Protezione dei dati e IA negli studi legali svizzeri: Conformità nLPD nella pratica
La legge rivista sulla protezione dei dati (nLPD) pone nuove sfide agli studi legali nell'uso di strumenti IA. Quali requisiti si applicano? Una guida pratica.
Orlando Kahanek ·
Protezione dei dati e IA negli studi legali svizzeri: Conformità nLPD nella pratica
Dal 1° settembre 2023 è in vigore la legge rivista sulla protezione dei dati (nLPD, RS 235.1). Per gli studi legali che desiderano utilizzare strumenti IA, la domanda centrale è: Come conciliare l'uso della Legal AI con la protezione dei dati e il segreto professionale?
Le principali esigenze nLPD per l'uso dell'IA
1. Protezione dei dati fin dalla progettazione
L'art. 7 nLPD richiede la «Privacy by Design». Per gli strumenti IA:
- I dati devono essere conservati solo per il tempo necessario
- Misure tecniche devono limitare l'accesso allo stretto necessario
L'art. 22 nLPD richiede una valutazione d'impatto sulla protezione dei dati (VIPD), quando un trattamento può comportare un rischio elevato.
2. Comunicazione all'estero
Gli art. 16-17 nLPD regolano il trasferimento di dati all'estero. I dati possono essere trasmessi solo a Stati che garantiscono un livello di protezione adeguato.
3. Il segreto professionale e l'IA
Il segreto dell'avvocato (art. 321 CP) protegge tutte le informazioni affidate all'avvocato nella sua qualità professionale.
Schema di verifica per gli studi
1. Dove vengono elaborati i dati? (ubicazione dei server) 2. I dati vengono utilizzati per l'addestramento del modello? (criterio di esclusione se sì) 3. Quale crittografia viene utilizzata? (minimo: AES-256, TLS 1.3) 4. Esiste un contratto di subfornitura? (art. 9 nLPD) 5. È richiesta una VIPD? (art. 22 nLPD)
Conclusione: L'architettura fa la differenza
L'uso dell'IA negli studi legali svizzeri è compatibile con la nLPD e il segreto professionale – a condizione di adottare le corrette misure tecniche e organizzative.
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RechtsKI elabora tutti i dati esclusivamente in Svizzera (Microsoft Azure, Switzerland North). Nessun addestramento del modello viene effettuato con i dati dei clienti.