Profilazione ai e protezione dei dati: cosa cambia con le nuove indicazioni del Garante

Garante: nuove regole sulla profilazione automatizzata e intelligenza artificiale
Dal punto di vista normativo, il Garante per la protezione dei dati personali ha recentemente pubblicato indicazioni sull’uso dei sistemi di intelligenza artificiale nella profilazione e nella presa di decisioni automatizzate. Le raccomandazioni definiscono responsabilità del titolare e diritti degli interessati, in coerenza con le linee guida dell’EDPB e con l’orientamento della Corte di Giustizia UE. Il quadro si integra con i principi del GDPR in materia di trasparenza, limitazione delle finalità e valutazione dei rischi.

1. Normativa e pronuncia in questione

Il Garante ha precisato i criteri per individuare quando una decisione assistita da algoritmi costituisce profilazione. Il provvedimento indica inoltre le tutele aggiuntive richieste nei casi di impatti significativi sui diritti degli interessati. Il Garante ha stabilito che le imprese devono documentare finalità, base giuridica e logiche dei modelli e garantire il diritto all’intervento umano nelle decisioni a elevato impatto.

2. Interpretazione e implicazioni pratiche

Dal punto di vista operativo, la decisione richiede evidenze tecniche e procedurali oltre alla mera dichiarazione d’uso dell’AI. Le aziende devono dimostrare come i modelli siano stati valutati per bias e per aspetti di data protection. Il rischio compliance è reale: modelli non validati o privi di documentazione espongono a contestazioni amministrative e sanzioni.

Il provvedimento richiede test di robustezza, audit algoritmici e report di valutazione d’impatto quando emergono effetti rilevanti sui diritti fondamentali. In assenza di tali misure, l’adozione del modello può essere ritenuta non conforme alle prescrizioni vigenti.

3. Cosa devono fare le aziende

Dal punto di vista normativo, le imprese sono tenute a predisporre una documentazione strutturata che includa finalità, base giuridica, metriche di performance e procedure di mitigazione del rischio. Si raccomanda l’implementazione di controlli tecnici e governativi, come test di bias, monitoraggio continuo e piani di rollout graduale.

Il Garante sottolinea la necessità del diritto all’intervento umano, inteso come meccanismo che consente la verifica e la rettifica delle decisioni automatizzate. In termini pratici, ciò richiede processi interni per l’escalation e risorse dedicate alla revisione.

Per la compliance si suggerisce l’adozione di standard di documentazione, l’uso di strumenti di explainability e l’integrazione di controlli RegTech. Il rischio compliance è reale: sanzioni e provvedimenti amministrativi restano possibili in caso di inadempienze. Si attendono ulteriori chiarimenti dalle linee guida europee e dall’EDPB per uniformare le prassi.

Per garantire conformità e ridurre i rischi, le imprese devono adottare un modello di governance che comprenda misure operative e documentali.

• Valutazione d’impatto: eseguire una Data protection impact assessment (DPIA) per i trattamenti automatizzati con effetti significativi sugli interessati.
• Documentare le logiche algoritmiche, le metriche di performance e gli indicatori di equità adottati nei modelli decisionali.
• Definire meccanismi che garantiscano una base giuridica valida per la profilazione, incluso il consenso quando applicabile.
• Implementare procedure per l’intervento umano, la revisione delle decisioni automatizzate e la gestione delle richieste degli interessati.
• Adottare misure tecniche quali pseudonimizzazione, testing continuo e monitoraggio dei bias durante l’intero ciclo di vita del sistema.

Dal punto di vista normativo, inserire controlli di governance e strumenti di RegTech agevola la dimostrazione della conformità in sede di audit del Garante.

4. Rischi e sanzioni possibili

Dal punto di vista normativo, il Garante può attivare poteri sanzionatori che vanno dall’ordine di adeguamento fino a multe amministrative e a blocchi temporanei del trattamento. Il rischio compliance è reale: le sanzioni si applicano, in particolare, quando manca una base giuridica chiara o quando il trattamento produce discriminazioni o danni per gli interessati.

Oltre alle sanzioni pecuniarie, le conseguenze pratiche riguardano obblighi di notifica pubblica della violazione, perdite reputazionali e possibili azioni civilistiche da parte degli interessati. Dal punto di vista operativo, tali esiti possono compromettere rapporti commerciali e responsività contrattuale nei confronti di partner e tifosi.

5. Best practice per compliance

Per ridurre i rischi, le aziende devono adottare un piano operativo strutturato che includa: la mappatura dei trattamenti, la nomina di responsabilità interne e la documentazione delle basi giuridiche. GDPR compliance richiede inoltre l’esecuzione periodica di Data protection impact assessment per i trattamenti ad alto rischio.

Per garantire continuità con la valutazione dei trattamenti ad alto rischio, è necessario adottare misure operative e documentali chiare. In particolare, si raccomanda:

1. Effettuare una DPIA specifica per ogni progetto di AI che influisca su decisioni riguardanti persone fisiche. DPIA è la valutazione d’impatto sulla protezione dei dati.
2. Implementare processi di data protection by design e by default sin dalle prime fasi di sviluppo e progettazione dei sistemi.
3. Documentare le scelte modellistiche e i risultati dei test di equità, mantenendo un registro delle versioni e delle metriche adottate.
4. Introdurre controlli umani sui risultati algoritmici e canali chiari per l’esercizio dei diritti da parte degli interessati.
5. Adottare strumenti di RegTech per automatizzare il monitoraggio delle attività e il reporting di compliance verso organi di controllo interni.
6. Formare i team legali, di sviluppo e prodotto sui requisiti di GDPR compliance e sui rischi etici con aggiornamenti periodici.

Dal punto di vista normativo, il Garante ha stabilito che il rischio compliance è reale: mettere in ordine oggi la governance dell’AI riduce costi legali e rischi reputazionali e facilita risposte rapide a ispezioni e richieste di informazioni future.

Fonti: indicazioni del Garante Privacy, linee guida dell’EDPB e pronunce rilevanti della Corte di Giustizia UE.

Dal punto di vista normativo, tali riferimenti delineano i criteri applicativi per la valutazione e la documentazione dei trattamenti che impiegano strumenti di intelligenza artificiale. Il Garante ha stabilito che le autorità ritengono necessaria trasparenza sulle finalità e sui criteri decisionali degli algoritmi. Il rischio compliance è reale: le violazioni della normativa sulla protezione dei dati possono comportare sanzioni amministrative e danni reputazionali misurabili.

Per le aziende la combinazione di orientamenti EDPB e giurisprudenza della Corte indica l’urgenza di integrare GDPR compliance e audit tecnologici nei processi di governance. Dal punto di vista operativo, si raccomanda l’adozione di controlli tecnici, procedure documentali e capacità di risposta alle richieste ispettive. In prospettiva, si attendono ulteriori chiarimenti applicativi e linee guida che favoriscano l’armonizzazione delle prassi, anche attraverso strumenti di RegTech.