La progressiva adozione dell’intelligenza artificiale nel settore agroalimentare induce a riflettere sull’applicazione dello Artificial Intelligence Act, AI Act, regolamento (UE) 2024/1689. Una recente analisi esamina l’impatto del sistema di categorizzazione del rischio su diverse applicazioni dell’IA nell’intero corso della filiera agroalimentare (Val, 2025). L’AI Act, entrato in vigore nell’agosto 2024, stabilisce infatti requisiti differenziati in base ai rischi valutati per la salute umana, la sicurezza e i diritti fondamentali, con implicazioni particolari per le tecnologie agricole e di produzione alimentare.
La ricerca identifica tre categorie primarie di rischio che rilevano per i sistemi di IA agroalimentare. In primo luogo, l’autore dello studio evidenzia la tutela dell’autonomia del consumatore e dell’integrità psicologica all’interno dei contesti legati all’alimentazione. Richiamando perciò l’attenzione sui sistemi di raccomandazione alimentare basati sull’IA che impiegano tecniche manipolative o tecnologie di riconoscimento delle emozioni utilizzate per valutare il consumo alimentare in contesti lavorativi o educativi.
Sistemi di IA manipolativi nelle raccomandazioni alimentari
L’articolo 5(a) del regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act) vieta i sistemi che impiegano tecniche subliminali o distorcono materialmente il comportamento compromettendo il processo decisionale informato. I sistemi di raccomandazione alimentare che utilizzano l’informatica nutrizionale per fornire suggerimenti dietetici personalizzati basati su dati sanitari e preferenze presentano alcuni potenziali vettori per manipolazione e inganno. Tali sistemi potrebbero incorporare parametri non allineati con gli interessi degli utenti – guidati dall’ottimizzazione del profitto, da partnership commerciali o da posizioni ideologiche – pur apparendo come fonti di orientamento nutrizionale oggettivo. Tecniche manipolative tra cui ‘nudging’, offuscamento e riformulazione algoritmica potrebbero quindi indirizzare gli utenti verso scelte che avvantaggiano gli operatori del sistema piuttosto che il benessere dei consumatori. La sfida regolamentare consiste nel distinguere la personalizzazione legittima dalla manipolazione vietata, in particolare quando gli algoritmi di IA diano priorità a prodotti sponsorizzati o modifichino le raccomandazioni per massimizzare le metriche di coinvolgimento anziché i risultati nutrizionali promessi.
IA ad alto rischio nei macchinari agricoli
In secondo luogo, e in modo più significativo, la classificazione ad alto rischio si applica estensivamente ai componenti di sicurezza dell’IA integrati in macchinari e attrezzature agricole. I sistemi coperti dal regolamento (UE) n. 167/2013 sui veicoli agricoli e forestali, così come dal regolamento sui macchinari (UE) 2023/1230, devono rispondere a rigorosi requisiti che includono sistemi di gestione del rischio, documentazione tecnica, disposizioni sulla supervisione umana e valutazioni di conformità. Si ha riguardo a trattori autonomi, robotica per la raccolta, macchinari per la selezione degli alimenti e vari strumenti agricoli automatizzati che incorporano algoritmi di IA per evitare collisioni e più in generale per la sicurezza operativa.
In terzo luogo, gli obblighi di trasparenza si applicano ai sistemi di IA che interagiscono direttamente con persone fisiche, come i sistemi di gestione delle risorse umane nelle imprese agroalimentari o l’IA generativa impiegata nel marketing alimentare. Questi sistemi devono informare chiaramente gli utenti sul coinvolgimento dell’IA, sebbene le implicazioni pratiche rimangano sostanzialmente coerenti con le applicazioni intersettoriali.
Lacune normative critiche
L’analisi identifica diverse lacune potenzialmente problematiche all’interno dell’attuale quadro normativo. Nonostante l’ampia definizione di ‘infrastruttura critica’ – che comprende imprese alimentari impegnate nella distribuzione all’ingrosso e nella produzione industriale su larga scala – i sistemi di IA che gestiscono tale infrastruttura non vengono classificati come ad alto rischio nell’allegato III dell’AI Act. Questa esclusione appare incoerente con il trattamento di infrastrutture simili ai sensi della CER (Critical Entities Resilience) Directive (EU) 2022/2557 – che rafforza la resilienza dei soggetti critici (energia, trasporti, sanità, digitale, etc.) – e della direttiva (UE) 2022/2555 sulle misure di sicurezza informatica, entrambe le quali invece riconoscono lo status critico delle catene di approvvigionamento alimentare.
L’ambito di ‘componente di sicurezza‘ presenta altresì sfide interpretative nel contesto agroalimentare. Mentre i pericoli meccanici sono affrontati in modo chiaro, permane l’incertezza sull’applicazione della normativa sui rischi non meccanici, con particolare riguardo ai pericoli per la sicurezza alimentare come il mancato rilevamento di prodotti contaminati o deteriorati. Un sistema di selezione della frutta basato sull’IA che non riesca a identificare prodotti marci, ad esempio, pone rischi effettivi per la sicurezza alimentare, ma potrebbe non costituire un ‘componente di sicurezza’ come attualmente definito.
