La diffusione della generative AI cambia il modo in cui le aziende devono pensare alla protezione dei dati. Qui trovi una guida pratica: cosa dicono le autorità, quali rischi valutare, e quali interventi mettere in campo subito per ridurre esposizioni legali, operative e reputazionali — con particolare attenzione ai trattamenti di dati sensibili o identificabili.
Cosa dice il quadro normativo
Non esiste ancora una normativa specifica per la generative AI: si applicano le regole già presenti in materia di protezione dei dati e i principi di responsabilità dei fornitori di servizi. Garante, EDPB e Corte di Giustizia hanno ribadito che anche le applicazioni basate su modelli generativi devono rispettare i capisaldi del GDPR — liceità del trattamento, minimizzazione dei dati, trasparenza e responsabilizzazione (accountability). In pratica, le autorità chiedono valutazioni di rischio proattive e tracciabilità delle scelte progettuali.
Rischi chiave e responsabilità
Due elementi meritano attenzione particolare: l’origine dei dati di training e la qualità del corpus usato per addestrare i modelli. Se i dataset contengono dati personali, occorre applicare adeguate contromisure (minimizzazione, pseudonimizzazione, anonimizzazione ove possibile). Inoltre, le risposte generate devono essere spiegabili in misura sufficiente da rispettare gli obblighi informativi verso gli interessati. Se un modello divulga dati personali non autorizzati o è stato addestrato su materiali illeciti, la responsabilità può ricadere sia sul fornitore del modello sia sull’azienda che lo impiega — perciò la due diligence sui dati e sui fornitori va documentata.
Misure operative per le aziende
Azioni pratiche e concrete da mettere in calendario:
- – Effettuare DPIA specifiche per gli impieghi ad alto impatto, documentando rischi e contromisure. – Integrare privacy by design e privacy by default sin dalle fasi di progettazione e deployment. – Stipulare contratti chiari con fornitori, sub-processori e cloud provider, definendo responsabilità, obblighi di sicurezza e diritti di audit. – Mantenere registri aggiornati dei trattamenti, evidenze di due diligence e procedure di monitoraggio continuo. – Predisporre processi operativi per le richieste degli interessati (accesso, rettifica, cancellazione, portabilità) e per la gestione degli incidenti di sicurezza. Governance interna e competenze
La conformità non è appannaggio di un solo reparto: servono legal, security, data science, procurement e le business unit coinvolte. Assegnare ruoli chiari, aggiornare le policy e pianificare controlli periodici sono passaggi essenziali. Avviare progetti pilota controllati aiuta a verificare le contromisure in ambiente limitato prima di procedere alla scalabilità.
Valutazione dei casi d’uso e basi giuridiche
Mappare i casi d’uso e classificare il rischio associato a ciascuno. Un chatbot che lavora esclusivamente su dati anonimizzati pone problemi diversi rispetto a un sistema che genera contratti basati su informazioni cliente. Per ogni applicazione va scelta e documentata una base giuridica adeguata (consenso, esecuzione del contratto, legittimo interesse, obbligo legale), indicando trade-off e misure compensative.
Gestione del ciclo di vita dei dati
Controllare l’intero ciclo — dalla raccolta al trattamento, fino alla conservazione e cancellazione — è fondamentale. Il sourcing richiede garanzie contrattuali e verifiche di conformità: assicurarsi che i dati siano stati raccolti lecitamente o che l’anonimizzazione sia stata eseguita correttamente. Tecniche come pseudonimizzazione e anonimizzazione possono mitigare il rischio di reidentificazione, ma la loro efficacia va valutata caso per caso. In scenari sensibili, considerare dataset sintetici o approcci come il federated learning per ridurre l’esposizione.
Misure tecniche e organizzative raccomandate
Consigli pratici da implementare:
- – Minimizzare i dati trattati e crittografare le informazioni in transito e a riposo. – Impostare logging dettagliato e controlli degli accessi con principi di least privilege. – Monitorare continuamente gli output dei modelli per individuare leak o generazioni inappropriate. – Sfruttare strumenti automatizzati di monitoring e auditing (RegTech) per scalare il controllo. – Formare il personale su rischi specifici e mantenere procedure documentate per la gestione degli incidenti.
Takeaway rapido
La generative AI offre opportunità significative, ma apre anche scenari di rischio nuovi. Adottare un approccio basato sulla valutazione preventiva dei rischi, sulla progettazione attenta e su responsabilità contrattuali trasparenti è la via più solida per usare questi strumenti in modo sicuro e conforme al GDPR.