Dal punto di vista normativo, il EDPB ha pubblicato nel biennio 2025-2026 un pacchetto di linee guida dedicate all’uso dell’intelligenza artificiale generativa nei processi aziendali.
Il documento spiega come applicare i principi del GDPR al ciclo di vita dei modelli generativi, dalla raccolta dei dati di addestramento alla produzione di output che possono contenere informazioni personali. Il testo chiarisce responsabilità, obblighi di trasparenza e misure tecniche richieste per mitigare i rischi di trattamento illecito.
Le linee guida del EDPB integrano i principi del GDPR e i provvedimenti del Garante italiano, richiamando la giurisprudenza della Corte di Giustizia UE. Le aree chiave trattate includono liceità del trattamento, minimizzazione dei dati, responsabilità del titolare e sicurezza tecnica. Dal punto di vista pratico, il documento enfatizza l’obbligo di valutazioni d’impatto e la necessità di garanzie tecniche per ridurre il rischio di esposizione di dati sensibili.
Dal punto di vista normativo, il documento conferma che l’impiego di modelli generativi non solleva le organizzazioni dagli obblighi di GDPR compliance. Ciò comporta obblighi operativi e di governance specifici.
Mappare i dati: individuare origine, categorie e finalità dei dati utilizzati per l’addestramento. La mappatura deve includere sia dati interni sia dati acquisiti da terzi.
Valutare i rischi specifici: i modelli possono rigenerare informazioni personali o produrre output fuorvianti. Quando il rischio è elevato è necessaria una valutazione d’impatto sulla protezione dei dati (DPIA).
Garantire trasparenza: informare gli interessati sull’uso di AI generativa e, se rilevante, sulle logiche di funzionamento del modello e sulle finalità del trattamento.
Il rischio compliance è reale: l’EDPB segnala che le violazioni derivano frequentemente da lacune organizzative e da una governance insufficiente dei modelli. Dal punto di vista normativo, gli enti devono dimostrare misure tecniche e organizzative adeguate.
Dal punto di vista normativo, le imprese devono adottare un percorso strutturato per gestire i rischi legati all’uso di modelli di intelligenza artificiale.
Audit dei dati e dei modelli: realizzare un inventario degli insiemi di addestramento, documentare la provenienza dei dati e verificare le licenze d’uso. Il controllo deve includere verifiche sulla qualità, sull’accuratezza e sui possibili bias.
DPIA specifica per AI: predisporre una Data protection impact assessment che identifichi rischi, misure attenuanti e la valutazione del residual risk. Il documento deve essere aggiornato periodicamente e conservato per eventuali ispezioni.
Contratti e responsabilità: aggiornare accordi con fornitori e vendor di modelli per chiarire ruoli, obblighi di protezione dati e clausole di responsabilità. Dal punto di vista normativo, le clausole devono prevedere audit rights e obblighi di notifica in caso di incidenti.
Misure tecniche: applicare tecniche di minimizzazione, pseudonimizzazione e monitoraggio continuo. Integrare soluzioni per la explainability quando è tecnicamente possibile e proporzionato rispetto al rischio.
Formazione e governance: istituire un team cross-funzionale (legale, IT, sicurezza, prodotto) e programmare formazione continua su data protection e RegTech. Il rischio compliance è reale: la formazione riduce esposizione e errori operativi.
Il Garante ha incrementato negli ultimi anni l’attenzione verso i trattamenti innovativi e ha applicato sanzioni in caso di inadempienze. Il rischio compliance è reale: le sanzioni amministrative possono raggiungere il 4% del fatturato mondiale annuo o 20 milioni di euro, a seconda della violazione. Oltre all’aspetto economico, le imprese affrontano rischi reputazionali, azioni risarcitorie e possibili blocchi operativi imposti dalle autorità.
Dal punto di vista normativo, le aziende devono dimostrare controlli proporzionati sui processi decisionali automatizzati. Il Garante ha stabilito che la documentazione tecnica e le valutazioni d’impatto siano elementi centrali per la conformità.
Le misure operative raccomandate includono la definizione di ruoli e responsabilità, l’adozione di procedure di verifica periodica e l’implementazione di controlli tecnici e organizzativi adeguati. Le imprese dovrebbero integrare processi di monitoraggio continuo e registrazione delle decisioni automatizzate.
Dal punto di vista pratico, le aziende devono aggiornare i contratti con fornitori e terze parti, impostare policy di minimizzazione dei dati e predisporre canali per la gestione delle richieste di interessati. Il rischio compliance è reale: l’assenza di tali misure incrementa l’esposizione a sanzioni e azioni giudiziarie.
Infine, si raccomanda di pianificare audit indipendenti e formazione specialistica per il personale coinvolto. Ulteriori chiarimenti e orientamenti sono attesi dalle autorità competenti per adeguare le procedure alle evoluzioni normative e tecnologiche.
Documentare tutto: occorre mantenere registrazioni complete di policy, decisioni progettuali e dei trattamenti. La documentazione deve includere la Data protection impact assessment (DPIA), i registri dei trattamenti e le evidenze delle valutazioni del rischio.
Applicare privacy by design e by default: dal punto di vista normativo le soluzioni devono essere progettate con misure di minimizzazione e controlli integrati. Gli accorgimenti tecnici devono ridurre al minimo i dati personali trattati fin dalle fasi iniziali di sviluppo.
Stipulare accordi chiari: i contratti con i fornitori devono prevedere clausole su auditing, responsabilità e assistenza in caso di data breach. Devono inoltre definire ruoli e obblighi operativi per la gestione degli incidenti.
Monitorare e testare: serve un controllo continuo sugli output dei modelli per individuare rigenerazione di dati personali o bias. È opportuno pianificare test periodici e procedure di verifica indipendenti per validare gli esiti.
Investire in RegTech: strumenti di automazione supportano la GDPR compliance, la gestione dei consensi e la conservazione dei log. Il rischio compliance è reale: soluzioni tecnologiche adeguate facilitano reportistica e tracciabilità.
Dal punto di vista normativo, l’EDPB ha fornito indicazioni concrete sull’uso dell’intelligenza artificiale generativa e le autorità nazionali sono pronte a intervenire. Il consiglio operativo per le imprese resta: tradurre gli obblighi normativi in processi aziendali chiari per ridurre il rischio legale.
Il Garante ha stabilito che la documentazione e la Data protection impact assessment (DPIA) devono essere aggiornate ogniqualvolta cambiano i modelli o i flussi di dati. Dal punto di vista normativo, il rischio compliance è reale: soluzioni tecnologiche adeguate facilitano la reportistica e la tracciabilità, ma non sostituiscono misure organizzative e di governance.
Per le aziende significa integrare procedure operative, definire responsabilità e aggiornare i registri dei trattamenti. Dal punto di vista pratico, si raccomanda di valutare fornitori, verificare i meccanismi di minimizzazione e documentare le scelte progettuali in modo verificabile. Il Garante ha ricordato inoltre l’importanza di collegare la valutazione del rischio alle misure di sicurezza tecniche e organizzative.
Fonti consigliate: linee guida EDPB (2025-2026), provvedimenti del Garante Privacy, giurisprudenza della Corte di Giustizia UE. Per chi opera in ambito digitale, il focus deve rimanere su GDPR compliance, gestione delle responsabilità e trasparenza nei confronti degli stakeholder. I prossimi sviluppi normativi e i provvedimenti di vigilanza saranno elementi da monitorare per adeguare tempestivamente le pratiche aziendali.
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