Bentornati al podcast in NicFab dedicato al legal prompting. Sono Nicola Fabiano e questo è il
terzo episodio. La volta scorsa abbiamo visto come analizzare una decisione di un'autorità
garante con un prompt strutturato. Oggi facciamo il passo successivo. Non analizziamo più un
nostro. Parliamo di informativa privacy. Il problema? Scrivi un'informativa privacy per
il mio sito. Quanti lo hanno già chiesto a un modello? Il risultato sembra un'informativa. Ha
i titoli giusti, scita gli articoli giusti, usa il tono giusto, ma dentro non c'è niente. I
trattamenti sono generici, le basi giuridiche sono copia e incolla, i tempi di conservazione
quando ci sono sono inventati. Il punto è semplice. Il modello non sa cosa fate con i
dati. Non lo può sapere. Lo sapete voi. Allora a cosa serve? Serve per tre operazioni concreti
che vi mostro con i relativi prompt. Prima operazione. Verificare la complettezza. Avete
già un'informativa. Magari l'ha scritta un consulente, magari l'avete ereditata. Volete
sapere se manca qualcosa. Questo è un lavoro perfetto per il modello. Confrontare un testo
con un elenco di requisiti. Il prompt è il seguente. Agisci come un dpo con esperienza
in audi gdpr. Ti fornisco un'informativa resa ai sensi dell'articolo 13. Verifica se contiene
tutti gli elementi richiesti dal paragrafo 1 e dal paragrafo 2. Per ogni elemento indica
presente, assente o incompleto. Se incompleto spiega cosa manca. Risultato informato tabellare.
Incollate il testo e avrete una mappa dei requisiti. Però, attenzione, il modello vede la
forma non la sostanza. I dati saranno conservati per il tempo strettamente necessario. Il modello
lo segna come presente. In realtà non dice nulla. Quindi la tabella è un punto di partenza non un
elemento segnalato come presente va comunque riletto con occhio critico. Seconda operazione.
Semplificare il linguaggio. L'articolo 12 del gdpr lo dice chiaro. Linguaggio semplice, forma concisa,
contenuto intelligibile. Ma quanti informativi rispettano davvero questo requisito? Poche. E
quando non lo rispettano, l'informativa stessa diventa un problema di trasparenza. Il prompt è
riscrivi questo paragrafo di un'informativa in linguaggio chiaro adatto a un utente non esperto,
mantieni la precisione giuridica dove servono termini tecnici, aggiungi una spiegazione tra
parentesi, tono professionale non burocratico. Funziona bene soprattutto sulle basi giuridiche
e sui trasferimenti extra ue. Ma leggete sempre il risultato con attenzione. Il modello per
il testo più scorrevole potrebbe tagliare qualcosa di importante. Per esempio potrebbe
semplificare il legittimo interesse senza menzionare il bilanciamento con i diritti
dell'interessato. E quello non è un dettaglio. Terza operazione. Adattare a contesti diversi.
Avete un'informativa solida per il sito web. Ora vi serve quella per i dipendenti,
o per un'app, o per un nuovo servizio. Il modello può aiutarvi, ma dovete dargli
voi le informazioni specifiche. Il prompt è il seguente. Ti fornisco l'informativa per il sito
web. Devo produrre la versione per i dipendenti. I trattamenti sono gestione del rapporto di
lavoro, buste paga tramite il fornitore X, videosorveglianza con conservazione di 72 ore,
presenze tramite badge. Adatta l'informativa con questi trattamenti, le basi giuridiche e
tempi di conservazione. Mantieni la stessa struttura e lo stesso tono. Vedete? Ho dato io
i trattamenti, i fornitori, i tempi. Non ho chiesto al modello di indovinarli. Se non glieli
date, l'inventa. E un'informativa con trattamenti inventati è peggio di non averla, perché crea
un'apparenza di conformità che non corrisponde alla realtà. Le tre premesse. Come sempre,
le tre premesse del primo episodio. Supervisione umana. Un'informativa redatta o rivista con la
AIVA riletta integralmente prima della pubblicazione. La firma è del titolare, non del modello. Quadro
normativo. Nel pronti per i dipendenti avete condiviso fornitori e processi interni. Se il
modello è in cloud, quei dati stanno transitando verso un terzo. Verificate prima il data processing
agreement con il fornitore. Infrastruttura. Le mie considerazioni conclusive, le mie
considerazioni conclusive se trattate dati particolari, valutate un modello locale. La
struttura dei vostri trattamenti è un'informazione che a valore non deve necessariamente finire su
un server altrui. Osservazioni conclusive. Verificare, semplificare, adattare. Tre operazioni
dove l'AI aiuta davvero se le guidate voi con dati reali e verificate voi il risultato. Questo
è legal prompting applicato alle informative, non una scorciatoia ma un metodo. Il modello assiste
ma il giudizio professionale resta vostro. La prossima volta parliamo di RAG, Retrieval,
Augmentation e Generation. Cos'è? Perché non è legal può essere molto utile e perché se mal
configurato diventa un rischio serio. Iscrivetevi alla newsletter su nicfab.eu. Grazie per
l'ascolto. Al prossimo episodio.