AI e Privacy: Come tutelare i dati personali tra innovazione e conformità legale

L’integrazione sempre più pervasiva dell’Intelligenza Artificiale (AI) nei processi aziendali e nella vita quotidiana ha aperto scenari di efficienza senza precedenti. Tuttavia, l’uso di algoritmi predittivi e sistemi generativi solleva interrogativi cruciali sotto il profilo del diritto alla riservatezza e della protezione dei dati personali.

In questo articolo, esploreremo le sfide principali che le imprese e i professionisti devono affrontare per rimanere conformi al GDPR nell’era dell’AI, con un focus sulla posizione della Suprema Corte.

1. Il principio di trasparenza e l'algoritmo "scatola nera"

Uno dei pilastri del GDPR è il diritto dell'interessato a ricevere informazioni chiare su come vengono trattati i propri dati. Con i sistemi di AI, spesso ci si scontra con il problema della cosiddetta Black Box: la difficoltà di spiegare esattamente come un algoritmo sia giunto a una determinata decisione.

2. L'orientamento della Cassazione: Trasparenza batte Opacità

Su questo punto, la giurisprudenza italiana ha assunto una posizione netta. La Corte di Cassazione, con l’ordinanza n. 14381/2021, ha stabilito un principio fondamentale:

“Il consenso al trattamento dei dati personali è validamente prestato solo se è espresso liberamente e specificamente in riferimento a un trattamento chiaramente individuato.”

Secondo gli Ermellini, nel caso di sistemi automatizzati (come quelli per il rating reputazionale o la profilazione), il requisito della consapevolezza non può dirsi soddisfatto se lo schema esecutivo dell’algoritmo e gli elementi che lo compongono restano ignoti o non conoscibili dall’interessato. In altre parole, non basta dire "useremo un'intelligenza artificiale", ma occorre rendere comprensibile la logica sottostante.

3. Il "Data Minimization" alla prova dei Big Data

L’intelligenza artificiale si nutre di dati: più ne ha, più è precisa. Questo contrasta apparentemente con il principio di minimizzazione dei dati, che impone di raccogliere solo le informazioni strettamente necessarie.

L'addestramento di un modello di AI non esenta il titolare del trattamento dal rispettare il principio di finalità. I dati raccolti per uno scopo specifico non possono essere riutilizzati indiscriminatamente per "istruire" una macchina senza una base giuridica adeguata e una chiara informativa.

4. La Valutazione di Impatto (DPIA)

Per ogni progetto che preveda l'uso di tecnologie ad alto rischio, come l'AI, è obbligatorio procedere a una DPIA (Data Protection Impact Assessment). Questo documento è uno strumento strategico per:

• Identificare i rischi per i diritti e le libertà degli interessati.

• Prevedere misure di mitigazione (es. anonimizzazione o pseudonimizzazione).

• Dimostrare la accountability (responsabilizzazione) del titolare.

  
  

Verso l'AI Act: Cosa cambia?

Il panorama legislativo si sta arricchendo con l'entrata in vigore del Regolamento Europeo sull’Intelligenza Artificiale (AI Act). La nuova normativa adotta un approccio basato sul rischio, imponendo requisiti rigorosi di sicurezza e supervisione umana per i sistemi considerati "ad alto rischio". La trasparenza, già pretesa dalla Cassazione, diventa ora un obbligo normativo stringente a livello comunitario.

Considerazioni finali

L'innovazione non deve procedere a scapito della legalità. Uno studio accurato dei flussi di dati e una contrattualistica solida con i fornitori di servizi AI sono i primi passi per trasformare la conformità normativa in un vantaggio competitivo.

Rispettare la privacy non significa frenare il progresso, ma garantire che l'evoluzione tecnologica rimanga al servizio dell'uomo e dei suoi diritti fondamentali.