Quali sono i rischi di fuga di informazioni con l'introduzione dell'AI generativa? Strategie di difesa attraverso "Regolamenti Interni sull'AI" spiegate da un avvocato

La generazione di AI è evoluta oltre un semplice strumento per l’efficienza operativa, diventando un’infrastruttura indispensabile che influenza la competitività delle aziende. Tuttavia, dietro la sua rapida diffusione, i rischi di “fuga di informazioni” e “violazione della privacy”, che sono essenzialmente diversi dai sistemi IT tradizionali, stanno diventando più gravi. In molte organizzazioni, la priorità data alla comodità ha portato a un fenomeno di “Shadow IT”, dove l’uso viene portato avanti autonomamente senza regole chiare, causando inavvertitamente l’inclusione di informazioni riservate nell’apprendimento dei modelli di AI.

In questo articolo, analizzeremo i meccanismi di fuga derivanti dalle caratteristiche tecniche della generazione di AI e organizzeremo i rischi significativi che possono sorgere dal punto di vista legale, come la Legge giapponese sulla prevenzione della concorrenza sleale e la Legge giapponese sulla protezione delle informazioni personali. Inoltre, discuteremo l’importanza di stabilire regolamenti interni efficaci sull’AI per prevenire tali rischi e accelerare la crescita aziendale.

La Necessità di un “Regolamento Interno AI” Unico per l’Implementazione dell’AI Generativa in Giappone

Con l’accelerazione dell’implementazione sociale dell’AI generativa, molte organizzazioni tendono a procedere con l’adozione basandosi unicamente sul motivo che “è conveniente”, senza effettuare una valutazione adeguata dei rischi.

In particolare, nelle piccole e medie imprese, la disparità di alfabetizzazione informatica e la carenza di risorse legali portano a un utilizzo improvvisato che genera una “spirale negativa”. Questa spirale negativa si manifesta inizialmente con la confusione sul campo a causa della mancanza di criteri di utilizzo chiari, e il rischio di fuga di informazioni diventa evidente a causa di input inappropriati da parte di alcuni dipendenti. Le organizzazioni, preoccupate da questa situazione, adottano misure di “divieto totale” prima di considerare contromisure concrete. Tuttavia, il personale sul campo, alla ricerca di convenienza, continua a utilizzare account privati all’insaputa dell’azienda, creando una struttura nota come “Shadow IT (Shadow AI)”.

Il timore della Shadow IT risiede nel fatto che, in luoghi completamente al di fuori del controllo organizzativo, segreti commerciali cruciali per il futuro dell’azienda e dati personali dei clienti vengono inviati a piattaforme esterne e riutilizzati come dati di apprendimento per modelli AI. Ignorare questa situazione non solo aumenta la possibilità di incidenti di fuga di informazioni, ma può anche portare alla perdita della “gestione segreta” ai sensi della Legge giapponese sulla prevenzione della concorrenza sleale (1993), compromettendo la protezione dei diritti di proprietà intellettuale dell’azienda.

Pertanto, ciò di cui un’organizzazione ha veramente bisogno non è un divieto totale o un affidamento completo al personale sul campo, ma la creazione di un “Regolamento Interno AI” unico, basato su una corretta comprensione delle caratteristiche dell’AI generativa. Limitarsi a riutilizzare le linee guida per i servizi cloud generali non è sufficiente per affrontare i processi unici dell’AI generativa, come l’utilizzo dei dati di input per l’apprendimento contestuale o il fine-tuning. È fondamentale comprendere la necessità di costruire una governance che garantisca la sicurezza delle informazioni, permettendo all’organizzazione di utilizzare l’AI generativa come uno strumento potente in modo legittimo e sicuro.

https://monolith.law/corporate/establishment-of-ai-internal-regulations

Meccanismo e Casi di Perdita di Informazioni Causati dall’AI Generativa in Giappone

Quando si utilizza l’AI generativa, è fondamentale prestare attenzione al fatto che i prompt (istruzioni) o i dati inseriti dagli utenti possono essere inviati ai server degli operatori che sviluppano e forniscono il modello AI, dove potrebbero essere utilizzati come “dati di apprendimento”. La differenza fondamentale rispetto ai motori di ricerca o ai servizi di traduzione tradizionali è che i frammenti di informazioni inseriti vengono incorporati all’interno del modello AI, con il rischio che in futuro possano essere utilizzati come “parte delle risposte” quando altri utenti (in alcuni casi, dipendenti di aziende concorrenti) pongono domande.

