🛡️ AI COMPLIANCE & RISK CHECK (Manifatturiero 5.0)

0. In quale area della tua azienda l'Intelligenza Artificiale o l'Automazione Avanzata è maggiormente presente?* Questo campo è obbligatorio.

🏭 Fabbrica & Processo (Produzione, Qualità, Manutenzione, Logistica)

👥 Persone & Organizzazione (HR, Amministrazione, Sicurezza Lavoratori)

🧪 Ingegneria & Prodotto (R&D, Ufficio Tecnico, Design)

1.1 I macchinari o le soluzioni software che vendete ai clienti includono funzioni 'intelligenti' (es. manutenzione predittiva) che presentate con il vostro marchio aziendale?* Questo campo è obbligatorio.

No: Vendiamo solo hardware o rivendiamo software terzi col loro marchio.

Sì: Il software ha il nostro logo/nome commerciale, anche se la tecnologia è di un partner.

Non so: Dobbiamo verificare i contratti.

1.2 Avete personalizzato un sistema di visione (es. Keyence, Cognex) o installato un kit di IA su una macchina esistente?* Questo campo è obbligatorio.

Sì, abbiamo creato noi il dataset (difettosi e buoni) per l'addestramento (Deep Learning / Fine-tuning).

Sì, abbiamo installato sensori intelligenti/visione su un macchinario datato per aggiornarlo (Retrofitting).

No, utilizziamo il sistema con le impostazioni di fabbrica ("Out of the box") o ci limitiamo alle calibrazioni base.

Opzione D: Non usiamo questi sistemi.

1.3 Avete installato sistemi di visione o sensori intelligenti AI (es. Kiwitron, Ubiquicom) su carrelli elevatori, robot o presse?* Questo campo è obbligatorio.

Sì, il sistema interviene attivamente: rallenta o blocca automaticamente il macchinario/muletto se rileva una persona o un ostacolo.

Sì, ma il sistema emette solo un avviso acustico/visivo all'operatore, senza intervenire sui comandi della macchina.

No, utilizziamo solo barriere fisiche, fotocellule standard o non abbiamo questi sistemi.

1.4 Utilizzate l'IA per la Manutenzione Predittiva (es. analisi vibrazionale) o il Controllo Qualità? Come garantite che i dati letti dall'AI siano affidabili nel tempo (invecchiamento sensori, polvere)?* Questo campo è obbligatorio.

Procedura di Ricalibrazione: verifichiamo periodicamente la "deriva" dei sensori e ri-addestriamo l'algoritmo se cambiano le condizioni ambientali o meccaniche.

Il sistema utilizza ancora i parametri o le soglie apprese durante l'installazione iniziale. Non interveniamo finché il software non segnala un allarme rosso.

Non abbiamo accesso ai dati grezzi o alle logiche di calcolo. Ci fidiamo dell'output del fornitore ("Black Box")

Non usiamo questi sistemi.

1.5 Il tuo Ufficio Tecnico o R&D utilizza strumenti di Intelligenza Artificiale Generativa per accelerare il lavoro? Scegli lo scenario più vicino alla tua realtà:* Questo campo è obbligatorio.

Sì, utilizziamo algoritmi di Generative Design (es. in Fusion 360, nTop) per creare strutture complesse.

Sì, utilizziamo assistenti AI (es. ChatGPT, Copilot non-Enterprise) per scrivere, correggere o tradurre codice di automazione (PLC, Robot, manuali tecnici o brevetti).

No, o al massimo per traduzioni e mail, ma non per la progettazione del prodotto.

1.6 I server o i dispositivi edge che ospitano le tue applicazioni di Intelligenza Artificiale (es. PC per il controllo qualità, server per la pianificazione della produzione) sono collegati alla stessa rete aziendale utilizzata dagli uffici per le email e l’amministrazione?* Questo campo è obbligatorio.

Sì, i macchinari e i PC di fabbrica sono sulla stessa rete degli uffici (o comunicano liberamente senza barriere rigide).

No, esiste una separazione fisica o logica rigorosa (VLAN/Firewall industriale) che impedisce a un PC dell'amministrazione di accedere ai dispositivi di fabbrica.

Il sistema è in Cloud o gestito da terzi, non so come sia collegato alla nostra rete interna.

1.7 Se un cliente contesta un lotto difettoso approvato dall'IA, potete mostrare perché è stato accettato?* Questo campo è obbligatorio.

No. Il sistema ci fornisce solo un output "OK/NG" senza registrare l'immagine o il motivo della decisione.

