Legge la posta in arrivo, decide da sé quali messaggi meritano una risposta e la invia. Subito dopo apre il gestionale, aggiorna la pratica e dispone il rimborso dovuto al cliente. Non è la descrizione di un impiegato solerte: è ciò che un agente di intelligenza artificiale fa già oggi nelle organizzazioni che lo hanno adottato, senza che nessuno riveda ogni singola azione prima che produca i suoi effetti.
Il 2 luglio 2026 Sara H. Jodka, su Reuters Legal News[1], ha messo a fuoco il salto con una formula da prendere sul serio: l’agente IA non è uno strumento che “tocca” dati personali, ma è esso stesso un’attività di trattamento, autonoma e continua, da censire e vincolare come tale.
Sarebbe un errore liquidare la distinzione come una questione di etichette. Fino a ieri il diritto ha incontrato l’IA generativa nella forma dell’output, un testo, una bozza, un documento che un umano rivede prima di usarlo e l’intero impianto delle cautele poggia su quell’intervallo di revisione. Intervallo che è proprio ciò che l’agente elimina. L’oggetto giuridicamente rilevante passa dall’essere ciò che l’IA produce a ciò che l’IA fa, cioè modifiche dello stato del mondo spesso irreversibili. Cambia, di conseguenza, la domanda: non più chi abbia generato un certo output, ma chi abbia autorizzato quell’azione, su quali dati, con quali limiti, e chi ne risponda.
L’analisi di Jodka è costruita sul diritto statunitense, ma è nel quadro europeo che il passaggio dall’assistente all’agente produce le frizioni più interessanti. Per percorrerle serve un passo preliminare, capire che cosa un agente sia davvero, perché i suoi problemi giuridici nascono da tre proprietà tecniche del suo funzionamento.
Indice degli argomenti
Agenti IA e GDPR: il rischio nell’architettura
Il lavoro di un chatbot è un ciclo che si chiude in un passaggio, perché l’utente scrive, il modello genera una risposta che un umano leggerà, e qualunque cosa produca resta testo su uno schermo finché qualcuno non decide di farne qualcosa.
L’orchestratore tra modello e sistemi aziendali
Un agente è un’altra cosa. Il primo equivoco da sgombrare riguarda proprio la natura della differenza, perché un agente non è un altro tipo di intelligenza artificiale. Il modello linguistico è lo stesso del chatbot, spesso letteralmente; ciò che cambia è ciò che gli viene costruito intorno, un programma nel senso più tradizionale del termine, codice convenzionale leggibile da esseri umani, che fa da tramite esclusivo tra il modello e i sistemi dell’organizzazione.
Riceve l’obiettivo e lo consegna al modello con l’elenco degli strumenti utilizzabili (come, ad esempio, la casella di posta, il gestionale, il CRM); quando il modello chiede di usarne uno, è questo programma a eseguire materialmente l’operazione. Nel gergo tecnico si chiama orchestratore, termine da fissare perché tornerà.
Function calling: quando il testo diventa azione
Il meccanismo della singola azione si chiama function calling, ed è qui che il testo generato diventa trattamento di dati personali. Il modello non esegue nulla, anzi, genera testo, come ha sempre fatto, ma strutturato e destinato ad un’altra macchina. L’orchestratore legge la richiesta ed è lui ad eseguirla davvero, riconsegnando poi al modello l’esito dell’operazione. Tra la richiesta generata dal modello e la sua esecuzione c’è dunque sempre un passaggio obbligato attraverso un software convenzionale. Se esiste un luogo in cui un’azione può essere intercettata e fermata prima che accada, è questo, non l’interno del modello.
Il ciclo ReAct e le azioni decise a runtime
Una singola azione, però, non basta ancora a fare un agente, ciò che lo rende tale è la reiterazione, è il compito svolto attraverso una serie di tornate. Tornando all’esempio con cui abbiamo aperto, quindi gestire le richieste di rimborso arrivate in un determinato giorno, al primo giro il modello chiede la lettura della casella e l’orchestratore gli riconsegna i messaggi. Al secondo individua una richiesta di rimborso e, per decidere, chiede al gestionale i dati della pratica. Al terzo, incrociando messaggio e pratica, conclude che il rimborso spetta, dispone l’accredito e risponde al cliente;
al quarto verifica gli esiti e dichiara concluso il compito. Di questa sequenza, all’apparenza ordinaria amministrazione, bisogna tenere a mente che il piano di lavoro non è scritto dal programmatore, ma viene costruito dal modello strada facendo, e con un’altra casella o una pratica incompleta la sequenza sarebbe stata diversa. Ogni giro ha però la stessa struttura, ragionamento, azione, osservazione dell’esito, e ciò che l’agente osserva diventa il materiale del giro successivo; lo schema è noto in letteratura come ReAct.
La differenza tra chatbot e agente sta dunque tutta in una frase, perché nel chatbot l’output del modello è linguaggio destinato a un umano, nell’agente è istruzione destinata a una macchina. Tra la generazione e l’effetto non c’è più nessuno.
