Pubblicato il 16 ottobre 2026

IA nel lavoro quotidiano: Cogliere le opportunità, proteggere i dati

Che si tratti di scrivere e-mail, tradurre testi o analizzare tabelle, l’intelligenza artificiale è ormai da tempo parte integrante della quotidianità lavorativa di molte persone in Svizzera. Come per ogni nuovo strumento, vale la pena conoscerne le potenzialità e i limiti e sapere cosa succede con i propri dati inseriti. Infatti, chi inserisce incautamente informazioni personali, confidenziali o aziendali rischia di condividere troppo con l’IA.

Chi inserisce dati personali propri o altrui in uno strumento di intelligenza artificiale per motivi di efficienza, spesso rivela più informazioni di quanto pensi. Questo fenomeno viene definito «oversharing», ovvero divulgare incautamente informazioni, senza essere pienamente consapevoli delle conseguenze in materia di protezione dei dati. In ambito professionale, ciò non riguarda solo i propri dati, ma spesso anche dati personali degni di particolare protezione relativi a clienti, pazienti o collaboratori, nonché segreti aziendali che in realtà non dovrebbero mai uscire dall’azienda.

In collaborazione con l’Incaricato federale della protezione dei dati e della trasparenza (IFPDT), l’UFCS ha quindi fornito risposte a importanti domande relative all’uso dell’IA nel lavoro quotidiano e ha formulato raccomandazioni concrete su come evitare l’eccessiva condivisione di dati con gli strumenti di IA nell’ambito lavorativo.

Ecco come utilizzare gli strumenti di IA in modo più consapevole

• Valutate con occhio critico i contenuti generati dall’intelligenza artificiale.
• Prima di ogni inserimento, verificate se siano presenti dati sensibili o personali, come ad esempio dati anagrafici, dati dei clienti o segreti commerciali. In caso affermativo, anonimizzateli.
• Se possibile, utilizzate la versione Business o Enterprise degli strumenti di intelligenza artificiale della vostra azienda, anziché account privati.
• SSiate consapevoli di quando i vostri dati vengono utilizzati a fini di addestramento dell’IA e di quando non lo sono. Se disponibili, avvaletevi delle opzioni di opt-out.

Questioni generali e giuridiche relative all’intelligenza artificiale

• Che cos’è l’IA generativa?

  L’IA generativa è un'intelligenza artificiale che, sulla base di dati di addestramento, genera autonomamente nuovi contenuti, come ad esempio testi, immagini, audio o codici. Esempi noti sono ChatGPT, Claude o Midjourney. Individua modelli nei dati con cui è stata addestrata e, sulla base di questi, genera nuovi contenuti simili, invece di limitarsi a riprodurre le informazioni esistenti.

• Che cos’è in grado di fare l’IA generativa nel 2026? Quali sono i suoi limiti?

  L’IA generativa è oggi in grado di creare testi, immagini, musica e codici di programmazione, tradurre quasi in tempo reale e assumere, in qualità di agente autonomo, compiti quali ricerche su Internet o analisi di dati. I modelli linguistici non sono modelli di conoscenza: generano testi sulla base di correlazioni statistiche che di fatto possono essere corrette, ma non necessariamente, il che può portare alla diffusione di disinformazione e alle cosiddette allucinazioni. Oggigiorno, i contenuti generati dall'IA sono ancora riconoscibili, ma in futuro lo saranno sempre meno. Tra le altre cose, potrebbero emergere alcuni pregiudizi nelle risposte fornite dall’IA (ovvero sussiste il rischio di discriminazione algoritmica, basata su connotati quali il genere, l’origine o lo stile di vita, che attualmente è oggetto di ricerche e studi). Si tratta di un tema di cui si occupano la Commissione federale contro il razzismo (CFR) e la Commissione federale per le questioni femminili (CFQF).

• Come si riconoscono i contenuti generati dall’IA (immagini e testi)?

  Poiché i modelli migliorano costantemente, il riconoscimento delle immagini diventa sempre più difficile. Una caratteristica distintiva valida oggi potrebbe non esserlo più già domani. Per riconoscere le immagini generate dall'IA, è comunque possibile prestare attenzione a determinati segnali di allarme: ad esempio, osservando con molta attenzione o sapendo già che cosa cercare (dimensioni errate degli oggetti, testi incomprensibili, parti del corpo posizionate o generate in modo strano, ecc.). Con la sua serie estiva in quattro parti, l’UFCS ha illustrato quanto siano efficaci gli attuali modelli di IA e in quali ambiti i truffatori utilizzino già oggi l’intelligenza artificiale.

