Sei davvero padrone o padrona dei tuoi dati?

Credo ormai siamo tutti pratici nell’uso dei chatbot AI. All’inizio sembra uno strumento come tanti. Lo provi, magari lo usi ogni tanto.

Poi, quasi senza accorgertene, inizi ad accumulare conversazioni, creare piccoli flussi di lavoro, aggiungere istruzioni personalizzate. Carichi documenti, fai ricerche, sviluppi progetti.

E a un certo punto succede una cosa strana: non stai più usando solo uno strumento, stai costruendo un sistema: il tuo sistema.

Ma cosa succede, d’ora in poi, se un giorno vuoi cambiare piattaforma?

Perché tutto quel patrimonio (le centinaia di interazioni, il modo in cui quell’AI ormai “ti capisce”) non è automaticamente trasferibile altrove e anche se i provider principali oggi consentono l’export con un clic, questo non avviene senza perdere pezzi.

E allora ti ritrovi, in modo quasi impercettibile, in una sorta di gabbia.

La newsletter di oggi parte da qui, dalla sensazione che, nell’era dell’intelligenza artificiale (sì, lo so, in questo periodo torno sempre lì, che ci posso fare!), il vero tema non sia (solo) cosa possiamo fare con questi strumenti, ma quanto siamo proprietari delle informazioni che inseriamo all’interno.

Approfondimento

Questo fenomeno ha un nome: si chiama portabilità dei dati.

Non nasce oggi, e non nasce con l’AI, anzi: il concetto arriva dal mondo delle telecomunicazioni e poi dei servizi digitali. Gli esempi sono tanti: cambiare operatore mantenendo lo stesso numero, esportare i tuoi contatti dai social media o da un provider di mail.

Dal 2018, la portabilità dei dati viene inserita nel GDPR (Regolamento generale sulla protezione dei dati) europeo come il diritto che ogni individuo ha di ricevere i propri dati personali in un formato strutturato, leggibile e riutilizzabile, e di trasferirli a un altro servizio senza ostacoli.

L’articolo 20 del GDPR nasce con un obiettivo preciso: ridare controllo agli utenti e riequilibrare un rapporto che, negli anni, si è sbilanciato sempre di più a favore delle piattaforme. E, indirettamente, anche stimolare concorrenza. Perché se puoi andartene facilmente, chi offre il servizio deve meritarsi ogni giorno il fatto che tu resti. Sulla carta, tutto torna. Nella pratica, soprattutto oggi, le cose iniziano a complicarsi.

Come ha scritto Alberto Puliafito in uno degli ultimi numeri della newsletter The Slow Journalist, “con le intelligenze artificiali generative, la questione si ripresenta quasi identica ma, se possibile, con un’aggravante perché per molte persone le AI stanno diventando un vero e proprio ambiente di lavoro digitale. Dentro ChatGPT, Claude, Gemini o altri strumenti finiscono: conversazioni lunghe mesi, appunti, progetti, ricerche, prompt raffinati nel tempo, istruzioni personalizzate, GPT o assistenti costruiti su misura, personalizzazione del gusto estetico, avatar digitali. In altre parole: un patrimonio cognitivo e personale”.

Come sottolinea Alberto, inoltre, “la portabilità diventa sicuramente un tema politico, ma è anche un tema operativo. Politico perché riguarda il potere delle piattaforme. Operativo perché riguarda il tuo lavoro quotidiano”.

YES BUT

Come forse sai una delle mie aziende si occupa di consulenza per l’adozione delle AI generative e il problema si amplifica ancora di più quando entriamo nel contesto organizzativo. È uno degli aspetti che sottolineo di più quando un’azienda mi chiede di fare un intervento: cosa succede alla sovranità del dato quando interi flussi di lavoro vengono costruiti sopra strumenti di AI? Quando quell’infrastruttura diventa fondativa per il business? Se cambiare modello significa ricostruire gran parte del lavoro da zero, allora non è più una scelta: sei locked-in!

E qui emerge un secondo livello, ancora più sottile. Quello che vedo in molte aziende è che ogni dipendente usa il proprio Copilot e gestisce in qualche modo le informazioni all’interno del proprio spazio, con flussi di lavoro personali. Dentro quei sistemi si accumulano conversazioni, insight, processi, pezzi di conoscenza operativa, ma tutto questo resta frammentato, individuale, spesso invisibile.

L’azienda, nel complesso, capitalizza molto meno di quanto potrebbe. È un paradosso: mai come oggi produciamo conoscenza e mai come oggi rischiamo di perderla. Gran parte del lavoro in questi casi diventa individuare quelle che potremmo definire best practice da applicare in azienda, ma non si riduce mai a questo perché il cambiamento nel modo in cui gestiamo la conoscenza con le AI è davvero pervasivo. Quando iniziamo infatti a trascrivere le call e conservarne i riassunti, protocollare le mail, centralizzare informazioni e processi in strumenti condivisi in maniera capillare, l’effetto che tutto questo produce nel modo in cui lavoriamo è sistemico ed esponenziale.

Quando proviamo a “mettere a sistema” questa conoscenza infatti cominciamo a chiederci: che tipo di dati sono, esattamente, quelli che stiamo producendo?

In Europa, la risposta sembra chiara. Il framework distingue tra dati personali e dati non personali, e applica regole diverse a seconda del caso. I primi, quelli che possono essere ricondotti a un individuo, sono protetti dal GDPR, che garantisce diritti come l’accesso e la portabilità. I secondi seguono logiche più legate al mercato e alla libera circolazione. Il problema è che i dataset reali, soprattutto quelli generati da sistemi di AI, sono quasi sempre misti. Dentro la stessa conversazione puoi avere intuizioni personali, dati aziendali, processi operativi, informazioni su clienti, frammenti di conoscenza collettiva.

E a quel punto diventa difficile capire: cosa è davvero “tuo”? Cosa appartiene all’azienda? Cosa rientra sotto il GDPR e cosa no? La normativa prova a risolvere il problema dicendo che, quando i dati sono intrecciati, prevale la protezione più forte, ovvero quella dei dati personali. Ma questo approccio, se da un lato tutela gli individui, dall’altro introduce complessità, costi e incertezza per chi quei dati li deve gestire. E infatti, oggi, una delle sfide principali per le aziende tecnologiche non è solo innovare, ma capire come non violare il GDPR senza nemmeno sapere esattamente dove inizia e dove finiscono i dati personali.

Le AI generative hanno il potenziale di essere uno strumento di produttività enorme, quasi come lo è stato internet. Ma l’impatto reale (e soprattutto chi ne beneficia) dipende da quanto l’ecosistema resta aperto.

La portabilità, da questo punto di vista, non è solo un diritto individuale o una questione tecnica. È una scelta di architettura del sistema: quanto è facile entrare, uscire, ricostruire altrove ciò che abbiamo creato.

E, come spesso accade, da quella scelta dipende molto più del semplice movimento dei dati. Dipende da chi ha il potere di permetterci di farlo.

PODCAST

A proposito di dati, nell’ultima stagione del podcast di Mondo Complesso ho parlato con Alberto di come la raccolta e l’utilizzo dei dati possa aiutarci a rendere le nostre città più “smart” e meno fragili rispetto a fenomeni come l’overtourism, ma apra anche enormi questioni sulla privacy e la nostra sorveglianza: puoi recuperare la puntata qui.

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