AI Act e contenuti generati con AI, guida pratica per advertising, ecommerce e marketing

By Francesco Agostinis

AI Act e contenuti generati con AI, guida pratica per advertising, ecommerce e marketing

Di cosa parleremo oggi

Se lavori in marketing o advertising, l’AI probabilmente è già dentro al tuo processo creativo, magari la usi per generare immagini, cambiare sfondi, creare video, modificare una voce, produrre varianti o scrivere e revisionare testi. Dal 2 agosto 2026 c’è però una domanda in più da farsi. Quando devi dichiarare che un contenuto è stato generato o modificato con AI?

Negli ultimi giorni ho letto interpretazioni parecchio diverse tra loro, da chi sostiene che vada etichettato qualsiasi contenuto passato da un modello AI a chi pensa che basti il flag di Meta, fino a chi tratta nello stesso modo un face swap, uno sfondo generato e un testo scritto con ChatGPT. La confusione è ancora tantissima e ho deciso di scrivere questa guida proprio per fare un po’ di ordine, soprattutto per chi ogni giorno deve produrre, approvare e pubblicare creatività per campagne advertising, ecommerce e brand.

Sono partito dalla live sull’AI Act con l’avvocato Antonino Polimeni di Polimeni.Legal, dove abbiamo discusso molti casi che incontriamo davvero lavorando con le creatività, poi ho verificato i passaggi sull’Articolo 50 dell’AI Act e sui chiarimenti pubblicati dalla Commissione europea.

La prima cosa da capire è che aver usato l’AI non fa scattare automaticamente l’obbligo di mettere un’etichetta, perché contano il tipo di contenuto, il lavoro fatto dall’AI e la possibilità che ciò che mostri venga scambiato per qualcosa di autentico.

Questa è una guida operativa, non un parere legale. Nei casi di confine, soprattutto quando il contenuto incide sulla rappresentazione del prodotto o su informazioni sensibili, fai validare il caso da chi segue legalmente l’azienda.

Cosa cambia davvero dal 2 agosto 2026

L’Articolo 50 dell’AI Act introduce obblighi di trasparenza diversi a seconda di chi usa l’AI e di cosa viene generato. Per chi lavora in marketing conviene distinguere subito due soggetti:

il provider del sistema AI ha obblighi tecnici legati alla riconoscibilità dei contenuti generati o manipolati dal sistema
il deployer, cioè l’azienda o il professionista che usa il sistema per pubblicare un contenuto, può avere un obbligo di disclosure visibile quando pubblica un deepfake o, in un caso più specifico, un testo di interesse pubblico generato o manipolato dall’AI.

Il provider lavora quindi sulla riconoscibilità tecnica dell’output e chi pubblica deve preoccuparsi anche di ciò che vede la persona. La Commissione chiarisce infatti che, quando la disclosure del deployer è dovuta, un marker machine-readable inserito nel file non basta da solo, perché l’indicazione deve essere percepibile da chi vede o ascolta il contenuto. Lo spiegano sia l’Articolo 50 sia le FAQ della Commissione europea, ed è il motivo per cui il semplice fatto che Meta rilevi l’uso dell’AI non chiude automaticamente il tema della trasparenza.

Cosa devi guardare quando usi l’AI

Partire dal software serve a poco, perché Photoshop con una funzione generativa, Midjourney, Nano Banana o un tool che sostituisce uno sfondo possono produrre risultati completamente diversi dal punto di vista della norma. Per immagini, audio e video conviene guardare direttamente l’output e chiedersi se il contenuto generato o manipolato dall’AI assomiglia a una persona, un oggetto, un luogo, un’entità o un evento reale, o plausibilmente reale, e può far credere a chi lo vede che sia autentico.

La Commissione europea guarda insieme la somiglianza con il soggetto rappresentato, il fatto che quella persona, quell’oggetto, quel luogo o quell’evento esistano o possano plausibilmente esistere e la possibilità che il contenuto appaia autentico o veritiero quando non lo è.

