AI Act 2025 HR: mappa e registra i sistemi ad alto rischio
Indice dei contenuti [Nascondi]
- 1 AI Act 2025 in ambito HR cosa rientra nell alto rischio
- 2 Ruoli e responsabilità in azienda chiarire chi fa cosa
- 3 Mappa i sistemi HR in 5 passaggi concreti
- 4 Preparare la registrazione nel database UE cosa serve davvero
- 5 Metriche minime da raccogliere e monitorare nel tempo
- 6 Piano 30 60 90 giorni per partire sul serio
AI Act 2025 in ambito HR cosa rientra nell alto rischio
L impiego di sistemi di intelligenza artificiale nella gestione delle persone è considerato ad alto rischio quando influenza l accesso a un lavoro, la progressione di carriera o le condizioni contrattuali. L Allegato III del regolamento europeo sull intelligenza artificiale include tra i casi ad alto rischio le applicazioni usate per filtrare curriculum, valutare candidati, analizzare prestazioni, allocare turni, decidere promozioni o licenziamenti. Fonte ufficiale Consiglio UE comunicato di adozione e testo su EUR Lex regolamento AI.
Il regime ad alto rischio richiede requisiti stringenti su gestione del rischio, qualità dei dati, documentazione tecnica, sorveglianza umana, registrazione in un database europeo prima dell immissione sul mercato per i fornitori e monitoraggio post commercializzazione. Le tempistiche di applicazione sono scaglionate ma le funzioni HR dovrebbero usare il 2025 per costruire un inventario dei sistemi, avviare gap analysis e preparare i dossier di registrazione. Guida generale della Commissione europea pagina AI Act.
Ruoli e responsabilità in azienda chiarire chi fa cosa
Il regolamento distingue attori con doveri diversi
- Fornitore chi sviluppa o immette sul mercato il sistema AI. Ha l obbligo di progettare secondo i requisiti ad alto rischio, preparare la documentazione tecnica, effettuare la valutazione di conformità e registrare il sistema nel database UE prima della messa a disposizione. Riferimento agli articoli su conformità e registrazione nel testo ufficiale.
- Utilizzatore chi impiega il sistema nel proprio contesto. Deve usarlo secondo le istruzioni, garantire sorveglianza umana efficace, tenere traccia dei log sotto il proprio controllo, informare i lavoratori sull uso dell AI e adottare misure correttive quando emergono rischi. Il Parlamento europeo ricapitola gli obblighi chiave nella sua nota stampa approvazione AI Act.
- Attenzione alle modifiche significative se l azienda personalizza profondamente un modello preesistente tanto da alterarne la conformità o lo scopo previsto può diventare a sua volta fornitore con tutti gli obblighi relativi. Vedi definizioni e responsabilità nel regolamento.
L AI Act si affianca al GDPR. Per molti casi d uso HR è probabile l obbligo di una valutazione d impatto privacy prima della messa in esercizio. Le linee guida dell EDPB offrono esempi di trattamenti che richiedono DPIA tra cui attività di selezione e monitoraggio dei dipendenti. Fonte EDPB DPIA.
Mappa i sistemi HR in 5 passaggi concreti
Uno inventario applicazioni e finalità
Elenca ogni strumento che prende decisioni o produce raccomandazioni sulla forza lavoro
- Screening CV parsing e ranking
- Test attitudinali e di idoneità supportati da modelli
- Analisi di performance e produttività
- Pianificazione turni e assegnazione compiti
- Promozioni ritenzione e decisioni disciplinari
Per ciascun elemento annota scopo previsto, popolazione interessata, fasi del ciclo di vita e integratori coinvolti. Questa mappatura è la base per classificare l alto rischio secondo l Allegato III.
Due valutazione preliminare del rischio
Per ogni applicazione stimare impatti potenziali su
- Accesso al lavoro o alla progressione
- Diritti fondamentali non discriminazione e dignità
- Salute e sicurezza quando la pianificazione dei turni incide sui carichi
Registra se il sistema prende decisioni automatizzate o fornisce raccomandazioni e in che misura l essere umano interviene. Usa come riferimento il quadro NIST AI RMF che propone categorie di rischio e controlli pratici NIST AI RMF 1.0.
Tre dati bias e qualità
Per i sistemi che apprendono dai dati descrivi
- Origine e rappresentatività del dataset
- Procedure di pulizia etichettatura e bilanciamento
- Variabili sensibili o proxy non desiderati
Definisci un piano di test con metriche di equità per gruppi protetti. Esempi concreti tasso di chiamata a colloquio per genere e fascia di età confronto tra tassi di falsi negativi su candidature equivalenti. Nota pratica un divario superiore al dieci percento nelle percentuali di selezione tra gruppi è una soglia spesso usata in audit di equità negli studi accademici, da validare con il legale interno e con l ufficio diversity.
Quattro sorveglianza umana e contromisure
Designa ruoli e procedure
- Chi può confermare o ribaltare un output del sistema
- Come si documenta l intervento umano e con quali criteri
- Canali di contestazione per candidati e dipendenti
- Soglie di confidenza sotto cui l AI non può decidere
Prevedi formazione per i valutatori su punti ciechi e bias. Mantieni log leggibili che permettano ricostruzioni ex post come richiesto dal regolamento.
