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title: "Delega all'AI e valutazione dei rischi: l'articolo 42 del D.Lgs. 179/2026"
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canonical: https://zerofive.ai/blog/compliance/delega-ai-valutazione-rischi-articolo-42
language: it
published: 2026-10-30
updated: 2026-10-25
author: "ZeroFive.AI"
tags: D.Lgs. 179/2026, articolo 42, valutazione dei rischi, livelli di delega, AI Rating, Modello 231
abstract: "Dal 23 ottobre l'AI che incide su turni e ritmi entra nel DVR. Come il livello di delega orienta verifica, value case, rating e Modello 231."
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# Delega all'AI e valutazione dei rischi: l'articolo 42 del D.Lgs. 179/2026

**In sintesi.** Dal 23 ottobre 2026 l'articolo 42 del D.Lgs. 179/2026 chiede di considerare, dentro la valutazione dei rischi prevista dal Testo unico sulla sicurezza, i sistemi di intelligenza artificiale che incidono su organizzazione del lavoro, ritmi produttivi, modalità della prestazione o decisioni rilevanti per la sicurezza. La probabilità che un sistema rientri nella norma cresce con il livello di delega, quando smette di aiutare la persona e comincia a distribuire turni e assegnare compiti. Per questo la verifica trova il suo posto nella decisione di adozione, prima che il sistema entri in produzione, ed è lì che la collochiamo nel nostro lavoro, dall'assessment fino al rating.

Il decreto legislativo 7 ottobre 2026, n. 179, pubblicato nella Gazzetta Ufficiale n. 234 dell'8 ottobre, conta 54 articoli, e quasi tutta l'attenzione dei primi giorni è andata all'articolo 41, quello sulle decisioni automatizzate nel rapporto di lavoro, di cui abbiamo scritto nel pezzo su [decisioni assistite e controllo umano effettivo](/blog/compliance/decisioni-assistite-controllo-umano-effettivo). L'articolo successivo ha fatto meno rumore e secondo noi riguarda più aziende, perché parla del modo in cui il lavoro viene organizzato ogni giorno e chiede che l'effetto dell'AI su quell'organizzazione entri nel documento di valutazione dei rischi.

Rileggendo i nostri materiali di assessment ci siamo accorti che la sicurezza sul lavoro, in questo senso, quasi non c'era: ragionavamo di AI Act, di dati personali e di robustezza dei modelli, e il responsabile del servizio di prevenzione e protezione era una figura che incontravamo di rado. L'articolo 42 porta quella conversazione molto più vicino al nostro lavoro di quanto ci aspettassimo.

## L'articolo 42 e il Testo unico sicurezza

Il testo è breve. Stabilisce che l'utilizzo di sistemi di AI che incidono sull'organizzazione del lavoro, sui ritmi produttivi, sulle modalità di esecuzione della prestazione o sui processi decisionali rilevanti ai fini della sicurezza viene valutato nell'ambito della valutazione dei rischi dell'articolo 28 del D.Lgs. 81/2008, e chiede al datore di lavoro di assicurare ai lavoratori informazione e formazione sui rischi specifici legati a quei sistemi e sulle misure di prevenzione adottate.

La norma si innesta su un meccanismo che esiste dal 2008. L'articolo 29, comma 3, del Testo unico impone di rielaborare la valutazione dei rischi quando cambiano il processo produttivo o l'organizzazione del lavoro in modo rilevante per la salute e la sicurezza, con trenta giorni per aggiornare il documento, e la rielaborazione si fa con il responsabile del servizio di prevenzione e protezione (e con il medico competente nei casi previsti), dopo aver consultato il rappresentante dei lavoratori per la sicurezza.

Chi usa un assistente di scrittura o un motore di ricerca interno non ha un adempimento nuovo da sbrigare. L'articolo 42 rende esplicito che un sistema di AI può essere una di quelle modifiche dell'organizzazione, e sposta la verifica sull'uso effettivo, su quello che il sistema cambia nel lavoro delle persone. I rischi indicati dai primi commenti tecnici li riconosce subito chiunque lavori con questi strumenti: l'intensificazione dei ritmi, il sovraccarico cognitivo, lo stress legato al controllo algoritmico, l'affidamento eccessivo alle indicazioni del sistema, gli errori che il sistema produce o che l'operatore non vede più.