Caso di Perdita di Codice Sorgente Riservato presso Samsung Electronics

Un esempio concreto dei rischi associati a questo meccanismo è stato reso noto al mondo dal caso di perdita di codice sorgente presso Samsung Electronics in Corea. Nel maggio dell’anno Reiwa 5 (2023), un ingegnere dell’azienda ha inserito direttamente il codice sorgente altamente riservato in ChatGPT durante il debug di un programma relativo ai semiconduttori. Inoltre, è emerso un altro caso in cui un dipendente ha incollato i verbali di una riunione interna, contenenti strategie di prodotto non divulgate, per farli riassumere.

Questi dati sono stati incorporati come materiale di apprendimento interno del modello AI a causa del meccanismo adottato di default da OpenAI all’epoca, che prevedeva l’utilizzo dei dati di input per l’apprendimento del modello. La lezione fondamentale di questo caso è che, anche senza intenzioni malevole da parte dei dipendenti, un’azione naturale volta a “ottimizzare il lavoro” può portare direttamente a una perdita di informazioni che infligge danni critici all’organizzazione.

Perdite “Esterne e Interne” Causate da Malfunzionamenti del Sistema o Impostazioni Errate

Inoltre, il rischio di perdita non si limita al riutilizzo per l’apprendimento. Nel marzo dell’anno Reiwa 5 (2023), un malfunzionamento del sistema di ChatGPT ha permesso ad alcuni utenti di visualizzare i titoli delle cronologie chat di altri utenti. Questo difetto del programma da parte del fornitore del servizio suggerisce che, indipendentemente da quanto gli utenti rispettino le regole, le vulnerabilità delle piattaforme esterne possono esporre le informazioni.

Inoltre, strumenti come Microsoft 365 Copilot, che si integrano con i documenti all’interno dell’organizzazione, presentano un rischio di “perdita interna” se le impostazioni dei permessi di accesso non sono adeguate, permettendo ai dipendenti senza autorizzazione di visualizzare documenti riservati tramite l’AI.

Perdita di “Non-Pubblicità” e Diminuzione della Competitività Aziendale

Il danno ai segreti commerciali significa che una volta che le informazioni sono state apprese, la loro “non-pubblicità” è persa per sempre nello spazio digitale.

Non è più un’ipotesi che, quando un’azienda concorrente consulta l’AI su una specifica questione tecnica, la soluzione innovativa inserita dalla propria azienda venga proposta come risposta. È essenziale riconoscere che un input imprudente nell’AI generativa non si limita a una semplice perdita di informazioni, ma rappresenta un grave fenomeno che può minare alla base i risultati di anni di ricerca e sviluppo e il vantaggio strategico dell’azienda.

Rischi di Perdita della Protezione del Segreto Commerciale secondo la Legge Giapponese sulla Concorrenza Sleale

L’inserimento di informazioni riservate in un’IA generativa può comportare gravi conseguenze legali, portando alla perdita della protezione legale come “segreto commerciale” secondo la legge giapponese sulla concorrenza sleale. Affinché le informazioni siano protette come segreto commerciale in Giappone, devono soddisfare tutti e tre i seguenti requisiti:

Per quanto riguarda la “Gestione del Segreto”, secondo le “Linee Guida per la Gestione dei Segreti Commerciali” e il “Manuale di Protezione delle Informazioni Riservate” del Ministero dell’Economia, Commercio e Industria giapponese, è necessario che il detentore delle informazioni abbia l’intenzione di gestirle come segreti e che i dipendenti siano in grado di riconoscerlo. Se un dipendente inserisce un segreto commerciale in un’IA generativa senza il consenso dell’azienda, o se l’azienda non impone impostazioni adeguate (come l’opt-out), è altamente probabile che un tribunale giudichi che “l’azienda non ha adottato misure adeguate per proteggere il segreto”, negando così la gestione del segreto.