Il contesto, quindi, pesa parecchio. Spider-Man appeso a un palazzo è chiaramente finzione, una modella perfettamente realistica che sembra trovarsi davvero nella camera di un hotel va letta in modo diverso e lo stesso vale per una moka reale messa su uno sfondo grafico rispetto a una moka generata dentro una cucina realistica che ne cambia dimensioni, colore, proporzioni o modalità d’uso percepite.

Quando un contenuto diventa un deepfake

Nel linguaggio comune associamo “deepfake” quasi sempre al volto di una persona sostituito in un video, però la definizione dell’AI Act comprende anche oggetti, luoghi, entità ed eventi e, per chi vende prodotti, questa estensione conta parecchio.

Immagina un prodotto reale inserito con AI in una scena realistica. Una scena decorativa che non cambia ciò che una persona capisce del prodotto tende ad abbassare il rischio di rientrare nella definizione, una scena che fa sembrare quel prodotto più grande, più piccolo, più luminoso, più capiente o compatibile con un contesto nel quale non è mai stato fotografato sta già trasmettendo informazioni in più. Nella valutazione conta quindi il messaggio che riceve chi guarda la creatività, ed è perfettamente possibile che due asset prodotti con lo stesso workflow vadano gestiti in modo diverso.

La regola di legge e la scelta prudenziale

In azienda userei due livelli. Il primo è l’obbligo previsto dall’Articolo 50, quindi per immagini, audio e video bisogna capire se il contenuto rientra nella definizione di deepfake e per i testi bisogna verificare se informa il pubblico su una questione di interesse pubblico e se è passato attraverso una vera revisione umana o un controllo editoriale.

Il secondo livello è la scelta prudenziale, perché esistono creatività con un confine legale discutibile sulle quali una disclosure può comunque avere senso per trasparenza e tutela del brand. In questi casi si può consigliare l’etichetta anche oltre il minimo previsto dall’Articolo 50, specificando chiaramente che si tratta di una scelta prudenziale.

Le casistiche più comuni

La tabella qui sotto è il primo filtro che userei. La seconda colonna riassume la lettura dell’Articolo 50 e la terza aggiunge il margine prudenziale che secondo me ha senso usare nel lavoro quotidiano.

