Qualche tempo fa ho letto un post di Franco Bernabè in cui riprendeva uno studio dei ricercatori di IMDEA Networks sui dati che i principali chatbot AI inviano a piattaforme pubblicitarie e di tracciamento. Non conoscevo lo studio, ed è stata una lettura tutt'altro che banale.
Il punto che colpisce di più è questo: a uscire non sono solo dati di navigazione, ma pezzi di conversazione. Titoli delle chat generati automaticamente, URL, identificativi, a volte persino il testo dei prompt.
Il problema non è il modello, è quello che c'è intorno
Da sviluppatore, quello che noto è che il problema raramente sta nel modello di intelligenza artificiale. Sta nello strato «classico» che gli costruiamo intorno:
- Pixel di marketing, che segnalano alle piattaforme pubblicitarie cosa fa l'utente.
- Analytics, che raccolgono URL, titoli di pagina ed eventi.
- Strumenti di session replay, che registrano clic, scroll e a volte quello che si digita.
- SDK di attribuzione, che collegano le azioni dell'utente alle campagne.
Sono strumenti nati per siti e-commerce e landing page, dove l'obiettivo è capire da quale annuncio arriva un acquisto. Vengono montati senza troppe domande anche dentro interfacce in cui le persone raccontano sintomi, stipendi, problemi legali, strategie aziendali.
Quando un metadato diventa un dato sensibile
Un titolo di chat come «Sintomi del Parkinson in stadio iniziale» è un dato sanitario, anche se tecnicamente viaggia come metadato insieme all'URL della pagina.
È qui che la cosa smette di essere un dettaglio tecnico. Il GDPR tratta i dati relativi alla salute, alle opinioni, alla vita privata come categorie particolari, con tutele molto più rigide. Ma uno script di tracciamento non sa distinguere una pagina prodotto da una conversazione privata: raccoglie quello che trova.
Per chi usa l'AI in azienda
La versione consumer di un chatbot non è il posto dove incollare dati di clienti, contratti o informazioni sul personale. Qualche regola pratica:
- Distinguere gli strumenti. Le API e i piani business dei principali fornitori hanno condizioni diverse da quelli consumer su conservazione e utilizzo dei dati. Vanno lette, non date per scontate.
- Valutare l'hosting. Dove serve davvero riservatezza, conviene considerare modelli in hosting europeo o installati in locale, sui propri server.
- Dare regole chiare al personale. Molti dati escono dall'azienda non per malizia, ma perché nessuno ha mai detto cosa si può incollare e cosa no.
Per chi sviluppa prodotti con l'AI dentro
Qui la responsabilità è nostra, di chi scrive il codice. Ogni script di terze parti presente nella pagina in cui l'utente scrive va trattato come un potenziale destinatario della conversazione. In concreto:
- Mappare tutti gli script e gli SDK caricati nell'interfaccia di chat, compresi quelli aggiunti dal marketing tramite tag manager.
- Giustificare ciascuno: a cosa serve, quali dati riceve, dove finiscono.
- Togliere quello che non serve. Il modo più sicuro per non far uscire un dato è non avere lo script che lo raccoglie.
- Controllare i titoli e gli URL: se la chat genera un titolo dalla conversazione, non deve finire nel titolo della pagina o in un parametro dell'URL.
- Ricordarsi del lato server: il consenso ai cookie non basta se poi i dati partono dal server verso le piattaforme di tracciamento.
È il principio di privacy by design applicato a un contesto nuovo: l'interfaccia di una chat va progettata come un ambiente sensibile, non come una landing page.
Per tutti: una chat non è un diario privato
Rifiutare i cookie non sempre protegge, perché parte del tracciamento avviene lato server e sfugge al banner del consenso. Prima di scrivere qualcosa di personale in un chatbot conviene ricordarsi che una chat non è un diario privato.
Con l'arrivo della pubblicità dentro i chatbot questo tema diventerà sempre più centrale. Chi sviluppa prodotti basati sull'AI ha l'occasione di farlo bene fin dall'inizio, invece di dover rimediare dopo.
