Come disciplinare legittimamente l’uso dell’intelligenza artificiale negli enti pubblici senza creare base giuridica nuova, ma organizzando l’esercizio dei poteri esistenti.
Cosa ha deciso il Garante
Il Garante per la protezione dei dati personali ha reso parere favorevole sullo schema di regolamento con cui la Provincia autonoma di Trento disciplina l’impiego di sistemi di intelligenza artificiale a supporto dell’attività amministrativa e dei processi organizzativi interni. L’atto si colloca all’incrocio fra il Regolamento (UE) 2016/679, che richiede una base giuridica nel diritto dell’Unione o dello Stato membro per i trattamenti pubblici, il Regolamento (UE) 2024/1689 sull’intelligenza artificiale, che grava gli enti pubblici utilizzatori di obblighi specifici fra cui la valutazione d’impatto sui diritti fondamentali, e la legge 132/2025 sull’intelligenza artificiale, che per la pubblica amministrazione afferma la strumentalità del sistema rispetto alla decisione umana. Il valore dell’esito favorevole risiede meno nell’approvazione in sé che nel modello regolatorio che esso implicitamente valida.
Il parere non costituisce una certificazione di conformità dei trattamenti che saranno effettuati in attuazione del regolamento. Esso valuta l’impianto dell’atto generale; la conformità dei singoli trattamenti dipenderà dalle modalità concrete di implementazione, dalla scelta dei fornitori, dalla configurazione dei sistemi, dalla qualità delle valutazioni d’impatto. Il principio di responsabilizzazione non si trasferisce all’Autorità per effetto del parere.
Il modello regolatorio convalidato
L’elemento centrale consiste nel distinguere nettamente la base giuridica del trattamento—che discende dalla norma primaria e non dal regolamento—dall’organizzazione dell’esercizio di quel potere. Un regolamento di questo genere non crea dal nulla il potere di trattare dati personali: il potere discende dalla funzione attribuita all’ente dalla legge. Il regolamento può però specificare le modalità di esercizio entro i limiti consentiti dall’ordinamento nazionale, distribuendo ruoli, soglie autorizzative e cautele procedimentali. Questo modello consente l’uso dell’intelligenza artificiale senza richiedere una nuova legge per ogni impiego specifico, purché rimangano fermi i vincoli normativi europei e nazionali sulla protezione dei dati, sulla trasparenza, sulla sorveglianza umana e sul divieto di decisioni puramente automatizzate.
La tripartizione operativa essenziale distingue gli impieghi di supporto redazionale interno, privi di incidenza diretta sui diritti dei terzi; gli impieghi che incidono sull’istruttoria procedimentale senza determinare automaticamente l’esito; gli impieghi che incidono direttamente sulla posizione giuridica di soggetti determinati o che rientrano nelle categorie ad alto rischio dell’allegato III del Regolamento (UE) 2024/1689. A tipologie diverse corrispondono regimi diversi di valutazione d’impatto, sorveglianza umana e autorizzazione.
I profili critici da presidiare
Il primo nodo attiene al rapporto fra atto regolamentare e base giuridica: il regolamento organizza, disciplina, vincola il personale, ma non attribuisce poteri che la legge non conferisca. Non può autorizzare l’amministrazione a trattare dati per finalità estranee ai propri compiti istituzionali, né può introdurre una deroga all’art. 22 del Regolamento (UE) 2016/679 in assenza di un fondamento normativo di rango adeguato. Il secondo profilo riguarda la tenuta della distinzione fra supporto e decisione: l’esperienza mostra che le classificazioni formali tendono a erodersi nella prassi per effetto dell’abitudine e della pressione sui tempi, e ciò che rileva è l’incidenza causale effettiva sull’esito, non l’etichetta attribuita al passaggio procedimentale.
Il terzo profilo concerne la catena di fornitura: i contratti standard predisposti dai fornitori spesso contengono clausole sull’utilizzo dei dati a fini di miglioramento del servizio formulate in termini ambigui, cataloghi di subresponsabili dinamici e non soggetti a effettiva opposizione, e scarsa tracciabilità delle localizzazioni dei trattamenti. Il quarto riguarda la sicurezza: l’introduzione di sistemi basati su modelli linguistici amplia la superficie di attacco in modi che le metodologie tradizionali non sempre intercettano, dalle iniezioni di prompt indirette all’esfiltrazione di dati attraverso le risposte del modello.
