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Standard AI: problemi con la disponibilità di norme

Standard AI: problemi con la disponibilità di norme
Adalberto Biasiotti

Autore: Adalberto Biasiotti

Categoria: Robotica e Intelligenza Artificiale

28/04/2025

L’organismo normativo CEN-CENELEC ha fatto presente che vi saranno dei ritardi nell’elaborazione di norme applicabili al settore dell’intelligenza artificiale per il grande carico di lavoro e l’insufficiente disponibilità di soggetti specializzati.

Standard AI: problemi con la disponibilità di norme

L’organismo normativo CEN-CENELEC ha fatto presente che vi saranno dei ritardi nell’elaborazione di norme applicabili al settore dell’intelligenza artificiale per il grande carico di lavoro e l’insufficiente disponibilità di soggetti specializzati.

Come è noto, la disponibilità di norme, emesse da organismi nazionali, europee o internazionali, rappresenta un prezioso aiuto per tutti soggetti coinvolti nella applicazione di regolamenti europei ed in particolare del regolamento afferente all’utilizzo di applicativi di intelligenza artificiale.

Pochi giorni fa, l’organismo europeo normativo, CEN-CENELEC, ha fatto presente all’unione europea che l’elaborazione dell’attività normativa purtroppo non potrà rispettare l’impegno dell’agosto 2025, ma dovrà spostarsi all’anno 2026.

 

I 34 enti nazionali europei, che partecipano all’ente europeo, stanno impegnandosi a fondo, ma il carico di lavoro, che i lettori potranno leggere in dettaglio nell’allegato, è veramente impegnativo. In effetti, anche se l’intelligenza artificiale ha cominciato a svilupparsi sin dal lontano 1950, il rapidissimo sviluppo degli ultimi anni ha fatto sì che questo sia diventato uno dei settori più attraenti nell’ambito dell’attività informatica. Vi è stata una crescita esponenziale degli investimenti ed un utilizzo sempre più allargato di sistemi di intelligenza artificiale in molti settori, come ad esempio nel settore automobilistico, della salute, dell’Aeronautica ed altro, creando nuove sfide per la società civile.


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Alla richiesta di normative, il CEN-CENELEC ha risposto fondando un apposito comitato tecnico, cui danno un contributo numerosi altri comitati tecnici, chiamato Joint Technical Committee JTC “intelligenza artificiale”.

 

Questo comitato tecnico congiunto fa parte del comitato tecnico 21, anch’esso dedicato alla intelligenza artificiale.

 

Il segretariato di questo comitato tecnico congiunto è affidato all’ente normativo danese e, oltre a sviluppare specifiche normative, può anche offrire indicazioni ed indirizzi ad altri comitati tecnici, anche essi coinvolti nella intelligenza artificiale.

 

Cogliamo l’occasione per ricordare ai lettori che la fornitura di un prodotto o la prestazione di un servizio, in conformità a una norma nazionale, europea od internazionale, costituisce fornitura o prestazione a regola d’arte.

 

Ecco la ragione per la quale tutti gli esperti del settore aspettano con impazienza la pubblicazione di norme, che possano essere utilizzate come riferimenti validi e non negoziabili.

 

Ad oggi, il comitato tecnico congiunto sta lavorando su ben 32 proposte di norma, che i lettori troveranno elencate nel documento allegato.

 

A questo punto, non possiamo che augurare a tutti i tecnici coinvolti di operare ad un elevato livello di qualità e tempestività, per dare all’intera Europa i supporti normativi tanto necessari, quanto attesi.

