Interplay tra GDPR e AI Act: cosa cambia per le aziende

Dal punto di vista normativo, il settore privato si trova di fronte a un nuovo assetto regolatorio. Le imprese che trattano dati personali e sviluppano o impiegano sistemi di intelligenza artificiale devono conformarsi a regole sovrapposte. Il GDPR rimane il quadro centrale per la data protection. L’AI Act introduce obblighi specifici su valutazione del rischio, trasparenza e governance dei modelli. Il rischio compliance è reale: le imprese devono rivedere processi, contratti e misure tecniche per evitare sanzioni e contenziosi.

1. Normativa in questione

Dal punto di vista normativo, il quadro principale è costituito dal Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) e dalle iniziative regolatorie europee sull’intelligenza artificiale, in particolare l’AI Act. Autorità come il Garante per la protezione dei dati personali e l’EDPB hanno prodotto linee guida che integrano i requisiti di protezione dei dati con le regole specifiche per i sistemi automatizzati. Il Garante ha stabilito che ogni trattamento automatizzato che utilizza dati personali deve essere valutato sia sotto il profilo del GDPR sia sotto il profilo dei requisiti di sicurezza e trasparenza previsti per i sistemi di intelligenza artificiale. Questa impostazione obbliga le imprese a valutazioni di impatto integrate e a misure tecniche e organizzative proporzionate al rischio.

2. Interpretazione e implicazioni pratiche

Dal punto di vista normativo, l’elemento chiave è l’approccio basato sul rischio. I sistemi di intelligenza artificiale che processano categorie sensibili di dati o che producono decisioni automatizzate con impatti significativi richiedono valutazioni approfondite, come la valutazione d’impatto sulla protezione dei dati (DPIA) e l’AI risk assessment. Il rischio compliance è reale: una valutazione incompleta espone le imprese a sanzioni amministrative e a danni reputazionali.

In ambito operativo, le aziende devono agire su due piani paralleli. Sul piano privacy occorre garantire la legittimità del trattamento, la minimizzazione dei dati e l’esercizio dei diritti degli interessati, in conformità al GDPR. Sul piano dell’AI governance servono documentazione tecnica, test di robustezza, misure di sicurezza e procedure per mitigare i bias e assicurare trasparenza.

3. Cosa devono fare le aziende

Dal punto di vista pratico, il percorso operativo comprende almeno cinque attività concrete che conciliano tutela dei diritti e gestione del rischio.

1. Mappatura dei trattamenti: identificare i flussi di dati, le finalità e le categorie di soggetti coinvolti. Questo consente di determinare quando è necessaria una DPIA o una valutazione del rischio specifica.
2. Valutazione del rischio: condurre AI risk assessment integrati con la DPIA, includendo scenari di impatto, probabilità e misure di mitigazione documentate.
3. Documentazione tecnica e governance: redigere model cards, registri dei trattamenti e policy interne che descrivano progettazione, test e monitoraggio del modello.
4. Sicurezza e quality assurance: implementare controlli di sicurezza, test di robustezza e procedure per il monitoraggio continuo delle prestazioni e dei bias.
5. Trasparenza e diritti: predisporre meccanismi per l’informativa agli interessati, procedure per l’esercizio dei diritti e canali interni per gestire reclami o richieste di intervento umano.

Dal punto di vista normativo, il Garante ha più volte richiamato l’importanza della documentazione e della valutazione del rischio. Il rischio compliance è reale: l’adozione tempestiva di queste misure riduce l’esposizione a sanzioni e limita l’impatto reputazionale. Prossimo sviluppo atteso: integrazione delle linee guida tecniche europee sull’AI con indicazioni operative più dettagliate per le imprese.