Casistica	Lettura AI Act	Cosa consiglia Loop
Immagine o video interamente generato con AI che mostra persone, prodotti, luoghi o situazioni apparentemente reali	Rientra nel deepfake quando può apparire falsamente autentico	Etichetta
Persona, corpo, avatar o testimonial generato con AI e realistico	Può rientrare nel deepfake quando appare come una persona reale o plausibilmente reale	Etichetta
Foto o video reale con face swap o sostituzione del corpo	Tipico caso di manipolazione che può creare un deepfake	Etichetta come contenuto parzialmente modificato
Lip sync AI applicato a una persona reale	Può rientrare nel deepfake quando fa apparire autentiche parole o movimenti che non lo sono	Etichetta
Voice cloning di una persona reale	Può rientrare nel deepfake quando l’audio viene scambiato per una registrazione autentica	Etichetta visibile o disclosure audio percepibile
Voce o voice-over interamente sintetico che sembra una registrazione umana reale	Va valutato in base alla capacità di apparire autentico e al soggetto rappresentato	Etichetta quando ricorrono i criteri, disclosure prudenziale nei casi dubbi
Musica, dialoghi o altro audio generato con AI	L’origine AI da sola non crea automaticamente un deepfake, serve valutare se l’audio rappresenta qualcosa di reale o plausibile e può apparire falsamente autentico	Valutare il caso, con disclosure quando ricorrono i criteri o come scelta prudenziale
Prodotto o packaging ricreato con AI a partire da una reference	Il rischio di rientrare nel deepfake è alto quando l’output sembra una fotografia autentica del prodotto	Etichetta
Prodotto reale inserito in un ambiente realistico mai fotografato	Dipende da quanto la scena può apparire autentica e dal messaggio che aggiunge	Etichetta se l’ambientazione incide sulla percezione del prodotto, valutazione prudenziale negli altri casi
Prodotto reale con sfondo AI neutro, grafico o chiaramente artificiale	In genere il rischio deepfake è basso se lo sfondo non altera significato e autenticità percepita	Normalmente nessuna etichetta, salvo scelta prudenziale
Negozio, abitazione, hotel o altro ambiente ricreato con AI in modo fotorealistico	Può rientrare nel deepfake quando viene percepito come documentazione di un luogo reale	Etichetta
Persona AI aggiunta a una fotografia reale di un hotel, negozio o prodotto	La composizione può apparire come una scena realmente fotografata	Etichetta
Dimostrazione di prodotto generata con AI	Può rientrare nel deepfake quando appare come una dimostrazione realmente filmata	Etichetta
Contenuto “prima e dopo” generato o alterato con AI	Il rischio di falsa autenticità è alto quando il risultato sembra documentare un cambiamento reale	Etichetta e verifica specifica delle regole applicabili alle claim
Ricostruzione AI di un evento, luogo o situazione reale o plausibile	Rientra nella definizione quando può essere interpretata come documentazione autentica	Etichetta, per esempio “Ricostruzione realizzata con AI”
Aggiunta, rimozione o sostituzione di elementi che cambiano il significato della scena	Può trasformare un contenuto reale in una rappresentazione falsamente autentica	Etichetta quando ricorrono i criteri
Piccolo ritocco estetico o rimozione di un’imperfezione	In genere resta fuori finché non cambia significato, soggetto o autenticità percepita	Normalmente nessuna etichetta
Correzione colore, luminosità, contrasto o riduzione del noise digitale	Normalmente è editing tecnico e non crea da solo un deepfake	Nessuna etichetta, salvo che l’intervento cambi materialmente ciò che viene rappresentato
Crop, resize, adattamento formato o impaginazione	Non crea normalmente un deepfake	Nessuna etichetta
Upscaling o miglioramento tecnico della risoluzione	Normalmente resta fuori quando non genera dettagli che cambiano il contenuto	Nessuna etichetta, verificare se il tool ricostruisce elementi sostanziali
AI usata come supporto operativo senza generare o modificare in modo rilevante il contenuto finale	Non attiva da sola l’obbligo di disclosure del deployer previsto per deepfake e testi di interesse pubblico	Nessuna etichetta AI Act per il solo uso del tool
Infografica, slide o schema chiaramente grafico	Normalmente non presenta la falsa autenticità richiesta per un deepfake	Nessuna etichetta per la parte visuale, verificare separatamente l’eventuale testo
Video interamente AI montato, colorato o rifinito successivamente da un editor umano	L’editing umano successivo non elimina l’origine sintetica del contenuto principale	Etichetta
Recensione o testimonianza audio/video attribuita a una persona che non l’ha pronunciata	Può essere un deepfake quando sembra autentica	Etichetta e verifica legale separata, perché la disclosure non rende lecita una testimonianza falsa
Recensione o testimonianza falsa composta solo da testo	Non ricade automaticamente nella regola dell’Articolo 50 sui testi, salvo che informi su una materia di interesse pubblico	Non pubblicarla sulla sola base di un’etichetta AI, va valutata rispetto alle altre norme applicabili
Testo AI su una normale scheda prodotto	Nessun obbligo automatico di disclosure ai sensi dell’Articolo 50	Nessuna etichetta AI Act, salvo contenuti che entrano nel perimetro dell’interesse pubblico
Articolo o testo AI che informa il pubblico su una materia di interesse pubblico, senza revisione umana o controllo editoriale	Disclosure richiesta	Etichetta
Testo AI su materia di interesse pubblico con revisione umana sostanziale o controllo editoriale e responsabilità editoriale	L’Articolo 50 prevede l’esenzione dalla disclosure	Nessuna etichetta richiesta dall’Articolo 50
Sola correzione grammaticale o ortografica di un testo	La Commissione la considera un controllo formale, quindi da sola non vale come revisione umana per l’esenzione dei testi di interesse pubblico	Nessuna etichetta se l’AI ha fatto solo editing formale, e questa correzione da sola non dimostra una revisione sostanziale di un testo generato dall’AI
Contenuto AI evidentemente artistico, creativo, satirico o di fantasia	Quando è un deepfake, resta una disclosure limitata e adattabile in modo da non compromettere la fruizione dell’opera	Disclosure adeguata al formato quando dovuta
Creatività pubblicitaria	Il fatto che sia advertising non crea da solo un’eccezione	Applicare gli stessi test su deepfake, autenticità e contesto
Deepfake generato prima del 2 agosto 2026 e lasciato invariato	Nessun obbligo retroattivo di etichettatura previsto dall’Articolo 50	Etichetta facoltativa come scelta di trasparenza
Vecchia creatività modificata con AI dopo il 2 agosto 2026	La nuova manipolazione avviene quando l’Articolo 50 è già applicabile e va quindi rivalutato l’output	Trattarla come asset da sottoporre alla nuova procedura
Materiale AI fornito da creator, influencer, fotografo, videomaker o altro fornitore	L’origine esterna del file non elimina la necessità di capire chi agisce come deployer e quali obblighi si applicano	Chiedere origine e interventi AI prima della pubblicazione, poi classificare l’asset

