La trasformazione industriale degli ultimi anni ha avuto un effetto collaterale tanto evidente quanto spesso sottovalutato: la macchina non è più solo una macchina. È un nodo connesso, aggiornabile, integrato con piattaforme cloud, MES/ERP, sistemi OT, sensori IoT e, sempre più spesso, con componenti software che incidono direttamente su funzioni critiche di sicurezza.
In questo scenario, continuare a separare sicurezza fisica, sicurezza informatica e criteri ESG significa leggere la realtà con categorie ormai superate.
Perché oggi, un incidente cyber, può diventare un incidente safety. E un incidente safety, oltre al danno umano e operativo, produce impatti misurabili su parametri Social (persone), Governance (accountability, controlli) e perfino Environmental (sprechi, rilavorazioni, fermate, emissioni indirette).
Cosa accade con il Regolamento Macchine (UE) 2023/1230
L’entrata in vigore del Regolamento Macchine (UE) 2023/1230, previsto per gennaio 2027, rende questa convergenza ancora più concreta: la compliance di prodotto non riguarda più solo rischi meccanici, elettrici o ergonomici, ma entra in modo strutturale nel dominio della cybersicurezza dei sistemi che abilitano (o possono compromettere) la sicurezza.
In tutto questo esiste un punto fermo sul calendario: dal 20 gennaio 2027 il Regolamento si applica in modo obbligatorio, mentre fino ad allora resta vigente il quadro della Direttiva 2006/42/CE.
Dalla safety “tradizionale” alla cyber-safety della macchina connessa
Per anni abbiamo ragionato con un paradigma lineare: identifico un pericolo, valuto un rischio, progetto protezioni, documento la conformità. Quel modello resta valido, ma non è più sufficiente quando una parte del rischio nasce dal fatto che un attore esterno (o interno) può influenzare il comportamento della macchina attraverso rete, firmware, credenziali, aggiornamenti o componenti software.
È qui che il Regolamento Macchine segna un passaggio culturale: integra aspetti legati a software e sistemi di controllo e riconosce la crescente importanza della sicurezza “cyber” rispetto alla conformità e alla protezione.
In altre parole: non basta che una macchina sia “safe” per progetto; deve essere anche resiliente rispetto a manipolazioni digitali che impattano funzioni di sicurezza.
Perché la cybersecurity è (anche) un indicatore ESG?
La cybersecurity viene spesso trattata come tema tecnico. Ma nella pratica è un moltiplicatore di rischio e un abilitatore di fiducia, cioè due ingredienti centrali della sostenibilità.
- Social (S): una macchina connessa vulnerabile può mettere a rischio la salute e la sicurezza dei lavoratori (fermi anomali, manomissione di parametri, disattivazione di interblocchi, alterazione di logiche di controllo). La sicurezza informatica diventa una componente della tutela delle persone.
- Governance (G): se esistono responsabilità chiare, processi di gestione vulnerabilità, controlli sugli accessi, tracciabilità e incident response, allora l’organizzazione dimostra maturità di governance. Se invece domina l’improvvisazione, il rischio si sposta dal “se” al “quando”.
- Environmental (E): è l’aspetto meno immediato, ma spesso il più sottovalutato. Un incidente cyber in contesto industriale può produrre sprechi di energia e materia, rilavorazioni, scarti, fermi impianto e, nei casi peggiori, eventi con impatto ambientale. La qualità dei dati operativi (consumi, efficienza, emissioni indirette) dipende dalla loro integrità e disponibilità.
Se la sostenibilità è anche resilienza, allora la cybersecurity è parte della sostenibilità.
Dove il Regolamento Macchine aggancia davvero il digitale
Un punto chiave è comprendere che il Regolamento non “aggiunge qualche riga” alla norma precedente: aggiorna il perimetro in cui si gioca la conformità.
