Dr. Luca Ferretti Argomenti trattati
Nuove linee guida EDPB su intelligenza artificiale e protezione dei dati
L’European Data Protection Board (EDPB) ha aggiornato le proprie indicazioni sull’impiego dell’intelligenza artificiale quando sono coinvolti dati personali. Il testo chiarisce obblighi di trasparenza, le basi giuridiche utilizzabili e quando è obbligatoria la Data Protection Impact Assessment (DPIA) — in particolare per sistemi che prendono decisioni automatizzate o effettuano profilazione su larga scala. Le aziende che adottano modelli AI devono rivedere governance, controlli e misure di mitigazione per contenere i rischi legali e reputazionali.
Principi chiave e orientamenti giuridici
L’EDPB richiama i cardini del GDPR: liceità, limitazione della finalità, minimizzazione dei dati e responsabilizzazione (accountability). Per i sistemi che comportano rischi elevati per i diritti delle persone occorrono misure tecniche e organizzative adeguate e, spesso, una DPIA prima della messa in produzione. Il documento fa esplicito riferimento alle nuove norme europee sull’AI e alla giurisprudenza della Corte di Giustizia, offrendo linee di interpretazione utili per adattare progetti e processi.
Cosa cambia nella pratica
La valutazione del rischio deve guidare scelte progettuali e operative: non si tratta solo di rispettare principi astratti, ma di tradurli in decisioni concrete. Limitare la raccolta dei dati al minimo necessario, verificare l’accuratezza dei modelli e predisporre meccanismi di mitigazione dei bias sono elementi centrali. Le autorità di controllo sanzionano pratiche non documentate o controlli carenti, quindi la prova di diligenza è fondamentale.
Per le imprese questo significa trasformare obblighi generali in attività ripetibili: eseguire DPIA per i progetti ad alto rischio, gestire con cura i fornitori, conservare log operativi per garantire auditabilità e mettere in campo controlli di sicurezza su tutto il ciclo di vita del modello. È inoltre raccomandabile definire processi di governance che coinvolgano legal, IT e business, separando ruoli e responsabilità per facilitare la dimostrazione dell’accountability.
Misure operative e comportamenti attesi
Le misure tecniche raccomandate includono:
– test regolari per misurarne l’accuratezza e la robustezza;
– procedure di monitoraggio post-deployment per intercettare degradi prestazionali o deriva dei dati;
– test di fairness e piani di remediation per correggere eventuali discriminazioni;
– pseudonimizzazione, controlli di accesso stretti e cifratura per proteggere integrità e riservatezza.
Dal lato organizzativo, servono piani di risposta agli incidenti, registri aggiornati dei trattamenti e formazione specialistica per chi opera sui progetti AI. Gli interessati devono ricevere informative chiare sul funzionamento dei sistemi automatizzati e, quando previsto, avere accesso a strumenti di opposizione o revisione umana delle decisioni.
Cosa devono fare le aziende subito
Per allinearsi alle linee guida e ridurre l’esposizione a sanzioni, è consigliabile seguire alcuni passaggi pratici:
– mappare gli strumenti AI in uso e valutare se rientrano tra i sistemi a rischio elevato;
– avviare o aggiornare la DPIA con particolare attenzione a bias, accuratezza e impatti sui diritti degli interessati;
– documentare fonti dati, processi di selezione e pulizia dei dataset, e i criteri di training dei modelli;
– definire basi giuridiche chiare per ogni trattamento e privilegiarne il consenso o l’adempimento contrattuale quando appropriato;
– nominare referenti di progetto per la compliance e coinvolgere il DPO sin dalle fasi iniziali;
– inserire clausole contrattuali che garantiscano auditabilità e responsabilità dei fornitori.
Rischi sanzionatori e conseguenze
Le violazioni possono comportare sanzioni severe: il Garante può applicare multe fino al 4% del fatturato annuo mondiale o 20 milioni di euro nei casi più gravi. Oltre alle sanzioni pecuniarie, sono possibili ordini di modifica o blocco dei trattamenti, sospensioni di flussi di dati e obblighi di rettifica. L’impatto reputazionale e le richieste di risarcimento da parte degli interessati possono amplificare il danno.
Best practice concrete
Per costruire una difesa solida e dimostrabile, suggeriamo di:
– integrare il controllo dei modelli AI in un framework regolamentare centralizzato (RegTech), con responsabilità chiare;
– documentare sistematicamente dataset, processi di training, metriche di performance, test anti-bias e log di decisione per garantire tracciabilità e riproducibilità;
– costituire team interdisciplinari che includano legale, data science e sicurezza informatica;
– pianificare audit indipendenti periodici e predisporre piani di remediation rapidi;
– aggiornare regolarmente le DPIA e i registri dei trattamenti in funzione dell’evoluzione tecnologica.
Conclusione operativa
L’aggiornamento dell’EDPB richiede un approccio proattivo che integri tecnologia, diritto e governance aziendale. Non basta dichiarare finalità generiche: serve documentare le scelte progettuali, le fonti dati, i criteri di training e tutte le misure adottate per mitigare i rischi. Con processi chiari, registri aggiornati e controlli tecnici attivi le organizzazioni possono ridurre significativamente la loro esposizione a sanzioni e danni reputazionali, e dimostrare alle autorità di controllo di aver preso sul serio la protezione dei dati.