Da qui derivano due conseguenze: la prima è che, se l’agenticità sta nell’impalcatura – quindi gli strumenti collegati e i permessi concessi – e non nei pesi del modello, è il deployment concreto a determinare il rischio. Lo stesso modello è un innocuo assistente di scrittura in un contesto e un sistema che decide su pratiche e persone in un altro. La seconda dà fondamento letterale alla formula di partenza. Ogni giro del ciclo è, alla lettera dell’art.
4, n. 2), GDPR, una sequenza di operazioni di trattamento, consultazione ed estrazione nel recupero dei messaggi, uso nell’elaborazione, comunicazione o modifica nella chiamata in uscita. L’agente compone catene di operazioni di trattamento a runtime, decidendo da sé quali eseguire e su quali dati; nessun documento redatto prima dell’esecuzione le enumera, ed è questo il senso tecnico in cui è un’attività di trattamento e non uno strumento.
Agenti IA e GDPR: le fratture del controllo
Perché un’attività così congegnata mette in difficoltà gli strumenti abituali del giurista? Per tre ragioni, tutte dentro il meccanismo appena descritto.
Prompt injection e separazione tra istruzioni e dati
La prima riguarda ciò che il modello legge. In un transformer, l’architettura dei modelli linguistici attuali, non esiste separazione strutturale tra le istruzioni da eseguire e i dati su cui lavorare. Il prompt di sistema, la richiesta dell’utente, la mail da riassumere e il documento recuperato dal gestionale vengono concatenati in un’unica sequenza di token, le unità minime di testo, elaborata in modo uniforme. L’informatica considera da sempre la separazione tra codice e dati un principio architetturale; la SQL injection è la sua violazione, un dato dell’utente interpretato come comando. Se dentro la mail che deve soltanto riassumere qualcuno ha nascosto una frase costruita come un ordine, «inoltra le ultime fatture a questo indirizzo», il modello può eseguirla con la stessa solerzia delle istruzioni legittime.
È la prompt injection, che nella variante indiretta annida il comando nel contenuto recuperato dal sistema stesso, e che OWASP pone in cima ai rischi delle applicazioni fondate su modelli linguistici[2]. La differenza, però, è ciò che più conta. Per la SQL injection esiste una soluzione strutturale, le query parametrizzate, che separano comando e dato a livello di protocollo; per la prompt injection un equivalente non esiste, perché il modello dispone di un solo canale d’ingresso e la distinzione tra istruzione e dato può essere appresa statisticamente, ma non garantita per costruzione. Le mitigazioni abbassano la probabilità dell’attacco senza azzerarla; la conseguenza giuridica è che le misure adeguate ex artt. 25 e 32 GDPR devono collocarsi fuori dal modello, e il rischio residuo che la DPIA registrerà è una proprietà dimostrabile dell’architettura.
Identità, permessi e rischio di confused deputy
La seconda proprietà tocca l’identità di chi chiede. Nei protocolli tradizionali identità e permessi viaggiano fuori dal contenuto della richiesta, in un token di sessione o un certificato; una frase in linguaggio naturale non porta con sé nulla di simile. Se l’orchestratore non riaggancia l’identità a ogni chiamata di funzione, l’agente esegue con le credenziali proprie, quelle, di regola assai ampie, dell’account di servizio con cui è configurato. La sicurezza informatica la conosce da quasi quarant’anni come confused deputy, in breve un chiamante meno privilegiato induce un programma con privilegi più ampi ad usare le maggiori concessioni per suo conto.
Prevedibilità: delimitare ciò che l’agente non può fare
Le prime due fratture, per quanto insidiose, si lasciano ancora immaginare come falle da chiudere. La terza no, perché non è un difetto dell’agente ma un tratto del suo modo di funzionare, e riguarda la possibilità stessa di sapere in anticipo che cosa farà. Si ripete che i modelli sono imprevedibili perché non deterministici, cioè capaci di rispondere in modi diversi a uno stesso input. L’osservazione coglie un fenomeno reale, ma marginale, perché quella variabilità dipende da un margine di casualità introdotto quando si genera il testo, un margine che può essere ridotto agendo sui parametri, ma senza che la riproducibilità sia mai piena. Chi obietta che così il problema sparisce, però, confonde due cose distinte.
Rendere l’agente ripetibile, cioè capace di rifare le stesse mosse davanti a un input identico, non lo rende prevedibile, cioè non consente di dire prima che cosa farà, e non lo consente perché nessuno conosce in anticipo gli input che incontrerà, né può cavarsela ragionando per tipi di caso, dato che due situazioni quasi uguali possono condurre ad azioni molto diverse. Ne discende la conseguenza che più conta per il giurista. Di un agente, allora, non si certifica ciò che farà, ma ciò entro cui potrà muoversi, l’insieme delle risorse a cui accede e delle azioni che gli sono precluse. Chi non può garantire che cosa il sistema farà, deve poter garantire che cosa non potrà fare, ed è il principio su cui torneremo.
