7 Maggio 2026, di Anna Fabi – PMI.it
La norma UNI 11621-8:2026 mette ordine nel mercato delle professioni legate all’intelligenza artificiale e introduce una mappa nazionale dei ruoli che partecipano alla progettazione, allo sviluppo, all’integrazione e alla supervisione dei sistemi AI. Il nuovo standard, pubblicato il 30 aprile 2026, individua dodici profili e li collega a responsabilità, competenze e indicatori di risultato. Per imprese, pubbliche amministrazioni, enti di formazione e organismi di certificazione diventa un riferimento tecnico in un momento in cui l’AI Act impone conoscenze riconoscibili lungo tutta la catena del valore.
Profili professionali AI nella serie UNI 11621
La UNI 11621-8:2026 fa parte della serie dedicata alle attività professionali non regolamentate in ambito ICT. La nuova sezione è centrata sui profili di ruolo relativi all’intelligenza artificiale e utilizza la metodologia già prevista dalla UNI 11621-1, in coerenza con l’e-Competence Framework europeo.
La norma riguarda le figure che partecipano alla progettazione, allo sviluppo, all’integrazione e alla gestione dei sistemi di intelligenza artificiale. Per ciascun profilo definisce missione, compiti principali, risultati attesi, competenze, conoscenze, abilità e indicatori di prestazione, rendendo più chiare le responsabilità in un settore dove le job description aziendali sono spesso poco omogenee.
AI Act e Legge sull’AI impongono competenze certificate
La norma si colloca nello scenario definito dal Regolamento europeo in materia: l’AI Act richiede infatti che i sistemi siano sviluppati, gestiti e utilizzati da soggetti dotati di competenze adeguate al ruolo svolto e al contesto di applicazione. In questo quadro, lo standard UNI offre una base tecnica per costruire team, percorsi di formazione, valutazioni interne e certificazioni. La Legge 132/2025 sull’Intelligenza Artificiale si pone su un piano parallelo, disciplinando alfabetizzazione, formazione e certificazione delle competenze.
Non a caso, nel mercato del lavoro, le richieste di competenze AI negli annunci di lavoro sono cresciute rapidamente e non riguardano soltanto sviluppatori o data scientist ma anche funzioni manageriali, HR, marketing, prodotto e compliance.
I dodici profili individuati dalla norma
La UNI 11621-8:2026 individua dodici profili professionali AI, coprendo governo strategico, consulenza, prodotto, prompt, algoritmi, dati, sicurezza, machine learning, linguaggio naturale e ricerca scientifica. I ruoli previsti dallo standard sono:
- il Chief AI Officer presidia la strategia sull’intelligenza artificiale e coordina scelte, responsabilità e governo dei sistemi AI nell’organizzazione;
- l’AI Consultant supporta imprese e PA nella valutazione dei casi d’uso, nella scelta delle soluzioni e nella costruzione dei percorsi di adozione;
- l’AI Product Manager collega obiettivi di business, requisiti tecnici, utenti e sostenibilità del prodotto basato su intelligenza artificiale;
- l’AI Prompt Engineer progetta, testa e migliora le istruzioni usate per far lavorare sistemi generativi e modelli linguistici;
- l’AI Algorithm Engineer sviluppa algoritmi e soluzioni di calcolo per applicazioni di intelligenza artificiale;
- l’AI Deep Learning Engineer lavora su reti neurali profonde e modelli ad alta complessità per riconoscimento, previsione e automazione avanzata;
- l’AI Data Engineer costruisce e mantiene le pipeline di dati necessarie ad alimentare sistemi e modelli AI;
- l’AI Data Scientist analizza dati, costruisce modelli, interpreta risultati e traduce evidenze quantitative in decisioni aziendali;
- l’AI Security Specialist presidia rischi, vulnerabilità, protezione dei sistemi e sicurezza delle applicazioni AI;
- l’AI Machine Learning Engineer sviluppa, addestra e mette a punto modelli di apprendimento automatico per casi d’uso aziendali e industriali;
- l’AI Natural Language Processing Engineer lavora su sistemi che elaborano linguaggio naturale, testo, conversazioni e contenuti generati o interpretati da macchine;
- l’AI Research Scientist sviluppa ricerca avanzata, sperimenta nuovi modelli e contribuisce all’evoluzione scientifica delle tecnologie AI.
Dalla governance alla ricerca scientifica
La struttura dei profili mostra che l’intelligenza artificiale non viene trattata solo come materia tecnica. La parte alta della filiera comprende le competenze decisionali tra governance, responsabilità e adozione con ruoli come Chief AI Officer, AI Consultant e AI Product Manager.
Il secondo livello riguarda la progettazione delle soluzioni. Qui rientrano prompt, algoritmi, machine learning, deep learning e linguaggio naturale, cioè le competenze che trasformano un’esigenza aziendale in un sistema AI utilizzabile, valutabile e migliorabile.
Il terzo livello presidia dati, sicurezza e ricerca. AI Data Engineer, AI Data Scientist, AI Security Specialist e AI Research Scientist coprono qualità informativa, protezione, analisi e innovazione, quattro aree decisive per evitare che l’adozione dell’AI resti un esperimento isolato.
Chief AI Officer e responsabilità aziendale
Il profilo del Chief AI Officer è quello più vicino alla governance dell’organizzazione. Non coincide con il tecnico che sviluppa modelli né con il manager che compra strumenti software. È piuttosto la figura chiamata a presidiare strategia, responsabilità, coerenza dei sistemi AI e rapporto tra innovazione, rischio e regole.
