L’intelligenza artificiale è ormai una leva centrale per incrementare l’efficienza aziendale.
Promette velocità, riduzione dei costi e scalabilità, ma senza una governance adeguata può produrre l’effetto opposto: più output, meno valore aggiunto.
Con l’entrata in vigore della Legge 132/2025 sull’intelligenza artificiale, l’Italia ha anticipato diversi principi e dispositivi dell’AI Act europeo, introducendo un nuovo livello di responsabilità per le imprese.
Non solo tecnica, ma organizzativa, legale e reputazionale.
La domanda oggi non è se usare l’AI, ma come governarla per evitare sprechi, rischi e lavoro inutile.

Cos’è il workslop e perché riguarda la produttività aziendale

Negli ultimi mesi si è diffuso il termine workslop: indica contenuti formalmente corretti ma inutili, ridondanti o poco rilevanti (email, report, presentazioni, post), che aumentano il carico di lavoro invece di ridurlo. Il fenomeno emerge chiaramente da una ricerca pubblicata su Harvard Business Review e condotta da BetterUp Labs insieme allo Stanford Social Media Lab: quando l’AI non è guidata da regole chiare, moltiplica il rumore invece della qualità.

Ecco tre dati interessanti che sono emersi.
Il 40% dei lavoratori  intervistati in seno alle aziende dichiara di aver prodotto workslop usando strumenti di AI. Solo il 5% delle aziende misura il valore reale dei progetti GenAI. Secondo gli indicatori forniti da Gartner ai ricercatori, circa un terzo dei progetti di AI aziendale in corso, sarà abbandonato per mancanza di governance e qualità dei dati. 

AI Act, Legge 132/2025 e Modello 231: cosa cambia per le imprese

Il quadro normativo, oggi,  ridefinisce in modo profondo la governance aziendale per l’AI europea e italiana. L’AI Act, infatti, classifica i sistemi di intelligenza artificiale per livello di rischio, e impone obblighi crescenti di trasparenza, tracciabilità e controllo.
La legge italiana rafforza questo impianto e richiede alle aziende:

• policy interne sull’uso dell’AI, 
• audit periodici sui sistemi utilizzati, 
• formazione continua sui rischi dell’AI, 
• integrazione dell’AI aziendale nel Modello 231 (Modello di Organizzazione, Gestione e Controllo come da D.Lgs. 231/2001), lo strumento di prevenzione dei reati mirato a ridurre o se possibile azzerare la responsabilità amministrativa delle imprese che lo adottano.

Una novità rilevante riguarda i deepfake, ovvero i contenuti generati con l’AI di natura ingannevole e non riconoscibili come tali: nasce infatti il reato di diffusione illecita di contenuti falsi, e sono introdotte aggravanti per reati commessi con l’ausilio dell’AI.
Per chi fa marketing e comunicazione, questo significa una cosa, principalmente: definire e mettere in atto procedure, controlli e disclosure, liberatorie, che non sono più opzionali.

Compliance e produttività: due facce della stessa strategia

In molte imprese la compliance è ancora percepita come un freno. In realtà, senza regole l’AI diventa fonte di inefficienza. Parlare di governance dell’Intelligenza Artificiale, in concreto, significa ridurre i rifacimenti e gli errori evitabili, aumentare la coerenza di brand e abbassare in modo significativo i rischi legali e reputazionali. Non è un esercizio teorico, ma una leva operativa che porta a una produttività realmente ottimizzata.

Framework operativo anti-workslop

Un modello efficace di AI governance operativa include un insieme di iniziative e verifiche.
Cominciando dalla mappatura dei tool AI, inclusi quelli “ombra”, usati senza coordinamento e in modo autonomo da dipendenti e collaboratori. Creare Prompt library aziendali, condivise e aggiornate, e regole di qualità per ogni tipologia di contenuto; Creare o utilizzare KPI che misurano il valore qualitativo, non solo il volume. Ecco alcuni indicatori cruciali da tenere sotto osservazione: tasso di contenuti approvati senza rifacimenti; tempo netto risparmiato; numero di revisioni; qualità percepita e coerenza di brand; tracciabilità degli asset AI-generated.

Questi “Quality gate” devono diventare prassi costanti, integrate nei processi aziendali e nel Modello 231 adottato.

Deepfake e responsabilità d’impresa

La Legge 132/2025 richiede alle aziende di: definire policy chiare sull’uso dell’AI nella comunicazione; garantire la tracciabilità dei contenuti:

• dichiarare quando un asset è AI-assisted;
• attivare canali di segnalazione dedicati;
• valutare periodicamente l’impatto reputazionale dell’AI.

L’obiettivo non è limitare la creatività o la capacità comunicativa, ma ridurre rischi e ambiguità, specie in contesti commerciali, editoriali e informativi.

AI governance, leva competitiva

L’AI crea valore solo se guidata da dati, processi e responsabilità chiare.
La sfida non è produrre di più, ma meglio.
Tale esigenza non riguarda solo l’organizzazione interna delle imprese. È un segnale che arriva anche dal pubblico: utenti e consumatori mostrano una crescente attenzione per contenuti più leggibili, riconoscibili e autentici, mentre iniziano a percepire come ridondanti – quando non respingenti – grafiche e tone of voice eccessivamente “iper-reali” o dal ‘sapore’ AI-generated.
La qualità, oggi, passa anche dalla capacità di mantenere una dimensione marcatamente umana nella comunicazione.Con questa consapevolezza, KPI anti-workslop, policy AI-ready e un Modello 231 costantemente osservato e aggiornato, la governance dell’intelligenza artificiale diventa uno strumento strategico, non solo per aumentare la produttività, ma per costruire contenuti e iniziative più credibili, sostenibili e coerenti con le attese reali del pubblico.