ChatGPT in azienda e GDPR: regole pratiche per proteggere i dati

Nella maggior parte delle aziende l’intelligenza artificiale generativa è già entrata, spesso prima di qualsiasi decisione formale: qualcuno riassume un contratto con ChatGPT, qualcun altro traduce un’email con l’app sul telefono. La domanda utile non è se permetterlo, ma come farlo senza esporre dati personali e informazioni riservate. Questa guida mette in fila le differenze fra le offerte dei fornitori, i rischi e le regole pratiche da adottare.

Il punto non è lo strumento, ma la versione e il contratto

Quando si parla di ChatGPT in azienda e GDPR si tende a ragionare per marchi: ChatGPT sì, ChatGPT no. In realtà lo stesso fornitore offre prodotti con regole molto diverse. Le app gratuite o in abbonamento personale sono pensate per i consumatori; le offerte business, enterprise e le API sono pensate per le organizzazioni e prevedono un contratto in cui il fornitore agisce come responsabile del trattamento, ai sensi dell’art. 28 del GDPR.

Cosa dichiarano oggi i principali fornitori

Riportiamo quanto pubblicato sulle pagine ufficiali alla data di questo articolo. Le condizioni cambiano: prima di decidere va letto il contratto effettivamente sottoscritto.

OpenAI. Per ChatGPT Free, Plus e Pro i contenuti possono essere usati per addestrare i modelli, salvo disattivazione dell’opzione «Improve the model for everyone» nei controlli dei dati. Per ChatGPT Business, Enterprise, Edu e per le API, OpenAI dichiara che per impostazione predefinita i dati non sono usati per l’addestramento. Per le API i log di monitoraggio degli abusi sono conservati fino a 30 giorni; la conservazione zero è disponibile solo su approvazione. È prevista una residenza dei dati in Europa per Enterprise, Edu e API, con requisiti specifici.

Anthropic. Per Claude Free, Pro e Max, dall’aggiornamento delle condizioni annunciato ad agosto 2025, l’utente sceglie se consentire l’uso delle conversazioni per l’addestramento: se lo consente la conservazione arriva a cinque anni, altrimenti resta di 30 giorni. I prodotti commerciali (Claude for Work, API, anche tramite Amazon Bedrock e Google Cloud Vertex AI) sono esclusi da questo regime e, per impostazione predefinita, i loro contenuti non sono usati per l’addestramento.

Google. Nell’app Gemini per account personali, un sottoinsieme delle conversazioni può essere letto da revisori umani quando l’attività è salvata, e Google stessa invita, in quel caso, a non inserire informazioni riservate. Con Google Workspace, Google dichiara che i dati dei clienti non sono usati per addestrare modelli senza permesso o istruzione preventiva e che le conversazioni con l’app Gemini non sono lette da revisori umani. Per le API Gemini, in generale i servizi gratuiti possono essere usati per migliorare i prodotti e quelli a pagamento no; per chi si trova nello Spazio economico europeo, in Svizzera o nel Regno Unito le condizioni estendono a tutti i servizi, anche gratuiti, le regole sui dati di quelli a pagamento.

Microsoft. Per Microsoft Copilot (in precedenza Microsoft 365 Copilot), richieste, risposte e dati letti tramite Microsoft Graph non sono usati per addestrare i modelli di base; per i clienti dell’Unione europea il servizio rientra nel perimetro EU Data Boundary, con un’eccezione dichiarata: i modelli forniti da Anthropic come subfornitore ne sono attualmente esclusi. Su Azure, le richieste ai modelli non sono usate per addestrarli e non sono rese disponibili a OpenAI.

Shadow AI: il rischio che non si vede

Con shadow AI si indica l’uso di strumenti di intelligenza artificiale non approvati, quasi sempre con account personali, per svolgere attività di lavoro. Nasce da un bisogno reale: i dipendenti trovano questi strumenti utili e li usano anche se l’azienda non ne fornisce uno. Il rischio è doppio: dati aziendali e personali finiscono in servizi senza contratto né controllo, e l’azienda non sa nemmeno che succede.

Vietare non basta, perché il divieto è difficile da verificare e spinge l’uso ancora più nell’ombra. Funziona meglio una combinazione: uno strumento aziendale approvato, regole chiare e brevi, formazione, e un canale per chiedere l’autorizzazione di strumenti nuovi.

Dati da non inserire mai in strumenti non approvati

• dati particolari (art. 9 GDPR): salute, opinioni politiche, convinzioni religiose, appartenenza sindacale, dati biometrici e genetici;
• dati relativi a condanne penali e reati (art. 10 GDPR);
• credenziali, chiavi di accesso, token, configurazioni di sicurezza;
• dati identificabili di clienti, fornitori e dipendenti: anagrafiche, contratti, buste paga, valutazioni;
• informazioni coperte da accordi di riservatezza o da segreto professionale;
• segreti aziendali: offerte in corso, dati finanziari non pubblici, progetti, codice sorgente proprietario.

Con uno strumento approvato e contrattualizzato alcuni di questi dati possono essere trattati, ma sempre con il criterio di minimizzazione: solo ciò che serve, pseudonimizzato quando possibile.

