Il 30 aprile 2026 è stata pubblicata la norma UNI 11621-8:2026. Per la prima volta in Italia - ed è la prima norma di questo tipo in Europa - esiste uno standard ufficiale che definisce cosa fa, cosa sa e cosa deve saper fare chi lavora con l'intelligenza artificiale in azienda.
Non è una cosa astratta. Riguarda chi assume, chi viene assunto, chi forma e chi certifica competenze AI.
Cosa dice la norma, in concreto
La UNI 11621-8 fa parte della famiglia di standard sui profili professionali ICT. È sviluppata dalla Commissione Tecnica UNI/CT 526 - UNINFO, con il contributo del Dipartimento per la trasformazione digitale.
La logica è quella già consolidata per altri profili IT: per ogni ruolo la norma specifica missione, compiti principali, risultati attesi, competenze, conoscenze, abilità e KPI. Non definizioni generiche - indicatori misurabili.
La metodologia segue la UNI 11621-1 ed è allineata all'e-Competence Framework europeo (UNI EN 16234-1), lo stesso framework già usato per certificare competenze digitali nel settore ICT.
E qui c'è il punto importante: la norma è allineata al Regolamento UE 2024/1689 (AI Act) e alla Legge 132/2025 con cui l'Italia l'ha recepito. Non è uno standard isolato - si inserisce direttamente nel quadro normativo che già obbliga le aziende a classificare i propri sistemi AI e a dimostrare competenze adeguate nella loro gestione.
I 12 profili definiti
La norma copre l'intero spettro delle figure AI in azienda, dalla governance tecnica alla ricerca.
Profili di leadership e strategia
- Chief AI Officer - responsabile della strategia AI a livello di organizzazione
- AI Consultant - chi affianca le aziende nell'adozione AI (nota: il termine è usato qui come profilo tecnico normato, non come categoria di business)
- AI Product Manager - chi gestisce il ciclo di vita dei prodotti AI
Profili tecnici operativi
- AI Prompt Engineer - specializzato nell'interazione con i modelli linguistici
- AI Algorithm Engineer - progetta e ottimizza algoritmi AI
- AI Deep Learning Engineer - lavora con reti neurali e modelli deep learning
- AI Machine Learning Engineer - sviluppa e mette in produzione modelli ML
- AI Natural Language Processing Engineer - elaborazione del linguaggio naturale
- AI Data Engineer - infrastruttura dati per sistemi AI
- AI Data Scientist - analisi e modellazione dei dati
Profili specialistici
- AI Security Specialist - sicurezza dei sistemi AI, attacchi adversariali, protezione dei modelli
- AI Research Scientist - ricerca applicata su nuovi modelli e metodi
Dodici ruoli che coprono sia le figure operative sia quelle strategiche. Un'azienda che adotta AI non ha bisogno di tutte e dodici, ma sapere quali esistono - e cosa ciascuno fa - cambia il modo in cui si pianifica un team.
Perché interessa le PMI italiane
La risposta semplice: perché ora c'è un riferimento comune dove prima c'era caos.
Chi pubblica oggi un'offerta di lavoro per un "AI specialist" si trova di fronte a CV disomogenei, titoli inventati, competenze non verificabili. Chi risponde a quell'offerta non sa bene cosa ci si aspetta. Chi seleziona non ha criteri condivisi.
La UNI 11621-8 risolve questo problema. Con uno standard condiviso:
- Le job description possono essere più precise e verificabili
- I candidati possono capire cosa viene richiesto in modo oggettivo
- Le aziende possono valutare i fornitori AI con criteri documentati
- I percorsi di formazione possono essere progettati su competenze reali, non su buzzword
Per le PMI che non hanno ancora figure AI interne, la norma è utile anche per capire cosa acquistare dall'esterno. Se un fornitore propone un servizio AI, quali competenze deve dimostrare di avere? Ora esiste un vocabolario condiviso per rispondere a questa domanda.
Il legame con l'AI Act
Non è una coincidenza che la norma sia uscita mentre l'AI Act è in piena implementazione.
L'AI Act richiede - per i sistemi AI ad alto rischio - che chi li sviluppa e gestisce abbia competenze adeguate. Ma "competenze adeguate" è rimasto un concetto vago finché non c'era uno standard di riferimento.
La UNI 11621-8 colma questo spazio. Un'azienda che usa sistemi AI classificati ad alto rischio (recruiting automatizzato, gestione del credito, sistemi medici) può ora documentare le competenze del proprio team usando i profili normativi come riferimento.
Non è ancora un obbligo esplicito. Ma nella logica dell'AI Act, dimostrare la conformità richiede documentare processi, responsabilità e competenze. Avere un Chief AI Officer con competenze certificate secondo la UNI 11621-8 è un argomento molto più solido di un organigramma generico.
Per approfondire il quadro normativo completo, vale la pena leggere la guida all'AI Act per aziende italiane.
Cosa possono fare le aziende adesso
La norma è appena uscita. Gli organismi di certificazione - ai sensi della Legge 4/2013 - potranno usarla come base per certificare i professionisti. Ma questo richiederà mesi per strutturarsi.
Nel frattempo, ci sono azioni concrete che un'azienda può fare subito.
Mappare le competenze interne. Chi fa cosa in azienda quando si parla di AI? Quante figure interne hanno competenze documentate? I 12 profili della norma sono un ottimo framework per fare questo esercizio, anche solo internamente. Se volete capire dove siete oggi, l'AI Assessment Tool di DeepElse è pensato esattamente per questo tipo di analisi.
Aggiornare le job description. Se state cercando figure AI, usate la norma come riferimento. Non per copiarla, ma per capire quali competenze e KPI specificare in modo credibile.
Strutturare la formazione. I profili definiti dalla norma indicano anche conoscenze e abilità richieste. Questo è il punto di partenza per costruire percorsi di formazione interna - o per valutare correttamente quelli proposti dall'esterno. DeepElse sviluppa percorsi di formazione AI su misura per PMI e corporate, costruiti su competenze operative e misurabili.
Valutare i fornitori. Se affidate progetti AI a partner esterni, potete usare i profili normativi per verificare le competenze del team che lavora sul vostro progetto.
Chi l'ha sviluppata e dove trovarla
La norma è stata elaborata dalla Commissione Tecnica UNI/CT 526 - UNINFO e dalla Commissione Tecnica 533 'AI' di UNI, con il supporto del Dipartimento per la trasformazione digitale della Presidenza del Consiglio.
L'annuncio ufficiale è pubblicato sul sito del Dipartimento per la trasformazione digitale.
La UNI 11621-8 non è un adempimento burocratico da mettere in coda alle priorità. È il primo strumento serio per mettere ordine in un mercato del lavoro AI ancora confuso, e per costruire competenze documentabili in un contesto normativo che inizia a chiederle.
Chi si muove adesso ha un vantaggio strutturale. Chi aspetta che diventi obbligatorio partirà in ritardo.