando errori e possibili distorsioni;
documentazione tecnica: descrivere caratteristiche, funzionamento e verifiche del sistema per dimostrare il rispetto dei requisiti;
registrazione automatica degli eventi (logging): conservare tracce delle operazioni e degli eventi rilevanti, utili a ricostruire il funzionamento e individuare anomalie;
trasparenza: fornire agli utilizzatori informazioni e istruzioni comprensibili su capacità, limiti e corretto impiego del sistema;
sorveglianza umana (human oversight): consentire a persone competenti di interpretare i risultati, intervenire e, quando necessario, interrompere l’uso del sistema;
accuratezza: assicurare un livello di correttezza dei risultati adeguato alla finalità prevista, indicando le prestazioni attese;
robustezza: mantenere un funzionamento affidabile anche in presenza di errori, guasti o condizioni problematiche;
cibersicurezza: proteggere il sistema da accessi, manipolazioni e attacchi che possano comprometterne il funzionamento.

Per i fornitori di sistemi ad alto rischio, l’art. 17 richiede inoltre un sistema di gestione della qualità documentato, con politiche, procedure, controlli e responsabilità dedicati alla conformità all’AI Act. Non equivale a un obbligo di certificazione ISO 9001: occorre soddisfare i requisiti specifici del Regolamento. Un sistema ISO/IEC 42001 o un sistema di gestione già esistente può contribuire a organizzarne l’attuazione, verificando quali requisiti risultino coperti e quali richiedano integrazioni.

La conformità dei sistemi ad alto rischio è valutata secondo le procedure dell’art. 43, sotto la responsabilità del fornitore. Alcune prevedono controlli interni; altre richiedono un organismo notificato, cioè un soggetto terzo designato per svolgere specifiche valutazioni previste dalla normativa UE. Gli artt. 47 e 48 disciplinano inoltre dichiarazione UE di conformità e marcatura CE. Sono adempimenti distinti dalla certificazione volontaria di un sistema di gestione ISO.

Un diverso effetto è previsto dall’art. 40: l’applicazione di norme armonizzate i cui riferimenti siano pubblicati nella Gazzetta ufficiale dell’Unione europea consente di presumere rispettati i requisiti o gli obblighi effettivamente coperti. Questa presunzione, prevista per i sistemi ad alto rischio e i modelli per finalità generali, non deriva dal semplice possesso di una certificazione ISO.

Il Regolamento disciplina anche le pratiche vietate (art. 5), l’alfabetizzazione in materia di IA (art. 4), gli obblighi di trasparenza per determinati sistemi (art. 50) e i modelli per finalità generali (capo V). Queste disposizioni hanno presupposti e destinatari propri e non si limitano ai sistemi ad alto rischio.

Per gli standard ISO non esiste una scadenza generale imposta dalla legge per l’adozione o la certificazione, ferme le eventuali prescrizioni applicabili al singolo rapporto o settore. L’AI Act prevede invece date di applicazione differenziate. Il Regolamento (UE) 2026/1744, noto come AI Omnibus ed entrato in vigore il 27 luglio 2026, ha differito le principali disposizioni sui sistemi ad alto rischio al 2 dicembre 2027 per quelli dell’allegato III e al 2 agosto 2028 per quelli riconducibili all’art. 6, par. 1, collegati ai prodotti disciplinati dalla normativa UE. Restano ferme le diverse decorrenze delle altre disposizioni e le regole transitorie.

Aree di sovrapposizione tra ISO 42001, ISO 27001 e AI Act

Dopo aver distinto finalità e obblighi, è possibile individuare le attività aziendali che possono contribuire a soddisfare più requisiti. La tabella riassume le principali aree comuni, indicando come ciascun riferimento le affronta.

Area tematica	ISO/IEC 42001	ISO/IEC 27001	AI Act
Governance	Definire politiche, obiettivi e processi per governare sviluppo e impiego dell’IA.	Definire politiche, obiettivi e processi per proteggere le informazioni.	Attribuire obblighi agli operatori e, per i fornitori di sistemi ad alto rischio, prevedere un sistema di gestione della qualità.
Gestione dei rischi	Valutare rischi, opportunità e impatti dell’IA sull’Organizzazione, sulle persone e sulla società.	Valutare minacce e vulnerabilità che possono compromettere la sicurezza delle informazioni.	Per l’alto rischio, identificare e ridurre i rischi per salute, sicurezza e diritti fondamentali.
Dati	Definire criteri per acquisire, utilizzare e gestire i dati impiegati nei sistemi di IA.	Proteggere i dati da accessi non autorizzati, alterazioni, perdite e indisponibilità.	Per l’alto rischio, assicurare la qualità e la gestione dei dati secondo i requisiti applicabili.
Sicurezza	Considerare la sicurezza nel trattamento dei rischi e nella valutazione degli impatti dell’IA.	Individuare e attuare controlli organizzativi, tecnici e fisici a protezione delle informazioni.	Per l’alto rischio, assicurare accuratezza, robustezza e resistenza agli attacchi informatici.
Responsabilità	Assegnare compiti e responsabilità per il sistema di gestione dell’IA.	Assegnare compiti e responsabilità per la sicurezza delle informazioni.	Individuare gli obblighi in base al ruolo effettivo: fornitore, utilizzatore professionale o altro operatore.
Documentazione	Documentare politiche, valutazioni, decisioni e controlli relativi all’IA.	Documentare rischi, controlli e funzionamento del sistema di gestione della sicurezza.	Predisporre e conservare documentazione tecnica, registrazioni e altre evidenze richieste per il ruolo e il sistema.
Monitoraggio	Verificare prestazioni, impatti e adeguatezza del sistema di gestione dell’IA.	Verificare l’efficacia dei controlli e migliorare la protezione delle informazioni.	Per l’alto rischio, sorvegliare il funzionamento, monitorare i sistemi e gestire gli incidenti secondo il ruolo.