Riferimento: Ministero dell’Economia, Commercio e Industria｜Segreti Commerciali – Proteggere e Utilizzare i Segreti Commerciali

Per quanto riguarda la “Non Pubblicità”, se le informazioni inserite vengono utilizzate per l’apprendimento del modello IA e diventano una fonte per rispondere agli utenti di tutto il mondo, non possono più essere considerate “non conosciute pubblicamente”. Una volta che questo requisito legale viene meno, anche se le informazioni vengono imitate da altre aziende o portate via da un dipendente che cambia lavoro, non sarà possibile richiedere un’ingiunzione o un risarcimento danni secondo la legge giapponese sulla concorrenza sleale. In altre parole, un inserimento imprudente in un’IA generativa equivale a rinunciare volontariamente al valore delle informazioni come diritto di proprietà intellettuale dell’azienda.

Recentemente, nelle “Linee Guida per gli Operatori di IA (Versione 1.0)” pubblicate nell’aprile dell’anno Reiwa 6 (2024), è stata sottolineata l’importanza di mitigare i rischi lungo l’intero ciclo di vita dell’IA. In queste linee guida, viene indicato come “guida comune” che gli utenti di IA prestino attenzione alla gestione dei dati di input e dei prompt, prevenendo l’inserimento inappropriato di informazioni riservate. Se un’organizzazione non costruisce una governance adeguata in linea con queste linee guida, il rischio di essere esclusi dal quadro di protezione legale aumenta notevolmente.

Riferimento: Ministero dell’Economia, Commercio e Industria｜Linee Guida per gli Operatori di IA

Violazione del Contratto di Riservatezza (NDA) e Rischi Contrattuali in Giappone

In molte transazioni commerciali, viene stipulato un contratto di riservatezza (NDA) per proteggere le informazioni ricevute dalla controparte. L’inserimento di informazioni in un’intelligenza artificiale generativa può violare questi obblighi contrattuali, comportando il rischio di dover affrontare ingenti responsabilità risarcitorie.

Di solito, un NDA include clausole che vietano l’uso delle informazioni per scopi diversi da quelli del contratto stesso (“divieto di utilizzo per scopi diversi”) e la divulgazione a terzi senza il previo consenso scritto della controparte (“divieto di divulgazione a terzi”). Quando i dipendenti inseriscono nei sistemi di intelligenza artificiale generativa i materiali ricevuti dai partner commerciali per farli riassumere o analizzare, è altamente probabile che si verifichi una violazione chiara di queste clausole.

I fornitori di servizi di intelligenza artificiale sono considerati “terzi” dal punto di vista delle parti contrattuali. A meno che non si utilizzino API o piani a pagamento per aziende, i servizi offerti con termini generali prevedono che i dati inseriti vengano salvati sui server degli sviluppatori e utilizzati per scopi come il miglioramento del modello. Questo equivale a utilizzare le informazioni ricevute “al di fuori degli scopi contrattuali” e a fornirle a “terzi”.

Inoltre, secondo un avviso pubblicato nel febbraio dell’anno Reiwa 7 (2025) dall’Agenzia Digitale e dal Centro Nazionale di Sicurezza Informatica del Giappone (NISC), l’uso di servizi di intelligenza artificiale con sede all’estero, come DeepSeek, comporta il rischio che i dati vengano salvati su server esteri e siano soggetti alle leggi locali (come la censura o la confisca). Collocare le informazioni dei partner commerciali in un ambiente così incerto può costituire una forte base per accusare una violazione del dovere di diligenza contrattuale.

Violazione della Legge Giapponese sulla Protezione dei Dati Personali e Rischi per la Privacy

Nell’utilizzo dell’AI generativa per la gestione dei dati personali, è essenziale rispettare rigorosamente la Legge Giapponese sulla Protezione dei Dati Personali e le linee guida correlate. La Commissione per la Protezione dei Dati Personali ha pubblicato un avviso nel giugno dell’anno Reiwa 5 (2023), considerando la diffusione dei servizi AI generativi, chiarendo le misure che le aziende devono rispettare.

Specificazione degli Scopi di Utilizzo e Considerazioni sul Profiling

Secondo l’articolo 21, comma 1, della Legge giapponese sulla Protezione delle Informazioni Personali, quando si acquisiscono informazioni personali, è necessario notificare o rendere pubblico lo scopo di utilizzo all’interessato, a meno che tale scopo non sia già stato reso pubblico in anticipo. Nel caso in cui i dati personali acquisiti vengano utilizzati per l’apprendimento da parte di un’IA, diventa cruciale determinare se tale utilizzo rientri nell’ambito degli scopi di utilizzo esistenti o se sia necessario specificare nuovamente lo scopo come “apprendimento e generazione di output da parte dell’IA”.

