> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://trust.memori.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://trust.memori.ai/certificazioni/ai-act.md). # AI Act #### **Cos'è** Il Regolamento (UE) 2024/1689, noto come AI Act, è il primo quadro normativo completo al mondo sull'intelligenza artificiale. Introduce un sistema di classificazione dei sistemi AI per livello di rischio — minimo, limitato, alto e inaccettabile — e definisce obblighi proporzionati per sviluppatori, fornitori e deployer. **Autovalutazione di Memori**:\ Memori s.r.l. ha condotto un'autovalutazione approfondita della piattaforma AIsuru rispetto agli obblighi del Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act). L'analisi dimostra che AIsuru — nella componente NLP proprietaria e nel sistema conversazionale — è ampiamente al di sotto di tutte le soglie rilevanti per la designazione come GPAI a rischio sistemico. Il sistema è classificato come AI a basso rischio per i casi d'uso standard, con obblighi di trasparenza già pienamente implementati. #### **Classificazione del sistema AI** La classificazione del sistema varia in funzione del contesto di utilizzo: * **Rischio limitato (caso standard)**: AIsuru utilizzato come assistente virtuale, supporto clienti, knowledge base aziendale o strumento di formazione rientra nella categoria a rischio limitato, con obblighi di trasparenza verso l'utente finale già implementati nella piattaforma * **Rischio alto (deployer responsibility)**: AIsuru può essere configurato dal cliente in contesti regolamentati (selezione del personale, valutazione del credito, diagnostica medica, ecc.) che rientrano nell'Allegato III dell'AI Act. In tal caso la responsabilità di valutazione e conformità ricade sul cliente nella sua veste di deployer **Analisi del rischio sistemico — MemoriNLP** MemoriNLP non supera nessuna delle soglie quantitative né qualitative previste dall'Art. 51 AI Act per la designazione come GPAI a rischio sistemico. Il sistema è ampiamente al di sotto delle soglie previste dalla norma per quanto riguarda capacità computazionale, impatto sul mercato e numero di utenti. La documentazione tecnica di supporto è disponibile su richiesta per le parti qualificate (auditor, autorità di vigilanza). **Documenti a supporto della conformità** * *Documentazione tecnica interna*: disponibile su richiesta a * *Documentazione pubblica*: la descrizione del sistema NLP proprietario di Memori è disponibile nella sezione dedicata di questo trust center **Responsabilità AI Act per modello di erogazione** La distribuzione delle responsabilità tra Memori e il cliente varia in funzione del modello contrattuale scelto: | Modello | Responsabilità Memori | Responsabilità Cliente | | -------------- | ---------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------- | | **SaaS** | Conformità della piattaforma, trasparenza verso gli utenti, obblighi del fornitore | Uso conforme alla destinazione d'uso prevista | | **PaaS** | Conformità della piattaforma, supporto alla configurazione | Configurazione degli Agenti, gestione utenti, conformità come deployer | | **On-Premise** | Fornitura del software conforme | Installazione, configurazione, gestione operativa e conformità come deployer | In tutti i modelli di erogazione, i dati inseriti nella piattaforma (contenuti degli Agenti, conversazioni, file caricati) rimangono di proprietà esclusiva del cliente. Memori non raccoglie alcun dato per addestrare, modificare o eliminare i propri modelli. I dati vengono utilizzati esclusivamente per erogare il servizio contrattualizzato. --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://trust.memori.ai/certificazioni/ai-act.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.