## Il livello di delega come indicatore

Nel nostro metodo l'adozione si misura sul singolo processo, con [tre livelli di delega](/blog/strategia/ai-assisted-ai-first-ai-native-livelli-delega) che guardano a chi produce l'output e a chi lo verifica. La stessa distinzione funziona anche qui, perché ogni livello cambia in modo diverso il lavoro di chi sta accanto al sistema.

| Livello | Chi fa il lavoro | Effetto tipico sull'organizzazione | Rilevanza per l'articolo 42 |
|---|---|---|---|
| AI-assisted | La persona, con l'AI ai margini | Tempi del singolo compito, nessun ritmo imposto dal sistema | Bassa, salvo funzioni di monitoraggio |
| AI-first | Il sistema produce, la persona rivede ogni output | Il mestiere diventa revisione, con volumi e cadenze decisi dal sistema | Da verificare caso per caso |
| AI-native | Il sistema esegue dentro regole scritte | Il sistema assegna e distribuisce il lavoro | Alta, quasi sempre una modifica dell'organizzazione |

Con un processo AI-assisted il ritmo lo decide ancora la persona, e il sistema accorcia i tempi di un compito senza imporne di nuovi. Quando si passa all'AI-first la persona diventa revisore di output che arrivano alla velocità del sistema, e il rischio più sottile è proprio l'affidamento: dopo la centesima bozza corretta, la centunesima viene approvata con meno attenzione, ed è un effetto che nessun registro tecnico mostra se nessuno lo cerca. Nell'AI-native è il sistema a decidere come si distribuisce il lavoro tra le persone e con quali priorità, e in quel caso la modifica dell'organizzazione è il funzionamento stesso del sistema.

Ci sono poi sistemi che toccano l'articolo 42 a qualunque livello, perché il loro compito è organizzare il lavoro: pianificazione dei turni, assegnazione dei compiti in magazzino o in negozio, gestione delle code di lavoro, monitoraggio delle prestazioni. Nel retail li troviamo spesso dentro i software di workforce management, comprati come moduli gestionali e cresciuti negli anni con funzioni predittive senza che nessuno rivalutasse l'acquisto, ed è lo stesso punto che nel [rating di settore](/blog/strategia/ai-rating-retail-sistemi-personale) fa cadere la dimensione Risk. Logistica e contact center hanno un profilo molto simile.

## La verifica nella decisione di adozione

Il documento di valutazione dei rischi lo redige il datore di lavoro, con un obbligo che il Testo unico rende personale e non delegabile, e lo prepara con il responsabile del servizio di prevenzione e protezione. Quello che può arrivare prima, e che oggi manca quasi sempre, è l'informazione su cosa cambia: quando un'azienda decide di portare un processo al livello AI-first, o di attivare le funzioni predittive di un gestionale, chi deve rivalutare i rischi lo scopre spesso a sistema già acceso, con trenta giorni per rimediare.

Nell'assessment la mappa degli use case segnala quelli che incidono su turni, assegnazioni, ritmi o monitoraggio, perché per quei casi il tempo che separa la decisione dal valore comprende anche la rielaborazione della valutazione dei rischi, la consultazione del rappresentante per la sicurezza e la formazione delle persone coinvolte.

Nel [value case](/blog/strategia/value-case-alternativa-non-ai-scartata) quei passaggi diventano costi e tempi da mettere accanto ai benefici, e qualche volta cambiano la risposta. Un processo che al livello AI-native richiederebbe di riorganizzare i turni può dare un ritorno vicino al livello AI-first, con un impatto sull'organizzazione molto più piccolo, e fermarsi un livello prima è una scelta che un comitato prende meglio quando ha quei numeri davanti.

Quando il progetto va avanti, la consegna comprende una scheda del sistema scritta per chi aggiorna il documento di valutazione dei rischi: che cosa fa e che cosa decide, quali dati usa, chi può intervenire quando un'indicazione è sbagliata o pericolosa, come si sospende. Sono in gran parte le informazioni che chiediamo nella [policy AI 2.0](/blog/ai-governance/policy-ai-2-0-cosa-puo-fare-il-sistema) per i livelli di autonomia e controllo, riordinate per un lettore che ragiona in termini di prevenzione e protezione.

