In uno strumento di intelligenza artificiale generativa si dovrebbero inserire soltanto dati pubblici, non riservati oppure adeguatamente anonimizzati, dopo avere verificato le condizioni del servizio utilizzato. Informazioni personali, credenziali, contratti, dati finanziari, segreti commerciali e documenti interni non dovrebbero essere caricati in modo automatico: possono essere trattati solo all’interno di strumenti, configurazioni e procedure approvati dall’azienda.
Non esiste quindi un elenco valido per ogni situazione. Il livello di rischio dipende dal contenuto, dallo strumento scelto, dal contratto con il fornitore, dalle impostazioni attive e dallo scopo del trattamento.
Prima di utilizzare un servizio AI, è utile classificare le informazioni in base alla loro sensibilità. Anche una suddivisione semplice può evitare che un dipendente incolli in un chatbot un documento che non dovrebbe lasciare i sistemi aziendali.
| Categoria | Esempi | Indicazione operativa |
|---|---|---|
| Pubblici | Contenuti del sito, comunicati stampa, cataloghi pubblici, schede prodotto già diffuse | Generalmente utilizzabili, verificando comunque diritti, accuratezza e condizioni del servizio |
| Interni non riservati | Procedure generiche, bozze prive di dati personali, modelli di testo | Utilizzabili solo con strumenti approvati e secondo la policy aziendale |
| Riservati | Listini non pubblici, strategie, offerte commerciali, verbali, previsioni, dati CRM | Non inserire in servizi AI generici; serve una valutazione preventiva |
| Critici o regolamentati | Password, chiavi API, dati sanitari, coordinate bancarie, documenti legali, segreti industriali | Da escludere per impostazione predefinita, salvo ambienti specificamente autorizzati e protetti |
La presenza online di un’informazione non basta, da sola, a renderne libero qualsiasi utilizzo. Bisogna considerare anche dati personali, copyright, obblighi contrattuali, licenze e contesto della pubblicazione.
In assenza di verifiche e autorizzazioni, è prudente non caricare:
Anche frammenti apparentemente innocui possono diventare sensibili se combinati. Un testo senza il nome del cliente, per esempio, potrebbe comunque renderlo riconoscibile attraverso il settore, la località, il valore del contratto o altri dettagli.
Per ridurre il rischio si possono sostituire nomi, email, numeri di telefono, codici cliente e riferimenti contrattuali con dati fittizi. È inoltre opportuno eliminare dettagli indiretti che permetterebbero di risalire alla persona o all’azienda interessata.
Quando l’identità può essere recuperata tramite una tabella di corrispondenza, si parla normalmente di pseudonimizzazione, non di anonimizzazione completa. Il dato può quindi restare soggetto alle regole applicabili alla protezione dei dati personali. Se il documento è particolarmente delicato, la semplice rimozione dei nominativi potrebbe non essere sufficiente.
Prima di autorizzare l’impiego di dati aziendali, occorre capire come il fornitore gestisce input, file e conversazioni. Le verifiche più importanti riguardano:
Le condizioni possono cambiare tra prodotti dello stesso fornitore. Non è quindi sufficiente affidarsi alla reputazione del marchio o a una generica dichiarazione di sicurezza. Per una valutazione più ampia può essere utile consultare la guida su come scegliere un fornitore AI e verificare la gestione dei dati aziendali.
Queste regole dovrebbero essere formalizzate in una policy AI aziendale, accompagnata da formazione concreta. Il problema, infatti, non è soltanto tecnologico: riguarda comportamenti, responsabilità e processi interni. L’uso spontaneo di strumenti non approvati può alimentare fenomeni di Shadow AI e rendere difficile ricostruire dove siano finite le informazioni.
Se l’obiettivo è interrogare manuali, ticket, contratti o documentazione interna, un chatbot pubblico potrebbe non essere la soluzione adeguata. Si possono valutare piattaforme aziendali con garanzie contrattuali, istanze dedicate, integrazioni tramite API o sistemi installati in ambienti controllati. La scelta tra AI online e AI in locale dipende dalla sensibilità dei dati, dalle competenze disponibili, dai costi e dai requisiti di sicurezza.
Anche un ambiente privato non elimina automaticamente ogni rischio. Restano necessari minimizzazione dei dati, permessi coerenti, monitoraggio, aggiornamenti e verifiche periodiche.
Prima di inviare un’informazione a uno strumento generativo, è utile chiedersi: potrei condividere questo contenuto con un fornitore esterno senza autorizzazione e senza un accordo specifico? Se la risposta è no, il dato non dovrebbe essere inserito finché l’azienda non abbia valutato e approvato lo strumento e il relativo processo.
Per dati personali, settori regolamentati o documenti con obblighi di riservatezza può essere necessario coinvolgere le funzioni legali, privacy e sicurezza competenti. Una valutazione preventiva è molto meno costosa della gestione di una divulgazione indesiderata.