L’intelligenza artificiale entra nelle imprese anche senza un progetto approvato dal consiglio di amministrazione o un piano di trasformazione digitale. Può arrivare con un contratto caricato in un generatore per ottenere un riassunto, un brief cliente copiato in un prompt, una schermata del CRM condivisa con un assistente digitale o un documento interno elaborato attraverso un servizio esterno.
Queste operazioni promettono di ridurre i tempi di lavoro, ma possono aprire flussi di trattamento che l’impresa non ha censito. Il problema non riguarda più soltanto le informazioni che un dipendente decide di inserire in una richiesta. Riguarda anche i dati che il sistema può leggere durante l’esecuzione del compito: testi visibili sullo schermo, allegati, cartelle, email, cronologie commerciali e archivi collegati.
La crescita dell’adozione rende il tema più urgente. Nel rapporto “Imprese e Ict”, pubblicato il 15 dicembre 2025, l’Istat ha rilevato che il 16,4% delle imprese italiane con almeno dieci addetti utilizzava almeno una tecnologia di intelligenza artificiale. La quota era pari all’8,2% nel 2024 e al 5% nel 2023. Tra le aziende utilizzatrici, il 70,8% impiegava sistemi per estrarre conoscenza e informazioni da documenti di testo, mentre il 59,1% ricorreva a tecnologie di AI generativa.
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Il rischio privacy si sposta oltre il prompt
Nella prima fase di diffusione dell’AI generativa, l’attenzione si è concentrata soprattutto sui prompt. Le imprese hanno iniziato a chiedersi quali informazioni fosse lecito copiare nelle finestre di dialogo e se un dipendente potesse caricare contratti, dati dei clienti, materiali riservati o documenti relativi al personale.
Quel rischio rimane. I sistemi più recenti, però, non ricevono soltanto il testo digitato dall’utente. Alcuni possono processare screenshot, leggere documenti aperti, analizzare ciò che appare sul monitor o interagire con applicazioni aziendali. Un assistente collegato a più servizi può inoltre recuperare informazioni da caselle email, calendari, archivi cloud e software gestionali.
Il perimetro del trattamento dipende quindi dalle autorizzazioni concesse, dalla configurazione tecnica e dal compito assegnato. Un utente può chiedere di sintetizzare una trattativa commerciale, mentre lo strumento accede a una schermata che contiene nomi, recapiti, cronologia dei contatti, annotazioni riservate e informazioni su altri clienti.
Lo stesso può accadere in una casella email, dove il sistema potrebbe incontrare allegati contrattuali, dati finanziari o conversazioni che non servono per completare l’attività. Nei documenti delle risorse umane possono apparire dati di candidati e dipendenti, valutazioni professionali, informazioni sulla salute o elementi relativi alla vita privata.
“Il problema non è usare l’intelligenza artificiale in azienda, ma introdurla nei processi senza aver prima chiarito cosa può trattare, con quali limiti e sotto la responsabilità di chi”, spiega Alessandro Vercellotti, avvocato e fondatore di Legal for Digital, studio specializzato nel diritto del digitale. “Molte aziende pensano all’AI come a un acceleratore di produttività, ma quando in un tool finiscono contratti, dati clienti, informazioni HR o schermate di CRM, il tema diventa anche privacy. Se l’impresa non sa quali strumenti vengono usati dai team, non può sapere davvero quali dati sta trattando”.
Un accesso non necessario resta un trattamento
Il regolamento generale sulla protezione dei dati, il Gdpr, si applica al trattamento automatizzato di informazioni riferite a persone identificate o identificabili. La nozione comprende operazioni come raccolta, consultazione, organizzazione, conservazione e comunicazione. Anche la lettura di un dato da parte di un sistema può quindi assumere rilevanza, senza che l’informazione venga copiata volontariamente nel prompt.
Ogni trattamento deve avere una base giuridica e rispettare principi come limitazione delle finalità, minimizzazione dei dati, esattezza, sicurezza e responsabilizzazione. L’impresa deve stabilire quali informazioni siano necessarie per il compito affidato al sistema e impedire, per quanto possibile, l’accesso a contenuti estranei.
La valutazione diventa più delicata quando vengono coinvolte categorie particolari di dati, segreti commerciali o informazioni soggette a obblighi di riservatezza. Un documento medico del dipendente o una valutazione disciplinare non possono essere trattati come un normale testo amministrativo. Anche un dato apparentemente innocuo può produrre effetti rilevanti se associato ad altre informazioni presenti nei sistemi aziendali.