La Commissione europea evidenzia, tra gli elementi caratterizzanti del Regolamento:
- l’integrazione di disposizioni per macchine con funzioni di sicurezza basate su AI;
- l’integrazione di aspetti di cyber-safety per software rilevante ai fini della compliance, dati e sistemi di controllo di sicurezza;
- l’applicazione obbligatoria dal 20 gennaio 2027.
Questo significa che chi progetta, integra o utilizza macchine dovrà ragionare su un concetto più ampio: sicurezza funzionale + sicurezza informatica + ciclo di vita del software.
IoT industriale: la nuova superficie di rischio (e di valore)
L’IoT industriale ha portato efficienza, manutenzione predittiva, controllo remoto, riduzione dei fermi, ottimizzazione energetica. Ma ha anche aumentato la superficie d’attacco: più sensori, più gateway, più API, più identità digitali, più dipendenze software.
Qui nasce la correlazione più forte tra IoT, ESG e Regolamento Macchine: tutto ciò che abilita performance e sostenibilità (misurazioni, automazione, ottimizzazione) deve essere affidabile. Se non lo è, non solo aumenta il rischio operativo, ma diventa fragile la stessa credibilità dei KPI ESG basati su dati industriali.
In pratica: un dato ambientale non protetto è un dato contestabile. E un dato contestabile è un problema di governance.
Dalla compliance al vantaggio competitivo: cosa fare in pratica
Chi si prepara per tempo, può trasformare l’obbligo normativo in un acceleratore di qualità e posizionamento. Ecco di seguito alcune azioni “ad alto rendimento” che possono essere implementate:
Risk assessment integrato (safety + cyber)
Non due analisi in parallelo, ma un’unica lettura del rischio: minacce cyber che impattano funzioni di sicurezza, disponibilità e integrità dei controlli.
Secure-by-design e secure-by-default per componenti connessi
Hardening, segmentazione, gestione credenziali, logging, controllo degli accessi, aggiornamenti tracciati, gestione sicura delle chiavi: misure “da prodotto”, non solo “da impianto”.
Gestione del ciclo di vita delle vulnerabilità
Processi di triage, patching, disclosure, e soprattutto responsabilità chiare: è qui che la governance si vede davvero.
Supply chain e componenti digitali
Una macchina è una filiera: PLC, HMI, moduli wireless, librerie software, servizi cloud. Il rischio non è solo interno: si eredita!
KPI che parlano anche ESG
Tempi di patching, copertura inventario asset, incidenti e near-miss, audit di sicurezza su fornitori critici, disponibilità dei sistemi, qualità e integrità dei dati energetici: metriche “cyber” che diventano indicatori di affidabilità e sostenibilità.
In tutte queste dinamiche si intersecano poi altri importanti attori che non devono essere più recepiti come “noiosi obblighi” finalizzati solo alla compliance ma come stimoli aziendali volti al miglioramento continuo, alla creazione di produzioni di valore e al vantaggio competitivo.
Così devono essere viste la NIS2 e l’AI Act
NIS2 in Italia (D.lgs. 138/2024): la compliance “di organizzazione” che ricade anche su macchine, OT e IoT
Con il D.lgs. 4 settembre 2024, n. 138 l’Italia ha recepito la Direttiva NIS2; il provvedimento è stato pubblicato in Gazzetta Ufficiale ed è entrato in vigore il 16 ottobre 2024.
Questo passaggio è rilevante perché sposta l’attenzione (anche) dal “prodotto conforme” alla continuità e resilienza dei servizi: se l’organizzazione rientra nel perimetro NIS, deve dimostrare di saper gestire e governare il rischio cyber end-to-end, inclusi gli ambienti OT e i dispositivi connessi.
Qui nasce una prima interrelazione “forte” con Regolamento Macchine e parametri ESG: una vulnerabilità di macchina/linea (soprattutto quando c’è teleassistenza, manutenzione remota, gateway, integrazione cloud) può trasformarsi in evento cyber con impatti operativi, e quindi in un tema NIS2 (incident handling, continuità, ripristino), oltre che in un tema S (sicurezza delle persone) e G (controlli, responsabilità, auditabilità).