Abbiamo i dati grezzi ma sono in un formato proprietario del fornitore o in Cloud, e non sappiamo interpretarli senza la loro assistenza.

Possiamo estrarre immediatamente un report con l'immagine dello scarto, evidenziando graficamente (Heatmap) l'area che ha generato l'errore e i parametri decisionali usati in quel momento.

2.1 Utilizzate software (ATS, Zucchetti/InfoJobs/TeamSystem/LinkedIn o tool interni) che filtrano automaticamente o assegnano un punteggio di compatibilità (Ranking) ai CV dei candidati?"* Questo campo è obbligatorio.

Sì. Il sistema ci fornisce una graduatoria dei candidati migliori su cui ci basiamo per i colloqui.

No. Ci affidiamo a un'agenzia esterna o a una piattaforma che ci manda solo la "shortlist" finale, non sappiamo come vengano filtrati.

No. Il software è solo un database, la selezione è manuale.

2.2 Utilizzate sistemi che assegnano turni o carichi di lavoro basandosi sullo storico della velocità/efficienza del dipendente?* Questo campo è obbligatorio.

Sì, il software assegna i task o i turni basandosi sui dati di efficienza passata.

Il software propone un calendario basato solo su disponibilità e ferie.

Il sistema ci dà l'allocazione ottima ("Best Fit"), ma non sappiamo quali parametri usi per scegliere un operatore rispetto a un altro.

Non utilizziamo questi sistemi.

2.3 Utilizzi sistemi di riconoscimento biometrico o dispositivi indossabili per il controllo accessi, la rilevazione presenze o il monitoraggio della sicurezza (es. verifica DPI o stanchezza alla guida)?"* Questo campo è obbligatorio.

Sì. Usiamo il riconoscimento facciale per l'accesso o la timbratura senza bisogno di badge, oppure le telecamere identificano automaticamente chi non indossa il casco/gilet.

Sì, ma il sistema confronta il volto solo con il badge letto (1:1) oppure le telecamere rilevano solo la sagoma (skeleton tracking) per la sicurezza, senza identificare la persona.

Il sistema rileva anche se l'operatore è "distratto", "stressato" o "stanco" analizzando il volto o lo sguardo.

Non utilizziamo questi sistemi.

2.4 Utilizzate sistemi di monitoraggio dell'attenzione che analizzano il volto o il comportamento dell'operatore per prevenire incidenti? Cosa rileva esattamente il software?* Questo campo è obbligatorio.

Emozioni/Stress: promette di rilevare stati come "stress", "ansia", "aggressività", "distrazione cognitiva" o "stato d'animo" dell'operatore.

Fisico: rileva esclusivamente parametri fisici oggettivi come la chiusura delle palpebre (colpo di sonno) o la direzione dello sguardo (distrazione visiva), senza inferire stati mentali.

Utilizziamo i dati degli allarmi (es. numero di distrazioni rilevate) per valutare la performance dell'autista o per contestazioni disciplinari

Non utilizziamo questi sistemi

2.5 Prima di attivare questi algoritmi (recruiting, turni, controllo sicurezza), avete stipulato un accordo con le RSU o ottenuto autorizzazione dall'Ispettorato del Lavoro?* Questo campo è obbligatorio.

No, abbiamo considerato il software come un aggiornamento tecnico/gestionale e non abbiamo ritenuto necessaria una consultazione formale.

Abbiamo fatto una comunicazione generale sulla "digitalizzazione" o aggiornato la privacy policy, ma senza entrare nel dettaglio del funzionamento dell'algoritmo.

Sì, abbiamo fornito l'informativa specifica ai rappresentanti dei lavoratori prima della messa in servizio e, ove necessario, stipulato un accordo sindacale per gli strumenti di controllo a distanza.

Non li abbiamo (ancora) attivati.

2.6 Utilizzate sistemi automatici (es. chatbot sul sito web, assistenti virtuali per i dipendenti o voicebot telefonici) per dialogare con clienti o staff? Il sistema dichiara esplicitamente e fin dall'inizio di essere una macchina?* Questo campo è obbligatorio.

Sì, con Disclaimer: Il sistema avvisa subito: "Sono un assistente virtuale"

Sì, senza Disclaimer: Sembra un operatore umano o ha un nome umano senza specificare la sua natura artificiale.

No: Usiamo solo operatori umani.