L’integrazione consente di utilizzare processi comuni, ad esempio per gli audit, la formazione, la gestione dei fornitori e degli incidenti, mantenendo riconoscibili i requisiti specifici di ciascun ambito.

Consideriamo un sistema di IA impiegato nella selezione del personale. Nell’ambito della ISO/IEC 27001, la valutazione dei rischi orienta i controlli sugli accessi e sulla riservatezza e integrità dei dati dei candidati. La ISO/IEC 42001 organizza responsabilità, valutazione degli impatti e monitoraggio, anche rispetto a possibili effetti discriminatori. L’AI Act richiede di verificare la classificazione del sistema e il ruolo assunto: il soggetto che lo sviluppa e lo commercializza può essere il fornitore, mentre l’azienda che lo utilizza per selezionare i candidati è, di regola, l’utilizzatore professionale.

Registrazioni delle attività, controlli sugli accessi e procedure di gestione delle anomalie possono quindi supportare più esigenze. Occorre comunque verificare che siano adeguati a ciascun requisito: la presenza di un controllo comune non rende automaticamente equivalenti i tre riferimenti.

Sicurezza: cosa cambia tra i tre riferimenti normativi

La sicurezza è un punto di contatto particolarmente rilevante. Per la ISO/IEC 27001, proteggere le informazioni è l’obiettivo del sistema di gestione. Per la ISO/IEC 42001, la sicurezza è una componente della più ampia valutazione dei rischi e degli impatti dell’IA. Per l’AI Act, si traduce anche in requisiti giuridici specifici, in particolare per i sistemi ad alto rischio.

L’art. 15, par. 5, dell’AI Act richiede, ove pertinenti, misure contro vulnerabilità e attacchi specifici, tra cui:

data poisoning: manipolazione dei dati di addestramento per alterare il comportamento del sistema;
model poisoning: compromissione di componenti o modelli preaddestrati utilizzati dal sistema;
adversarial examples: dati di ingresso appositamente modificati per indurre risultati errati;
model evasion: attacchi che sfruttano il modo in cui il modello elabora gli input per eluderne il comportamento previsto.

Questi rischi possono rientrare anche nel sistema di gestione ISO/IEC 27001, ad esempio quando compromettono l’integrità dei dati o dei modelli. La governance dell’IA amplia la valutazione alle conseguenze sull’affidabilità del sistema, sulle persone e sui diritti, richiedendo controlli adeguati al contesto d’uso.

Il nuovo articolo 437-bis e i presidi di sicurezza dell’IA

La sicurezza dell’IA assume rilievo anche sul piano penale. Il d.lgs. 9 settembre 2026, n. 160, pubblicato nella Gazzetta Ufficiale del 15 settembre ed efficace dal 30 settembre 2026, introduce l’art. 437-bis c.p., relativo all’omessa adozione di misure di sicurezza e all’alterazione illecita dei sistemi di intelligenza artificiale.

La disposizione punisce, per i sistemi ad alto rischio, l’omissione delle misure tecniche di sicurezza previste per progettazione, addestramento, produzione e immissione sul mercato, o delle misure di sorveglianza umana, quando ne derivi pericolo per la vita o l’incolumità pubblica o individuale. Disciplina inoltre le condotte di alterazione dei sistemi e prevede pene più severe se il pericolo riguarda la sicurezza dello Stato.

Per i fatti omissivi del primo comma è prevista anche la punibilità per colpa grave. Per l’utilizzatore professionale, il quarto comma riguarda l’omissione intenzionale delle misure di sorveglianza umana da cui derivi uno dei pericoli indicati dalla norma. La fattispecie non coincide quindi con una generica carenza organizzativa o con la mancata certificazione ISO.

Sul piano organizzativo, il richiamo rende particolarmente rilevanti la sicurezza tecnica, la prevenzione delle alterazioni, la sorveglianza umana, l’assegnazione delle responsabilità e la documentabilità dei controlli.

L’art. 15 dello stesso decreto introduce inoltre l’art. 25-vicies del d.lgs. 231/2001, includendo gli artt. 437-bis e 612-quater c.p. tra i reati presupposto della responsabilità degli enti. Per le imprese è quindi necessario valutare l’aggiornamento dell’analisi dei rischi e dei presidi del modello organizzativo in relazione alle attività che impiegano IA, ferma la necessità dei criteri di imputazione previsti dal d.lgs. 231/2001.

L’entrata in vigore della disposizione penale va tenuta distinta dalle date di applicazione dell’AI Act. L’individuazione delle misure dovute richiede il coordinamento con la disciplina applicabile allo specifico sistema.

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ISO/IEC 42001 vs ISO/IEC 27001 vs AI Act: Differenze, ambiti e obblighi

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