{"id":38940,"date":"2025-06-30T14:15:30","date_gmt":"2025-06-30T14:15:30","guid":{"rendered":"https:\/\/2b-advice.com\/?p=38940"},"modified":"2026-04-14T15:59:01","modified_gmt":"2026-04-14T13:59:01","slug":"guida-allorientamento-dsk-per-lapproccio-orientato-al-ciclo-di-vita-dei-sistemi-ki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/2b-advice.com\/it\/2025\/06\/30\/dsk-orientierungshilfe-fuer-ki-systeme-lebenszyklusorientierter-ansatz\/","title":{"rendered":"Guida all'orientamento DSK per i sistemi di intelligenza artificiale: approccio orientato al ciclo di vita"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"38940\" class=\"elementor elementor-38940\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d0eac77 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"d0eac77\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-64467b7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"64467b7\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Con la crescente diffusione dell'intelligenza artificiale (IA) nelle aziende, la questione dello sviluppo e dell'utilizzo di sistemi di IA conformi alla protezione dei dati sta diventando sempre pi\u00f9 importante. Nel giugno 2025, la Conferenza tedesca per la protezione dei dati (DSK) ha pubblicato la \"Guida alle misure tecniche e organizzative raccomandate per lo sviluppo e il funzionamento dei sistemi di IA\". Questo documento specifica i requisiti del GDPR per i trattamenti legati all'IA e fornisce una guida pratica per produttori, sviluppatori e utenti per quanto riguarda i sistemi di IA.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0f36f97 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0f36f97\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Approccio orientato al ciclo di vita e ambito di applicazione dei sistemi di IA<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e3323f1 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e3323f1\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Il DSK organizza i requisiti dei sistemi di IA lungo il loro intero ciclo di vita:<\/p><ol><li><strong>Fase di progettazione<\/strong><\/li><li><strong>Fase di sviluppo<\/strong><\/li><li><strong>Fase introduttiva<\/strong><\/li><li><strong>Funzionamento e monitoraggio<\/strong><\/li><\/ol><p>Ogni fase viene analizzata tenendo conto dei sette obiettivi della garanzia <a href=\"https:\/\/2b-advice.com\/it\/2025\/06\/17\/sdm-qual-e-il-modello-standard-di-protezione-dei-dati\/\">del <strong>Modello standard di protezione dei dati (SDM)<\/strong><\/a> valutato:<\/p><ul><li>Minimizzazione dei dati<\/li><li>Disponibilit\u00e0<\/li><li>Riservatezza<\/li><li>Integrit\u00e0<\/li><li>Intervenibilit\u00e0<\/li><li>Trasparenza<\/li><li>Non collegato<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5e6f776 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5e6f776\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Basi legali e responsabilit\u00e0 per i sistemi di IA<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cbf1c4e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cbf1c4e\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>I sistemi di intelligenza artificiale sono pienamente soggetti al GDPR. I seguenti principi di base sono particolarmente rilevanti:<\/p><ul><li>Liceit\u00e0 (art. 6 GDPR)<\/li><li>Limitazione dello scopo (art. 5 par. 1 lett. b GDPR)<\/li><li>Minimizzazione dei dati (art. 5 par. 1 lett. c GDPR)<\/li><li>Obblighi di trasparenza e di informazione (art. 13, 14 GDPR)<\/li><li>Diritti degli interessati (art. 15-22 GDPR)<\/li><li>Valutazione dell'impatto sulla protezione dei dati (art. 35 GDPR)<\/li><li>Sicurezza del trattamento (art. 32 GDPR)<\/li><\/ul><p><strong><br \/>Produttore e sviluppatore<\/strong> sono generalmente considerati responsabili delle fasi di progettazione e sviluppo. <strong>Organizzazioni di utenti<\/strong> assumersi la responsabilit\u00e0 dell'attuazione e del funzionamento.