2.7 Utilizzate sistemi intelligenti (telecamere, wearable o robot) a contatto con i lavoratori? Il personale è stato formalmente addestrato sui rischi residui dell'IA (es. errori di rilevamento, over-reliance)?* Questo campo è obbligatorio.

No: Il personale usa i dispositivi ma non ha fatto corsi specifici sui rischi dell'algoritmo.

Sì, Formazione Generica: Hanno fatto il corso base sulla sicurezza 81/08 standard.

Sì, Formazione Specifica AI: Abbiamo integrato il DVR e la formazione con i rischi specifici dell'IA (Automation Bias).

Non utilizziamo questi sistemi

3.1 Integrate modelli di IA Open Source (es. YOLO, OpenCV, Llama) nei vostri prodotti commerciali o in Produzione?* Questo campo è obbligatorio.

Sì, usiamo modelli open source per funzioni operative (es. visione robot, controllo qualità, interfacce utente) nei nostri prodotti o linee.

Li usiamo solo in laboratorio per test di fattibilità (Proof of Concept), ma per il prodotto finale acquistiamo licenze commerciali.

Non so esattamente quali librerie usino i programmatori.

3.2 Vi affidate a Service esterni o software interni per la progettazione generativa (Generative Design) o ottimizzazione topologica basati su IA (es. in Fusion 360, nTop, o tool proprietari) per disegnare componenti meccanici strutturali o di sicurezza?* Questo campo è obbligatorio.

Sì, ci affidiamo alla validazione FEM integrata nel software.

Sì, ma imponiamo test distruttivi su campioni fisici, poiché le geometrie AI sono imprevedibili.

Solo per carter o design non strutturale.

Non utilizziamo questi sistemi.

3.3 Utilizzate assistenti di codifica basati su IA Generativa (es. GitHub Copilot, ChatGPT) per scrivere codice destinato all'automazione industriale (PLC, Robot, SCADA)?* Questo campo è obbligatorio.

Sì, integriamo spesso il codice generato direttamente per rispettare le scadenze.

Sì, ma con divieto di copia-incolla diretto e test obbligatorio in simulazione (Digital Twin) prima dell'uso su hardware.

No, l'uso di generatori di codice AI è tecnicamente bloccato o non permesso per il software di macchina.

3.4 Per migliorare le prestazioni di un sistema di visione o AI acquistato, avete effettuato un ri-addestramento (Fine-Tuning) con i vostri dati?* Questo campo è obbligatorio.

No, abbiamo usato solo gli strumenti di calibrazione previsti dal fornitore nel manuale (es. teach-in di nuovi pezzi)

Sì, abbiamo ri-addestrato il modello neurale con un nostro dataset per aumentarne la precisione.

Sì, abbiamo adattato un'IA generica per una funzione di sicurezza (es. rilevamento uomo) non prevista in origine.

Non usiamo questi sistemi.

3.5 I dipendenti hanno la possibilità tecnica di installare estensioni browser o utilizzare account gratuiti di IA Generativa (es. ChatGPT Free, traduttori PDF) sui PC aziendali per eseguire le loro mansioni?* Questo campo è obbligatorio.

Sì e non abbiamo blocchi specifici (Allow-listing) o non controlliamo cosa caricano.

No, l'accesso ai tool pubblici è bloccato. Forniamo solo versioni "Enterprise" (es. ChatGPT Enterprise, Copilot 365) che vietano l'uso dei nostri dati per l'addestramento dell'IA.

Abbiamo una policy scritta che lo vieta, ma non abbiamo controlli tecnici (Firewall/DLP) per impedirlo davvero.

4. Avete utilizzato o pianificate di usare incentivi pubblici (Transizione 5.0, Industria 4.0 o Nuova Sabatini) per finanziare i vostri investimenti in AI?* Questo campo è obbligatorio.

Sì, abbiamo la perizia, ma non abbiamo verificato se il sistema rispetta i nuovi requisiti di sicurezza dell'AI Act (es. Cybersecurity, Robustezza)

No, non ne abbiamo ancora usufruito (per timore della burocrazia o mancanza di requisiti), ma siamo interessati se il progetto è sicuro.

Sì, la nostra perizia asseverata include già la conformità AI Act / DNSH.

5. Hai un dubbio specifico o un progetto bloccato? Descrivi qui la tua situazione specifica.

(Esempio: "Temo che i sindacati blocchino le nuove telecamere", "Non so se il mio software di visione è a norma", "Voglio capire se rientro nella Transizione 5.0")

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Ruolo aziendaleFacoltativo

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