L’avvento dell’intelligenza artificiale generativa impone alle aziende una revisione pratica e normativa delle politiche di protezione dei dati e delle responsabilità connesse. Il Garante per la protezione dei dati ha ribadito più volte che i sistemi capaci di generare testi, immagini o altri output a partire da dati personali — o addestrati su informazioni sensibili — rientrano pienamente nel campo di applicazione del GDPR. Questo testo, a firma del Dr. Luca Ferretti, avvocato specializzato in diritto digitale, mette a fuoco norme, giurisprudenza e scenari operative, offrendo indicazioni concrete per contenere il rischio di non conformità.
Norme e orientamenti di riferimento
Le regole principali restano quelle del Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR). Autorità come l’EDPB e la Corte di Giustizia UE hanno chiarito l’applicazione dei principi fondamentali — liceità, trasparenza, minimizzazione, responsabilità — anche alle soluzioni basate su machine learning e reti neurali. Quando i dataset di addestramento contengono informazioni personali, o quando l’output può essere ricondotto a persone reali, emergono questioni note nel diritto della privacy ma amplificate dalla complessità tecnica dei modelli. Questo richiede governance specifiche e una solida documentazione dei processi.
Valutare la liceità e adottare misure di compliance
Non basta aggiornare l’informativa o raccogliere un consenso generico: la liceità del trattamento va valutata caso per caso, considerando contesto, finalità e basi giuridiche. L’uso di dati non sufficientemente anonimizzati può violare il principio di minimizzazione; bisogna verificare la necessità e la proporzionalità del trattamento rispetto agli scopi perseguiti. Inoltre, i diritti degli interessati — cancellazione, accesso, portabilità — dipendono dalla capacità tecnica di collegare output e dati originali, quindi servono procedure ad hoc per soddisfarli.
Il tema della “scatola nera” algoritmica resta centrale: il principio di responsabilità impone misure organizzative, tecniche e contrattuali per assicurare trasparenza e tracciabilità nelle decisioni automatizzate. In pratica, le aziende devono documentare scelte progettuali, condurre valutazioni d’impatto sulla protezione dei dati (DPIA) quando i rischi sono elevati e prevedere canali chiari per l’esercizio dei diritti. Nei contratti con fornitori, è fondamentale inserire clausole che definiscano ruoli, obblighi di sicurezza e meccanismi di cooperazione in caso di incidenti.
Sovrapposizione tra GDPR e AI Act
La futura o ormai in parte applicabile regolazione europea sull’intelligenza artificiale aggiunge requisiti specifici per i sistemi “ad alto rischio”. La combinazione di GDPR e AI Act aumenta le responsabilità: pratiche di valutazione, governance dedicate e misure tecniche più stringenti diventano spesso obbligatorie. Tutto ciò può tradursi in oneri aggiuntivi per le imprese, che devono pianificare analisi, monitoraggio e aggiornamenti continui delle contromisure.
Implicazioni operative: cosa fare subito
Per tradurre la normativa in azioni concrete, è utile seguire alcuni passaggi pratici:
– Mappare l’uso dei sistemi generativi: dove vengono impiegati, quali dati li alimentano e quali output producono. Questa mappatura è la base per valutare il rischio e decidere se sia necessaria una DPIA.
– Documentare e aggiornare i registri dei trattamenti, mostrando finalità, categorie di dati e misure di sicurezza adottate.
– Applicare tecniche di pseudonimizzazione o anonimizzazione quando possibile, limitare l’accesso tramite controlli di ruolo e usare crittografia per i dati in transito e a riposo.
– Testare i modelli per prevenire data leakage dagli output e verificare periodicamente l’efficacia delle contromisure.
– Prevedere audit regolari, procedure di change management e piani di mitigazione per gli incidenti.
Contratti e rapporti con fornitori
I contratti con cloud provider e fornitori di modelli preaddestrati devono disciplinare responsabilità, accesso ai log, obblighi di notifica e cooperazione in caso di violazioni. È essenziale negoziare clausole che definiscano ruoli e flussi informativi e aggiornare questi accordi alla luce delle linee guida del Garante e dell’EDPB.
Governance interna e cultura aziendale
La tecnologia da sola non basta: le misure tecniche vanno sostenute da processi, competenze e responsabilità chiare. Formare i team di sviluppo, legale e compliance su privacy by design e privacy by default riduce l’esposizione operativa. Nominare figure responsabili (DPO o referenti interni), stabilire procedure di segnalazione e risposta agli incidenti e mantenere registri evolutivi delle decisioni aumenta la capacità di dimostrare conformità.
Roadmap operativa e best practice
Una roadmap efficace prevedrà fasi distinte: valutazione iniziale del rischio, implementazione delle misure tecniche e organizzative, test, controllo continuo e aggiornamento. Alcune buone pratiche:
– Tenere un registro dettagliato delle pipeline di addestramento, delle versioni dei modelli e delle sorgenti dati.
– Introdurre filtri sui contenuti generati, soglie di confidenza e tecniche che limitino la generazione di output riconducibili a persone reali.
– Utilizzare strumenti di RegTech per automatizzare controlli e audit e facilitare la dimostrazione della compliance.
– Condurre test di robustezza e assessment periodici per monitorare efficacia e rischi emergenti.
Rischi concreti da considerare
Le conseguenze di una scarsa governance vanno oltre le sanzioni amministrative: perdita di fiducia, danni reputazionali, contenziosi e costi di rimedio tecnico-legali possono essere rilevanti. Per questo è cruciale integrare controlli tecnici, clausole contrattuali aggiornate e una cultura organizzativa orientata alla compliance. Solo così le imprese possono governare l’innovazione riducendo la probabilità di sanzioni e tutelando la propria reputazione, restando al passo con le indicazioni del Garante e degli organismi europei.