Userei questa tabella come primo filtro, ricordando che nei casi di confine bisogna comunque guardare somiglianza, plausibilità, contesto, pubblico e messaggio trasmesso. Le FAQ della Commissione indicano proprio questi elementi nella valutazione della falsa apparenza di autenticità.

Come valutare uno sfondo generato con AI

Uno dei casi più frequenti per ecommerce e performance marketing parte da una foto reale del prodotto alla quale viene tolto lo sfondo per generarne uno nuovo. Un fondale colorato e chiaramente grafico potrebbe non cambiare in alcun modo la percezione del prodotto, quando però la stessa confezione finisce sopra un tavolo apparecchiato, accanto a una mano, dentro una valigia o in un bagno, la scena comincia a dare informazioni implicite su scala, utilizzo, ambiente e proporzioni.

La creatività va quindi letta nel suo insieme e io mi farei una domanda molto semplice.

Se tolgo la parte generata con AI, cambia ciò che una persona può ragionevolmente capire del prodotto o della scena?

Quando la parte generata cambia ciò che una persona può capire del prodotto o della scena, farei una valutazione più severa sulla disclosure.

Come deve essere fatta l’etichetta

L’Articolo 50 richiede che la disclosure sia chiara, distinguibile e percepibile al più tardi alla prima esposizione del contenuto, quindi per un deepfake può essere visibile oppure udibile e la persona deve poterla cogliere senza strumenti tecnici o azioni dedicate, come chiariscono le FAQ della Commissione.

La Commissione ha pubblicato anche un sistema di icone europee per i contenuti generati con AI con tre tipi di indicazione:

icona base
Fully AI-Generated
Partially AI-Modified.

Le icone sono facoltative e, quando l’Articolo 50 richiede la disclosure, puoi usare anche un’etichetta personalizzata purché resti chiara e comprensibile, per esempio:

“Contenuto generato con AI”
“Immagine generata con AI”
“Video generato con AI”
“Contenuto parzialmente modificato con AI”
“Elementi visivi generati con AI”
“Voce generata con AI”
“Ricostruzione realizzata con AI”.

Se il contenuto principale nasce dall’AI, un montaggio successivo, la correzione colore o l’aggiunta di una scritta non ne cambiano l’origine e la dicitura “Fully AI-Generated” resta coerente. Quando parti da un contenuto reale e l’AI modifica una parte rilevante, per esempio sostituendo un volto, “Partially AI-Modified” descrive meglio ciò che è successo, e la pagina ufficiale sulle icone porta come esempio anche una fotografia autentica di un appartamento vuoto arredato tramite AI.