Policy sull’uso dell’intelligenza artificiale per i dipendenti: uno schema

Una policy efficace sta in due pagine. Questi i punti che consigliamo di includere:

1. finalità: per quali attività l’AI è incoraggiata, per quali è vietata;
2. strumenti ammessi: elenco nominativo, con account aziendali, e divieto di usare account personali per dati aziendali;
3. classificazione dei dati: cosa si può inserire in ciascuno strumento, con esempi concreti;
4. verifica umana: ogni contenuto generato va controllato prima di essere usato o inviato, e chi lo usa ne risponde;
5. trasparenza: quando dichiarare a clienti o colleghi che un testo è stato prodotto con l’AI;
6. decisioni sulle persone: divieto di usare l’AI per valutare dipendenti o candidati senza un processo approvato;
7. proprietà intellettuale: attenzione a contenuti di terzi caricati e all’uso dei risultati;
8. richiesta di nuovi strumenti: chi valuta, con quali criteri;
9. incidenti: cosa fare se si inseriscono per errore dati che non andavano inseriti;
10. formazione e aggiornamento: frequenza, destinatari, revisione periodica della policy.

Quando serve una valutazione d’impatto (DPIA)

L’art. 35 del GDPR impone una valutazione d’impatto quando un trattamento, specie se basato su nuove tecnologie, può presentare un rischio elevato per i diritti e le libertà delle persone. L’elenco del Garante (provvedimento n. 467 dell’11 ottobre 2018) include i trattamenti effettuati con tecnologie innovative, citando espressamente i sistemi di intelligenza artificiale, quando ricorre anche almeno un altro dei criteri delle linee guida europee: per esempio dati sensibili, trattamento su larga scala, valutazione o monitoraggio sistematico di persone.

In pratica, una DPIA è opportuna se l’AI tratta dati dei dipendenti, profila clienti, analizza documenti con dati sanitari o giudiziari, o prende parte a decisioni che hanno effetti sulle persone. Non serve per far scrivere a un assistente la bozza di un comunicato senza dati personali.

Il ruolo del Garante: il caso ChatGPT

Il Garante per la protezione dei dati personali è stato tra le prime autorità a intervenire. Il 30 marzo 2023 ha disposto la limitazione provvisoria del trattamento dei dati degli utenti italiani da parte di OpenAI, poi sospesa dopo le misure adottate dalla società. Con il provvedimento del 2 novembre 2024, reso noto il 20 dicembre, ha inflitto una sanzione di 15 milioni di euro e imposto una campagna informativa di sei mesi, contestando l’addestramento senza adeguata base giuridica, la carenza di trasparenza, l’assenza di verifica dell’età e la mancata notifica di una violazione di dati.

Il Tribunale di Roma, con la sentenza n. 4153/2026 pubblicata il 18 marzo 2026, ha poi annullato il provvedimento: nel corso del procedimento OpenAI aveva stabilito la sede europea in Irlanda e, per il meccanismo dello sportello unico previsto dal GDPR, la competenza era passata all’autorità irlandese. L’annullamento riguarda la competenza, non il merito. Per un’azienda italiana il punto resta: il titolare del trattamento è l’azienda che usa lo strumento, ed è l’azienda a dover rispondere al Garante.

Formazione: cosa chiede l’AI Act

Dal 2 febbraio 2025 l’art. 4 dell’AI Act chiede a fornitori e deployer, cioè le organizzazioni che usano sistemi di AI nella propria attività, di occuparsi dell’alfabetizzazione del personale. Il Regolamento (UE) 2026/1744, in vigore dal 27 luglio 2026, ne ha riformulato il testo: le organizzazioni devono adottare misure per sostenere lo sviluppo dell’alfabetizzazione di chi usa i sistemi per loro conto, tenendo conto di competenze, contesto d’uso e persone coinvolte, senza dover garantire un livello specifico per ciascun individuo.

Per un’azienda significa una formazione proporzionata ai ruoli, documentata e collegata alla policy: cosa fanno questi strumenti, dove sbagliano, quali dati non usare, come verificare i risultati. Trovate il quadro completo degli obblighi in AI Act per le PMI: obblighi e scadenze e il nostro approccio nei percorsi di AI Act e formazione.

Da dove partire

1. fare l’inventario degli strumenti di AI già usati in azienda, anche quelli non ufficiali, chiedendolo senza toni punitivi;
2. scegliere uno strumento aziendale con contratto adeguato, residenza dei dati e controlli di amministrazione;
3. scrivere la policy e formare le persone;
4. valutare la DPIA per i trattamenti a rischio;
5. rivedere tutto ogni sei-dodici mesi, perché strumenti e condizioni cambiano.

Se volete un quadro rapido della vostra situazione, partite dal nostro check AI; per un’analisi strutturata di usi, rischi e priorità c’è la diagnosi AI. Quando poi l’obiettivo è far lavorare l’AI sui documenti interni in modo controllato, la strada è un assistente RAG con permessi per utente.

Domande frequenti