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  Mettete alla prova le vostre conoscenze sull’IA

  Immagini
  I modelli moderni di IA (ad esempio Midjourney V7, GPT-Image-1) non commettono quasi più gli errori classici, come il numero errato di dita. Non ci si può quindi più fidare del semplice «controllo delle dita». Ciononostante, ci sono ancora alcuni indizi utili. Gli errori più comuni dell’IA possono essere suddivisi in sei categorie: incongruenze fisiche e geometriche, problemi nella rappresentazione dell’anatomia umana e del testo, distorsioni inspiegabili delle immagini, nonché una composizione della scena poco plausibile dal punto di vista semantico. I segni visivi possono quindi essere i seguenti:

  • In particolare, alcune parti del corpo presentano talvolta ancora degli errori, ma sempre più raramente.
  • Quando si tratta di testi o loghi all’interno di un’immagine, la grafia delle scritte è spesso «quasi corretta». Le lettere sembrano combaciare, ma non formano una parola vera e propria; anche i loghi dei marchi sullo sfondo sono un classico.
  • Rispetto alle foto reali, nelle immagini generate dall’IA, le linee di fuga spesso si incrociano in diversi punti, il che conferisce alla prospettiva e alla geometria un aspetto leggermente innaturale.
  • Spesso le persone non guardano direttamente nella fotocamera. Inoltre, gli sfondi sono spesso sfocati.
  • Una scena generata dall’IA può sembrare esagerata o inverosimile.

  La conclusione più forte deriva solitamente dall’insieme di diversi segnali concordanti. In caso di dubbio, vale quanto segue: verificare la fonte, usare il buon senso e non condividere contenuti in modo avventato.

  Ulteriori informazioni
  l riconoscimento delle immagini generate con l’IA tra passato e futuro
  CYD Campus: Guida dettagliata al riconoscimento di immagini generate con l’IA (inglese)

  Testi
  I testi web generati dall’IA sono spesso ben strutturati, corretti e formulati in modo neutrale. Tuttavia, spesso mancano di profondità individuale e, dal punto di vista linguistico, risultano molto monotoni. Di solito è possibile ottenere un riconoscimento affidabile solo combinando diverse caratteristiche tipiche. Alcuni modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) hanno uno stile di scrittura molto particolare, che è possibile riconoscere. Basta però indicare uno stile redazionale diverso nel testo inserito per nascondere l’origine del testo. Tra le altre cose, possono verificarsi errori di logica, come ad esempio conclusioni errate. Secondo l’UFCS, i seguenti punti possono indicare la presenza di IA:

  • L’uso del trattino
  • Uso eccessivo del grassetto;
  • Mancato rispetto delle specificità svizzere (ad es. uso in tedesco della esse doppia germanica «ß»);
  • Lunghezze e struttura delle frasi monotoni;
  • Linee continue tra i paragrafi.

  Weiterführende Informationen:
  Riconoscere testi e contenuti web generati con l’IA

• Si può usare l’IA per riconoscere l’IA (ad esempio per verificare se si tratta di una fotografia deepfake)?

  Sì, esistono diversi tool. Un esempio è IdentifAI, che è stato testato dal «CYD Campus». Secondo quest’ultimo, un giorno simili tool potrebbero essere persino più utili dell’occhio umano. Infatti nei prossimi cinque anni i modelli di IA si miglioreranno sempre di più, rendendo il risultato più naturale e, di conseguenza, più difficile da riconoscere.

• Quali problemi giuridici potrebbero sorgere con l’uso dell’IA generativa e l’integrazione delle componenti di IA e degli agenti di IA nei processi aziendali?

  Chi immette in un tool di IA i propri dati personali o i dati personali di clienti per trarne maggiore efficienza spesso rivela più di quanto immagini. Il fenomeno è chiamato «oversharing», ovvero la divulgazione imprudente, benché spesso in buona fede, di informazioni senza rendersi conto delle conseguenze per la protezione dei dati. In ambito lavorativo ciò riguarda non solo i propri dati personali ma spesso anche i dati personali degni di particolare protezione di terzi (sia clienti o pazienti sia collaboratori) nonché i segreti commerciali e le informazioni confidenziali che invece non dovrebbero mai uscire dall’azienda.

• Quali dati vengono immessi nei sistemi di IA?

