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Benvenuti a Legal Prompting, il podcast dedicato al metodo giuridico nell'era dell'AI. Sono Nicola

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Fabiano e questo è l'episodio 7. Nell'episodio precedente abbiamo visto come usare l'AI per

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analizzare contratti e clausole, individuare criticità, confrontare versioni. Ora facciamo

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un passo avanti. Quei prompt non vivono in isolamento, vivono dentro processi aziendali,

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dentro flussi di compliance che coinvolgono persone, documenti, scadenze e responsabilità.

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Oggi parliamo di Legal Prompting nei processi di compliance aziendale. Compliance è una parola

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ampia. Include privacy, anticorruzione, antiriciclaggio, sicurezza delle informazioni,

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modelli 231, controlli interni. In ognuno di questi ambiti l'AI può aiutare, ma può anche

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introdurre rischi nuovi se viene inserita senza criterio. Partiamo da un principio. L'AI non è

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uno strumento neutro che si aggiunge a un processo esistente. L'AI cambia il processo,

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chi fa cosa, come si documenta una decisione, chi è responsabile di un esito. Prima di iscrivere

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un prompt occorre chiedersi dove quel prompt entra nel flusso e cosa cambia rispetto al

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modo in cui le cose si facevano prima. Vediamo tre applicazioni concrete. Prima applicazione,

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la gestione delle richieste degli interessati ai sensi del GDPR. Un titolare del trattamento

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riceve richieste di accesso, cancellazione, portabilità. L'AI può aiutare nella prima

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classificazione della richiesta, nell'estrazione delle informazioni rilevanti, nella verifica

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preliminare dei termini. Il prompt deve specificare il quadro normativo, il ruolo di chi richiede,

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il tipo di richiesta. La risposta dell'AI è una bozza tecnica. La decisione resta del responsabile.

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Seconda applicazione, la revisione periodica delle politiche aziendali. Codici, etici, policy,

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privacy, procedure interne. L'AI può confrontare la versione attuale con i riferimenti normativi

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aggiornati e segnalare incongruenze, lacune, riferimenti obsoleti. Il prompt deve indicare

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gli standard di riferimento e il perimetro della revisione. L'output è una mappa delle criticità,

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non una nuova versione del documento. Terza applicazione, il monitoraggio delle

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segnalazioni interne, il whistleblowing. L'AI può aiutare nella prima triage delle segnalazioni e

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nella categorizzazione per tipologia di rischio. Qui la cautela è massima. Le segnalazioni

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contengono dati sensibili, identità da proteggere, fatti che potrebbero diventare oggetto di indagini.

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L'infrastruttura deve garantire confidenzialità, traziabilità, segregazione dei dati. Non è una

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questione di prompt, è una questione di governance. Da queste applicazioni emerge una regola operativa.

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Ogni uso dell'AI nella compliance va documentato. Quale prompt è stato usato, su quale modello,

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da quale operatore, con quale esito. Senza questa documentazione la compliance non è

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verificabile. È un processo non verificabile, non è conforme, qualunque sia il risultato apparente.

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C'è un altro punto. L'AI introduce un nuovo rischio operativo, il rischio di automatizzare l'errore.

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Se un prompt è impreciso, ogni uso di quel prompt produrrà un esito impreciso. La scala dell'errore

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cresce con la scala dell'uso. Per questo i prompt aziendali vanno trattati come strumenti operativi.

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Vanno versionati, testati, validati, aggiornati, come si fa con qualsiasi procedura. E poi c'è la

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responsabilità. L'AI non risponde di nulla. Risponde il titolare del trattamento, il datore

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di lavoro, il professionista, il consulente. La supervisione umana non è un dettaglio formale,

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è l'unico modo per riportare le decisioni a soggetti che possono risponderne. Nel prossimo

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episodio entreremo in un terreno delicato. Il segreto professionale è la scelta dell'infrastruttura

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AI. Quali modelli si possono usare, quali no, e perché la scelta dell'infrastruttura è già

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una decisione di compliance. Per restare aggiornati iscrivetevi alla newsletter sul mio

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blog vicfab.eu. Grazie per l'ascolto. Appuntamento al prossimo episodio.