Dove mettere l’etichetta

L’Articolo 50 chiede una disclosure chiara e distinguibile alla prima esposizione. Le indicazioni europee per l’uso delle icone prevedono anche l’inserimento diretto nel contenuto, salvo alternative equivalenti come un overlay dell’interfaccia, così da mantenerla visibile quando il contenuto viene condiviso o scaricato.

Come standard operativo inserirei l’etichetta direttamente nel file finale ogni volta che è tecnicamente possibile, perché caption, descrizione, hashtag, metadati o informazioni della piattaforma possono separarsi dalla creatività durante download, inoltri e ripubblicazioni. Una caption può anche essere sufficiente in alcuni casi, però affidarsi solo a un elemento esterno al contenuto è più fragile, soprattutto quando l’utente deve fare qualcosa per trovarlo.

Nei video la disclosure deve esserci già alla prima esposizione e, se compare solo per un certo periodo, va lasciata a schermo abbastanza a lungo da essere letta e capita, per i contenuti audio si può usare un avviso udibile e comprensibile.

Il caso dei contenuti creativi e pubblicitari

L’AI Act prevede una modalità più flessibile per deepfake che fanno parte di opere o programmi evidentemente artistici, creativi, satirici, fittizi o analoghi, casi in cui la disclosure può essere adattata per non compromettere la fruizione dell’opera. La parola “pubblicitario” da sola non compare tra le eccezioni, quindi una creatività adv può rientrare in questo regime se ha natura evidentemente creativa o fittizia e va comunque valutata sulla base di questi criteri.

Dove entrano Meta e Google

Le piattaforme possono avere strumenti propri per dichiarare l’uso dell’AI, rilevare contenuti sintetici o mostrare etichette e ha senso usarli quando il formato lo richiede, però la valutazione va fatta prima di arrivare al caricamento della campagna. Bisogna capire se il contenuto rientra nell’obbligo e, quando rientra, verificare che la persona riceva una disclosure chiara, perché un flag della piattaforma, dei metadati tecnici o una rilevazione automatica non sostituiscono di per sé l’obbligo del deployer previsto dall’Articolo 50.

Come funziona l’obbligo sui testi

Sui testi sento spesso una versione molto più ampia della regola, cioè che qualsiasi testo scritto con ChatGPT vada dichiarato a meno che non sia revisionato da un umano. L’Articolo 50 applica l’obbligo del deployer al testo generato o manipolato dall’AI pubblicato con lo scopo di informare il pubblico su questioni di interesse pubblico.

La Commissione europea fa esempi che includono politica, pubblica amministrazione, giustizia, diritti, sicurezza, salute pubblica, ambiente, sicurezza dei consumatori e sviluppi economici, finanziari, scientifici o culturali rilevanti per il dibattito pubblico.

Una descrizione ordinaria di un paio di scarpe, per esempio, non diventa automaticamente un contenuto da etichettare ai sensi dell’Articolo 50 solo perché l’ha scritta un modello. Una pagina commerciale che parla di sicurezza del consumatore o di salute può richiedere una lettura diversa, quindi capire la differenza evita di costruire procedure inutili su migliaia di schede prodotto e permette di concentrare il controllo sui testi che ricadono davvero nella norma.

Cosa significa davvero “revisione umana”

Per i testi di interesse pubblico l’Articolo 50 prevede un’eccezione alla disclosure quando il contenuto generato dall’AI passa attraverso una revisione umana o un controllo editoriale e una persona fisica o giuridica mantiene la responsabilità editoriale della pubblicazione. La Commissione chiarisce che questa revisione deve riguardare davvero il contenuto, quindi una persona con competenza e giudizio adeguati deve esaminarlo e una semplice correzione di refusi o grammatica non basta.

