GDPR e protezione dei dati personali

GDPR and Artificial Intelligence: Automated Profiling and Algorithmic Decisions

Gestire la conformità GDPR nei sistemi di intelligenza artificiale e machine learning

GDP032-EN
2.0 ore
intermedio
SCORM 1.2 / 2004
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GDPR and Artificial Intelligence: Automated Profiling and Algorithmic Decisions
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Descrizione del Corso

Il corso GDPR and Artificial Intelligence: Automated Profiling and Algorithmic Decisions fornisce competenze specialistiche per gestire le sfide della profilazione automatizzata e delle decisioni algoritmiche nel contesto del Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati. I partecipanti impareranno a identificare i rischi specifici dei sistemi di intelligenza artificiale, applicare i principi di accountability e trasparenza, e implementare misure tecniche e organizzative conformi al GDPR. Questo percorso formativo è essenziale per professionisti che operano con tecnologie di machine learning, sistemi decisionali automatizzati e processi di profilazione dei dati. Attraverso casi pratici e analisi normative, acquisirai strumenti concreti per valutare la liceità dei trattamenti, garantire i diritti degli interessati e mitigare i rischi di discriminazione algoritmica nelle organizzazioni.

Quando un algoritmo decide chi è idoneo per un prestito o un sistema di machine learning analizza il tuo comportamento online, il GDPR non è un'opzione, è un obbligo. Questo corso ti fornisce le chiavi per governare, non subire, l'automazione nel pieno rispetto della legge.

Il nuovo confine della privacy: quando le decisioni sono automatizzate

Il GDPR introduce regole specifiche per la profilazione automatizzata e le decisioni basate solo su algoritmi, riconoscendone il potenziale impatto sui diritti delle persone. Comprendere l'articolo 22 e i suoi requisiti non è più una nicchia, ma una competenza centrale per chiunque sviluppi, implementi o supervisioni sistemi di intelligenza artificiale che processano dati personali.

Dalla teoria alla pratica: mappare i rischi e implementare le garanzie

Il corso esplora concretamente come condurre una valutazione d'impatto (DPIA) per un sistema di AI, come progettare meccanismi di spiegabilità (explicability) e come implementare le garanzie previste dalla legge, come il diritto di ottenere un intervento umano o di contestare una decisione automatizzata. Analizzeremo casi reali di scoring creditizio, recruitment automatizzato e pubblicità comportamentale.

Competenze che acquisirai

  • Applicare l'Articolo 22 GDPR: Distinguere tra decisioni automatizzate, con intervento umano e semplici strumenti di supporto, applicando i corretti obblighi legali.
  • Progettare sistemi compliant-by-design: Integrare i principi di privacy by design e by default nello sviluppo di algoritmi di machine learning e di profilazione.
  • Condurre una DPIA per l'AI: Identificare e valutare i rischi specifici per i diritti e le libertà delle persone derivanti da processi decisionali algoritmici.
  • Implementare garanzie procedurali: Stabilire processi interni per assicurare la correttezza, la trasparenza e il rispetto dei diritti dell'interessato in ogni fase del ciclo di vita del sistema.

Un approccio basato su scenari e casi studio

Non affronteremo solo la normativa. Lavoreremo su scenari operativi concreti: come redigere un'informativa comprensibile per una logica di profilazione complessa, come documentare le scelte algoritmiche per dimostrare la compliance, e come bilanciare l'innovazione tecnologica con i vincoli giuridici. Ogni modulo è costruito attorno a un caso studio reale o simulato.

A chi si rivolge

Privacy Officer e DPO che devono supervisionare progetti di AI, sviluppatori e data scientist che costruiscono modelli predittivi, consulenti legali e avvocati che supportano aziende tech, e responsabili di prodotto che lanciano servizi basati su decisioni algoritmiche. È richiesta una conoscenza base del GDPR.

After mastering GDPR in AI contexts, you may want to explore how profiling and cookies intersect with marketing in GDPR for Marketing: Profiling Cookies and Commercial Communications, solidify your foundational knowledge with GDPR: Principi Fondamentali e Diritti degli Interessati, and deepen your understanding of data subject rights via GDPR: Diritti degli Interessati - Accesso Rettifica Cancellazione e Portabilità.

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Cosa Imparerai

• Identificare i requisiti GDPR applicabili alla profilazione automatizzata e alle decisioni algoritmiche
• Valutare l'impatto dei sistemi di intelligenza artificiale sui diritti alla protezione dei dati personali
• Implementare misure di trasparenza e accountability per processi decisionali automatizzati
• Applicare le disposizioni sugli articoli 13-15 e 22 del GDPR in contesti di machine learning
• Progettare framework di governance per sistemi AI compliant con la normativa europea

Programma del Corso

Questo percorso formativo analizza le intersezioni critiche tra normativa sulla privacy e tecnologie di intelligenza artificiale. I partecipanti acquisiranno le competenze necessarie per gestire la profilazione automatizzata e le decisioni algoritmiche in piena conformità con i principi europei. Il programma guida verso l'implementazione di garanzie tecniche e organizzative solide.

  • Fondamenti normativi: inquadramento giuridico della profilazione automatizzata e delle decisioni basate esclusivamente su algoritmi.
  • Analisi dell'articolo 22: distinzione tra sistemi decisionali puramente automatizzati e quelli con intervento umano significativo.
  • Valutazione dei rischi: metodologia per identificare impatti specifici sui diritti degli interessati nei processi di machine learning.
  • Progettazione conforme: integrazione dei principi di privacy by design e by default nello sviluppo di modelli predittivi.
  • Trasparenza algoritmica: strategie per garantire la spiegabilità delle decisioni e la chiarezza delle informazioni fornite agli utenti.
  • Valutazione d'impatto: conduzione di DPIA mirate per sistemi di intelligenza artificiale ad alto rischio di discriminazione.
  • Gestione dei diritti: implementazione pratica delle procedure per accesso, rettifica e opposizione alle decisioni automatizzate.
  • Misure di sicurezza: adozione di controlli tecnici per mitigare bias e garantire l'integrità dei dati di training.
  • Accountability organizzativa: definizione di framework di governance e documentazione necessaria per dimostrare la conformità normativa.
  • Casi pratici: analisi di scenari reali in ambiti come recruitment, scoring creditizio e pubblicità comportamentale personalizzata.

Il programma è fornito a titolo indicativo e illustrativo: l'articolazione dei moduli e i contenuti specifici possono variare per esigenze didattiche, organizzative o di aggiornamento, fermi restando gli obiettivi formativi del corso.

A Chi è Rivolto

Privacy professionals, AI developers, data protection officers, and legal experts working with automated systems.

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