Sintesi rapida
L’introduzione di modelli generativi richiede interventi concreti su processi, contratti e controlli tecnici per rispettare il GDPR e le indicazioni di Garante ed EDPB. I temi chiave sono: distinguere chiaramente tra dati personali e non personali, garantire trasparenza verso chi fornisce e riceve contenuti, e definire responsabilità nette con fornitori e subprocessor.
Azioni immediate consigliate: una DPIA specifica, regole di data governance, revisioni umane sugli output, clausole contrattuali rigide e formazione continua.
A chi è rivolto
Questo vademecum è pensato per manager legali e della compliance, team tecnologici, responsabili editoriali e aziende che impiegano IA per creare contenuti — con particolare attenzione a chi opera per audience sensibili (ad esempio madri e famiglie).
Normativa di riferimento: cosa conta davvero
Tre elementi normativi da tenere sotto controllo:
– GDPR: richiede una base giuridica per i trattamenti, trasparenza verso gli interessati e misure tecniche e organizzative adeguate.
– Linee guida EDPB e del Garante: forniscono orientamenti su algoritmi, profilazione e diritti degli interessati, utili per interpretare gli obblighi pratici.
– Codici settoriali (giornalismo, salute, finanza): spesso impongono ulteriori vincoli e specifiche pratiche di accountability.
Tre rischi immediati da affrontare
1) Confusione tra dati personali e non personali
I modelli vengono addestrati su corpus ampi che possono contenere informazioni identificative. Anche una ricostruzione parziale o indiretta di dati personali genera obblighi di trattamento: non si può dare per scontato che i dati “anonimi” lo siano davvero.
2) Trasparenza verso gli utenti
È necessario informare chi fornisce dati e gli utenti finali quando un contenuto è generato o influenzato dall’IA: finalità del trattamento, base giuridica e principali rischi devono essere comprensibili e accessibili.
3) Responsabilità condivisa con fornitori
Ruoli e responsabilità tra titolare, responsabile e fornitori (inclusi subprocessor) devono essere definiti con chiarezza contrattuale. DPIA, audit e strumenti RegTech aiutano a documentare decisioni e a gestire i rischi operativi.
Implicazioni pratiche: cosa avviare subito
Mappatura e DPIA
– Mappare i flussi di dati coinvolti: training set, prompt, feedback degli utenti, log operativi.
– Eseguire una DPIA specifica per i modelli generativi, valutando scenari come l’identificazione indiretta, l’esposizione di dati sensibili e il potenziale impatto reputazionale; definire le misure di mitigazione.
Data governance e controlli tecnici
– Stabilire policy su scelta dei dataset, minimizzazione dei dati, periodi di retention e tecniche di pseudonimizzazione/anonimizzazione.
– Applicare controlli sui prompt (filtri e validazioni), limiti sugli output, ambienti sandbox per test e logging dettagliato per ricostruire le scelte progettuali.
– Limitare gli accessi secondo il principio del least privilege e separare ruoli critici.
Contrattualistica e rapporto con i provider
– Inserire clausole che regolino subprocessing, diritti di audit, requisiti di sicurezza e supporto nelle risposte alle richieste degli interessati.
– Richiedere evidenze concrete sulle pratiche di training e sulla gestione dei dati da parte del fornitore: documentazione, test indipendenti, certificazioni.
Organizzazione interna e competenze
– Assegnare responsabilità precise: titolare del trattamento, responsabile, DPO (se previsto) e owner dei workflow IA.
– Istituire review periodiche, canali di escalation rapidi e programmi di formazione mirati su bias, qualità dei dati e protezione dei dati personali.
– Integrare strumenti RegTech per mantenere registri aggiornati, gestire le istanze e automatizzare reportistica e verifiche.
A chi è rivolto
Questo vademecum è pensato per manager legali e della compliance, team tecnologici, responsabili editoriali e aziende che impiegano IA per creare contenuti — con particolare attenzione a chi opera per audience sensibili (ad esempio madri e famiglie).0
A chi è rivolto
Questo vademecum è pensato per manager legali e della compliance, team tecnologici, responsabili editoriali e aziende che impiegano IA per creare contenuti — con particolare attenzione a chi opera per audience sensibili (ad esempio madri e famiglie).1