Nuove linee guida EDPB 2026 su intelligenza artificiale e dati personali: cosa cambia per le aziende

1. Normativa e documento di riferimento

EDPB ha pubblicato nel 2026 le nuove linee guida sull’uso dell’intelligenza artificiale nel trattamento dei dati personali. Dal punto di vista normativo, il documento aggiorna l’interpretazione del GDPR rispetto alle tecnologie di AI. Le indicazioni rafforzano obblighi già noti e offrono chiarimenti operativi su consenso, data minimization e valutazioni di impatto sulla protezione dei dati (DPIA). Il testo integra orientamenti delle autorità di protezione dei dati europee e richiama elementi segnalati dal Garante Privacy.

Il testo integra orientamenti delle autorità di protezione dei dati europee e richiama elementi segnalati dal Garante Privacy. Dal punto di vista normativo, le linee guida EDPB armonizzano l’interpretazione per gli Stati membri e forniscono criteri operativi per distinguere tra supporto decisionale e decisione automatizzata. La Corte di Giustizia dell’Unione europea e l’EDPB offrono esempi concreti su quando un sistema di intelligenza artificiale produca effetti giuridici o analoghi sugli interessati.

2. Interpretazione e implicazioni pratiche

Il Garante ha stabilito che l’applicazione dell’AI ai dati personali non è neutra: l’algoritmo è parte del trattamento. Dal punto di vista operativo, ciò comporta obblighi documentali e di governance che vanno oltre le misure tecniche. Le imprese devono motivare le scelte progettuali che incidono sui diritti degli interessati e conservare evidenze delle valutazioni d’impatto.

Dal punto di vista normativo, la mera anonimizzazione o pseudonimizzazione non elimina automaticamente i rischi per i diritti degli interessati. Le imprese devono valutare il contesto, le finalità di trattamento e la probabilità di re-identificazione prima di considerare i dati non identificabili.

Il Garante ha stabilito che tali valutazioni richiedono documentazione dettagliata. In pratica, ciò comporta la conservazione di evidenze tecniche e organizzative e la motivazione delle scelte progettuali in sede di valutazione d’impatto.

Il rischio compliance è reale: la semplice applicazione di tecniche di minimizzazione non basta se il contesto operativo o l’accesso a dataset esterni aumentano la possibilità di collegamento dei dati. Gli orientamenti dell’EDPB offrono matrici di rischio e scenari utili per stimare l’impatto operativo.

Dal punto di vista pratico, le aziende dovranno integrare le valutazioni nelle procedure di progettazione e conservare registrazioni verificabili. Sono inoltre attesi chiarimenti e aggiornamenti delle linee guida che influenzeranno le prassi di conformità.

3. Cosa devono fare le aziende

Dal punto di vista normativo, il rischio compliance è reale: le imprese devono aggiornare processi e policy per allinearsi alle linee guida esistenti e a quelle in arrivo. Sono necessarie azioni concrete e documentate per ridurre i rischi per i diritti degli interessati.

• Condurre una DPIA specifica per i sistemi di intelligenza artificiale quando l’elaborazione può generare rischi elevati. DPIA indica la valutazione d’impatto sulla protezione dei dati e deve essere proporzionata alla tecnologia e alle finalità.
• Documentare i criteri di progettazione degli algoritmi e le scelte sui dati di training, mantenendo registri aggiornati e tracciabili. La documentazione deve consentire verifiche indipendenti e audit interni.
• Rivedere le basi giuridiche per il trattamento: il consenso è spesso inadeguato per sistemi complessi. Valutare alternative come l’esecuzione di un contratto o l’interesse legittimo con adeguato bilanciamento degli interessi.
• Implementare misure tecniche e organizzative di risk mitigation, incluse soluzioni di explainability, monitoraggio continuo e controlli di qualità dei dati. Le misure devono essere proporzionate al rischio e documentate.
• Prevedere canali di informazione chiari e procedure efficaci per l’esercizio dei diritti degli interessati (accesso, rettifica, opposizione, portabilità, cancellazione). Le procedure devono essere tempestive e tracciabili.