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6c64c9f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6c64c9f\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">1a fase di progettazione<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-efa5569 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"efa5569\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>La fase di progettazione costituisce la base per lo sviluppo di sistemi di IA conformi alla protezione dei dati. In questa fase iniziale, vengono prese decisioni chiave riguardo agli obiettivi, all'architettura e al trattamento dei dati del sistema. L'obiettivo \u00e8 quello di considerare e implementare adeguatamente i requisiti di protezione dei dati fin dall'inizio.<\/p><p>La trasparenza \u00e8 un elemento chiave. I responsabili devono documentare dettagliatamente le fonti dei dati di formazione e garantire la loro origine lecita. La creazione dei cosiddetti \"datasheet per i dataset\" si \u00e8 affermata come best practice. Queste schede descrivono chiaramente le categorie di dati, i metodi di raccolta, lo scopo e l'origine dei dati, tra le altre cose.<\/p><p>Nell'ambito della minimizzazione dei dati, \u00e8 necessario verificare quali categorie di dati sono effettivamente necessarie per la funzionalit\u00e0 desiderata del sistema di intelligenza artificiale. \u00c8 necessario selezionare algoritmi che riducano al minimo i dati. L'uso di dati anonimizzati o sintetici deve essere sempre esaminato. Studi pilota e analisi preliminari possono essere utilizzati per valutare realisticamente l'effettiva necessit\u00e0 di dati personali.<\/p><p>Dal punto di vista del non-linking, occorre evitare i rischi che potrebbero derivare dal collegamento di dati provenienti da fonti diverse. L'uso di attributi proxy, che indicano indirettamente caratteristiche sensibili, \u00e8 particolarmente critico.<\/p><p>Per poter attuare in modo efficace i diritti degli interessati (ad es. accesso, rettifica, cancellazione) in un secondo momento, i processi organizzativi e le misure tecniche di intervento devono essere definiti gi\u00e0 nella fase di progettazione.<\/p><p>Occorre inoltre tenere conto dei requisiti di disponibilit\u00e0, integrit\u00e0 e riservatezza. Ci\u00f2 include la creazione di solidi concetti di backup, misure per l'integrit\u00e0 dei dati e del sistema, nonch\u00e9 precauzioni contro l'avvelenamento dei dati o gli attacchi backdoor. Nel progetto devono essere specificati anche i meccanismi di controllo degli accessi e le strategie di crittografia.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c881629 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c881629\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">2a fase di sviluppo<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3fcd563 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3fcd563\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Nella fase di sviluppo di un sistema di IA, i requisiti definiti nella fase di progettazione vengono realizzati in termini tecnici concreti. In questa fase si implementano gli algoritmi di IA, si preparano i dati di addestramento e si procede all'addestramento e alla convalida dei modelli di IA.<\/p><p>La trasparenza \u00e8 un aspetto centrale della guida DSK in questa fase. I responsabili devono quindi documentare in modo esaustivo l'intero processo di formazione. Ci\u00f2 include una descrizione precisa dei dati di addestramento, dei metodi di addestramento utilizzati e dei criteri di selezione degli algoritmi impiegati. Tutte le decisioni relative all'addestramento che hanno un'influenza sulle successive prestazioni del modello e sull'elaborazione dei dati devono essere registrate in modo comprensibile.<\/p><p>Nell'interesse della minimizzazione dei dati, possono essere elaborati solo i dati assolutamente necessari per lo scopo di formazione definito. Non \u00e8 consentita una raccolta di dati eccessiva o speculativa. In particolare, nel caso di \"sistemi di intelligenza artificiale composti\" modulari, \u00e8 necessario prestare attenzione affinch\u00e9 ogni componente riceva solo i dati di cui ha bisogno.<\/p><p>L'obiettivo di garanzia del non collegamento richiede che i modelli di IA siano addestrati esclusivamente per lo scopo definito nella fase di progettazione. L'acquisizione involontaria di ulteriori informazioni sensibili (ad esempio da variabili altamente correlate) deve essere attivamente prevenuta. A tal fine, devono essere implementati meccanismi di verifica statistica e tecnica adeguati.