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Il volume offre una guida ragionata alla nuova legge nazionale sull’intelligenza artificiale (L. 132/2025), mettendola in relazione con l’affollato quadro europeo e nazionale in materia di dati e tecnologie digitali.
Libro di carta di 370 pagine
In oltre 370 pagine raccoglie i contributi di giuristi ed esperti di varie discipline, con l’obiettivo di aiutare imprese, professionisti e pubbliche amministrazioni a orientarsi tra obblighi, rischi e opportunità dell’AI.
- comprendere il rapporto tra “regole dei dati” e “regole dell’intelligenza artificiale”, assumendo la disciplina dei dati personali e non come presupposto necessario per l’uso lecito dell’AI;
- inquadrare la Legge 23 settembre 2025, n. 132 (Legge AI) rispetto ai principali Regolamenti europei (GDPR, Data Act, AI Act e altre norme sul digitale), chiarendo sovrapposizioni, interferenze e ambiti di applicazione;
- valutare l’impatto dell’intelligenza artificiale su impresa e mercato: produttività, nuovi modelli di lavoro, tutela del know-how, concorrenza e mercati dei dati;
- affrontare i nodi giuridici legati all’uso dei dati nei principali settori: pubblica amministrazione e big data, sanità e ricerca scientifica, professioni regolamentate e non, rapporto di lavoro, tutela del consumatore, sicurezza nazionale e ordine pubblico;
- gestire correttamente dati personali, dati sintetici e dati di addestramento dei sistemi di AI, tra esigenze di innovazione, data protection e cybersecurity;
- individuare criticità, lacune e prospettive evolutive della disciplina, grazie a un taglio che combina ricostruzione sistematica e attenzione alle ricadute applicative per chi progetta, sviluppa o utilizza servizi di intelligenza artificiale.
Uno strumento aggiornato e trasversale per impostare subito policy interne, contratti, valutazioni di impatto e modelli di governance dei dati e dell’AI, riducendo il rischio di non conformità e di contenzioso nelle scelte tecnologiche dei prossimi anni. Acquistarlo ora significa dotarsi in tempo di un riferimento completo sulla nuova disciplina italiana ed europea dell’intelligenza artificiale.
- Regole per utilizzare dati personali nei servizi AI
- Rapporto tra L. 132/2025 e Regolamenti UE
- Impatto sulle professioni regolate e non
- AI e big data nel settore pubblico
- Tutela della proprietà intellettuale e addestramento dell’AI
- AI e cybersicurezza
- Uso dell’AI nel posto di lavoro e tutela del lavoratore
PRINCIPALI ARGOMENTI
- Regole per utilizzare dati personali nei servizi AI
- Rapporto tra la nuova legge italiana AI e i Regolamenti UE
- Impatto delle nuove norme sulle professioni regolate e non
- AI e big data nel settore pubblico
- Tutela della proprietà intellettuale e addestramento dell’AI
- Intelligenza artificiale e cybersicurezza
- Uso dell’AI nel posto di lavoro e tutela del lavoratore
AGGIORNAMENTI NORMATIVI E GIURISPRUDENZIALI
- Legge 23 settembre 2025, n. 132 (Legge AI)
- Reg. UE 13 dicembre 2023, n. 2854 (Data Act)
Prefazione, di Stefano Quintarelli
Capitolo I – Regole dei dati e regole dell’intelligenza artificiale: quale rapporto?
