Oggi è il Data Privacy Day, la giornata internazionale dedicata alla tutela dei dati personali e alla sensibilizzazione su diritti, rischi e buone pratiche legate al loro utilizzo. Nata su iniziativa del Consiglio d’Europa, la ricorrenza del 28 gennaio si è affermata nel tempo come momento simbolico in cui aziende, cittadini e organi di regolamentazione sono chiamati a riflettere sull’importanza della privacy in quanto elemento strutturale della vita online, del lavoro e delle strategie di business.

Nel 2026 questo appuntamento cade in una fase particolarmente delicata, segnata dall’adozione massiva di strumenti di GenAI e dall’esplosione di nuove forme di abuso dei dati, quali per esempio l’ingegneria sociale e gli attacchi deepfake. Le normative stanno evolvendo per stare al passo con queste trasformazioni, ma cresce il divario tra il ritmo con cui l’AI viene incorporata nei processi e la capacità reale di utenti e aziende di comprenderne impatti e rischi per la privacy.

Secondo i dati del National Privacy Test 2025 citato da NordVPN, il 93% degli italiani non è consapevole degli aspetti di privacy che dovrebbe considerare quando utilizza strumenti di AI sul lavoro. Si tratta di un dato che racconta meglio di qualsiasi slogan quanto la produttività promessa dai nuovi assistenti digitali sia spesso perseguita sottovalutando drasticamente la riservatezza delle informazioni trattate. Il problema non è l’AI in sé, ma l’uso disinvolto che molti lavoratori fanno delle piattaforme di AI, dando in pasto ai motori AI documenti riservati e/o dettagli personali.

Pochi si soffermano a considerare che le conversazioni con gli strumenti di AI possono essere registrate, analizzate e impiegate per addestrare modelli futuri. È una caratteristica strutturale della GenAI che le permette di apprendere e migliorare nel tempo, però comporta che ogni informazione condivisa esca dalla sfera di controllo di chi la inserisce con un processo irreversibile. ​Il problema è che la rapida adozione dell’intelligenza artificiale nei luoghi di lavoro ha superato la capacità di regolamentare e di formare, generando un paradosso: l’AI viene presentata come leva di efficienza e innovazione, ma viene introdotta spesso senza policy chiare, senza classificazione dei dati e senza limiti espliciti su cosa può o non può essere condiviso.

Ecco perché il Data Privacy Day può essere interpretato come uno stress test della maturità digitale delle organizzazioni: fa riflettere su quanto il perimetro della sicurezza non possa più fermarsi al perimetro di rete, ma debba includere l’interazione quotidiana dei dipendenti con i più disparati servizi esterni di terze parti.

Ovviamente il tema non riguarda solo l’uso dell’AI in azienda, ma anche il fatto che la stessa tecnologia viene sfruttata sempre più spesso dal cybercrime. Secondo il National Privacy Test, più della metà degli italiani (59) non riesce a riconoscere le truffe più comuni basate su AI, come i deepfake e la clonazione vocale. Le conseguenze sono tangibili: secondo una ricerca di NordVPN, una persona su tre a livello globale ha subìto almeno una truffa online negli ultimi due anni. Quasi la metà di chi è stato colpito ha perso denaro, e per il 20% delle vittime l’ammontare delle perdite ha superato i 100 dollari.

La verità è che l’AI ha reso più semplice il crimine informatico: non servono competenze avanzate per generare un’email di phishing credibile, clonare una voce o replicare in modo credibile l’interfaccia di un sito di ecommerce.

La risposta non può limitarsi a campagne di sensibilizzazione sporadiche, per questo motivo Object First ricorda che la privacy dei dati è un fattore di differenziazione competitiva, capace di influenzare fiducia, reputazione e continuità operativa. L’AI ha amplificato in modo esponenziale le opportunità di sfruttamento dei patrimoni informativi, al punto che i nostri dati non sono mai stati così esposti a minacce come oggi. È quindi fondamentale comprendere che parlare di privacy significa parlare di resilienza. Normative come GDPR, CCPA ed EU AI Act concentrano l’attenzione su trasparenza, consenso e governance, che sono aspetti fondamentali ma insufficienti per contrastare un avversario che sfrutta l’AI.

Oggi è essenziale introdurre livelli di protezione strutturali che rendano i dati critici inaccessibili e non modificabili, anche in caso di compromissione degli account privilegiati. Da qui l’enfasi sull’immutabilità dei backup e su architetture progettate per eliminare la superficie di attacco. L’idea è semplice nella teoria e complessa nell’implementazione: creare ambienti di storage a prova di ransomware, in cui i dati, una volta scritti, non possano essere alterati o cancellati né da utenti interni, né da attaccanti che abbiano ottenuto credenziali amministrative.

Object First sintetizza questo approccio in tre direttrici: semplificare l’implementazione, automatizzare l’hardening ed eliminare il controllo amministrativo superfluo, di modo che la privacy e l’integrità dei dati siano codificate nell’infrastruttura. È un cambio di paradigma significativo, che sposta la responsabilità dalla checklist di conformità a una strategia di resilienza continua.​

Resta, naturalmente, la dimensione individuale. Anche il miglior sistema di backup immutabile non può proteggere da un dipendente che inserisce inconsapevolmente dati sensibili in un assistente AI pubblico o che cade in una truffa orchestrata con video e voci clonati. Da qui l’esigenza di rivedere le impostazioni di privacy, ideare corsi di formazione per dipendenti e collaboratori, utilizzare meccanismi di autenticazione rafforzata e verificare le policy aziendali prima di portare l’AI nel proprio flusso di lavoro.