In particolare, quando si utilizza l’IA per la selezione del personale o la valutazione delle risorse umane, analizzando (profiling) la personalità o l’idoneità dei candidati, è possibile che ciò abbia un impatto significativo sui diritti e sugli interessi dell’individuo. Pertanto, è richiesto di specificare e chiarire in modo più dettagliato tale analisi come scopo di utilizzo. Nei dibattiti in corso in Giappone in vista delle modifiche legislative previste per l’era Reiwa 7 (2025), si pone l’accento sul “diritto di non essere soggetti a decisioni basate sul profiling” e sulla trasparenza, con una tendenza verso un rafforzamento delle regolamentazioni sulle decisioni automatiche effettuate dall’IA.

La Linea di Confine tra Fornitura a Terzi e “Incarico” nel Contesto Giapponese

Quando si inseriscono dati personali in un servizio di intelligenza artificiale, è cruciale determinare se ciò rientra nella “fornitura a terzi” ai sensi dell’articolo 27, comma 1, della legge giapponese, oppure se si tratta di un “incarico”. Generalmente, se i dati inseriti vengono utilizzati dagli sviluppatori di AI per l’apprendimento del proprio modello, non si può affermare che il committente controlli completamente lo scopo dell’utilizzo, aumentando così la probabilità che venga considerato come fornitura a terzi. In questo caso, è necessario ottenere il consenso preventivo della persona interessata, ma nella pratica è estremamente difficile ottenere un consenso individuale per l’inserimento di dati AI da un numero indefinito di persone.

D’altra parte, se è garantito contrattualmente che i dati inseriti non verranno utilizzati per l’apprendimento (come nel caso dell’uso di API o di alcuni piani a pagamento per aziende), diventa più semplice inquadrare la situazione nel contesto giuridico dell'”incarico”. Tuttavia, anche in questo caso, le aziende sono obbligate a esercitare una supervisione necessaria e adeguata nei confronti del destinatario dell’incarico (l’operatore AI) in conformità con l’articolo 25 della legge giapponese sulla protezione delle informazioni personali.

Questioni relative alla fornitura a terzi situati all’estero in Giappone

Quando si utilizzano servizi di intelligenza artificiale offerti da operatori stranieri come OpenAI (Stati Uniti) o DeepSeek (Cina), si applicano le “restrizioni alla fornitura a terzi situati all’estero” previste dall’articolo 28 della legge giapponese. Quando si forniscono dati a operatori situati in paesi che non sono riconosciuti come aventi un livello di protezione equivalente a quello del Giappone, è necessario fornire informazioni sul sistema legale locale all’interessato e ottenere il suo consenso individuale.

In particolare, nell’avviso di febbraio dell’anno Reiwa 7 (2025) della Commissione per la Protezione delle Informazioni Personali e dell’Agenzia Digitale giapponese, è stata espressa preoccupazione per le violazioni della privacy derivanti da rischi geopolitici, come la possibilità di censura governativa o sequestro di dati basati sulla “Legge sulla Sicurezza Nazionale” cinese, per i servizi in cui i dati sono memorizzati su server situati in Cina. L’inserimento di dati personali in tali servizi, che presentano questi rischi, potrebbe essere riconosciuto come una violazione ingiusta dei diritti e degli interessi dell’interessato, rendendo necessaria una valutazione attenta.

Misure di Sistema per Minimizzare i Rischi

Per rendere effettive le normative interne di un’azienda giapponese di AI, è fondamentale costruire delle “barriere di sicurezza” sistematiche, non affidandosi solo alla consapevolezza personale dei dipendenti. Combinando le più recenti tecnologie AI con regolamenti, è possibile aumentare notevolmente la sicurezza legale.

Impostazioni di Opt-out e Sicurezza tramite Utilizzo di API

La misura più basilare è garantire che i dati inseriti non vengano utilizzati per l’apprendimento dell’AI attraverso un rigoroso “opt-out”. Nei servizi per uso personale come ChatGPT, è possibile rifiutare l’apprendimento disattivando la funzione cronologia dalle impostazioni, ma affidare questa operazione ai singoli dipendenti non è consigliabile dal punto di vista del controllo organizzativo.

Un metodo più sicuro è l’utilizzo tramite API (Application Programming Interface). I principali fornitori di AI specificano nei loro regolamenti che i dati inviati tramite API non vengono utilizzati per l’apprendimento del modello. Costruendo un front-end interno personalizzato che utilizza API, è possibile bloccare sistematicamente il riutilizzo dei dati inseriti per l’apprendimento.