  Utilizzando i tool di IA, spesso finiscono in rete più dati personali di quanto si immagini. Basta copiare velocemente nella domanda («prompt») tutto il testo di un’e-mail ed ecco che i dati personali sono già finiti nell’IA. Nel caso di dati personali dei clienti, dossier dei collaboratori, dati sullo stato di salute o linee di codice con dati d’accesso a banche dati contenenti dati personali, di solito si tratta di cosiddetti dati personali degni di particolare protezione ai sensi della legge sulla protezione dei dati (LPD), per il trattamento dei quali vigono requisiti accresciuti.

  Inoltre i sistemi di IA possono venire addestrati con i dati che figurano nei siti Internet e nelle presenze sui social media delle aziende, che riportano ad esempio dati audio e video come pure altre informazioni su persone. Questi dati possono essere usati con grande semplicità dai truffatori, ad esempio per commettere frodi del CEO irriconoscibili con e-mail molto personali, voice spoofing e deepfake.

  L’UFCS illustra in un video esplicativo sui deepfake quanto sia facile orchestrare una frode del CEO.

• Esistono in Svizzera norme sulla protezione dei dati che valgono in modo particolare per l’IA?

  Già nel 2023 l’Incaricato federale della protezione dei dati e della trasparenza (IFPDT) ha attirato l’attenzione sul fatto che gli utenti, prima di immettere testi e immagini, devono appurare se sono rispettati i principi della protezione dei dati. L’attuale legge sulla protezione dei dati (LPD) è direttamente applicabile all’IA. La LPD è stata formulata in modo tecnologicamente neutro ed è pertanto direttamente applicabile anche al trattamento dei dati basato sull’IA. Di conseguenza i produttori, i distributori e gli utenti di tali applicazioni hanno l’obbligo giuridico di assicurarsi – già nelle fasi di sviluppo di nuove tecnologie, ma appunto anche al momento del loro impiego quali utenti – che le persone in questione dispongano della massima autodeterminazione digitale possibile.

• In futuro sarà necessario adattare la protezione dei dati all’IA o varare una nuova legge?

  L’attuale legge sulla protezione dei dati (LPD) è impostata in modo tecnologicamente neutro e per principio si applica già dall’elaborazione di dati personali da parte dei sistemi di IA, sia durante l’addestramento sia al momento dell’immissione di un prompt. La questione che si pone consiste nel sapere non tanto se la protezione dei dati sia applicabile, quanto piuttosto se le disposizioni vigenti bastino per contrastare in maniera efficace i rischi specifici dell’intelligenza artificiale, ad esempio per quanto riguarda la trasparenza, la tracciabilità delle decisioni automatizzate o la discriminazione causata da distorsioni algoritmiche.

  Il Consiglio federale ha incaricato il Dipartimento federale di giustizia e polizia (DFGP) di elaborare – in collaborazione con il Dipartimento federale dell’ambiente, dei trasporti, dell’energia e delle comunicazioni (DATEC), nella fattispecie il suo Ufficio federale delle comunicazioni (UFCOM), nonché con il Dipartimento federale degli affari esteri (DFAE) – un progetto da porre in consultazione per regolamentare l’IA. Tale progetto mira a recepire nella legislazione svizzera la Convenzione del Consiglio d’Europa sull’intelligenza artificiale e a stabilire le necessarie misure legislative in particolare a livello di trasparenza, di protezione dei dati, di non discriminazione e di sorveglianza. La relativa consultazione è attesa per gennaio 2027. Sarà contraddistinta da un approccio specifico per settori e basato sui rischi, che risulterà volutamente più snello rispetto a una regolamentazione orizzontale onnicomprensiva.

• Quali conseguenze giuridiche (in positivo e in negativo) potranno esservi per le aziende? Dove si annidano i rischi inconsapevoli?

  Vi è il rischio di violazione dei principi di trattamento dei dati sanciti dall’articolo 6 LPD (destinazione vincolata, proporzionalità, trasparenza). Una persona resasi responsabile di una violazione della protezione dei dati rischia non solo una notifica obbligatoria all’IFPDT ma anche un danno reputazionale e, in caso di violazione intenzionale di determinati obblighi, persino sanzioni penali.

  Un’importanza cruciale è rivestita dal principio della trasparenza, in base al quale i produttori, i distributori e gli utenti dei sistemi di IA devono rendere noti lo scopo, il funzionamento e le fonti dei dati delle proprie applicazioni. Nel caso dei modelli linguistici che comunicano direttamente con gli utenti, quest’ultimi hanno diritto per legge di sapere se stanno comunicando con una macchina e se quello che immettono viene utilizzato per sviluppare ulteriormente il sistema.