di Eugenio Prosperetti
1. Introduzione: il rapporto tra dati ed intelligenza artificiale
2. Le fonti normative
2.1. Le fonti relative ai dati personali e non
2.2. Le fonti relative all’intelligenza artificiale
2.3. La nuova legge italiana sull’intelligenza artificiale
3. Le regole dei dati personali come presupposto e necessario riferimento delle regole dell’intelligenza artificiale e l’uso dei dati in base al “legittimo interesse”
Capitolo II – Competitività delle imprese e intelligenza artificiale: produttività, lavoro e uso dei dati
di Maurizio Carmignani
1. Cosa troverete in queste pagine
2. IA come tecnologia normale
3. Bolle dell’IA, rischi e utilità
4. IA come nuova frontiera della competitività
5. IA come leva di produttività e nuovi modelli di lavoro
6. Considerazioni di policy
7. Sintesi e prospettive
Capitolo III – La creazione, l’uso e la tutela dei dati di addestramento dell’intelligenza artificiale
di Davide Tuzzolino
1. Il prerequisito regolatorio della qualità e la governance dei dati di addestramento
2. I confini normativi tra uso lecito dei dati e tutela dei diritti: finalità dell’addestramento e la protezione dei dati personali
3. Diritto d’autore e addestramento dei modelli di IA: il nodo irrisolto tra estrazione, riproduzione e riserva dei diritti
Capitolo IV – L’uso dell’intelligenza artificiale nell’impresa, la gestione dei dati generati e la tutela del know-how aziendale
di Giulio Pascali
1. Inquadramento generale della fattispecie: previsioni ad hoc nella Legge AI e radici nelle sovrastanti norme europee
2. Know-how e sua complessa tutela
3. Le tutele “a monte”: software, banche dati e loro interazioni con le norme in materia di IA
4. Le tutele “a valle”: possibili regimi di disciplina per gli output algoritmici a confronto, tra principi immanenti, norme di legge e lex contrattuale
5. Criticità preliminare della norma speciale in tema di e-procurement pubblico e localizzazione nazionale dei data center
6. Possibili conclusioni in prospettiva de iure condendo
Capitolo V – Tutela dei dati personali e creazione di dati sintetici per l’intelligenza artificiale
di Vincenzo Colarocco, Simona Lanna
1. Introduzione
2. Genesi dei dati sintetici e prospettive future nel mercato globale
3. Strumento generato dall’IA al servizio dell’IA: il data quality
3.1. Tra anonimizzazione effettiva e il rischio di re-identificazione
3.2. Tecniche di generazione dei dati sintetici
3.2.1. I c.d. Dummy Data
3.2.2. Il metodo statistico
3.2.3. I variational autoencoder (VAE) e le generative adversarial networks (GANs)
4. Le potenzialità e i vantaggi dei dati sintetici
5. Principali impieghi e impatti sulla protezione dei dati personali
5.1. Impatti dal punto di vista della data protection e adempimenti
5.2. Sull’esercizio dei diritti degli interessati
5.3. Rischi privacy legati alla generazione e all’utilizzo dei dati sintetici
5.3.1. Mancata garanzia circa l’impossibilità di re-identificazione
5.3.2. Rischio di discriminazione legato ai bias
5.3.3. Assenza di prescrizioni normative uniformi
5.3.4. Possibili utilizzi distorsivi dei dati sintetici
6. Il futuro regolatorio dei dati sintetici nella normativa europea e italiana
6.1. I dati sintetici nel Data Governance Act
6.2. Il Data Act
6.3. La visione dei dati sintetici nell’AI Act
6.4. La Legge AI
7. Considerazioni conclusive
Capitolo VI – Dati e intelligenza artificiale nella pubblica amministrazione, tra funzioni conoscitive e funzioni erogative
di Santo Gaetano
1. I dati pubblici come strumenti dell’amministrazione e patrimonio informativo pubblico. Categorie, caratteristiche e loro rilevanza amministrativa
2. L’amministrazione come fornitrice e come fruitrice di dati personali pubblici e lo spazio per soluzioni di IA
3. L’analisi dei dati aggregati (Big Data) e la funzione amministrativa conoscitiva “proattiva” digitalizzata
3.1. L’utilizzo di algoritmi di IA ai fini “puramente conoscitivi”: la conoscenza algoritmica
3.2. Il quadro regolativo dell’utilizzo di algoritmi di IA ai fini “decisionali”
4. L’analisi dei dati aperti (Open Data) e la funzione amministrativa conoscitiva “innovativa” nativa digitale. L’utilizzo di algoritmi di IA ai fini “relazionali”: la collaborazione tra pubbliche amministrazioni e privati ed il riuso dei dati pubblici
5. Dalla dematerializzazione all’IA. Dati, piattaforme ed algoritmi per un nuovo modello di erogazione di servizi pubblici
Capitolo VII – Intelligenza artificiale e dati sanitari
di Maria Anastasia Arcuri
1. Contesto: considerazioni introduttive
2. Uso dell’IA in ambito sanitario
2.1. …e di disabilità
3. Trattamento dei dati personali sanitari
3.1. …per finalità di ricerca e sperimentazione
4. Uso dell’IA e digitalizzazione della sanità: il Fascicolo Sanitario Elettronico e l’Ecosistema dei Dati Sanitari
5. Riflessioni di sintesi
Capitolo VIII – La ricerca e la sperimentazione scientifica mediante sistemi di IA
di Sofia Santinello
