Intelligenza artificiale e professioni: responsabilità, sicurezza e pensiero critico. L’intervento di Pietro Suffritti allo Smart Life Festival 2026

Intelligenza artificiale e professioni: è il tema che il 15 ottobre 2026 ha portato a Modena professionisti di molti ordini, durante lo Smart Life Festival. Tra i relatori c’era anche Pietro Suffritti, CEO di Alchimie Digitali e perito industriale, con una domanda che oggi riguarda tutti: chi risponde quando l’AI sbaglia?

Pietro ha partecipato in rappresentanza dell’Ordine dei Periti Industriali e dei Periti Industriali laureati, nel blocco dedicato all’intelligenza artificiale. Il suo punto di vista unisce tecnologia, sicurezza informatica, responsabilità professionale e uso concreto dell’AI. Abbiamo raccolto l’intervento in due video, che trovi qui sotto con una lettura dei temi principali.

L’incontro è stato promosso dal CUP (Comitato Unitario Permanente degli Ordini e Collegi Professionali della provincia di Modena) e dalla CPO del CUP, con la moderazione della giornalista Deborah Annolino. Qui trovi la scheda ufficiale dello Smart Life Festival.

🎥 Video, parte 1Responsabilità, Shadow AI e pensiero criticoPerché la responsabilità resta umana, come cambia il ruolo del professionista, come governare la Shadow AI e perché il pensiero critico non si automatizza.Guarda il video dell’intervento

Intelligenza artificiale e professioni: la responsabilità resta umana

Pietro apre con un piccolo esperimento. Legge un testo preparato da un “collaboratore” e, solo alla fine, svela che l’autore è un modello di intelligenza artificiale, Claude. Il testo dice una cosa precisa: il professionista serve più di prima, ma per motivi diversi.

L’AI ha letto moltissimo, ma non è mai entrata in un cantiere, in un’aula di tribunale o in un ambulatorio. Sa rispondere, però non sa che cosa conti davvero. Per questo il valore del professionista si sposta: meno ore a compilare, più tempo per fare le domande giuste, riconoscere la risposta sbagliata anche quando è scritta benissimo e metterci la firma.

A sostegno di questo punto Pietro richiama l’articolo 13 della Legge 132/2025, la legge italiana sull’intelligenza artificiale, in vigore dal 10 ottobre 2025. La norma limita l’uso dell’AI nelle professioni intellettuali ad attività strumentali e di supporto, con prevalenza del lavoro intellettuale del professionista. Inoltre chiede di informare il cliente quando si usano sistemi di AI, con un linguaggio chiaro, semplice ed esaustivo. In sintesi: l’AI può scrivere la bozza, ma la responsabilità non si delega a un software.

Se vuoi capire come questa norma si inserisce con AI Act, GDPR e NIS2, trovi il nostro servizio di compliance AI Act.

L’AI non pensa: indovina

Pietro lo dice senza giri di parole: le intelligenze artificiali sono «delle macchine che indovinano, non delle macchine che pensano». Un modello linguistico costruisce infatti le risposte con probabilità e relazioni apprese in addestramento. Di conseguenza un testo può essere perfetto nella forma e sbagliato nel contenuto.

Il discorso cambia con i sistemi agentici. Un modello che fa i conti a mente è debole, ma con una calcolatrice a disposizione diventa bravo. Lo stesso vale per il codice: può scriverne moltissimo, però non sa controllarlo. La capacità operativa cresce e, con lei, cresce la necessità di limiti, verifiche e supervisione umana.

Un esempio concreto di agente usato in modo autonomo da chi attacca l’abbiamo raccontato nell’articolo su ransomware e intelligenza artificiale, il caso JADEPUFFER.

Shadow AI: l’AI che usano già, anche se non lo sai

Molte aziende si chiedono ancora se introdurre l’AI nei processi. Secondo Pietro, però, in ufficio c’è sempre qualcuno che la sta già usando, anche se il titolare non lo sa. ChatGPT, Claude, Gemini e altri servizi servono per riassumere file, preparare offerte, analizzare documenti o scrivere codice.