Garanzie Contrattuali tramite Piani a Pagamento per Aziende

Quando si introduce l’AI in un’organizzazione, vale la pena considerare l’adozione di piani a pagamento per aziende come ChatGPT Enterprise o Azure OpenAI Service. Questi servizi applicano regolamenti aziendali rigorosi, diversi dai piani per uso personale, garantendo contrattualmente che i diritti sui dati appartengano all’azienda utente, che non vengano utilizzati per l’apprendimento del modello e che i dati siano criptati durante il trasferimento e la conservazione (AES-256, TLS 1.2+ ecc.).

Inoltre, scegliere servizi che hanno subito audit indipendenti come SOC 2 Type 2 fornisce documentazione oggettiva che dimostra un certo livello di gestione della sicurezza, utile per spiegare la razionalità nella selezione dei fornitori e l’adeguatezza della gestione del rischio. Tuttavia, la sola presenza di queste certificazioni non è sufficiente per essere considerati come aver adempiuto al dovere di diligenza, e sono necessarie ulteriori considerazioni in base alle modalità di utilizzo e ai rischi specifici.

Mascheramento e Anonimizzazione dei Dati

Come operazione tecnica, è efficace implementare un “mascheramento” che sostituisce automaticamente con asterischi o simboli i nomi personali o i nomi di progetti specifici contenuti nei prompt prima dell’inserimento. In questo modo, anche se si verificasse una fuga di dati imprevista dalla piattaforma, si può prevenire che tali informazioni siano collegate a individui specifici o segreti aziendali, minimizzando i danni effettivi.

Punti Chiave delle Normative Aziendali sull’AI per Prevenire la Fuga di Informazioni in Giappone

Le normative aziendali efficaci non devono essere semplicemente un “elenco di divieti”. Devono fornire linee guida concrete che permettano ai dipendenti di determinare immediatamente fino a che punto sia possibile utilizzare l’AI, evitando al contempo rischi legali.

“Ridefinizione” e Gerarchizzazione delle Informazioni Vietate

È importante evitare espressioni vaghe come “divieto di inserimento di informazioni riservate” e definire le informazioni in base alla loro natura, organizzandole in livelli.

• Livello 1 (Informazioni Assolutamente Vietate): Informazioni non divulgate ricevute da partner commerciali in base a NDA, bilanci non pubblicati della propria azienda, algoritmi proprietari, dati personali come nomi e indirizzi dei clienti.
• Livello 2 (Informazioni Consentite con Condizioni): Verbali anonimizzati, organizzazione di informazioni tecniche già pubbliche, revisione di email aziendali standard.
• Livello 3 (Ambito di Utilizzo Consigliato): Controllo della sintassi dei linguaggi di programmazione, spiegazione di concetti generali, brainstorming di idee.

Definendo in questo modo, con esempi concreti, è possibile ridurre i costi decisionali per i dipendenti e prevenire violazioni inconsapevoli.

Processo di Approvazione delle Eccezioni e Rapporto di Contesto

Un divieto uniforme può portare all’uso di AI non autorizzato. Pertanto, è necessario stabilire un “processo di approvazione delle eccezioni” per i casi in cui sia necessario inserire informazioni avanzate in AI per specifiche attività (ad esempio, la revisione di contratti specifici). In questo contesto, non basta una semplice richiesta di utilizzo; è necessario regolamentare la presentazione di un “rapporto di contesto” che includa i seguenti tre elementi.

1. Tool (Strumento): Quale modello di AI si intende utilizzare e con quali impostazioni (opt-out, utilizzo API, ecc.).
2. Input (Dati in Entrata): Quali dati si intendono inserire (presenza di dati personali, ecc.).
3. Output (Dati in Uscita): Per quale scopo si intende utilizzare il prodotto generato (uso interno, presentazione ai clienti, pubblicazione sul web, ecc.).

Attraverso la revisione preventiva di questo rapporto da parte dei dipartimenti legali o IT, è possibile controllare in modo organizzato l’equilibrio tra rischi e benefici.

