AI Dictionary › Regolamentazione
Approccio basato sul rischio
The risk-based approach is the methodological principle whereby the regulatory obligations imposed on an AI system are proportionate to the level of risk that system may pose to people, rather than being uniform across all systems regardless of their impact. It is the cornerstone principle underpinning the EU AI Act and also guides other international frameworks such as the NIST AI RMF.
The risk-based approach is the methodological principle whereby the regulatory obligations imposed on an AI system are proportionate to the level of risk that system may pose to people, rather than being uniform across all systems regardless of their impact. It is the cornerstone principle underpinning the EU AI Act and also guides other international frameworks such as the NIST AI RMF.
In practice, the approach works through classification: systems are placed into risk tiers (for example unacceptable, high, limited, minimal) based on criteria such as the sector of application, the system's decision-making autonomy, and its potential impact on fundamental rights, health or safety. Each tier carries different obligations: minimal-risk systems face almost no constraints, while high-risk systems must meet strict requirements on risk management, data quality, transparency and human oversight.
For companies, adopting a risk-based approach means first mapping their AI system portfolio and classifying it correctly: a misclassification can lead to missed obligations or, conversely, unnecessary compliance burden. It is an exercise requiring both technical and legal expertise, often carried out with specialized consultants or dedicated risk-assessment tools.
The concept has roots in European product regulation, where similar logics have long applied to medical devices, toys and industrial machinery. It was later adapted to artificial intelligence as an alternative to a blanket ban or uniform regulation, allowing low-impact applications to proceed unhindered while concentrating controls where potential harm is greatest.
L'approccio basato sul rischio è il principio metodologico secondo cui gli obblighi normativi imposti a un sistema AI sono proporzionati al livello di rischio che quel sistema può generare per le persone, anziché essere uguali per tutti i sistemi indipendentemente dal loro impatto. È il principio cardine su cui è costruito l'EU AI Act e che orienta anche altri framework internazionali come il NIST AI RMF.
In pratica, l'approccio funziona attraverso una classificazione: i sistemi vengono collocati in fasce di rischio (ad esempio inaccettabile, alto, limitato, minimo) sulla base di criteri come il settore di applicazione, l'autonomia decisionale del sistema e la possibilità di impatto su diritti fondamentali, salute o sicurezza. A ogni fascia corrispondono obblighi differenti: i sistemi a rischio minimo non hanno quasi vincoli, quelli ad alto rischio devono rispettare requisiti stringenti di gestione del rischio, qualità dei dati, trasparenza e sorveglianza umana.
Per le aziende, adottare un approccio basato sul rischio significa innanzitutto mappare il proprio portafoglio di sistemi AI e classificarli correttamente: un errore di classificazione può comportare obblighi mancati o, al contrario, un eccesso di adempimenti inutili. È un esercizio che richiede competenze sia tecniche che legali, spesso svolto con l'ausilio di consulenti specializzati o strumenti di risk assessment dedicati.
Il concetto affonda le radici nella regolamentazione di prodotto europea, dove da decenni si applicano logiche simili a dispositivi medici, giocattoli e macchinari industriali. È stato poi adattato all'intelligenza artificiale come alternativa a un divieto generalizzato o a una regolamentazione uniforme, permettendo di non frenare l'innovazione nelle applicazioni a basso impatto mentre si concentrano i controlli dove il danno potenziale è maggiore.
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