Nella formazione richiesta dall'articolo 42 vediamo due contenuti distinti. Quello sulla sicurezza spetta al datore di lavoro e al servizio di prevenzione, con le regole che il Testo unico già prevede. L'altro riguarda il sistema, come funziona, dove sbaglia più spesso, quando non fidarsi, come segnalare un'indicazione che non torna, ed è il lavoro che facciamo nei percorsi dell'AI Academy, da progettare insieme a chi gestisce la formazione sicurezza perché i due contenuti arrivino alle stesse persone senza sovrapporsi.

## Confidence e Risk nell'AI Rating

L'[AI Rating](/servizi/ai-rating) misura quattro dimensioni, e due vanno rilette alla luce dell'articolo 42. Nella dimensione Confidence misuriamo, tra le altre cose, la fiducia di utenti e team negli output, che il modello collega già a processi di validazione chiari e a procedure manuali di ripiego quando il sistema sbaglia. Un team che approva sempre e comunque le indicazioni del sistema non esprime maturità, esprime un rischio che il documento di valutazione deve registrare. Per questo leggiamo la Confidence come calibrazione: una fiducia proporzionata all'affidabilità dimostrata del sistema, con persone che sanno quando contraddirlo e hanno l'autorità per farlo.

Nella dimensione Risk il nostro modello tratta la sicurezza come protezione dei dati e robustezza dei modelli, accanto a compliance ed etica, e la sicurezza delle persone che lavorano accanto al sistema ci entrava solo in modo indiretto. Per i sistemi che organizzano il lavoro aggiungiamo una verifica esplicita sul fatto che siano stati considerati nella valutazione dei rischi e che qualcuno abbia l'autorità di intervenire quando un'indicazione del sistema è pericolosa. Per quei sistemi ha senso trattarla tra i gate critici, quelli che un buon punteggio sulle altre dimensioni non può compensare.

## Le conseguenze sul Modello 231

Il collegamento con la responsabilità dell'ente passa per una norma che esiste dal 2007. L'articolo 25-septies del D.Lgs. 231/2001 include tra i reati presupposto l'omicidio colposo e le lesioni gravi o gravissime commessi con violazione delle norme sulla sicurezza sul lavoro, e l'articolo 30 del Testo unico indica che cosa deve assicurare un modello organizzativo per avere efficacia esimente su quei reati, a partire dalle attività di valutazione dei rischi e di predisposizione delle misure conseguenti, fino all'informazione e alla formazione dei lavoratori.

Se un sistema rientra nell'articolo 42 e la valutazione dei rischi non lo considera, il vuoto passa al modello, proprio sugli elementi che l'articolo 30 richiede. Per i sistemi ad alto rischio si aggiunge il percorso dell'articolo 25-vicies e dell'articolo 437-bis del codice penale, introdotti dal D.Lgs. 160/2026, di cui abbiamo scritto nel pezzo sul [nuovo articolo 25-vicies](/blog/compliance/dlgs-231-articolo-25-vicies-ai).

Il nostro ruolo ha un perimetro preciso: la valutazione dei rischi è del datore di lavoro, la vigilanza sul modello è dell'Organismo di vigilanza, e noi non sostituiamo nessuno dei due. Quello che portiamo a entrambi è la mappa dei sistemi con il livello di delega di ciascuno e le evidenze su come vengono sorvegliati, materiale che per l'Organismo di vigilanza può diventare un flusso informativo periodico. Nel nostro modello un'autovalutazione non produce mai la classe A, e lo stesso criterio vale per chi riceve il documento: una scheda compilata da chi gestisce il sistema descrive un'intenzione, la verifica la fa qualcun altro.

La domanda che porteremo nei prossimi assessment riguarda l'origine di questi sistemi, quanti siano stati scelti da qualcuno che sapeva di cambiare un'organizzazione e quanti siano arrivati come una funzione in più dentro l'aggiornamento di un gestionale.

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**Fonti principali**: decreto legislativo 7 ottobre 2026, n. 179, articoli 41 e 42 (Gazzetta Ufficiale n. 234 dell'8 ottobre 2026); decreto legislativo 9 aprile 2008, n. 81, articoli 17, 28, 29 e 30; decreto legislativo 8 giugno 2001, n. 231, articoli 25-septies e 25-vicies; decreto legislativo 9 settembre 2026, n. 160.