Avv. Raffaella Aghemo

– Perché la data-governance è ormai il motore silenzioso del progresso tecnologico nelle aziende IT che costruiscono software per grandi organizzazioni

Proprio la scorsa settimana ero a pranzo con un cliente, con il quale ho anche una discreta confidenza, che ad un certo punto, mi chiede come gestire in maniera efficace i dati delle aziende a cui sviluppa software, e stiamo parlando di grandi aziende, senza mettere a rischio i loro dati personali, i dati di cui dispongono e di cui hanno custodia, nonché i dati aziendali, che potrebbero disvelare anche indicazioni sul know-how. Proprio in virtù di questo bel colloquio, ho pensato di mettere nero su bianco, quanto ho prospettato al lui. Ve ne parlo qui di seguito.

Quando una grande azienda affida a un partner tecnologico lo sviluppo di una soluzione critica, non sta semplicemente acquistando righe di codice, sta consegnando frammenti della propria identità: dati di clienti e dipendenti, processi interni, documenti che racchiudono il proprio know‑how competitivo, a volte perfino strategie future. In quel momento, il partner software non è più un “fornitore”: è un custode di valore. È qui che la governance dei dati smette di essere un tema da addetti ai lavori e diventa un elemento abilitante di fiducia, velocità, qualità e, soprattutto, innovazione.

Negli ultimi anni abbiamo imparato che l’innovazione non nasce soltanto da algoritmi più potenti o da infrastrutture più performanti, nasce da dati ben governati: coerenti, rintracciabili, accessibili a chi deve usarli e protetti da chi non deve. In ogni fase, dall’analisi dei requisiti al collaudo, fino alla messa in produzione, una buona data governance toglie attrito, evita rielaborazioni, riduce gli errori, accelera le consegne e costruisce affidabilità nel tempo. È il filo rosso invisibile che unisce team diversi (prodotto, sviluppo, legale, sicurezza, marketing) e che rende possibile decidere con lucidità, integrare sistemi eterogenei e scalare le soluzioni quando il business lo richiede.

Questa centralità non è un gusto del momento. È la risposta concreta a tre pressioni che ogni software house, azienda IT che dir si voglia, avverte quotidianamente quando lavora per grandi organizzazioni.

1. La pressione della fiducia

Una soluzione può essere brillante sul piano funzionale e del design, ma se gestisce dati personali dei clienti o segreti industriali, la prima domanda che una grande azienda si fa è: possiamo fidarci? La fiducia non si dichiara: si dimostra. Si dimostra con tracce, registri, criteri di accesso, piani di retention e cancellazione, trasparenza su chi vede cosa e perché. È ciò che la normativa europea chiede da anni con il GDPR, che non è un “peso legale” ma un invito a progettare sistemi che rispettino i principi di liceità, minimizzazione e accountability, anche tramite DPIA, quando l’impatto sui diritti è elevato. E oggi la stessa logica di responsabilità verificabile si estende ai sistemi di intelligenza artificiale con l’AI Act: per i casi d’uso ad alto rischio, il regolamento impone gestione del rischio, qualità dei dati, documentazione tecnica, registri e supervisione umana; cioè precisamente quei mattoni organizzativi che chiamiamo Data & AI Governance.

2. La pressione della complessità

Le architetture moderne sono distribuite, toccano sistemi legacy e servizi cloud, cambiano versione in fretta. Senza un piano strategico, un governo chiaro del ciclo di vita dei dati, da dove arrivano, come si trasformano, chi li usa, quando si cancellano, la complessità diventa fragilità. Qui aiutano gli standard e i riferimenti consolidati (l’ISO/IEC 27001 offre una cornice di sicurezza informativa risk‑based, mentre l’ISO/IEC 38505‑1 traduce i principi di buona governance dell’IT nel dominio dei dati), indicando responsabilità, strategia e soprattutto una mappa di accountability che attraversi raccolta, conservazione, decisione e dismissione del dato.

3. La pressione dell’opportunità

Riprendendo la famosa frase della grande campionessa del tennis Billie Jean King, secondo la quale «La pressione è un privilegio», senza dati affidabili, l’innovazione rimane promessa; con dati governati, diventa routine. Pensiamo all’IA generativa nei processi B2B: può accelerare documentazione tecnica, assistenza, quality assurance. Ma perché l’output sia utilizzabile in azienda, servono paletti chiari su cosa alimenta i modelli, chi può vedere i prompt e gli output, come gestire i diritti di proprietà intellettuale e l’eventuale contaminazione con dati di terzi. La nuova disciplina europea sull’IA prevede obblighi di trasparenza e, per i modelli di uso generale (GPAI), doveri documentali, sintesi dei contenuti di training e misure di sicurezza; anche questo spinge verso logiche di inventory (sarebbe un luogo centralizzato in cui è possibile comprendere dove viene utilizzata la tecnologia IA, offrendo una visione aggiornata su quali progetti, modelli e database sono associati all’intelligenza artificiale e all’apprendimento automatico), logging e post‑market monitoring che una data governance matura ha già nel suo DNA.

