SediIntelligenza Artificiale e GDPR – gestire le sfide della protezione dei dati
Questo articolo offre una panoramica completa del GDPR, delle sue principali disposizioni e delle sfide che pone in relazione all’intelligenza artificiale.
Negli ultimi sei anni, il GDPR ha rappresentato una sfida significativa per aziende, autorità e organizzazioni. Con la rapida ascesa dell’intelligenza artificiale (IA), i requisiti per la protezione dei dati sono diventati sempre più complessi, rendendo quasi indispensabile l’adozione di sistemi digitali avanzati.
Introdotto nel 2018, il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) ha innalzato a nuovi livelli gli standard di protezione dei dati nell’Unione Europea (UE). Più di sei anni dopo, la sua rilevanza è cresciuta ulteriormente, poiché i rapidi progressi tecnologici comportano una raccolta sempre maggiore di dati personali.
L’intelligenza artificiale, ormai pervasiva in quasi tutti i settori, gioca un ruolo centrale in questo contesto. Il principio è chiaro: più i dati disponibili sono di alta qualità, migliori saranno gli algoritmi di IA nell’identificare schemi e fornire previsioni accurate. Di conseguenza, enormi quantità di informazioni personali vengono immesse ogni giorno nei sistemi di IA. Secondo il GDPR, questi dati personali devono essere trattati in modo responsabile.
Cosa definisce il GDPR come trattamento dei dati personali?
Dati personali: Qualsiasi informazione che si riferisce a una persona identificata o identificabile. Questo include dettagli come nome, indirizzo, indirizzo e-mail, indirizzo IP e identificatori simili.
Quali principi legali stabilisce il GDPR per il trattamento dei dati?
Il GDPR stabilisce diversi principi fondamentali che le organizzazioni devono rispettare nel trattamento dei dati personali:
- Liceità, correttezza e trasparenza: I dati devono essere trattati in modo lecito, corretto e trasparente, garantendo che gli individui comprendano come vengono utilizzati i loro dati.
- Limitazione delle finalità: I dati possono essere raccolti e trattati solo per scopi specifici, espliciti e legittimi.
- Minimizzazione dei dati: Devono essere raccolti solo i dati strettamente necessari per lo scopo previsto.
- Accuratezza: I dati personali devono essere accurati, completi e aggiornati ove necessario.
- Limitazione della conservazione: I dati possono essere conservati solo per il tempo necessario a raggiungere lo scopo previsto.
- Integrità e riservatezza: I dati devono essere trattati in modo sicuro, con misure atte a prevenire accessi non autorizzati, trattamenti illeciti, perdite accidentali, distruzioni o danni.
Nella nostra checklist per un audit GDPR di successo, ti guidiamo passo dopo passo attraverso il processo: dalla preparazione alla gestione dei rischi fino alla creazione dei report.
Dati nelle soluzioni IA: requisiti aggiuntivi ai sensi dell’EU AI Act
In risposta ai rapidi progressi tecnologici, i legislatori hanno introdotto ulteriori regolamenti per disciplinare l’intelligenza artificiale. L’EU AI Act, in vigore dal 1° agosto 2024, integra il GDPR stabilendo ulteriori criteri per il trattamento dei dati nei sistemi di IA.
Tra le sue disposizioni, l’Act impone nuovi meccanismi per tracciare e documentare le attività di trattamento dei dati nell’uso dell’IA. Questi requisiti si applicano non solo agli sviluppatori di IA, ma anche alle aziende che implementano soluzioni di IA di terze parti. Le organizzazioni devono garantire che i dati trattati dai sistemi di IA siano gestiti in modo responsabile, allineandosi a standard etici e mitigando i rischi per la protezione dei dati.
Raccomandazione: combinare responsabilità per GDPR e EU AI Act
Un’analisi più approfondita del GDPR e dell’EU AI Act rivela che entrambi i regolamenti condividono una logica simile. Adottano infatti un approccio basato sul rischio e richiedono una documentazione completa di tutte le attività di trattamento dei dati. Per conformarsi, le aziende devono gestire efficacemente i fornitori terzi e collaborare con gli stakeholder interni per ottenere le informazioni pertinenti. Inoltre, entrambi i regolamenti richiedono strutture di governance solide per facilitare la documentazione necessaria.
Considerando queste somiglianze, ha senso per le organizzazioni consolidare la responsabilità di entrambe le aree. Questo approccio presenta anche il vantaggio di integrare l’intelligenza artificiale nelle misure di protezione dei dati basandosi su processi già collaudati durante l’attuazione del GDPR.
Automatizzare i processi di protezione dei dati con strumenti digitali
Con l’aumento della complessità delle sfide relative alla protezione dei dati a causa dell’integrazione dell’intelligenza artificiale, l’automatizzazione dei processi rappresenta una soluzione efficace. Strumenti digitali, come EQS Privacy Cockpit, assicurano che le aziende rispettino pienamente sia il GDPR che l’EU AI Act.
Per evitare violazioni della protezione dei dati e mantenere i più elevati standard di sicurezza, una soluzione integrata dovrebbe includere le seguenti funzionalità chiave:
- Controlli di compliance automatizzati: Monitoraggio continuo per garantire l’aderenza a tutte le normative rilevanti.
- Gestione del rischio: Identificazione precoce delle minacce potenziali e valutazione dei rischi legati alla gestione dei dati e ai sistemi di IA.
- Documentazione completa: Report dettagliati a supporto di audit interni ed esterni.
- Privacy by Design: Strumenti che facilitano il rispetto della protezione dei dati sin dalla fase di pianificazione di un progetto.
Conclusione
L’intelligenza artificiale è destinata a diventare sempre più diffusa, presentando sia sfide che opportunità per il settore della compliance. Da un lato, l’IA può aiutare a gestire requisiti crescenti; dall’altro, introduce nuovi rischi se alimentata con dati inaccurati o manipolati. Pertanto, è fondamentale effettuare revisioni regolari dei sistemi di IA.
Il GDPR offre un solido quadro normativo per la protezione dei dati personali, su cui si basa l’EU AI Act. Garantendo trasparenza e compliance a queste normative, le aziende possono non solo evitare conseguenze legali, ma anche rafforzare la fiducia dei clienti e degli altri stakeholder.
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