Preoccupazioni sulla sostenibilità
L’approccio antropocentrico della legge sull’IA, nella prospettiva dell’autore (Val, 2025), dedica una considerazione minima ai valori ambientali, di biodiversità e di benessere animale. Questi aspetti vengono citati solo incidentalmente attraverso doveri di segnalazione per danni ambientali, autorizzazioni eccezionali per la protezione ambientale e codici di condotta volontari che fanno riferimento alla sostenibilità ambientale. Il sistema di categorizzazione del rischio dell’AI Act non affronta in modo sistematico gli impatti sugli ecosistemi, sulla biodiversità o sul benessere animale, nonostante l’impronta ambientale sostanziale del settore agroalimentare e le implicazioni sul benessere dei sistemi di gestione del bestiame abilitati dall’IA.
Questa lacuna normativa è particolarmente significativa, considerato il potenziale dell’IA di influenzare le pratiche agricole in modi contraddittori. Mentre le tecnologie di agricoltura di precisione promettono un uso ridotto di pesticidi e acqua, gli stessi sistemi potrebbero teoricamente consentire applicazioni chimiche intensificate attraverso riduzioni dei costi e rimozione degli operatori umani dai rischi di esposizione. La non obbligatorietà delle valutazioni del rischio ambientale per i sistemi di IA nel settore agroalimentare rappresenta una notevole divergenza dall’attenzione normativa tradizionale del settore verso la sostenibilità e i valori ecologici.
Implicazioni per la ‘food security’
Lo studio solleva altresì preoccupazioni circa le potenziali vulnerabilità della ‘food security’ legate a un’inadeguata supervisione normativa dei sistemi di IA che gestiscono infrastrutture alimentari critiche. Considerata la crescente dipendenza dall’IA per la logistica, la distribuzione all’ingrosso e la trasformazione industriale degli alimenti, i guasti del sistema o le violazioni della sicurezza potrebbero interrompere le catene di approvvigionamento alimentare su larga scala. Il fallimento dell’attuale quadro normativo nel classificare tali sistemi come ad alto rischio potrebbe lasciare le infrastrutture critiche esposte a rischi prevedibili senza le misure di salvaguardia preventive imposte per altri servizi essenziali.
L’ambito extraterritoriale della legge sull’IA, spesso caratterizzato come ‘effetto Bruxelles’, estende questi requisiti normativi a fornitori e utilizzatori al di fuori dell’Unione europea i cui sistemi di IA influenzano i mercati UE. Questa portata globale in teoria eleverebbe gli standard europei a norme internazionali di fatto, per lo sviluppo dell’IA nel settore agroalimentare. Dalla teoria alla pratica, sfide di applicazione simili a quelle incontrate con il regolamento generale sulla protezione dei dati potranno limitarne l’efficacia.
Conclusioni e direzioni future
La ricerca conclude che, sebbene l’AI Act stabilisca un quadro basato sul rischio, la sua applicazione al settore agroalimentare rivela diverse aree che richiedono ulteriore attenzione. La classificazione ad alto rischio per i componenti di sicurezza dell’IA nei macchinari agricoli avrà un impatto sostanziale sui produttori di attrezzature e sui fornitori di tecnologie agricole. Nondimeno, l’esclusione dei sistemi di IA che gestiscono infrastrutture alimentari critiche, l’ambiguità riguardante i pericoli di sicurezza non meccanici e la considerazione limitata dei valori ambientali suggeriscono potenziali lacune nella copertura normativa.
Questi risultati sottolineano la necessità di un esame accademico continuo e l’opportunità di perfezionamento delle norme, mentre l’adozione dell’IA accelera nei sistemi alimentari. La ricerca futura dovrebbe esplorare se le disposizioni attuali affrontano adeguatamente i rischi per la food security, chiarire l’ambito previsto dei componenti di sicurezza nei contesti agroalimentari e considerare meccanismi per incorporare gli obiettivi di sostenibilità nelle valutazioni del rischio dell’IA. Il raggiungimento di un equilibrio normativo ottimale richiederà una collaborazione interdisciplinare tra studiosi di diritto, scienziati dell’alimentazione ed esperti di tecnologia agricola per garantire che l’innovazione proceda insieme a misure di salvaguardia appropriate per il benessere umano e per l’ambiente.
Dario Dongo
Riferimenti
- Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence and amending Regulations (EC) No 300/2008, (EU) No 167/2013, (EU) No 168/2013, (EU) 2018/858, (EU) 2018/1139 and (EU) 2019/2144 and Directives 2014/90/EU, (EU) 2016/797 and (EU) 2020/1828 (Artificial Intelligence Act) http://data.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj
- Regulation (EU) 2023/1230 of the European Parliament and of the Council of 14 June 2023 on machinery and repealing Directive 2006/42/EC of the European Parliament and of the Council and Council Directive 73/361/EEC. Consolidated text: 29/06/2023 http://data.europa.eu/eli/reg/2023/1230/2023-06-29
- Regulation (EU) No 167/2013 of the European Parliament and of the Council of 5 February 2013 on the approval and market surveillance of agricultural and forestry vehicles. Consolidated text: 27/11/2024 http://data.europa.eu/eli/reg/2013/167/2024-11-27
- Val, I. L. (2025). The EU AI Act and the food system: How the European Union AI Act applies to agrifood. European Journal of Risk Regulation, 1–21. https://doi.org/10.1017/err.2025.10058
Dario Dongo, lawyer and journalist, PhD in international food law, founder of WIISE (FARE - GIFT - Food Times) and Égalité.