<\/p><p>Per quanto riguarda la possibilit\u00e0 di intervento, durante lo sviluppo si deve garantire che le richieste di cancellazione o correzione successive siano tecnicamente fattibili. Pertanto, in una fase iniziale si dovrebbero prendere in considerazione procedure come il \"machine unlearning\" o la riqualificazione modulare senza record di dati specifici.<\/p><p>In termini di integrit\u00e0, i responsabili devono garantire che i dati di formazione, convalida e test siano corretti, completi e privi di manipolazioni. Misure come la convalida dei dati, il rilevamento delle distorsioni e la protezione contro l'avvelenamento dei dati e gli attacchi avversari (ad esempio, gli attacchi di evasione) sono assolutamente essenziali.<\/p><p>Anche la riservatezza gioca un ruolo fondamentale: i dati di addestramento e i modelli devono essere protetti dall'accesso non autorizzato e da attacchi come l'estrazione del modello o l'inferenza di appartenenza. Se necessario, i risultati intermedi devono essere anonimizzati o aggregati per ridurre al minimo i riferimenti personali.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1f726bd elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1f726bd\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">3a fase introduttiva<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d92a9bf elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d92a9bf\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>La fase di introduzione descrive la transizione di un sistema di IA dall'ambiente di sviluppo all'uso produttivo. In questa fase, l'attenzione si concentra in particolare sulle questioni relative alla distribuzione e alla configurazione del software nel rispetto della protezione dei dati.<\/p><p>Un obiettivo fondamentale \u00e8 la trasparenza nei confronti degli utenti e delle parti interessate. I responsabili devono fornire informazioni sul funzionamento del sistema di IA, sulle fonti di dati utilizzate, sull'architettura del sistema e sui fattori che influenzano il processo decisionale. Anche le opzioni di configurazione e i loro effetti sulla protezione dei dati devono essere documentati in modo comprensibile. Ci\u00f2 include anche la divulgazione degli elementi forniti del sistema di IA (ad esempio, parametri del modello, versioni del sistema, file di configurazione).<\/p><p>Per quanto riguarda la minimizzazione dei dati, \u00e8 necessario garantire che vengano forniti ed elaborati solo i dati personali necessari per il rispettivo scopo. La distinzione tra modelli parametrici (ad esempio le reti neurali, che non contengono pi\u00f9 dati grezzi) e modelli non parametrici (ad esempio gli algoritmi di k-nearest neighbour, che richiedono comunque dati di addestramento) \u00e8 particolarmente rilevante in questo caso. Queste differenze influenzano i dati che possono essere trasferiti come parte della distribuzione del software.<\/p><p>In termini di riservatezza, \u00e8 necessario adottare misure di protezione adeguate quando si fornisce e si distribuisce il sistema di IA. Queste includono, in particolare, tecniche di crittografia, restrizioni di accesso e controllo del gruppo di destinatari della distribuzione del software. Se i dati personali sulla formazione fanno parte del sistema fornito, anche questi devono essere soggetti a speciali misure di protezione.<\/p><p>Si noti inoltre che la consegna del sistema pu\u00f2 essere rilevante ai sensi della legge sulla protezione dei dati, anche se durante questa fase non avviene alcun trattamento attivo dei dati personali, in quanto costituisce la base per il successivo trattamento dei dati.<\/p><p>Nel complesso, la fase di implementazione getta le basi per un ambiente operativo conforme alla protezione dei dati per il sistema di IA. Richiede un'attenta pianificazione, documentazione e protezione tecnica dei componenti software forniti.<\/p><p>Suggerimento di lettura: <a href=\"https:\/\/2b-advice.com\/it\/2025\/06\/25\/legittimo-interesse-allo-sviluppo-della-guida-allorientamento-dei-sistemi-ki-cnil\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Interesse legittimo nello sviluppo di sistemi di IA: Guida della CNIL<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-50151c3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"50151c3\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">4. funzionamento e monitoraggio<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-28fbca3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"28fbca3\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>La fase \"Operativit\u00e0 e monitoraggio\" descrive l'uso attivo di un sistema di IA e il monitoraggio continuo della sua funzionalit\u00e0 e della conformit\u00e0 alla protezione dei dati. Inizia con il rilascio del sistema di IA per l'uso produttivo e comprende tutte le attivit\u00e0 operative e di manutenzione in corso.