1. L’IA come catalizzatore della ricerca scientifica
2. Il rapporto tra ricerca scientifica e intelligenza artificiale nella disciplina europea
3. La disciplina nella Legge AI. L’articolo 8
3.1. Il dichiarato interesse pubblico
3.2. L’uso secondario dei dati
3.3. L’anonimizzazione, la pseudonimizzazione e la creazione di dati sintetici
3.4. La creazione e l’aggiornamento di linee guida per le procedure di anonimizzazione e per la creazione di dati sintetici
4. Gli obblighi di trasparenza e controllo
5. I poteri ispettivi, interdittivi e sanzionatori del Garante per la protezione dei dati personali
6. Il trattamento di dati personali per finalità di ricerca e sperimentazione
7. Conclusioni
Capitolo IX – L’uso dell’intelligenza artificiale nelle professioni
di Italo de Feo
1. Introduzione
2. Rischi dell’uso improprio dell’IA in ambito professionale
3. Gli obblighi dell’AI Act applicabili ai professionisti quali deployer di sistemi di IA
4. Gli obblighi imposti ai professionisti dalla legge italiana sull’intelligenza artificiale e i profili deontologici
5. La protezione dei dati personali
6. Conclusioni
Capitolo X – Intelligenza artificiale e tutela del lavoratore
di Antonio Leonardo Fraioli
1. Diritto del lavoro e intelligenza artificiale
2. L’impatto dell’AI Act nell’ordinamento lavoristico
3. I sistemi decisionali o di monitoraggio integralmente automatizzati
4. Sicurezza sul lavoro e tecnologie di intelligenza artificiale
5. La tutela contro la c.d. discriminazione algoritmica
6. Selezione e profilazione del personale mediante l’IA
7. Il rapporto di lavoro tra metaverso e realtà aumentata
8. Il ruolo del sindacato e l’intelligenza artificiale
9. Giurisprudenza artificiale e diritto del lavoro
10. Norme nella Legge AI
Capitolo XI – Intelligenza artificiale e tutela del consumatore
di Raffaele Torino
1. La datafication consumeristica e l’avvento dei sistemi di intelligenza artificiale nelle relazioni B2C
2. Una legge non consumer-oriented
3. Il targeted advertising e i dark pattern
4. I sistemi di raccomandazione
5. La personalizzazione dei prezzi
6. Il credit scoring e il rating reputazionale
7. Conclusioni
Capitolo XII – Uso dei dati mediante intelligenza artificiale per finalità di sicurezza nazionale ed ordine pubblico: il confronto tra UE e Cina
di Giulio Santoni
1. Metodologia
1.1. Considerazioni di metodologia comparatistica nell’approccio alla regolazione dell’IA
1.2. Chiarimenti sulla funzione della normativa secondaria in Cina
2. Gli obiettivi politici perseguiti dal legislatore cinese
2.1. L’innovazione nel contesto cinese
2.2. Il mantenimento della stabilità sociale
3. Criteri organizzativi volti a favorire il bilanciamento di obiettivi di controllo e di innovazione
3.1. Il ruolo della Cyberspace Administration of China nella centralizzazione delle attività di controllo e rischi per l’innovazione
3.2. Meccanismi di mitigazione del rischio che la centralizzazione delle attività di controllo e coordinamento vanifichi l’innovazione tecnologica
3.3. Il parallelismo tra big data ecosystems e spazi di sperimentazione normativa europei
4. Le limitazioni “politiche” all’uso di IA generativa
4.1. Le misure provvisorie per la gestione dei servizi di intelligenza artificiale generativa
4.2. Il regolamento sui servizi di deep synthesis
4.3. Le misure sperimentali per una revisione etica delle attività artistiche e tecnologiche
Capitolo XIII – Intelligenza artificiale e mercato dei dati: tutela della concorrenza nell’era digitale
di Innocenzo Genna
1. Introduzione
2. La dominanza economica nell’era digitale
3. Il paradigma dei dati come asset strategico
4. Le specificità concorrenziali dei mercati digitali dell’IA
4.1. Effetti di rete diretti e indiretti
4.2. Economie di scala nei dati
4.3. Switching cost elevati e fenomeni di lock-in
4.4. Integrazione verticale strategica
5. Pratiche e criticità anticoncorrenziali nell’era dell’IA
5.1. Collusioni algoritmiche: la coordinazione automatizzata dei prezzi
5.2. Barriere all’entrata: l’ecosistema escludente dell’IA
5.3. Killer acquisitions: l’eliminazione preventiva della concorrenza
5.4. Interazione e amplificazione dei rischi: scenari concreti
5.5. Strategie di enforcement e remedies
6. L’evoluzione del quadro normativo europeo
7. Il Digital Markets Act
8. Il Data Act
9. L’AI Act e la tutela della concorrenza
Capitolo XIV – Tutela della cybersecurity e dell’intelligenza artificiale
di Stefania Ardito
1. L’evoluzione normativa in materia di cybersecurity
2. L’approccio risk-based della normativa in materia di cybersecurity e di intelligenza artificiale
2.1. Modalità di valutazione del rischio della normativa cyber e di intelligenza artificiale
3. Le intersezioni dell’intelligenza artificiale con la cybersecurity
3.1. L’intelligenza artificiale per la cybersecurity
3.2. La cybersecurity per l’intelligenza artificiale
4. Conclusioni
Abbreviazioni
Profilo degli Autori
Isbn: 8891664464
