L’entrata in vigore del Regolamento UE 679/2016 (GDPR) ha focalizzato l’attenzione sulla necessità di creare prodotti che tengano conto dei principi di protezione dei dati personali sin dalla fase della loro progettazione. La privacy by design offre quindi alle imprese l’opportunità di commercializzare un prodotto che integrando già nel suo funzionamento il rispetto della compliance al GDPR, abbia sul mercato un vantaggio competitivo.
Sotto il profilo normativo, il trattamento dei dati attraverso software medicali richiede numerosi adempimenti, tra cui le informative privacy, redatte in modo chiaro per rispettare il principio di trasparenza; è particolarmente utile l’approccio visuale del legal design. Ad esempio un'azienda può classificare i propri clienti per offrire beni e servizi personalizzati.
A fronte di una maggiore utilità di servizi resi con strumenti automatizzati sussiste un maggiore rischio di discriminazioni e perpetuazione di stereotipi. Un processo decisionale automatizzato si ha quando vengono prese decisioni impiegando mezzi tecnologici senza coinvolgimento umano. Per aversi profilazione, quindi, non basta il mero tracciamento online, ma occorre analisi per prendere decisioni che riguardano il soggetto o le sue preferenze o comportamenti.
Ad esempio, l'applicazione di sanzioni per eccesso di velocità basata su immagini autovelox non comporta profilazione; al contrario, una compagnia assicurativa che raccoglie dati da più fonti per decidere se offrire o meno una polizza fa profilazione. L’attività di profilazione è estremamente invasiva e può portare a danni ed abusi sugli utenti, tra cui discriminazioni e price discrimination.
Gli algoritmi sono spesso protetti come trade secrets, secondo la direttiva Trade Secrets dell’UE; chi li usa potrebbe non conoscere le logiche sottostanti agli stessi. Il GDPR sancisce un generale divieto di sottoporre un individuo a processi decisionali automatizzati compresi la profilazione, ma prevede eccezioni quando il trattamento è necessario per la conclusione o l’esecuzione di un contratto (interpretazione restrittiva) o, secondo WP29, basato su legittimi interessi del titolare, a condizione del bilanciamento degli interessi e senza violare diritti dell’interessato.
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L’interessato ha il diritto di non essere oggetto di una decisione basata esclusivamente su trattamento automatizzato, con possibilità di chiedere intervento umano e di contestare la decisione. Il titolare deve essere trasparente sull’esistenza di una decisione automatizzata e descrivere le finalità, la logica e le potenziali conseguenze della profilazione, senza necessariamente divulgare tutto l’algoritmo.
Il GDPR impone agli titolari di dimostrare la conformità agli obblighi previsti (accountability), assicurando che le correlazioni nell’algoritmo siano imparziali e giustificate. La spiegazione deve essere significativa per l’interessato, per permettergli di esercitare i propri diritti. La profilazione può avvenire con dati individuali o aggregati e l’aggregazione dei dati non esclude la possibilità di identificare soggetti quando incrociata con altre fonti.
Gli algoritmi di Machine Learning permettono ai sistemi di apprendere dai dati per migliorare le prestazioni nel tempo. Si distinguono principalmente in classificazione, regressione e clustering, e si classificano in supervisionato, non supervisionato, semi-supervisionato e per rinforzo. Le principali tipologie includono: regressione lineare, regressione polinomiale, logistic regression, KNN, alberi decisionali, random forest, gradient boosting, XGBoost, LightGBM, CatBoost, SVM, PCA, t-SNE, UMAP, LDA, autoencoder, CNN, RNN, Transformer, GAN, VAE e molte varianti ensemble.
Applicazioni significative si trovano in sanità, finanza, marketing, manifattura, trasporti e servizi. Diagnostica per immagini, predizione di rischi, personalizzazione delle terapie, rilevamento di frodi, credit scoring, trading algoritmico, sistemi di raccomandazione e ottimizzazione della catena di fornitura sono esempi comuni.
La scelta dipende dal tipo di problema (classificazione, regressione, clustering), dalla disponibilità di dati etichettati, dalla dimensionalità e dalla qualità dei dati. Il GDPR richiede trasparenza, bilanciamento degli interessi e accountability per evitare discriminazioni e violazioni. L’uso di tecniche di transparency come auditing, visualizzazione interattiva e comitati etici è raccomandato da autorità garanti quali ICO e CNIL per assicurare l’equità e la tracciabilità delle decisioni automatizzate.
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L’automazione dei dati consente di raccogliere, trasformare, immagazzinare, elaborare e analizzare dati con minore intervento umano. Pipeline ETL, data lakes e piattaforme Lakehouse (es. Databricks) supportano orchestrazione, monitoraggio e gestione di flussi batch e streaming, assicurando alta qualità dei dati e riduzione degli errori umani. Strumenti di automazione integrano capacità di estrazione dati, trasformazione, caricamento e governance, con impatti su velocità, costi e ruoli del team.
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L’estrazione dati è il processo di recupero di informazioni da fonti non strutturate, utile in sanità, finanza e tecnologia. L’estrazione dati e il data mining differiscono: i dati estratti sono per l’analisi, i dati non strutturati richiedono trasformazione per l’uso nelle applicazioni. L’uso di OCR e ML consente di automatizzare l’immissione di dati da fatture, curricula, ricevute e documenti di identificazione, con notevoli risparmi di tempo ed errori.
La dichiarazione etica dei Garanti privacy mondiali sui rischi dell’IA sottolinea principi di correttezza, governance, trasparenza e controllo umano. ICO e CNIL propongono strumenti per audit, visualizzazione interattiva, comitati etici e piattaforme nazionali d’audit per garantire lealtà, conformità e responsabilità nell’uso di IA e ML.
Il GDPR prevede diritti agli interessati, obblighi di liceità, correttezza e trasparenza, e responsabilità del titolare per danni derivanti da violazioni. Articoli 22 e considerandi regolano l’uso di decisioni automatizzate e profilazione, imponendo obblighi di informativa, logica e spiegazione adeguata degli strumenti impiegati.
Per integrare protezione e funzionalità automatizzate, è essenziale implementare privacy by design e consentire audit e governance delle pipeline di dati. L’uso di modelli ML e tecnologie di automazione va accompagnato da trasparenza, controllo umano quando richiesto e misure di prevenzione contro discriminazioni e abusi.
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