• Mappatura dei trattamenti: Dal punto di vista normativo, occorre identificare con precisione dove e come i dati personali alimentano i sistemi di intelligenza artificiale. La mappatura deve documentare flussi, finalità e basi giuridiche dei trattamenti.
• DPIA estesa: Il rischio compliance è reale: il Data Protection Impact Assessment va integrato con un AI risk assessment che valuti accuratezza, robustezza e rischi di bias dei modelli. Tale estensione deve traducersi in misure tecniche e organizzative proporzionate al rischio.
• Governance dei modelli: Dal punto di vista normativo, è necessario definire ruoli e responsabilità, inclusi responsabile del trattamento, responsabile della protezione dei dati e ML ops. Devono essere stabiliti processi per rilascio, monitoraggio continuo e retraining dei modelli.
• Trasparenza e informativa: Il Garante ha stabilito che le informative privacy devono spiegare le decisioni automatizzate e i diritti degli interessati. È opportuno aggiornare i canali di comunicazione per rendere accessibili modalità e criteri decisionali.
• RegTech e tool: Dal punto di vista normativo, l’adozione di soluzioni di RegTech facilita l’automazione delle verifiche, la gestione dei registri e il tracciamento delle versioni dei modelli. Questi strumenti agevolano la documentazione richiesta per la compliance.

Il Garante ha stabilito che l’adozione di misure tecniche e organizzative adeguate è fondamentale non solo per ridurre il rischio legale, ma anche per costruire fiducia nei clienti e nei partner. Dal punto di vista normativo, tali misure devono essere documentate e proporzionate al rischio del trattamento. Il rischio compliance è reale: la mancata prova delle attività di governance afferma la responsabilità dell’ente e aumenta l’esposizione a sanzioni e misure correttive.

4. Rischi e sanzioni possibili

Il rischio compliance è reale: la mancata integrazione tra GDPR e requisiti per l’uso dell’intelligenza artificiale può comportare sanzioni amministrative significative, ordini di sospensione dei trattamenti e obblighi di rettifica o cancellazione dei dati. Le autorità di controllo possono inoltre imporre misure correttive come audit, revisioni dei modelli e obblighi di reporting.

Oltre alle sanzioni pecuniarie previste dal GDPR, il quadro regolatorio europeo introduce vincoli specifici per i sistemi ad alto rischio tramite l’AI Act. Le imprese sono esposte anche a danni reputazionali e a contenziosi civili, per esempio per discriminazione algoritmica, che comportano costi operativi e possibili obblighi risarcitori.

5. Best practice per compliance

Dal punto di vista normativo, per garantire compliance e continuità operativa si suggerisce un set di best practice pragmatiche e attuabili. Il Garante ha stabilito che le misure tecniche e organizzative devono essere documentate e verificabili. Il rischio compliance è reale: misure concrete riducono sanzioni e impatto reputazionale.

• Registro congiunto che colleghi i trattamenti GDPR alle pipeline AI, indicando chi svolge ogni attività, quali dati sono trattati, finalità e base giuridica.
• DPIA integrata e AI risk assessment con indicatori misurabili, come metriche di bias, performance su dataset di controllo e parametri di spiegabilità.
• Misure di mitigazione comprensive di data minimization, anonimizzazione ove possibile, controlli di accesso e monitoraggio continuo dei modelli.
• Formazione mirata per i team legali, IT e di prodotto sugli obblighi GDPR e AI Act, con flussi decisionali condivisi e responsabilità documentate.
• Strumenti RegTech per versioning dei modelli, audit trail e reporting automatizzato verso le autorità competenti.

Dal punto di vista pratico, queste azioni facilitano la verifica di conformità e la gestione delle evidenze in caso di ispezioni o reclami. Le aziende devono integrare tali pratiche nei processi quotidiani e aggiornare la documentazione con cadenza regolare, in funzione delle evoluzioni normative e tecnologiche.

Dal punto di vista normativo, la compliance richiede ora integrazione operativa tra linee di business, IT, data science e governance. Il rischio compliance è reale: la preventiva adozione di controlli e processi riduce costi, tempi di intervento e impatto reputazionale in caso di contestazioni.

Per l’aggiornamento e l’interpretazione degli orientamenti normativi si considerano fondamentali le pubblicazioni del Garante privacy, dell’EDPB e della Corte di Giustizia dell’Unione europea. Questi documenti forniscono indicazioni pratiche per allineare le politiche aziendali alle evoluzioni regolatorie e tecnologiche.

Dal punto di vista normativo, la strategia operativa consiste nel combinare i principi del GDPR con una governance tecnica e procedurale dedicata all’AI. Il rischio compliance è reale: le imprese devono integrare tali pratiche nei processi quotidiani e aggiornare la documentazione con cadenza regolare, in relazione alle novità regolatorie e alle evoluzioni tecnologiche attese.