A livello di ecosistema, poi, il Data Governance Act incentiva la creazione di spazi europei di dati e meccanismi affidabili di intermediazione, aprendo scenari in cui la collaborazione tra pubblico e privato richiede standard comuni e regole chiare di riuso e accesso.

– Dal “rispettare le regole” al “vincere il mercato”

Per un’azienda IT che sviluppa software per grandi clienti, governare i dati non è più sinonimo di “evitare sanzioni”: significa vincere gare, essere scelti e rimanere partner nel tempo. Significa saper parlare sia con il CISO sia con il responsabile legale, con HR e con chi guida il prodotto; significa presentarsi ad un audit con evidenze e non con buone intenzioni; significa poter dimostrare che il ciclo di vita dei dati, personali e non, è disegnato, misurato e migliorato.

Questo impatta la qualità del software in modo diretto. Un flusso dati ordinato riduce la rielaborazione, previene bug collegati a formati incoerenti, facilita integrazioni con sistemi esterni, dà prevedibilità alle roadmap. Ma soprattutto sblocca la possibilità di costruire prodotti data‑intensive con affidabilità industriale: funzioni predittive, scoring, raccomandazioni, automazioni intelligenti. In altre parole, la data governance non è un vincolo: è capacità di esecuzione.

– La sfida delle decisioni collegiali: coerenza oltre la somma delle parti

Nei grandi progetti, le decisioni non sono mai di una sola persona: sono collegiali. Il giurista Lewis A. Kornhauser ha mostrato come un gruppo, pur formato da individui coerenti, possa produrre risultati incoerenti se non esplicita regole di aggregazione: è il cosiddetto “dilemma discorsivo”.

Pertanto la lezione è semplice: definire criteri comuni, votare pacchetti coerenti e rendicontare le ragioni, così che le decisioni non siano solo “consistenti” ma anche coerenti nel tempo. In termini pratici, questo si sposa con l’AI Act, che chiede documentazione e tracciabilità dei presupposti con cui un sistema ad alto rischio viene progettato, validato e monitorato dopo il rilascio.

– Conclusione

In definitiva, data — governance significa stringere con il cliente un patto di responsabilità: vi mostriamo come trattiamo i vostri dati, vi diciamo chi li vede, vi spieghiamo quando li cancelliamo, vi dimostriamo come misuriamo bias, accuratezza e robustezza dei modelli, vi ascoltiamo quando qualcosa non funziona e lo correggiamo. È un patto che ha solide basi normative (GDPR per i dati personali, AI Act per i sistemi di IA, DGA per il riuso e i meccanismi fidati di condivisione) ma che soprattutto parla il linguaggio del valore: più fiducia, più velocità, meno attriti, più innovazione.

La “grande occasione”, per chi sviluppa software, è proprio qui: fare della governance dei dati non l’ultima sezione del capitolato, ma il primo mattone del progetto. Perché innovare davvero significa saper tenere insieme creatività e disciplina. La disciplina, nel mondo dei dati, si chiama governance.

Immagina una grande azienda che si prepara a lanciare un nuovo servizio digitale. Il team marketing è pronto, gli sviluppatori hanno completato il codice, i server sono configurati. Ma c’è un dettaglio che può trasformare il successo in un rischio: la gestione dei dati. Chi accede alle informazioni dei clienti? Come vengono protetti i segreti industriali? In assenza di una governance chiara, ogni innovazione diventa fragile. Pertanto occorre ribadire che:

1. La governance dei dati è un vantaggio competitivo, non un costo.
2. Investire in policy e tracciabilità riduce rischi e accelera i progetti.
3. Coinvolgere tutti i livelli aziendali crea cultura e fiducia.
4. Normative come GDPR e AI Act non sono ostacoli, ma leve per qualità e trasparenza.
5. La coerenza nelle decisioni collegiali è essenziale per approvare sistemi complessi.

Spero che questo mio approfondimento possa essere utile a qualcun altro che dovesse trovarsi ad affrontare le medesime questioni.

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