  Il rischio inconsapevole più grande consiste nel fatto che molti tool di IA possono utilizzare i dati immessi per addestrare modelli futuri, tranne se ciò è stato escluso contrattualmente. In pratica, una volta immesse, le informazioni non possono più venire riprese e, nel peggiore dei casi, confluiscono nelle risposte fornite ad altri utenti.

  Ad esempio l’estrazione automatizzata di dati di pubblico accesso («data scraping») per addestrare modelli linguistici di grandi dimensioni («LLM») rappresenta un rischio. L’IFPDT, insieme ad altre autorità internazionali preposte alla protezione dei dati, nel 2023 e nel 2024 ha pubblicato in proposito alcune dichiarazioni che obbligano le aziende a rispettare le prescrizioni della legislazione in materia di protezione dei dati durante l’addestramento dei loro modelli e ad adottare efficaci misure di protezione contro l’estrazione illegale di dati.

  In definitiva la verifica accurata delle fonti resta irrinunciabile. La questione è particolarmente delicata ad esempio nei processi di assunzione, qualora si prendano per buone senza alcuna verifica le scremature preliminari basate sull’IA o le documentazioni redatte dai candidati in modo automatizzato. Tra l’altro vi è in gioco anche il divieto di discriminazione. L’IFPDT sottolinea in proposito il diritto sancito dalla LPD di fare verificare da un essere umano una decisione individuale automatizzata. I tool di IA devono supportare il pensiero critico, non sostituirlo.

• La generazione di testi, immagini e persino musica solleva la questione dei diritti d’autore. A chi appartengono questi contenuti? Quando e per cosa posso fare causa?

  Fondamentalmente i contenuti puri generati dall’IA non appartengono a nessuno, visto che solo le creazioni degli esseri umani sono protette (art. 2 e 6 legge sul diritto d’autore, LDA). Il prompt attualmente non è considerato una creazione umana. Né la Svizzera né l’Unione europea (UE) hanno previsto regolamentazioni specifiche per l’IA. Il Parlamento europeo dalla metà di marzo 2026 richiede una maggiore protezione per gli autori (attuale base legale: Direttiva concernente il sistema di gestione dei documenti, Direttiva DSM e art. 53 dell’«Artificial Intelligence Act, AI Act»). Una revisione della LDA e la relativa consultazione sono attualmente in corso fino alla fine del 2026.

  Una causa può essere intentata da una persona se (1) l’output dell’IA imita troppo un’opera protetta già esistente o se (2) l’addestramento di un LLM avviene accedendo illecitamente a dati usati per tale addestramento (ad es. utilizzo di dati nonostante l’output dell’utente). Già nel novembre del 2025 il tribunale regionale di Monaco di Baviera ha emesso una sentenza in favore dei titolari dei diritti d’autore.

  Questo tipo di cause vengono promosse tramite un’azione civile o una denuncia penale. In caso di violazioni commesse online è possibile inviare una segnalazione all’hosting provider («notice and takedown»). Eventualmente si può anche cercare il dialogo con la controparte e consultare un avvocato specializzato.

  Weiterführende Informationen:
  Istituto Federale della Proprietà Intellettuale (IPI)   
  FAQ sull’IA e sui diritti d’autore (IPI) (tedesco)

• Com’è possibile promuovere in generale un uso ponderato dell’IA in ambito lavorativo?

  Un utilizzo consapevole dell’IA può venire promosso soppesando il guadagno in termini di efficienza, da un lato, e la perdita di controllo sui propri dati, dall’altro lato. Dopo una fuga di dati dall’azienda è difficile ristabilirne il possesso o farli cancellare.

  Le aziende devono stabilire linee guida e direttive interne chiare (quali tool sono consentiti, quali dati non possono venire immessi) nonché offrire formazioni per i collaboratori, regolamentare l’impiego di «soluzioni enterprise» che prevedano il non utilizzo, garantito contrattualmente, dei dati a scopi di addestramento e adottare misure tecniche come i tool che impediscono la perdita di dati («data loss prevention»).

  Nel caso dei progetti e dei prodotti che utilizzano l’IA è importante coinvolgere gli utenti fin dall’inizio. In questo modo si infonde loro un senso di sicurezza, si spiega il quadro tecnologico e li si trasforma in sostenitori del progetto, anziché in oppositori. Di conseguenza, occorre integrare nella cultura aziendale l’idea che alcuni contenuti saranno interamente sintetici.

In caso di dubbi, non esitate a contattarci.

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Il riconoscimento delle immagini generate con l’IA tra passato e futuro
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Legge sulla protezione dei dati e IA
IA e diritto d’autore (IPI)