Garante e EDPB: nuove regole per l’uso dell’IA nella profilazione dei clienti
Il Garante e l’EDPB hanno aggiornato gli orientamenti sull’impiego dell’intelligenza artificiale nella profilazione clienti. I documenti chiariscono quando i modelli predittivi costituiscono trattamenti ad alto rischio e quali obblighi comportano.
Dal punto di vista normativo, le indicazioni interessano trasparenza, valutazioni d’impatto e misure tecniche obbligatorie.
1. Normativa e orientamenti in questione
Negli ultimi mesi il Garante, in linea con le linee guida dell’EDPB, ha pubblicato orientamenti aggiornati sull’uso dell’IA per la profilazione dei clienti.
Dal punto di vista normativo, tali documenti chiariscono quando l’uso di modelli predittivi rientra nella categoria dei trattamenti ad alto rischio e impone obblighi specifici in termini di trasparenza, valutazione d’impatto e garanzie tecniche.
2. Interpretazione e implicazioni pratiche
Il Garante ha stabilito che non è sufficiente dichiarare l’uso generico di algoritmi: occorre spiegare come e perché i modelli influenzano decisioni rilevanti per gli interessati. Il rischio compliance è reale: quando un sistema di scoring o di targeting incide sull’accesso a servizi, sulle condizioni economiche o sulle opportunità professionali, scatta l’obbligo di effettuare una Data protection impact assessment (DPIA) e di adottare misure tecniche e organizzative adeguate.
Dal punto di vista operativo, le aziende devono mappare i flussi di dati, documentare le finalità di profilazione e valutare i rischi di discriminazione automatica o di errore sistematico del modello. Inoltre, la trasparenza attiva verso gli interessati — tramite informative chiare, diritto di accesso e spiegazioni comprensibili sul funzionamento del modello — diventa un requisito operativo e non solo formale. Il Garante richiede prove documentali delle valutazioni e delle mitigazioni; sul piano pratico si attendono linee guida tecniche per uniformare gli obblighi di compliance.
3. Cosa devono fare le aziende
Dal punto di vista normativo, le aziende devono adottare un piano d’azione concreto e documentato per i progetti di intelligenza artificiale che incidono su decisioni rilevanti.
- Condurre una DPIA per ogni progetto di profilazione ad alto rischio. DPIA sta per data protection impact assessment e serve a valutare rischi e mitigazioni.
- Documentare le metriche di performance del modello e le fonti dati impiegate, inclusi i criteri di pulizia e selezione dei dataset.
- Implementare misure tecniche quali spiegabilità, test sistematici contro il bias e registrazione delle decisioni automatizzate tramite log verificabili.
- Rivedere i consensi e le informative privacy per garantire trasparenza effettiva sui trattamenti automatizzati e sulle finalità di profilazione.
- Stabilire governance interne con ruoli e responsabilità definiti, ad esempio data protection officer, responsabili modelli e compliance officer.
Il Garante ha stabilito che le misure organizzative devono essere proporzionate al rischio e corredate da prove documentali delle valutazioni e delle mitigazioni. Il rischio compliance è reale: le imprese devono dimostrare di aver valutato e gestito i rischi in modo continuativo.
Sul piano pratico, le aziende dovrebbero predisporre procedure operative, piani di test e registri periodici di controllo. Si attendono linee guida tecniche per uniformare gli obblighi di compliance e facilitare la verifica esterna.
4. Rischi e sanzioni possibili
Dal punto di vista normativo, il rischio compliance è concreto. Le violazioni possono comportare sanzioni amministrative rilevanti ai sensi del GDPR e danni reputazionali durevoli. L’EDPB e il Garante hanno evidenziato che le multe aumentano quando il trattamento è sistematico o causa discriminazioni e danni significativi agli interessati.
Oltre alle multe, le autorità possono disporre misure correttive come ordini di sospensione temporanea di attività di profilazione o di rettifica dei processi decisionali automatizzati. In casi estremi, tali provvedimenti possono determinare interruzioni di servizio e perdite economiche rilevanti per le imprese.
Il rischio compliance è reale: le aziende devono prevedere procedure documentate e controlli periodici. Il Garante ha stabilito che la mancata adozione di misure tecniche e organizzative adeguate aumenta l’esposizione a sanzioni. Si attendono linee guida tecniche per uniformare gli obblighi e agevolare la verifica esterna.
5. Best practice per la compliance
Per ridurre il rischio e dimostrare GDPR compliance, le aziende devono adottare misure pratiche, documentate e proporzionate al rischio.
- Valutazione preventiva: integrare la DPIA nella fase di progettazione dei modelli AI, definendo responsabilità e criteri di accettabilità del rischio.
- Trasparenza operativa: pubblicare informative chiare e rendere disponibili strumenti di contestazione per gli interessati, con log delle comunicazioni.
- Monitoraggio continuo: eseguire test periodici per bias e drift, conservare log delle decisioni automatizzate e registrare le metriche di performance.
- Coinvolgere il DPO: attribuire al data protection officer un ruolo attivo nelle valutazioni dei rischi e nelle revisioni tecniche.
- Formazione: aggiornare regolarmente i team tecnici e business sui requisiti di data protection e sulle implicazioni legali delle scelte progettuali.
- RegTech: adottare soluzioni RegTech per automatizzare il monitoraggio, la gestione delle DPIA e le richieste degli interessati, garantendo tracciabilità.
Dal punto di vista normativo, il Garante ha stabilito che l’approccio proattivo è considerato positivamente: le autorità tengono conto delle misure preventive nella valutazione di eventuali violazioni. Il rischio compliance è reale: l’attuazione sistematica delle best practice riduce l’esposizione a sanzioni e facilita la verifica esterna.
Conclusione
Dal punto di vista normativo, le nuove indicazioni del Garante e dell’EDPB rafforzano l’obbligo di governare l’uso dell’IA nella profilazione con rigore. Le aziende devono valutare, documentare, mitigare e dimostrare le misure adottate, secondo un approccio proporzionato al rischio. Il rischio compliance è reale: una governance strutturata riduce l’esposizione a sanzioni e tutela la fiducia dei clienti. Dal punto di vista operativo, occorrono procedure scritte, registri delle valutazioni d’impatto e controlli periodici per verificare l’efficacia delle misure. Il prossimo sviluppo atteso riguarda chiarimenti applicativi dall’EDPB utili per uniformare prassi e facilitare le verifiche esterne.