L’umano può anche leggere, verificare e approvare il testo così com’è, se ha fatto una valutazione sul merito, e chi ha il controllo editoriale deve poter approvare, modificare o rifiutare il contenuto per ragioni sostanziali. Per un’azienda la differenza pratica è abbastanza chiara, passare un testo in un correttore automatico non equivale a farlo verificare da un professionista che poi si assume la responsabilità editoriale della pubblicazione.

Un workflow semplice per team marketing e agenzie

La parte noiosa dell’AI Act arriva quando provi a ricordare la regola creatività per creatività, quindi la inserirei direttamente nel workflow di produzione e approvazione. Per prima cosa terrei traccia di poche informazioni sull’asset:

immagine, video, audio o testo
completamente generato, parzialmente manipolato o soltanto assistito da AI
elementi reali presenti nell’asset
elementi sintetici o modificati.

Basta che chi approva la campagna sappia come è stato prodotto il contenuto e quali parti sono sintetiche o modificate. Su immagini, video e audio guarderei poi la somiglianza con qualcosa di reale o plausibile, la possibilità che una persona creda autentico ciò che vede e l’effetto che la parte generata ha sul messaggio della creatività. Quando questi elementi cominciano a pesare, la disclosure va valutata con più attenzione.

Sui testi il passaggio è diverso e parte dall’interesse pubblico. Un normale copy commerciale non entra automaticamente nell’obbligo dell’Articolo 50(4) solo perché è stato scritto con un modello generativo. Quando il testo serve a informare il pubblico su una materia di interesse pubblico, bisogna verificare anche se c’è stata una revisione umana vera o un controllo editoriale con responsabilità editoriale.

Quando la disclosure è dovuta, userei una dicitura chiara o le icone europee e la metterei in un punto visibile già alla prima esposizione. Se Meta, Google o un altro canale hanno anche un proprio flag per i contenuti AI lo compilerei, tenendolo come controllo aggiuntivo rispetto alla valutazione fatta sul contenuto.

Per team che producono decine o centinaia di creatività terrei anche una nota minima su origine dell’asset, tipo di intervento AI, revisore e decisione presa sulla disclosure. Serve a rendere il processo replicabile e non è un registro specifico imposto dall’Articolo 50.

Farei lo stesso controllo sui file che arrivano già pronti da creator, influencer, fotografi, videomaker, collaboratori, fornitori, testimonial o altri partner, chiedendo quando possibile quale strumento è stato usato, su quali parti è intervenuto e in che modo. Le FAQ della Commissione chiariscono che il coinvolgimento di contractor o freelance non li trasforma automaticamente in deployer separati quando una società usa il sistema sotto la propria autorità, quindi la provenienza esterna del file non è un motivo per saltare il controllo.

Alla fine il flusso che userei è abbastanza semplice. Chi fornisce il materiale segnala l’eventuale uso dell’AI, chi gestisce la creatività ricostruisce cosa è stato fatto e decide se serve una disclosure, poi sceglie la dicitura, controlla il posizionamento dell’etichetta e verifica anche gli eventuali requisiti della piattaforma. I casi dubbi, soprattutto quelli che incidono sulla rappresentazione del prodotto o su informazioni sensibili, li farei passare da una valutazione legale specifica.

Cosa fare con le creatività prodotte prima del 2 agosto 2026

Le FAQ della Commissione chiariscono che i deepfake generati prima del 2 agosto 2026 non hanno un obbligo retroattivo di etichettatura ai sensi dell’Articolo 50, anche se la disclosure viene incoraggiata, quindi una creatività prodotta prima di quella data e rimasta invariata non deve essere riaperta solo per aggiungere il bollino.

Se dopo il 2 agosto rigeneri il contenuto, lo manipoli con AI o produci una nuova variante, il nuovo intervento avviene quando le regole sono già applicabili e quell’output va valutato come un nuovo asset.