<\/p><p>Un aspetto fondamentale della guida DSK in questa fase \u00e8 la trasparenza. I responsabili devono quindi documentare tutte le operazioni di elaborazione, gli aggiornamenti del sistema e le regolazioni dei modelli in maniera a prova di audit. In particolare, \u00e8 necessario registrare i dati utilizzati, le versioni del modello di IA e le modifiche apportate al sistema. Anche la storia decisionale del sistema di IA deve essere archiviata in modo tracciabile, per quanto possibile, soprattutto nel caso di decisioni automatizzate con effetto legale.<\/p><p>Per quanto riguarda la minimizzazione dei dati, \u00e8 necessario verificare costantemente se i dati personali raccolti ed elaborati in azienda sono ancora necessari per gli scopi specificati. In caso contrario, i dati devono essere cancellati o resi anonimi. La minimizzazione dei dati deve essere garantita anche per il feedback degli utenti al fine di migliorare il sistema di intelligenza artificiale.<\/p><p>La possibilit\u00e0 di intervenire deve essere garantita in ogni momento. Ci\u00f2 include la possibilit\u00e0 di attuare efficacemente i diritti degli interessati, come l'accesso, la rettifica o la cancellazione in qualsiasi momento. Soluzioni tecniche come sistemi di filtraggio o controlli di input e output aiutano a prevenire o correggere gli output indesiderati del modello. Se tecnicamente possibile, devono essere implementati anche gli obblighi di cancellazione dei dati personali contenuti nel modello (machine unlearning).<\/p><p>Per garantire l'integrit\u00e0 del sistema di IA, le aziende devono assicurarsi che non venga compromesso da attacchi avversari (ad esempio, manipolazione degli input) o da modifiche non autorizzate del modello. Test, convalide e valutazioni del rischio regolari, ad esempio attraverso il red teaming, sono componenti importanti di un funzionamento sicuro.<\/p><p>La riservatezza \u00e8 di fondamentale importanza anche durante il funzionamento. I controlli di accesso, la crittografia e la registrazione devono impedire alle persone non autorizzate di accedere ai parametri sensibili del modello o ai dati personali; inoltre, quando si utilizzano sistemi di generazione aumentata del recupero (RAG), \u00e8 importante monitorare esattamente chi pu\u00f2 accedere a quali fonti di dati.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-174712d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"174712d\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Aspetti aggiuntivi per i sistemi di intelligenza artificiale<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f362db9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f362db9\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Oltre ai requisiti relativi alle fasi della guida DSK, vi sono altri aspetti importanti che sono rilevanti per lo sviluppo e il funzionamento dei sistemi di IA nel rispetto della protezione dei dati.<\/p><h4>Gestire i sistemi di intelligenza artificiale ad alto rischio<\/h4><p>Per i cosiddetti sistemi di IA ad alto rischio ai sensi del regolamento sull'IA (KI-VO), si applicano requisiti pi\u00f9 severi. Questi riguardano in particolare la documentazione completa dei dati, degli algoritmi e delle decisioni di modellazione utilizzate, nonch\u00e9 un sistema di gestione della qualit\u00e0 vincolante. Le aziende devono garantire che i sistemi di IA siano stati sottoposti alle procedure di valutazione della conformit\u00e0 richieste. Sono obbligatorie analisi regolari dei rischi e l'attuazione di una valutazione dell'impatto sulla protezione dei dati (DPIA).