WEBVTT

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Bentornati a Legal Prompting, sono Nicola Fabiano e questo è l'episodio 8.

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Nell'episodio precedente abbiamo visto come integrare il Legal Prompting nei

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processi di compliance aziendale con workflow strutturati, governance e

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tracciabilità. Oggi affrontiamo un tema che è il

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presupposto di tutto, il segreto professionale e la scelta dell'infrastruttura AI.

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Il principio è semplice ma spesso sottovalutato. Quando un avvocato, un

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consulente legale o un dpo inserisce in un sistema di intelligenza artificiale

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informazioni coperte da segreto professionale, sta compiendo una scelta

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deontologica, non solo tecnica. L'infrastruttura su cui gira il modello,

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il luogo in cui i dati vengono trattati, i soggetti che possono accedervi, le

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anzie contrattuali in essere, la giurisdizione applicabile, tutto questo

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fa parte del rispetto del segreto. Non esiste prompt ben scritto che possa

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compensare un'infrastruttura inadeguata. Vediamo tre applicazioni concreti.

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Prima applicazione, l'analisi di un fascicolo riservato. Se devo chiedere a

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un modello di sintetizzare gli atti di una controversia o di confrontare le

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clausole di un contratto coperto da NDA, il primo passo non è scrivere il prompt.

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È necessario verificare dove andranno quei dati, se saranno usati per

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l'addestramento, chi avrà accesso ai log, per quanto tempo verranno conservati e

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se il fornitore offre garanzie compatibili con il dovere di riservatezza.

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Per dati altamente sensibili, un modello eseguito in locale o su un'infrastruttura

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europea con DPE solido e clausole di non training esplicite è spesso l'unica

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opzione coerente. Seconda applicazione, la consulenza in

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materia di privacy o di salute. Le categorie particolari di dati

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richiedono cautelle rafforzate. Anche quando il caso d'uso appare generico,

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basta un dettaglio identificativo per trasformare il prompt in un trattamento

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di dati personali sensibili. La regola operativa è la pseudonimizzazione

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preventiva o, dove possibile, l'astrazione del caso. Se il fornitore non offre

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garanzie adeguate sui trasferimenti extra o E, il dato sensibile non deve

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uscire dal mio perimetro. Terza applicazione, la redazione di pareri su

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operazioni straordinarie o procedimenti penali.

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Qui non basta la riservatezza tecnica. Occorre considerare la giurisdizione

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del fornitore, le richieste di accesso da parte di autorità estere, l'esposizione

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a normativi come il Cloud Act e le implicazioni della legge 332 del 2025 e

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dell'AI Act in materia di infrastruttura. Tre regole operativi trasversali.

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Prima regola, classificare prima di prontare. Ogni informazione che entra in

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un modello deve essere classificata in base al livello di riservatezza. Senza

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classificazione non può esserci una scelta consapevole dell'infrastruttura

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e ogni decisione successiva è CICA. Seconda regola, documentare la scelta.

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Il fascicolo del cliente deve mostrare quale strumento è stato utilizzato, con

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quali garanzie contrattuali, su quale base giuridica e perché quella scelta

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era proporzionata al caso. La documentazione tutele il cliente e il

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cliente. Quando possibile sostituire dati identificativi con segna posto, lavorare

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per categorie e schemi, ricostruire il contesto solo nella propria mente.

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Il modello aiuta a ragionare, non ha bisogno di conoscere l'identità delle persone

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coinvolte. Il segreto professionale non è un vincolo che limita l'uso dell'AI, è

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la cornice che lo rende illegittimo. Senza questa cornice ogni efficienza

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guadagnata si trasforma in un rischio deontologico e disciplinare e ogni

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vantaggio operativo diventa una passività latente.

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Nel prossimo episodio entreremo nel cuore dell'AI Act, quali obblighi

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specifici ricadono sul professionista legale, come si articola la supervisione

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umana e cosa significa concretamente la trasparenza nell'uso dei sistemi di

00:04:32.959 --> 00:04:37.200
intelligenza artificiale. Per approfondire questi temi è ricevere

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riflessioni settimanali sul rapporto tra diritto, privacy e tecnologia.

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