Perché non basta scegliere un tool “sicuro”
La sicurezza dichiarata dal fornitore costituisce soltanto uno degli elementi da verificare. L’impresa deve comprendere il funzionamento effettivo del servizio: quali dati riceve, dove vengono conservati, per quanto tempo rimangono disponibili, chi può accedervi e se vengono utilizzati per addestrare o migliorare i modelli.
Quando il fornitore tratta dati personali per conto dell’azienda, il rapporto deve essere disciplinato secondo l’articolo 28 del Gdpr. Il contratto o il Data processing agreement, spesso indicato con la sigla Dpa, deve definire natura, durata e finalità del trattamento, tipologie di dati, categorie di interessati, misure di sicurezza e obblighi delle parti. Le clausole devono corrispondere all’uso reale, non a una descrizione generica del servizio.
Serve inoltre controllare l’eventuale trasferimento di dati fuori dallo Spazio economico europeo e individuare i subfornitori coinvolti. Le impostazioni predefinite meritano una verifica separata: funzioni di memorizzazione delle conversazioni, cronologie condivise o collegamenti automatici possono estendere il trattamento oltre quanto previsto dall’utente.
Anche il tipo di account incide sulle garanzie. La versione consumer e quella business dello stesso prodotto possono applicare condizioni contrattuali diverse. Le differenze possono riguardare l’uso dei contenuti, i tempi di conservazione, gli strumenti amministrativi, la gestione degli accessi e la possibilità di sottoscrivere un accordo sul trattamento.
Gli strumenti entrano prima delle regole
Secondo Vercellotti, uno degli errori più frequenti consiste nel considerare l’AI una scelta di produttività e non un nuovo trattamento di dati. L’adozione può partire da account personali, estensioni del browser, abbonamenti acquistati da singoli reparti o applicazioni attivate senza una valutazione centralizzata.
In questi casi l’impresa perde visibilità. Non conosce tutti i fornitori utilizzati, non controlla le autorizzazioni concesse e non riesce a ricostruire quali informazioni siano state inviate o rese accessibili. La documentazione privacy finisce così per descrivere flussi diversi da quelli quotidiani.
Il fenomeno viene spesso definito shadow AI, sul modello dello shadow IT: tecnologie adottate al di fuori delle procedure ufficiali. Un divieto generale può spingere gli usi ancora più in profondità, soprattutto quando i dipendenti considerano gli strumenti indispensabili per rispettare scadenze e carichi di lavoro.
Una policy efficace deve quindi indicare quali servizi sono autorizzati, quali dati non possono essere caricati, quando è richiesta una revisione umana e a chi segnalare dubbi o incidenti. Le istruzioni devono distinguere attività ordinarie e trattamenti ad alto rischio, evitando formule troppo generiche per guidare le decisioni operative.
Mappare dati, accessi e responsabilità
La prima misura consiste nel censire gli strumenti già utilizzati. L’analisi deve includere software ufficiali, versioni gratuite, plugin, estensioni e integrazioni attivate dai singoli team. Per ogni servizio occorre ricostruire quali dati possa ricevere o visualizzare e attraverso quali autorizzazioni.
Il secondo passaggio riguarda i processi. Un sistema usato per correggere un testo pubblico presenta rischi diversi da un assistente collegato al CRM o alla casella email del personale. L’azienda deve valutare finalità, base giuridica, categorie di interessati, tempi di conservazione, trasferimenti e misure di sicurezza.
Dopo la mappatura vanno aggiornati accordi con i fornitori, registro dei trattamenti, informative e procedure interne. Nei casi in cui l’uso possa comportare un rischio elevato per i diritti delle persone, può essere necessaria una valutazione d’impatto sulla protezione dei dati.
La formazione chiude il divario tra regole e lavoro quotidiano. Gli utenti devono riconoscere i dati personali, comprendere che cosa può vedere un assistente digitale e sapere quando rimuovere informazioni, usare ambienti approvati o chiedere una verifica preventiva.
“Le aziende non devono chiedersi solo se possono usare l’AI”, conclude Vercellotti. “Devono chiedersi se sanno davvero chi la sta usando, con quali dati, con quali strumenti e con quali regole. Se non lo sanno, il rischio non è futuro: è già dentro i processi quotidiani”.
La diffusione dell’AI trasforma ogni autorizzazione tecnica in una decisione sul trattamento dei dati. Governare l’accesso a schermate, archivi e applicazioni diventa quindi parte della sicurezza aziendale: prima che un assistente inizi a lavorare, l’impresa deve sapere quali informazioni potrà incontrare.
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