<\/p><h4>Considerazione di modelli di fornitori terzi<\/h4><p>Quando si utilizzano modelli di IA sviluppati esternamente o pre-addestrati (ad esempio, LLM open source o servizi basati su API), \u00e8 necessario effettuare ulteriori controlli di sicurezza e protezione dei dati. Questi includono in particolare<\/p><ul><li>Un'analisi dell'origine e della qualit\u00e0 dei dati di formazione<\/li><li>Controllo di possibili attacchi backdoor o di avvelenamento dei dati<\/li><li>La salvaguardia contrattuale degli obblighi di protezione dei dati da parte dell'offerente<\/li><li>Valutare i rischi degli attacchi di estrazione di modelli o di inferenza di appartenenza<\/li><\/ul><p><br \/>Le aziende devono assicurarsi che la tracciabilit\u00e0 e la trasparenza di questi modelli di fornitori terzi sia documentata. Inoltre, l'uso di tali modelli dovrebbe essere controllato regolarmente per verificare la conformit\u00e0 al GDPR.<\/p><h4>Progettazione del contratto<\/h4><p>Il DSK raccomanda di tenere conto dei requisiti specifici di protezione dei dati nella stesura dei contratti con i fornitori e i prestatori di servizi. Le componenti contrattuali importanti dovrebbero includere<\/p><ul><li>Chiara definizione delle responsabilit\u00e0 (rapporto controllore-elaboratore)<\/li><li>Specifiche per le misure tecniche e organizzative (TOM)<\/li><li>Diritti di verifica e controllo del cliente<\/li><li>Regolamenti sulla restituzione, la cancellazione e la portabilit\u00e0 dei dati<\/li><li>Accordi sugli obblighi di segnalazione in caso di violazione dei dati<\/li><\/ul><p><br \/>Soprattutto quando si utilizzano offerte di AI-as-a-Service, le norme contrattuali sono essenziali per garantire un livello adeguato di protezione dei dati anche per le operazioni di trattamento esternalizzate. Gestione dei sistemi di IA ad alto rischio Ai sistemi di IA ad alto rischio si applicano requisiti aggiuntivi di documentazione e gestione della qualit\u00e0, in conformit\u00e0 al regolamento sull'IA.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-200120d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"200120d\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Conclusioni e raccomandazioni per la pratica<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c1b588e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c1b588e\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>La guida all'orientamento di DSK offre per la prima volta una <strong>Guida sistematica, pratica e giuridicamente valida<\/strong> per l'intero ciclo di vita dell'IA. Ci\u00f2 pone requisiti elevati in termini di documentazione, progettazione tecnologica e processi organizzativi. Le aziende devono <a href=\"https:\/\/2b-advice.com\/it\/marcus-belke\/\">Protezione dei dati<\/a> in tutte le fasi di sviluppo e utilizzo dell'IA.<\/p><p>L'attuazione dei requisiti definiti nella DSK Guidance richiede un approccio strategico e strutturato da parte delle organizzazioni. Le seguenti raccomandazioni hanno lo scopo di aiutare le organizzazioni a integrare i requisiti di protezione dei dati nei loro processi in modo pratico ed efficiente:<\/p><ul><li><strong>Creazione di un piano d'azione per la protezione dei dati dell'IA:<\/strong> Prima dell'inizio del progetto \u00e8 necessario sviluppare un piano dettagliato che definisca i controlli, le misure e le responsabilit\u00e0 necessarie per la protezione dei dati. Tale piano deve tenere conto di tutte le fasi del ciclo di vita di un sistema di IA.<\/li><li><strong>Esecuzione tempestiva e ripetuta di valutazioni d'impatto sulla protezione dei dati (DPIA):<\/strong> \u00c8 necessario effettuare una DPIA per tutti i progetti di IA ad alto rischio. Si raccomanda un approccio iterativo: le valutazioni iniziali vengono effettuate durante la fase di progettazione, seguite da ulteriori aggiornamenti durante le fasi di sviluppo e operative.<\/li><li><strong>Istituzione di un organo di governo dell'IA:<\/strong> Questo team interdisciplinare composto da responsabili della protezione dei dati, specialisti della sicurezza informatica, sviluppatori di IA e responsabili della conformit\u00e0 gestisce il supporto alla protezione dei dati per i progetti di IA, valuta i rischi e coordina le misure.<\/li><li><strong>Misure di formazione e sensibilizzazione per i team di sviluppatori e di prodotto:<\/strong> \u00c8 essenziale sensibilizzare tutte le persone coinvolte nel progetto di IA ai requisiti di protezione dei dati. Ci\u00f2 include la formazione su argomenti quali la minimizzazione dei dati, i requisiti di trasparenza, le valutazioni dei rischi e i diritti degli interessati.