Dati aziendali e AI: come tenerli al sicuro

Dipende dagli strumenti e dalle pratiche: con i servizi consumer, i dati inseriti possono essere conservati o usati per migliorare i modelli, salvo disattivare l'opzione dove possibile. Per dati riservati o personali, serve cautela: scegliere soluzioni con garanzie sulla privacy, evitare di inserire dati sensibili in strumenti non adatti e definire regole interne. Usata con strumenti e pratiche adeguate, l'AI può essere sicura anche in azienda.

Il GDPR si applica ai dati personali di clienti, dipendenti e fornitori anche quando trattati dall'AI. Contano base giuridica, minimizzazione, trasparenza, sicurezza e dove finiscono i dati (soprattutto se fuori dall'UE). Per le aziende, usare l'AI sui dati personali richiede di rispettare questi principi e, dove serve, valutazioni di impatto. La conformità non è opzionale: è un obbligo con sanzioni in caso di violazione.

Buone pratiche: non inserire dati sensibili in strumenti consumer; scegliere piani business con garanzie contrattuali; preferire soluzioni a residenza UE o self-host per i dati riservati; disattivare l'uso dei dati per l'addestramento dove possibile; limitare i permessi degli strumenti e degli agenti; definire regole interne su cosa si può e non si può inserire. La sicurezza va progettata, non improvvisata.

Dipende dalle esigenze: il self-host (eseguire i modelli sui propri server o in ambienti controllati) offre il massimo controllo sui dati, utile per dati molto sensibili o requisiti di sovranità, ma richiede competenze e risorse. Le soluzioni cloud con residenza UE e garanzie contrattuali sono più semplici e adatte a molte aziende. La scelta dipende dal livello di riservatezza dei dati e dalle risorse disponibili.