L’AI per garantire la conformità della privacy: un mercato da 8 mld di dollari

Secondo Gartner nei prossimi tre anni oltre il 40% delle tecnologie usate in azienda per rispettare GDPR e altre normative sarà basato sull’intelligenza artificiale

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Le tecnologie basate sull’AI possono supportare le aziende nei processi di adeguamento alle normative sulla privacy, come il GDPR. L’impiego dell’intelligenza artificiale è già sperimentato, ma l’adozione è destinata ad aumentare. Secondo Gartner, nei prossimi tre anni oltre il 40% della tecnologia usata a supporto della conformità si baserà sull’intelligenza artificiale, rispetto al 5% di oggi.

Le leggi sulla privacy, come il regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR), rappresentano un caso aziendale efficace per il rispetto della privacy e hanno ispirato molti Paesi a procedere in modo simile all’Europa”, ha affermato Bart Willemsen, vice presidente della ricerca presso Gartner. “Più di 60 giurisdizioni in tutto il mondo hanno proposto o stanno redigendo nuove leggi sulla privacy e sulla protezione dei dati”.

Tra questi l’analista ha citato il Canada, che sta modernizzando la propria legge sulla protezione delle informazioni personali e sui documenti elettronici (PIPEDA), in parte per mantenere l’adeguatezza rispetto al GDPR introdotto dalle UE.

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La società di ricerca sottolinea che, in ambito aziendale, i responsabili della privacy sono sottoposti a pressioni per garantire che tutti i dati personali elaborati siano sotto controllo e gestiti secondo le normative vigenti, il che è difficile e costoso da gestire senza l’aiuto della tecnologia. È qui che entrano in gioco le applicazioni basate sull’intelligenza artificiale, che riducono gli oneri amministrativi e i carichi di lavoro manuali.

Le tecnologie basate sull’AI riducono i problemi di conformità

Al cuore di un’esperienza utente positiva e rispettosa della privacy c’è la capacità di un’azienda di gestire prontamente le richieste dei soggetti riguardo i loro dati (SRR, subject rights request). Gli SRR coprono una serie definita di diritti e permettono agli utenti di fare richieste relative ai propri dati, richieste a cui le aziende devono rispondere in un arco di tempo definito.

Secondo il Gartner Security and Risk Survey del 2019, molte aziende non sono in grado di fornire risposte rapide e precise agli SRR che ricevono. Due terzi degli intervistati nella ricerca di Gartner hanno indicato che ci vogliono due o più settimane per rispondere a un singolo SRR. Spesso eseguiti anche manualmente, i costi medi di questi flussi di lavoro sono di circa 1.400 dollari, che si accumulano nel tempo.

La velocità e la coerenza con cui gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale possono aiutare a gestire grandi volumi di SRR non solo fanno risparmiare sui costi, ma consentono anche all’azienda di mantenere la fiducia dei clienti”, ha affermato Willemsen. Considerato che, secondo il report, la perdita di clienti è la seconda preoccupazione principale dei responsabili della privacy, “tali strumenti garantiranno il rispetto delle loro esigenze in materia di privacy”.

Entro il 2022 saranno spesi 8 miliardi di dollari per la conformità

Nel corso del 2022, la spesa per gli strumenti di conformità della privacy salirà a 8 miliardi di dollari in tutto il mondo. Gartner prevede che le spese per la privacy avranno un impatto sulle strategie di acquisto delle parti interessate, tra cui ci sono CIO, CDO e CMO.

L’era post-GDPR di oggi richiede una vasta gamma di capacità tecnologiche, che vanno ben oltre i fogli Excel standard del passato”, ha affermato Willemsen.

Il mercato della tecnologia relativa alla privacy sta ancora emergendo, ma, secondo Willemsen, “è certo che la privacy, in quanto disciplina consapevole e deliberata, svolgerà un ruolo considerevole nel modo in cui i fornitori sviluppano i loro prodotti”.

Gartner prevede che i produttori e i fornitori di servizi integreranno ulteriori capacità di intelligenza artificiale nella loro offerta, con l’obiettivo di supportare le aziende in ambiti come la gestione degli SRR e l’analisi dei dati.

Sara Brunelli
Attiva nel settore della comunicazione dal 2003, dopo la laurea in Matematica e un master in Comunicazione Scientifica. Mi sono specializzata nell’editoria B2B, seguendo in particolare lo sviluppo dell’intelligenza artificiale e della robotica. Mi potete seguire su Facebook e LinkedIn.