Per le imprese, il profilo è utile quando l’intelligenza artificiale entra in più funzioni aziendali. In quel caso serve una regia capace di coordinare prodotto, dati, sicurezza, compliance, formazione interna e misurazione dei risultati. Anche molte PMI usano strumenti AI ma l’integrazione nei processi resta spesso fragile senza figure specializzate. La norma UNI può aiutare a distinguere tra uso occasionale di strumenti generativi e adozione sistemica, con la costruzione di competenze aziendali riconoscibili.
Product, prompt e consulenza nella filiera AI
L’AI Product Manager presidia il prodotto o servizio basato su intelligenza artificiale, traducendo necessità del mercato, bisogni degli utenti e requisiti tecnici in scelte di sviluppo. È un ruolo ponte tra direzione, team tecnici, legali, sicurezza e clienti interni o esterni.
L’AI Prompt Engineer lavora invece sul rapporto tra persone e modelli generativi. La sua attività non consiste nel formulare richieste estemporanee, ma nel costruire istruzioni, verifiche, catene di prompt e controlli di qualità capaci di rendere più affidabile l’uso dei sistemi.
L’AI Consultant affianca organizzazioni che devono scegliere dove applicare l’intelligenza artificiale, quali rischi valutare, quali processi rivedere e quali competenze sviluppare. Per imprese senza team interni maturi, questa figura può diventare il primo filtro tra tecnologia disponibile e investimenti sostenibili.
I tecnici AI che operano su dati e modelli
La norma distingue le professionalità che lavorano sui dati da quelle che progettano e addestrano modelli. L’AI Data Engineer prepara infrastrutture, basi dati e flussi informativi; l’AI Data Scientist analizza i dati, costruisce modelli e interpreta i risultati.
Gli ingegneri di algoritmo, machine learning e deep learning coprono invece la parte più tecnica della costruzione dei sistemi. L’AI Machine Learning Engineer sviluppa modelli di apprendimento automatico, mentre l’AI Deep Learning Engineer lavora su reti neurali e architetture più complesse.
L’AI Natural Language Processing Engineer ha un ruolo centrale nelle applicazioni che trattano testi, documenti, assistenti virtuali, motori semantici, customer care automatizzato e sistemi di generazione o classificazione dei contenuti.
Sicurezza AI e protezione dei sistemi
Lo standard dedica un profilo specifico alla sicurezza. L’AI Security Specialist presidia rischi legati a modelli, dati, input, output, accessi, manipolazioni e vulnerabilità. La crescita dell’AI generativa rende questa figura sempre più vicina a cybersecurity, privacy, risk management e continuità aziendale. Nel caso dei sistemi AI, entrano in gioco anche affidabilità delle risposte, esposizione a manipolazioni, uso improprio dei modelli e protezione delle informazioni trattate.
Per le imprese soggette all’AI Act o impegnate in processi di adeguamento, la presenza di competenze di sicurezza AI può aiutare a documentare scelte, controlli e responsabilità lungo il ciclo di vita dei sistemi.
Ricerca, formazione e certificazione delle competenze
L’AI Research Scientist rappresenta il profilo più vicino alla ricerca avanzata. Lavora su nuovi modelli, metodi, architetture e sperimentazioni scientifiche, alimentando la parte più innovativa dell’ecosistema AI. La norma si rivolge anche a università, ITS Academy, enti formativi e organismi di certificazione. L’obiettivo è costruire percorsi più allineati alle figure richieste dal mercato e rendere più chiara la valutazione delle competenze.
La mappa per imprese e pubbliche amministrazioni
L’adozione dell’AI sta già entrando nel confronto tra Governo, imprese e parti sociali, anche attraverso l’Osservatorio italiano sull’intelligenza artificiale. Ecco perchè, per imprese e PA, la UNI 11621-8:2026 può essere usata per costruire organigrammi, piani di assunzione, gare, percorsi formativi, incarichi consulenziali e criteri di valutazione.
Il vantaggio è avere una terminologia professionale condivisa, meno dipendente da etichette commerciali o titoli aziendali improvvisati. Nel pubblico, la norma può aiutare anche a scrivere fabbisogni professionali più chiari per progetti AI, appalti digitali e percorsi di trasformazione. Nel privato, può orientare selezione del personale, piani di reskilling e valutazione dei fornitori.
Checklist per lo standard in azienda
La norma UNI non suggerisce ad ogni impresa di assumere dodici figure diverse ma offre una griglia per capire quali competenze servono quando un sistema AI entra nei processi aziendali. Prima di avviare o riorganizzare progetti AI, l’impresa dovrebbe verificare:
- quali sistemi di intelligenza artificiale sono già usati nei reparti aziendali;
- quali ruoli interni presidiano dati, modelli, sicurezza, prodotto e responsabilità;
- quali competenze sono già presenti e quali richiedono formazione o inserimenti dedicati;
- quali fornitori esterni svolgono attività riconducibili ai profili della UNI 11621-8:2026;
- quali attività AI richiedono documentazione, controlli e supervisione in chiave AI Act;
- quali percorsi di certificazione possono rafforzare la qualificazione dei professionisti coinvolti.
Il valore dello standard sta nella possibilità di individuare le competenze reali in un mercato dove molti ruoli sono ancora descritti in modo fluido; la UNI 11621-8:2026 offre una base tecnica per capire chi fa che cosa e con quale responsabilità.