Il Garante ha stabilito che le imprese devono poter dimostrare in qualsiasi momento le scelte effettuate. Il rischio compliance è reale: l’assenza di documentazione o controlli espone a sanzioni e misure correttive. Sono attesi ulteriori chiarimenti normativi che potrebbero richiedere adeguamenti operativi.

4. Rischi e sanzioni possibili

Dal punto di vista normativo, GDPR compliance e progettazione di sistemi di intelligenza artificiale non conformi espongono le imprese a sanzioni pecuniarie significative. Il Garante ha stabilito che le violazioni possono comportare multe fino a milioni di euro o percentuali del fatturato annuo, oltre a misure correttive come il divieto temporaneo di trattamento. Il rischio compliance è reale: omissioni nella valutazione d’impatto, carenze di trasparenza e trattamento improprio di categorie particolari di dati aggravano la posizione dell’ente responsabile.

Le autorità di controllo europee coordinano le istruttorie in ambito cross-border e un’indagine significativa in uno Stato membro può estendersi ad altre giurisdizioni. Ciò aumenta l’impatto reputazionale e operativo, con possibili provvedimenti coordinati. Sono attesi ulteriori chiarimenti regolatori e linee guida dell’EDPB che potrebbero richiedere adeguamenti operativi e procedure di governance più stringenti.

5. Best practice per la compliance

Dal punto di vista normativo, si raccomanda un approccio pragmatico e documentato. Il rischio compliance è reale: le imprese devono dimostrare controlli efficaci e tracciabilità.

• integrare la compliance privacy nel ciclo di vita del prodotto con privacy by design e privacy by default già dalle prime fasi di progettazione;
• istituire un team multidisciplinare composto da legal, data science, sicurezza e product per valutare e monitorare i rischi AI in modo continuativo;
• adottare strumenti RegTech per automatizzare registri, DPIA e conservazione delle evidenze, garantendo auditabilità delle decisioni algoritmiche;
• implementare programmi di formazione continua per il personale e cicli periodici di verifica dei modelli volti a identificare bias e drift;
• predisporre piani di risposta agli incidenti, con procedure specifiche per sistemi AI e ruoli chiaramente assegnati per la gestione dei data breach.

Dal punto di vista operativo, il Garante ha stabilito che le misure devono essere documentate e revisionate. Sono attesi ulteriori chiarimenti regolatori che potranno richiedere adeguamenti operativi e governance più stringenti.

Il Garante ha stabilito che la trasparenza non riguarda soltanto la comunicazione verso l’esterno. Essa comprende la capacità interna di spiegare e giustificare decisioni algoritmiche. Per questo motivo, le imprese devono investire in explainability e in processi di audit interni. Tali misure sono strategiche e necessarie per la GDPR compliance.

Conclusione

Le linee guida EDPB 2026 rappresentano un tassello centrale nell’evoluzione del diritto digitale. Dal punto di vista normativo, le imprese sono chiamate a tradurre i principi in controlli operativi misurabili. Il Garante ha stabilito che la documentazione e la possibilità di rendicontare scelte algoritmiche sono requisiti essenziali. Il rischio compliance è reale: sanzioni amministrative, provvedimenti restrittivi e danno reputazionale sono possibili in assenza di adeguati controlli.

Dal punto di vista pratico, le aziende devono documentare processi e risultati, valutare l’impatto delle soluzioni tecnologiche, mitigare i rischi residui e monitorare l’efficacia delle misure adottate. Il rischio compliance è reale: la mancata dimostrazione di controlli efficaci espone a interventi del Garante e a conseguenze economiche. Dal punto di vista operativo, l’adozione di framework di governance, audit periodici e metriche di trasparenza riduce l’esposizione normativa e preserva il valore d’impresa.

Dr. Luca Ferretti
Avvocato specializzato in diritto digitale e legal tech