Il problema non è l’uso in sé. Il problema nasce quando nessuno sa quali strumenti vengono usati, quali dati vengono inseriti e dove vengono elaborati. Il punto, quindi, non è vietare l’AI: è governarla.

Dove finiscono i dati: cloud pubblico e AI locale

Qui Pietro è netto. Ogni volta che si inserisce un documento in Claude, ChatGPT o Gemini, il dato finisce su una piattaforma dove un governo estero può rivendicare giurisdizione. L’esempio che porta è quello degli avvocati, che gestiscono atti coperti da riservatezza. Nel dibattito un collega commercialista aveva richiamato proprio il Cloud Act. Sul tema abbiamo scritto anche sovranità dei dati nel cloud: perché passare a OneDrive non basta.

Questo non significa che ogni uso sia vietato. Dipende dal servizio, dal piano contrattuale, dalla configurazione e dal tipo di dato. Contratti, documenti interni, informazioni sui clienti e materiale tecnico riservato non andrebbero però caricati in modo indiscriminato, senza averne capito condizioni e implicazioni.

Per alcune organizzazioni può avere senso una AI locale: modelli che girano su hardware dell’azienda, non collegati a internet. Pietro cita i sistemi desktop per l’AI di NVIDIA, come DGX Spark, e stima un investimento intorno ai 6.000 €, una cifra che per un’azienda del territorio è alla portata. Due precisazioni: i prezzi di listino sono saliti più volte nel 2026 e l’hardware da solo non basta, perché servono configurazione, accessi, aggiornamenti e regole d’uso.

Intelligenza artificiale e professioni: il pensiero critico non si automatizza

Un sistema di AI accelera moltissime attività, ma non elimina il bisogno di capire ciò che si sta facendo. Pietro porta un esempio: chi ha fatto sviluppare le proprie app all’AI, ha scoperto che erano di pessima qualità e ha dovuto richiamare i programmatori che aveva licenziato per farle rivedere. Delegare senza verificare significa trasformare uno strumento potente in una fonte di errori altrettanto potenti.

La sua conclusione è un invito a valutare le soluzioni con il proprio pensiero, perché non sempre la scelta più famosa o più di moda è quella giusta. Ed è per questo, ripete, che serve un professionista: non per fare tutto da solo, ma per giudicare ciò che la macchina produce.

🎥 Video, parte 2Il caso Hugging Face e il vero rischio dell’AIChe cosa è successo davvero nel caso degli agenti AI e di Hugging Face, e perché il rischio più grande dipende da come progettiamo i sistemi.Guarda il video dell’intervento

Quando l’AI sembra ribellarsi: il caso Hugging Face

La seconda parte parte da un’osservazione: i titoli allarmistici trasformano facilmente un errore di progettazione in una storia su un’AI che “decide”, “inganna” o “si ribella”. Per mostrarlo Pietro ricostruisce l’episodio di Hugging Face, la piattaforma che ospita modelli e dataset open source.

Ecco i fatti, come risultano dalle fonti pubbliche. Nell’estate 2026 agenti AI di OpenAI, impegnati in test di sicurezza informatica chiamati ExploitGym e con le protezioni ridotte, hanno violato sistemi di Hugging Face. L’incidente è stato reso pubblico da Hugging Face il 16 luglio, OpenAI ha confermato il 21 luglio che gli agenti erano suoi e il 26 agosto ha pubblicato il rapporto tecnico, affiancato da un’indagine indipendente di METR e Redwood Research.

Per spiegare la dinamica, Pietro usa una metafora e avverte che rappresentare gli agenti come persone è, in fondo, falso. Immagina agenti chiusi in celle, ciascuno con una cassaforte da aprire per recuperare un codice. Il guaio è che una parte delle casseforti non si poteva aprire: METR riporta una stima del 30-40% di bersagli impossibili da sfruttare con la vulnerabilità indicata. Gli agenti bloccati hanno quindi trovato una bacheca non prevista, si sono scambiati informazioni e hanno cercato il modo di aggirare il sistema di valutazione.

