GDPR e AI nelle aziende italiane: cosa fare nel 2026

Molte aziende italiane stanno adottando strumenti di intelligenza artificiale senza aver verificato di farlo nel rispetto del GDPR. Non per malafede, ma perché la questione sembra complicata e il fornitore di turno assicura che "è tutto a posto". Spesso non è così. E il Garante per la protezione dei dati personali ha già dimostrato di intervenire con decisione sull'intelligenza artificiale, con provvedimenti e sanzioni anche verso i grandi fornitori di chatbot. Vediamo come il GDPR si applica all'AI e cosa fare in pratica.

Come il GDPR si applica all'AI, e dove sono i punti critici

Il GDPR non distingue tra l'AI e gli altri sistemi informatici: si applica ogni volta che vengono trattati dati personali di persone nell'Unione europea, qualunque sia la tecnologia. E i sistemi di AI trattano dati personali in moltissimi modi: un chatbot legge messaggi dei clienti che contengono nomi, email e informazioni personali, un sistema di analisi HR elabora dati dei dipendenti, uno strumento che analizza la posta legge comunicazioni piene di dati di mittenti e destinatari, un sistema RAG sui documenti aziendali può indicizzare contratti con dati di clienti e partner. La prima domanda per qualsiasi sistema è quindi: tratta dati personali? Se sì, e succede spesso, il GDPR si applica per intero.

Alcuni aspetti dell'AI pongono sfide specifiche. L'addestramento sui dati aziendali: usare per il fine-tuning email dei clienti o documenti con dati dei dipendenti crea un nuovo trattamento, che richiede una propria base giuridica e misure specifiche. I dati nei prompt: quando un dipendente inserisce dati personali in ChatGPT o strumenti simili, li invia al fornitore del servizio, ed è una comunicazione di dati a un responsabile del trattamento, che va regolata. Le decisioni automatizzate: se l'AI decide su persone fisiche, per esempio su un credito, una candidatura o una valutazione, entra in gioco l'articolo 22 con requisiti specifici. E i risultati e i registri: le risposte e i log dei sistemi possono contenere dati personali, da gestire con le stesse cautele di qualsiasi altro trattamento.

Strumenti come ChatGPT e Claude, e il contratto con i fornitori

È la situazione più comune: i dipendenti usano strumenti di AI online con dati aziendali, spesso senza una policy. Il rischio principale è inviare dati personali a fornitori fuori dall'UE senza un contratto adeguato. OpenAI, Anthropic e Google offrono accordi sul trattamento dei dati per le versioni aziendali, ma vanno sottoscritti esplicitamente. Le misure pratiche: sottoscrivere un accordo sul trattamento dei dati (DPA) con ogni fornitore di AI usato, verificare che includa le garanzie per i trasferimenti fuori dall'UE, come le clausole contrattuali tipo o l'adesione al Data Privacy Framework, adottare una policy interna che limiti quali dati si possono inserire negli strumenti non approvati, valutare soluzioni ospitate nell'UE o installate in sede per i dati più delicati, e formare il personale su cosa si può e non si può condividere con i sistemi esterni.

Ogni fornitore che tratta dati personali per conto dell'azienda è un responsabile del trattamento ai sensi dell'articolo 28 del GDPR, e serve un contratto che indichi oggetto e durata del trattamento, natura e finalità, tipi di dati e categorie di interessati, istruzioni vincolanti per il fornitore, misure di sicurezza adottate, condizioni per il ricorso a subresponsabili, obblighi di cancellazione o restituzione dei dati al termine. I fornitori per le aziende hanno modelli standard, che però vanno letti e non accettati a scatola chiusa: alcune clausole sull'uso dei dati per addestrare i modelli o "migliorare il servizio" possono essere problematiche, e vanno negoziate o disattivate.

Basi giuridiche e decisioni automatizzate

Ogni trattamento con sistemi di AI richiede una base giuridica ai sensi dell'articolo 6. Le più usate in azienda sono l'esecuzione di un contratto, che regge se il trattamento serve a erogare il servizio al cliente ma non copre trattamenti aggiuntivi come profilazione o analisi predittive; l'interesse legittimo, che vale se il trattamento serve a finalità legittime dell'azienda e i diritti delle persone non prevalgono, con un bilanciamento documentato; e il consenso, possibile ma raramente la scelta giusta nel B2B o con i dipendenti, dove il consenso non è davvero libero. La base giuridica va individuata prima di avviare il trattamento, non dopo.

L'articolo 22 è particolarmente rilevante per l'AI: le persone hanno diritto a non essere sottoposte a decisioni basate unicamente su un trattamento automatizzato che producano effetti giuridici o comunque significativi. Se un sistema rifiuta una richiesta, classifica negativamente un cliente o decide qualcosa di importante su una persona senza supervisione umana, l'interessato può chiedere l'intervento di una persona, esprimere la propria opinione e contestare la decisione. Il modo più semplice per gestire questi vincoli è non avere decisioni puramente automatizzate sui casi rilevanti: la supervisione umana è spesso un obbligo, non solo una buona pratica.

GDPR e AI Act: il doppio binario, e le priorità

Le aziende italiane si muovono ormai tra due quadri normativi paralleli: il GDPR, che tutela i dati personali, e l'AI Act, che regola i sistemi di AI per livello di rischio. Si sovrappongono in molti punti ma non coincidono: un sistema può essere conforme all'AI Act e violare il GDPR, o viceversa. Verificarne uno solo non basta. Le sovrapposizioni più critiche riguardano le valutazioni d'impatto, con la DPIA del GDPR e la valutazione d'impatto sui diritti fondamentali prevista dall'AI Act per alcuni sistemi; la trasparenza, con obblighi di informativa in parte diversi; la governance, con responsabilità, documentazione e registri richiesti da entrambi.

Se non sai da dove partire, le priorità sono cinque: censire gli strumenti di AI usati in azienda, spesso più di quanto si pensi; verificare per ciascuno se tratta dati personali e se c'è un DPA; aggiornare il registro dei trattamenti con quelli legati all'AI; adottare una policy interna sull'uso dell'AI con i dati aziendali; valutare se i processi critici che usano l'AI richiedono una supervisione umana per rispettare l'articolo 22. Rimandare non riduce il rischio: lo accumula. Se vuoi impostare il percorso, parliamone.