Esiste anche una grace period limitata per il lato provider e per l’obbligo tecnico di marking e detection dell’Articolo 50(2) su alcuni sistemi già immessi sul mercato prima del 2 agosto 2026, casi per i quali la Commissione indica il 2 dicembre 2026. Le FAQ ufficiali chiariscono che questa finestra riguarda quel preciso obbligo e non sposta in avanti la disclosure dei deepfake prevista per il deployer.

Quanto si rischia

L’Articolo 99 dell’AI Act prevede per le violazioni dell’Articolo 50 sanzioni amministrative fino a 15 milioni di euro oppure, per le imprese, fino al 3% del fatturato mondiale annuo totale dell’esercizio precedente, applicando la soglia prevista dal regolamento. Per le PMI il meccanismo tiene conto del limite più favorevole previsto dall’Articolo 99(6), e quel “fino a” va tenuto presente perché l’entità concreta dipende dal caso, dai criteri di proporzionalità e dal sistema di enforcement applicabile.

Questi numeri vanno letti senza terrorismo e, proprio per evitare problemi inutili, inserirei la disclosure nel processo prima della pubblicazione così da non dover decidere tutto cinque minuti prima di mettere online una campagna.

Il bollino AI rovinerà le performance?

La domanda che arriva subito dopo quella legale riguarda le performance e, in particolare, quanto possa cambiare la fiducia nel prodotto quando dichiari che un’immagine è stata generata con AI.

Secondo me il rischio reputazionale dell’etichetta è secondario rispetto a quello di una creatività che rappresenta male ciò che stai vendendo. Nei prossimi anni vedremo probabilmente sempre più disclosure AI perché aumenteranno i contenuti con una componente generativa e quindi queste indicazioni diventeranno più comuni nelle interfacce e nella comunicazione.

Per un ecommerce guarderei soprattutto ciò che la creatività fa capire sul prodotto. Se genero un contesto che fa sembrare un mobile molto più grande, un capo molto diverso quando viene indossato o un oggetto compatibile con un utilizzo che in realtà non ha, mettere l’icona AI risolve solo la trasparenza sull’origine del contenuto e rimane da gestire la rappresentazione del prodotto.

La checklist che userei da domani

Prima di pubblicare un asset creato con AI controllerei queste cose:

Che cosa ha fatto l’AI? Ha generato tutto, modificato una parte o assistito soltanto un passaggio tecnico?
Immagini, audio e video possono sembrare autentici? Guarda se rappresentano qualcosa di reale o plausibilmente reale e se una persona potrebbe scambiarli per contenuti autentici.
La parte generata cambia la percezione del prodotto o della scena? Scala, colore, uso, ambiente e presenza di persone contano.
Il testo informa il pubblico su una questione di interesse pubblico? In quel caso verifica anche che ci sia stata una vera revisione umana o un controllo editoriale, perché una correzione formale non basta.
La disclosure è percepibile alla prima esposizione? Quando è dovuta, la persona deve poterla vedere o sentire chiaramente.
La piattaforma ha un proprio flag AI? Compilalo quando previsto e tienilo come controllo aggiuntivo.
Hai lasciato una traccia della decisione? Basta una nota minima che eviti di rifare ogni volta la stessa discussione da zero.

La regola che userei nel lavoro quotidiano

Se devo ridurre tutto a una regola mentale, davanti a un’immagine, un audio o un video mi chiederei se sto mostrando qualcosa che l’AI ha generato o manipolato e che una persona

potrebbe ragionevolmente scambiare per autentico. Quando questa possibilità esiste, la disclosure merita una valutazione seria.

Sui testi guarderei prima di tutto lo scopo del contenuto e verificherei se serve a informare il pubblico su una questione di interesse pubblico, perché è da lì che parte l’obbligo specifico previsto dall’Articolo 50. Da quel momento in poi il lavoro è soprattutto di processo, bisogna sapere come è stato prodotto l’asset, capire cosa comunica, decidere come gestire la disclosure e lasciare una traccia della scelta fatta.

Fonti e riferimenti

Scritto da:
Francesco Agostinis

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