In altre parole: la macchina non è più solo un bene strumentale, ma un componente del “sistema critico” dell’impresa.
Dal punto di vista pratico, l’impatto della direttiva NIS2 tende a produrre due effetti a cascata che interessano direttamente OEM, integratori e utilizzatori di macchine:
- Pressione sulla supply chain: chi è soggetto a NIS2 chiederà ai fornitori (anche di macchine e componenti OT) evidenze di hardening, gestione accessi, logging, patching e gestione vulnerabilità, con clausole contrattuali più stringenti e audit più frequenti.
- Convergenza tra IT/OT governance e reporting: inventario degli asset, segmentazione, gestione identità (anche per fornitori in teleassistenza), piani di risposta e ripristino diventano indicatori di “maturità” di governance, quindi, in chiave ESG, materia misurabile e rendicontabile.
AI Act (Reg. UE 2024/1689): quando l’AI entra nelle funzioni safety e cambia il perimetro di responsabilità
L’AI Act è entrato in vigore il 1° agosto 2024 diventerà pienamente applicabile dal 2 agosto 2026, con eccezioni importanti. Tra queste, la più rilevante per chi progetta o utilizza macchine è la transizione estesa per le regole sui sistemi di AI ad alto rischio “embedded” in prodotti regolati, che arriva fino al 2 agosto 2027.
Questa timeline si incastra in modo naturale con l’evoluzione della normativa macchine: da un lato il Regolamento Macchine riconosce esplicitamente la presenza di funzioni di sicurezza basate su AI; dall’altro l’AI Act definisce obblighi e responsabilità quando l’AI diventa parte del “cuore” di un prodotto soggetto a marcatura CE (con requisiti su gestione del rischio, qualità, tracciabilità, controllo, ecc.).
Sicuramente non tutta l’AI industriale è “high-risk”, ma lo diventa facilmente quando influenza decisioni che impattano la sicurezza, ad esempio su robot collaborativi, veicoli a guida autonoma in area industriale, sistemi di visione che abilitano funzioni di protezione, logiche adattive che modificano velocità/spazi di sicurezza, o manutenzione “predittiva” che innesca azioni automatiche su elementi critici.
In questi casi la classica domanda “la macchina è sicura?” si arricchisce di nuove variabili:
- stabilità del comportamento nel tempo (modelli che cambiano, drift, aggiornamenti);
- qualità e rappresentatività dei dati usati per addestramento/validazione;
- tracciabilità (log, versioning, evidenze di test) e governo del cambiamento;
- human oversight: quanto e come l’operatore può comprendere/controllare l’azione del sistema.
Se un sistema AI entra in funzioni safety, cresce l’importanza di Governance (ruoli, accountability, change management, auditabilità) e di Social (tutela dei lavoratori, prevenzione incidenti). Persino l’“E” ne risente: un’AI che ottimizza consumi/efficienza è un abilitatore ambientale solo se il suo comportamento è affidabile e controllabile; altrimenti introduce un rischio operativo che può trasformare l’efficienza in fragilità.
Una convergenza non più rinviabile
AI Act e il Regolamento Macchine non aggiungono solo adempimenti: impongono un salto di maturità sul ciclo di vita di software e modelli. E questo, lato ESG, si traduce in un tema misurabile: “quanto sono governati, verificabili e resilienti gli algoritmi che toccano processi e persone?”.
Il punto non è “aggiungere cybersecurity” alla macchina come se fosse un optional. Il punto è riconoscere che la macchina connessa è ormai un sistema sociotecnico: produce valore, ma anche rischio; genera dati, ma anche responsabilità; abilita sostenibilità, ma solo se è affidabile.
Il Regolamento Macchine rende esplicito ciò che il mercato già sta sperimentando: senza cyber-safety non c’è safety piena. E senza safety piena per persone, processi e dati, non esiste una strategia ESG credibile.
Prepararsi oggi, significa arrivare al 2027 non in affanno, ma con un modello industriale più maturo, più resiliente e più competitivo.