<\/li><li><strong>Implementazione di un processo di monitoraggio e audit:<\/strong> Le aziende devono monitorare costantemente se i loro sistemi di IA sono conformi ai requisiti di protezione dei dati. Ci\u00f2 comprende verifiche regolari delle procedure di elaborazione dei dati, la revisione dell'efficacia delle misure tecniche di protezione e la valutazione costante dei rischi.<\/li><li><strong>Documentazione e verifica:<\/strong> Tutte le decisioni, le misure e i controlli relativi alla protezione dei dati devono essere documentati in modo comprensibile al fine di soddisfare i requisiti di responsabilit\u00e0 di cui all'art. 5 (2) del GDPR.<\/li><li><strong>Definizione di un piano di risposta agli incidenti per le violazioni di dati legate all'intelligenza artificiale:<\/strong> Poich\u00e9 i sistemi di intelligenza artificiale comportano rischi specifici, \u00e8 necessario predisporre un piano di emergenza che definisca i canali di risposta rapida e di segnalazione, nonch\u00e9 le contromisure adeguate in caso di incidenti legati alla protezione dei dati.<\/li><\/ul><p><br \/>Fonte: <a href=\"https:\/\/www.datenschutzkonferenz-online.de\/media\/oh\/DSK-OH_KI-Systeme.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Guida alle misure tecniche e organizzative raccomandate per lo sviluppo e il funzionamento dei sistemi di IA (versione 1.0)<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9b6e32b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9b6e32b\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">I prossimi passi con Ailance - Gestione integrata del rischio<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3ae081d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3ae081d\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Volete implementare i requisiti della Linea Guida DSK in modo efficiente e sostenibile nella vostra azienda? Il nostro software <strong>Ailance - Gestione integrata del rischio<\/strong> vi supporta nel riconoscere, valutare e gestire i rischi legati alla protezione dei dati in tutte le fasi del ciclo di vita dell'IA.<\/p><p>Con Ailance \u00e8 possibile:<\/p><ul data-spread=\"false\"><li><p>Eseguire e documentare sistematicamente le valutazioni d'impatto sulla protezione dei dati (DPIA).<\/p><\/li><li><p>Mappare e tracciare le misure tecniche e organizzative (TOM) specifiche per l'IA<\/p><\/li><li><p>Gestire efficacemente i rischi dei fornitori e dei fornitori terzi<\/p><\/li><li><p>Creare la documentazione di audit e conformit\u00e0 per gli audit interni ed esterni.<\/p><\/li><li><p>Gestire in modo efficiente i diritti degli interessati e i processi di risposta agli incidenti.<\/p><\/li><\/ul><p>Prendete un appuntamento con noi, ne vale la pena!<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Con la crescente diffusione dell'intelligenza artificiale (IA) nelle aziende, la questione dello sviluppo e dell'utilizzo di sistemi di IA conformi alla protezione dei dati sta diventando sempre pi\u00f9 importante. La Conferenza tedesca per la protezione dei dati (DSK) ha pubblicato una guida in merito. <\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":38968,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[91,26],"tags":[473,294,429,66],"class_list":["post-38940","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-compliance-management","category-datenschutz-in-den-usa","tag-ai-governance","tag-ki-compliance","tag-ki-governance","tag-kuenstliche-intelligenz-unternehmen"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.6 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>DSK-Orientierungshilfe f\u00fcr KI-Systeme: Lebenszyklusorientierter Ansatz - Ailance<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Die Datenschutzkonferenz (DSK) hat eine Orientierungshilfe f\u00fcr KI-Systeme ver\u00f6ffentlicht, unterteilt nach Lebenszyklen.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/2b-advice.com\/it\/2025\/06\/30\/guida-allorientamento-dsk-per-lapproccio-orientato-al-ciclo-di-vita-dei-sistemi-ki\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"DSK-Orientierungshilfe f\u00fcr KI-Systeme: Lebenszyklusorientierter Ansatz - 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