 

 

L’elenco delle attività normative in corso

 

EN ISO/IEC 22989:2023/prA1 (WI=JT021031)
Information technology - Artificial intelligence - Artificial intelligence concepts and terminology -Amendment 1

 

EN ISO/IEC 23053:2023/prA1 (WI=JT021032)
Framework for Artificial Intelligence (AI) Systems Using Machine Learning (ML) - Amendment 1

prCEN/CLC/TR XXX (WI=JT021026)
Impact assessment in the context of the EU Fundamental Rights

 

prCEN/CLC/TR XXX (WI=JT021009)
AI Risks - Check List for AI Risks Management

 

prCEN/CLC/TR XXXX (WI=JT021002)
Artificial Intelligence - Overview of Al tasks and functionalities related to natural language processing

 

prCEN/TS (WI=JT021033)
Guidance for upskilling organisations on AI ethics and social concerns

 

prCEN/TS (WI=JT021035)
Sustainable Artificial Intelligence – Guidelines and metrics for the environmental impact of artificial intelligence systems and services

 

prCEN/TS (WI=JT021034)
Guidelines on tools for handling ethical issues in AI system life cycle

 

prEN ISO/IEC 12792 (WI=JT021022)
Information technology - Artificial intelligence - Transparency taxonomy of AI systems (ISO/IEC DIS 12792:2024)

 

prEN ISO/IEC 23282 (WI=JT021012)
Artificial Intelligence - Evaluation methods for accurate natural language processing systems

 

prEN ISO/IEC 24029-2 (WI=JT021015)
Artificial intelligence (AI) - Assessment of the robustness of neural networks - Part 2: Methodology for the use of formal methods

 

prEN ISO/IEC 24970 (WI=JT021021)
Artificial intelligence — AI system logging

 

prEN ISO/IEC 25029 (WI=JT021046)
Artificial intelligence - AI-enhanced nudging

 

prEN ISO/IEC 25059 rev (WI=JT021027)
Software engineering - Systems and software Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE) - Quality model for AI systems (ISO/IEC 25059:2023)

 

prEN ISO/IEC 42001 (WI=JT021011)
Information technology - Artificial intelligence - Management system

 

prEN ISO/IEC 42102 (WI=JT021045)
Information technology - Artificial intelligence – Taxonomy of AI system methods and capabilities

prEN ISO/IEC 5259-1 (WI=JT021040)
Artificial intelligence - Data quality for analytics and machine learning (ML) - Part 1: Overview, terminology, and examples (ISO/IEC 5259-1:2024)

 

prEN ISO/IEC 5259-2 (WI=JT021041)
Artificial intelligence - Data quality for analytics and machine learning (ML) - Part 2: Data quality measures (ISO/IEC 5259-2:2024)

 

prEN ISO/IEC 5259-3 (WI=JT021042)
Artificial intelligence - Data quality for analytics and machine learning (ML) - Part 3: Data quality management requirements and guidelines (ISO/IEC 5259-3:2024)

 

prEN ISO/IEC 5259-4 (WI=JT021043)
Artificial intelligence - Data quality for analytics and machine learning (ML) - Part 4: Data quality process framework (ISO/IEC 5259-4:2024)

 

prEN XXX (WI=JT021037)
Artificial Intelligence -- Quality and governance of datasets in AI

 

prEN XXX (WI=JT021036)
Artificial Intelligence - Concepts, measures and requirements for managing bias in AI systems

 

prEN XXX (WI=JT021019)
Competence requirements for AI ethicists professionals

 

prEN XXX (WI=JT021024)
AI Risk Management

 

prEN XXX (WI=JT021008)
AI trustworthiness framework

 

prEN XXX (WI=JT021029)
Artificial intelligence - Cybersecurity specifications for AI Systems

 

prEN XXX (WI=JT021038)
AI Conformity assessment framework

 

prEN XXX (WI=JT021039)
Artificial intelligence - Quality management system for EU AI Act regulatory purposes

 

prEN XXX (WI=JT021025)
Artificial Intelligence – Evaluation methods for accurate computer vision systems

 

prEN XXX (WI=JT021044)
Artificial Intelligence - Taxonomy of AI tasks in computer vision

 

(WI=JT021028)
Reference architecture of knowledge engineering based on ISO/IEC 5392

 

(WI=JT021030)
Contributions towards ISO/IEC 27090

 

 

 

  

Adalberto Biasiotti





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