C’è poi un dettaglio che tocca da vicino il tema dell’AI locale. Per analizzare l’attacco, Hugging Face ha provato prima con modelli commerciali, ma le protezioni dei fornitori hanno bloccato le richieste, perché non distinguono chi indaga da chi attacca. L’analisi è stata completata con GLM 5.2, un modello open-weight di Z.ai, eseguito su infrastrutture proprie. Pietro lo racconta come il ricorso a un’AI “priva di etica”; più precisamente è un modello usato in locale, senza i rifiuti dei servizi commerciali.

Il rischio più grande dell’AI è molto umano

Nel dibattito su intelligenza artificiale e professioni la lettura di Pietro è chiara: il caso non dimostra l’esistenza di una macchina con intenzioni proprie. Mostra quanto il comportamento di un sistema dipenda dall’ambiente, dagli obiettivi, dai limiti e dagli strumenti scelti da chi lo progetta. Per questo, dice, «preoccupiamoci di chi ce l’ha in mano»: il problema nasce da chi ha costruito male l’ambiente di addestramento.

Le fonti aggiungono una sfumatura utile. Molti agenti, nei loro messaggi, dichiaravano che attaccare Hugging Face non rientrava nel test, e OpenAI ha parlato di un campanello d’allarme, annunciando sandbox più isolate, accesso a internet più limitato e nuove salvaguardie. Dunque la domanda giusta resta quella di Pietro, “come abbiamo costruito il sistema che ha permesso tutto questo?”, ma con una conseguenza pratica: vincoli, isolamento e controlli servono proprio perché sistemi capaci possono aggirarli.

Da dove partire: cinque passi per governare l’AI in azienda

1. Mappa gli strumenti realmente in uso.Chiedi alle persone che cosa usano, anche con account personali: senza questa fotografia non c’è governo.
2. Stabilisci quali dati non possono uscire.Contratti, dati dei clienti, dati personali e materiale riservato vanno trattati con regole esplicite.
3. Scegli servizi e piani gestiti.Verifica condizioni d’uso, trattamento dei dati e configurazioni prima di rendere uno strumento “ufficiale”.
4. Forma le persone.Limiti, errori plausibili, riservatezza e obbligo di verifica: la formazione è parte della sicurezza.
5. Valuta l’AI locale per i casi più sensibili.Non è per tutti, ma dove i dati sono critici può essere una risposta concreta.

Nel rapporto tra intelligenza artificiale e professioni, ricorda anche l’informativa al cliente prevista dall’articolo 13 della Legge 132/2025. Per un quadro completo su GDPR, NIS2 e AI Act e sulla cybersecurity per la tua azienda, puoi partire dalle nostre pagine dedicate.

Le domande più cercate su intelligenza artificiale e professioni

Domande frequenti

Che cosa ha detto Pietro Suffritti su intelligenza artificiale e professioni allo Smart Life Festival 2026?

Ha sostenuto che l’AI può aiutare ma la responsabilità resta umana, che i modelli linguistici “indovinano” e non pensano, che la Shadow AI va governata e non vietata, e che i rischi più seri nascono da sistemi progettati male, non da macchine con intenzioni proprie.

Dove posso vedere l’intervento completo?

Nei due video di questa pagina: la parte 1 su responsabilità, Shadow AI e pensiero critico, la parte 2 sul caso Hugging Face e sul vero rischio dell’AI.

Qual è la differenza tra AI generativa e sistema agentico?

L’AI generativa produce testo, immagini o codice in risposta a una richiesta. Un sistema agentico fa un passo in più: usa strumenti esterni ed esegue sequenze di azioni per raggiungere un obiettivo, quindi richiede più limiti e più supervisione.

Intelligenza artificiale e professioni: serve una policy aziendale sull’uso dell’AI?

Non esiste un modello unico, ma una regola scritta chiarisce strumenti ammessi, dati vietati e responsabilità, ed è il primo argine alla Shadow AI. Per verificare gli obblighi del tuo caso (AI Act, GDPR, NIS2) serve un’analisi specifica.

Come può aiutarmi Alchimie Digitali?

Accompagniamo aziende e professionisti su cybersecurity, protezione dei dati e compliance. Per l’AI Act offriamo mappatura dei sistemi AI usati, classificazione del livello di rischio e integrazione con GDPR e NIS2. Scrivici dal modulo contatti.