Disposizioni Speciali per il Trattamento dei Dati Personali

Le normative devono includere disposizioni speciali per garantire la conformità con la legge giapponese sulla protezione dei dati personali. In linea di principio, è vietato l’inserimento di dati personali in uno stato identificabile, e se necessario per motivi di lavoro, il flusso di lavoro deve prevedere l’ottenimento del consenso appropriato in base alla legge e l’aggiornamento della politica sulla privacy.

Inoltre, quando si utilizza l’AI per attività come la profilazione nei processi di selezione del personale, è fondamentale comprendere i limiti delle decisioni dell’AI (rischio di allucinazioni) e incorporare il principio “Human-in-the-loop”, secondo cui la decisione finale deve essere sempre presa da un essere umano.

Meccanismi di Monitoraggio e Risposta Successiva

Stabilire e diffondere regolamenti non è sufficiente come governance. È necessario includere nei regolamenti un sistema per verificare continuamente se le regole stabilite vengono effettivamente rispettate e per prepararsi a eventuali emergenze.

Registrazione dell’Uso e Autorità di Audit

È importante chiarire che l’azienda ha l’autorità di registrare i log di utilizzo dell’AI attraverso la rete interna e di eseguire audit periodici. La conservazione dei log funziona come una “deterrenza preventiva” per rilevare tempestivamente un uso inappropriato, come l’inserimento eccessivo di dati personali. Inoltre, in caso di incidente, costituisce la base per la digital forensics (conservazione delle prove) per determinare con precisione chi, quando e quali informazioni sono state inserite.

Risposta Iniziale in Caso di Incidente

È fondamentale stabilire il percorso di segnalazione e le procedure di risposta nel caso in cui si sospetti una fuga di informazioni. La fuga di dati tramite input nell’AI è estremamente difficile da fermare rispetto alla perdita fisica. Pertanto, è necessario considerare immediatamente la richiesta di cancellazione al fornitore di AI una volta scoperto l’incidente e, contemporaneamente, organizzare un team di risposta d’emergenza per adempiere agli obblighi legali di segnalazione (come previsto dall’articolo 26 della legge) verso i partner commerciali interessati e la Commissione per la Protezione dei Dati Personali.

Aggiornamenti Continui (Governance Agile)

L’evoluzione tecnologica dell’AI generativa e le normative legali nazionali e internazionali che la circondano stanno cambiando a una velocità senza precedenti. La stesura delle “Linee Guida per i Fornitori di AI” nel 2024 (Reiwa 6) e le modifiche previste alla legge sulla protezione dei dati personali tra il 2025 e il 2026 (Reiwa 7-8) sono esempi di come le regole siano costantemente aggiornate.

Di conseguenza, è necessario non considerare i regolamenti interni come qualcosa di “definitivo” una volta creati, ma piuttosto rivederli regolarmente in cicli brevi di sei mesi o un anno. È essenziale stabilire un sistema che risponda rapidamente alle caratteristiche tecniche e ai nuovi rischi geopolitici (come l’emergere di nuovi servizi come DeepSeek), praticando così la “Governance Agile”.

Conclusione: “Regolamento Interno sull’AI” per Affrontare Correttamente i Rischi e Accelerare al Massimo

L’incredibile convenienza offerta dall’AI generativa non è più una semplice opzione per le aziende, ma una fonte essenziale di competitività per la sopravvivenza. Tuttavia, il rischio di “fuga di informazioni” dettagliato in questo articolo rappresenta una minaccia reale che può rendere inutili, in una sola notte, i segreti commerciali costruiti con anni di sforzi, far perdere la protezione legale e compromettere la fiducia sociale. Tuttavia, temere eccessivamente i rischi e vietare completamente l’uso dell’AI comporta un altro grande rischio: stagnare l’organizzazione e incoraggiare un uso disordinato e sotterraneo.

Ciò che è veramente necessario è stabilire delle solide “barriere protettive” basate su conoscenze legali, creando un ambiente in cui i dipendenti possano utilizzare l’AI in modo sicuro e senza esitazioni, sfruttandone al massimo il potenziale. Un regolamento interno chiaro non è solo un documento normativo. È una dichiarazione di impegno dell’organizzazione a definire il valore delle proprie informazioni e a proteggerle, diventando così la base di “fiducia” nei confronti dei partner commerciali e della società. Solo quando un’organizzazione comprende correttamente i meccanismi dell’AI e i rischi legali, e fa funzionare le misure tecniche e i regolamenti interni come due ruote di un carro, l’AI generativa diventa una vera forza motrice per il progresso del business.

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