Cinque governance fornitori e contratti
Per strumenti acquistati da terzi verifica che il contratto includa
- Accesso alle informazioni richieste dal regolamento istruzioni uso limiti finalità e specifiche sugli input
- Impegni su qualità dei dati sicurezza e aggiornamenti
- Supporto alla valutazione di conformità ed evidenze per la registrazione
- Notifica di incidenti e piano di ritiro o patch
Per i sistemi sviluppati in casa adotta un sistema di gestione per l AI. Lo standard ISO IEC 42001 definisce requisiti per un sistema di gestione dell intelligenza artificiale e può ridurre gli oneri di audit interni. Scheda standard ISO IEC 42001.
Preparare la registrazione nel database UE cosa serve davvero
Per i sistemi HR ad alto rischio la registrazione nel database europeo è un passaggio a carico del fornitore prima della messa a disposizione del sistema. Non è un adempimento formale qualsiasi richiede un pacchetto di informazioni coerente con la valutazione di conformità. Le categorie di informazione tipiche sono delineate nel regolamento e negli allegati tecnici. Riferimento su obblighi di registrazione nel testo.
Modello sintetico per il dossier di registrazione
- Identità del fornitore e referente legale
- Nome commerciale del sistema versione e scopo previsto
- Ambito HR selezione valutazione promozione pianificazione turni altre funzioni
- Motivazione della classificazione come alto rischio con riferimento all Allegato III
- Descrizione tecnica architettura dati input output e limiti noti
- Gestione del rischio processo fasi e risultati principali
- Qualità dei dati set utilizzati provenienza controlli di bias e risultati dei test
- Sorveglianza umana ruoli poteri e istruzioni operative
- Sicurezza informatica e continuità operativa
- Valutazione di conformità effettuata norme armonizzate o specifiche comuni adottate
- Certificati rilasciati da organismi notificati se applicabile
- Piano di monitoraggio post commercializzazione e canali per segnalazioni
- Istruzioni per l uso e limitazioni da comunicare agli utilizzatori
Prepara questi contenuti in forma riutilizzabile così da aggiornarli a ogni rilascio significativo del sistema.
Checklist di conformità HR pronta da stampare
- Inventario completo dei sistemi AI che impattano il ciclo di vita del personale
- Classificazione alto rischio motivata per ogni voce HR rilevante
- DPIA completata e approvata quando richiesta dal GDPR
- Politica di informazione a candidati e dipendenti sull uso dell AI
- Procedure di sorveglianza umana con criteri di override documentati
- Piano test equità con metriche definite e soglie di allerta
- Log tecnici e decisionali conservati con tempi e modalità definite
- Contratti con fornitori aggiornati con clausole AI Act
- Piano di comunicazione e formazione per i team HR e selezione
- Bozza di dossier di registrazione pronta con evidenze collegate
Metriche minime da raccogliere e monitorare nel tempo
Stabilire metriche chiare rende difendibile la scelta di uno strumento e consente di intervenire prima che il rischio si materializzi. Suggerimenti operativi
- Equità nei risultati rapporto tra tassi di avanzamento nelle fasi di selezione per gruppi demografici a parità di profilo
- Prestazioni accuratezza e falsi negativi dei test di idoneità, con attenzione a sottogruppi
- Trasparenza operativa percentuale di decisioni con spiegazione comprensibile registrata e accessibile
- Intervento umano tasso di override da parte del selezionatore e motivazioni ricorrenti
- Esperienza utente numero e contenuto delle contestazioni ricevute dai candidati, tempi di risposta
- Deriva del modello variazione delle metriche chiave dopo aggiornamenti o cambiamenti dei dati
Il quadro NIST AI RMF fornisce esempi di misure per affidabilità e mitigazione del rischio nelle fasi di progettazione esercizio e monitoraggio documentazione NIST.
Piano 30 60 90 giorni per partire sul serio
Primi 30 giorni
- Nomina di un responsabile AI HR con mandato e risorse
- Inventario completo delle applicazioni e mappatura fornitori
- Avvio DPIA per i casi più sensibili selezione e valutazione prestazioni
Entro 60 giorni
- Definizione del modello di sorveglianza umana e dei log richiesti
- Stesura delle metriche minime e piano test equità
- Bozza di clausole contrattuali AI Act per nuovi acquisti
Entro 90 giorni
- Redazione del dossier tecnico in formato registrazione UE per almeno un sistema pilota
- Formazione dei recruiter e dei manager sul corretto uso e sui limiti degli strumenti
- Messa in esercizio di un cruscotto di monitoraggio con indicatori chiave
Fonti essenziali
- Consiglio UE approvazione dell AI Act comunicato
- EUR Lex testo del regolamento AI pagina ELI
- Commissione europea panoramica e guide AI Act
- EDPB linee guida DPIA con esempi pertinenti al lavoro documento EDPB
- NIST AI Risk Management Framework sito NIST
- ISO IEC 42001 sistema di gestione per l AI scheda ISO