Cosa devono fare le imprese
Il primo passo è la ricognizione effettiva degli strumenti in uso, non di quelli acquistati formalmente: combinare l’analisi del traffico di rete verso i domini dei principali fornitori, l’esame dei moduli di intelligenza artificiale già presenti nei gestionali in uso, e la rilevazione diretta presso i responsabili di struttura. Occorre poi qualificare giuridicamente ciascun sistema, verificando se l’ente agisca come fornitore o deployer, se il sistema rientri nell’allegato III, quale sia la base giuridica del trattamento secondo il Regolamento (UE) 2016/679 e l’art. 2-ter del decreto legislativo 196/2003, documentando con motivazione sintetica i ragionamenti condotti.
Sulla base della qualificazione procedere con la valutazione d’impatto: dove ricorrano le condizioni dell’art. 35 del Regolamento (UE) 2016/679 e dell’art. 27 del Regolamento (UE) 2024/1689, adottare un documento integrato che soddisfi entrambe le prescrizioni, distinguendo nettamente la sezione dedicata ai rischi per la protezione dei dati da quella dedicata ai rischi per gli altri diritti fondamentali. Verificare l’adeguatezza dell’atto di nomina a responsabile del trattamento secondo l’art. 28, con particolare attenzione alle clausole che escludono il riutilizzo dei dati per l’addestramento, alla disciplina dei subresponsabili e ai trasferimenti extra-UE. Aggiornare l’analisi del rischio includendo le minacce specifiche dei sistemi basati su modelli linguistici, con segmentazione per architetture che connettono il modello a basi documentali interne, e adottare un piano di formazione articolato su livelli differenziati per il personale.
La trasparenza verso gli interessati
Gli articoli 13 e 14 del Regolamento (UE) 2016/679 impongono informare l’interessato sulle finalità e modalità del trattamento, e fornire informazioni significative sulla logica utilizzata quando ricorrano processi decisionali automatizzati. L’art. 50 del Regolamento (UE) 2024/1689 aggiunge obblighi di trasparenza per determinati sistemi, fra cui quelli destinati a interagire direttamente con le persone fisiche. Occorre aggiornare le informative di settore e, per gli impieghi che incidono sul procedimento, inserire un’indicazione nel corpo degli atti o nelle comunicazioni ai cittadini. La pubblicazione di un elenco ricognitivo dei sistemi utilizzati, con indicazione sintetica della finalità e del processo interessato, rappresenta una buona pratica coerente con il principio di conoscibilità affermato dal Consiglio di Stato, pur in assenza di obbligo testuale generalizzato.
Occorre altresì istituire un canale di segnalazione interno, accessibile al personale, per il malfunzionamento o l’uso improprio degli strumenti, e collegarlo alle procedure di gestione degli incidenti ai sensi degli articoli 33 e 34 del Regolamento (UE) 2016/679. Si suggerisce di definire indicatori semplici ma effettivi—percentuale di output modificati, segnalazioni di errore, verifiche sulla correttezza—e prevedere un riesame periodico del regolamento e delle valutazioni d’impatto con cadenza almeno annuale, comunque in occasione di modifiche sostanziali dei sistemi.
Le questioni ancora aperte
Tre questioni attenderanno conferme dalla prassi nei prossimi mesi. La prima concerne il coordinamento fra la valutazione d’impatto sulla protezione dei dati e la valutazione d’impatto sui diritti fondamentali: l’art. 27 del Regolamento (UE) 2024/1689 ne ammette l’integrazione, ma manca una metodologia condivisa a livello europeo su come strutturare il documento integrato. La seconda riguarda il principio di conoscibilità elaborato dalla giurisprudenza amministrativa quando applicato a sistemi la cui logica non è esplicitabile in termini di regole: la direzione più promettente appare quella di una conoscibilità articolata che investa il processo anziché il funzionamento interno del modello. La terza attiene al coordinamento fra le autorità nazionali competenti—Garante, Agenzia per l’Italia digitale e Agenzia per la cybersicurezza nazionale—definite dalla legge 132/2025, e il rischio di indicazioni non pienamente allineate.
L’approfondimento completo di questo articolo è disponibile su 01magazine.it.
