Avv. R. Eva Cresci
L’ecosistema AI sta attraversando una fase di profonda mutazione normativa che obbliga le imprese italiane a una riflessione non più rimandabile sul tema della #provenienzadeidati.
Al centro della questione si colloca il concetto di Text and Data Mining (TDM), ovvero quella capacità degli algoritmi di setacciare quantità monumentali di informazioni per estrarre schemi, correlazioni, pattern e inferenze non identificabili altrimenti.
Se fino a pochi anni fa questa pratica era relegata ad ambiti di ricerca o analisi statistica, oggi rappresenta il motore propulsivo dietro ogni modello di AI generativa che le PMI stanno cominciando ad integrare compulsivamente nei processi produttivi.
Tuttavia, l’attuale quadro normativo (Legge 132/2025, AI Act 2024/1689, Direttiva Copyright 790/2019), stabilisce un confine netto tra ciò che è tecnicamente possibile e ciò che è giuridicamente lecito.
Per un’impresa, ignorare questa distinzione significa esporsi a significativi rischi reputazionali e legali, poiché la liceità dell’output prodotto da un sistema dipende strettamente dalla liceità dell’estrazione dei dati avvenuta a monte, secondo il principio della trasparenza sancito dall’Articolo 53 dell’AI Act.
Immaginiamo un caso d’uso comune nel settore manifatturiero o del design industriale. Un’azienda decide di adottare un modello di AI generativa per supportare il proprio ufficio stile nella creazione di nuovi pattern o prototipi di prodotto. Il software viene acquistato con una regolare licenza d’uso, ma se il fornitore del modello ha addestrato l’algoritmo tramite TDM su database di concorrenti o su immagini protette senza rispettare il diritto di opt-out previsto dall’Articolo 4 della Direttiva (UE) sul Copyright 2019/790, l’azienda acquirente si ritrova a operare con uno strumento non conforme. In questo scenario, l’output generato potrebbe incorporare elementi che violano la proprietà intellettuale altrui, rendendo l’impresa italiana passibile di richieste di risarcitorie o, addirittura, del blocco immediato della produzione.
Un altro esempio critico riguarda il settore del marketing, dove l’impiego di chatbot evoluti addestrati senza una chiara certificazione della catena di custodia dei dati può portare alla pubblicazione di contenuti che replicano indebitamente lo stile di terzi, attivando sanzioni che la nuova normativa nazionale ha reso particolarmente incisive per chi non rispetta le riserve espresse dai titolari dei diritti: es. sono previste specifiche aggravanti penali se l’intelligenza artificiale viene utilizzata come strumento per commettere reati di plagio in violazione del diritto d’autore.
Vanno dunque alzate le antenne guardando a quanto sta accadendo recentemente nelle aule di tribunale europee.
Un caso emblematico sulla questione TDM è la recentissima sentenza del Tribunale Regionale di Monaco I (Landgericht München I) nel caso GEMA contro OpenAI (causa 42 O 14139/24) del novembre 2025. I giudici hanno stabilito che l’eccezione TDM prevista dalla normativa europea copre solo la fase iniziale di analisi dei dati, ma non si estende alla fase in cui il modello “memorizza” e riproduce brani di opere protette (come i testi delle canzoni) rendendoli accessibili al pubblico attraverso la consultazione della piattaforma. Se il modello viene usato per scopi commerciali e genera output che competono con le opere originali, il diritto ad accedere ai dati per scopo di addestramento decade, poiché tale attività esorbita dalle finalità del TDM.
In sintesi, il caso GEMA stabilisce che il TDM è un mezzo per imparare, non una licenza di plagio.
Questa decisione segue e precisa il precedente caso Kneschke contro LAION (causa 310 O 227/23), dove la Corte Regionale di Amburgo aveva invece inizialmente favorito l’eccezione TDM per scopi di ricerca scientifica e i due distinti approcci interpretativi dimostrano che il confine della legalità è ancora in fase di definizione e che l’uso commerciale dei modelli richiede tutele contrattuali granitiche.
La ponderazione dei risvolti legali delle licenze d’uso (anche quando riguarda i provider più forti conosciuti sul mercato!) diventa quindi anche sotto questo profilo un aspetto fondamentale, posto che, contrariamente a quanto si potrebbe pensare, il semplice fatto che un prodotto sia disponibile sul mercato non rende superflua la richiesta di garanzie specifiche.
La Legge 132/2025 chiarisce, infatti, che l’accesso legittimo alla fonte è il prerequisito ineludibile e le imprese utilizzatrici devono quindi pretendere dai fornitori la prova documentale che le tecniche di TDM utilizzate siano conformi agli standard di trasparenza previsti dall’Allegato IX dell’AI Act. Da qui i nuovi criteri di responsabilità condivisa che partono dai doveri degli sviluppatori, si estendono al fornitore e interessano anche gli utilizzatori richiamati a esercitare controlli di compliance a cascata a loro volta.
Pertanto, l’adozione di clausole di manleva e la richiesta di report di conformità devono diventare parte integrante della due diligence pre-contrattuale. Non si tratta di un inutile appesantimento burocratico per le imprese, ma della costruzione di uno scudo legale necessario per muoversi in un’economia dove il dato è la materia prima, ma il rispetto dei diritti resta il perimetro invalicabile della correttezza commerciale.
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