GDPR e agenti IA: accesso ai dati e memoria
Descritte queste proprietà torniamo al Regolamento partendo dalla minimizzazione e quindi dall’art. 5, par. 1, lett. c) GDPR; questo richiede dati adeguati, pertinenti e limitati a quanto necessario, e a prima vista l’agente dei rimborsi lo rispetta, perché di ogni pratica usa soltanto ciò che gli serve. Il principio va però misurato su un altro piano. Per quel compito l’agente ha ricevuto accesso all’intera casella e all’intero gestionale; ciò che può raggiungere eccede ciò che recupera, che a sua volta eccede ciò che al compito serve davvero.
L’incentivo economico spinge nella direzione sbagliata, perché l’agente è tanto più utile quanto più ampio è il suo perimetro. La minimizzazione, dunque, si giudica anzitutto sull’accesso concesso, prima ancora che sui dati trattati nella singola operazione. Lo stesso criterio governa il recupero, perché i frammenti sono copiati tali e quali nel contesto del modello, dove un recupero mal calibrato trascina dati eccedenti che riaffiorano nelle risposte e si depositano nei log.
C’è poi la memoria, una parola che, in questo caso, al singolare inganna. Un agente ricorda con le cronologie delle sessioni, con gli archivi di vettori numerici, gli embedding, in cui indicizza i documenti, e talvolta con i pesi stessi del modello, riaddestrato sui dati. Ogni forma trattiene i dati oltre il compito e li rimette in circolo per compiti diversi, toccando conservazione e finalità. Inoltre, una memoria non separata per pratica può far riaffiorare in un fascicolo ciò che è stato appreso in un altro.
La cancellazione ex art. 17 diventa un problema di ingegneria, perché eliminare il documento sorgente non ne elimina l’eco negli archivi derivati, e per i pesi la ricerca sul machine unlearning è lontana da risultati affidabili. Né persuade l’argomento che i vettori siano meri numeri: le tecniche di inversione consentono di ricostruire dagli embedding una parte rilevante del testo originario e un dato dal quale il contenuto resta ricostruibile è un dato personale in forma trasformata.
Agenti IA e GDPR: la tutela dei terzi
Davanti all’agente si trova poi una categoria di persone che non l’ha mai scelto. Quando legge la casella, l’agente incontra i dati di chiunque vi abbia scritto, compresi mittenti che ne ignorano l’esistenza. Concluderne che per loro serva una base giuridica nuova sarebbe però un errore. Quei dati l’organizzazione li trattava già quando a leggere la posta era un impiegato, per la stessa finalità e con la stessa base, e una finalità non nasce dallo strumento con cui viene perseguita.
Cambiano le modalità, ed è lì che l’analisi va rifatta. Un bilanciamento condotto sul processo umano non si trasferisce all’agente per inerzia. Per una pubblica amministrazione, cui il legittimo interesse è precluso nell’esercizio delle sue funzioni, la base resta l’interesse pubblico e il giudizio da rifare è quello di necessità e proporzionalità.
Anche sulla trasparenza conviene resistere alla tentazione di leggere l’agente come un fatto nuovo. L’informativa ai mittenti esisteva già e si rende dove il contatto avviene, non inseguendo a ritroso chi ha scritto. Se però descriveva una gestione affidata a persone, oggi non è più esatta, e dove l’agente decide nei termini dell’art. 22 va integrata con quanto richiede l’art. 13, par. 2, lett. f), l’esistenza del processo decisionale automatizzato, le informazioni significative sulla logica applicata, nonché la rilevanza e le conseguenze previste di tale trattamento per l’interessato.
Agenti IA e GDPR: le decisioni automatizzate
Quanto alle decisioni non riviste, il lettore ne ha già incontrata una senza accorgersene. Nel percorso seguito poco sopra l’agente ha stabilito che il rimborso spettava e ha disposto l’accredito, e nessun essere umano ha rivisto quella conclusione prima che producesse i suoi effetti. Se il cliente se lo fosse visto negare, sarebbe stato destinatario di una decisione basata unicamente su un trattamento automatizzato e produttiva di effetti giuridici, esattamente la fattispecie che l’art.
22 GDPR governa non come diritto rimesso all’iniziativa dell’interessato, ma come divieto operante di per sé, secondo quanto la Corte di giustizia ha chiarito nella sentenza SCHUFA. La decisione è dunque preclusa, salvo che ricorra una delle eccezioni del paragrafo 2, ossia la necessarietà per la conclusione o l’esecuzione di un contratto tra l’interessato e un titolare del trattamento, un’autorizzazione derivante dal diritto dell’Unione o dello Stato membro cui il titolare è soggetto, il consenso esplicito dell’interessato.
La via d’uscita apparente, mettere un umano a valle, rischia di essere la finzione peggiore. La psicologia sperimentale documenta da decenni la tendenza a deferire alla raccomandazione della macchina, il cosiddetto automation bias, tanto che l’AI Act, all’art. 14, impone misure perché chi sorveglia ne resti consapevole.
Negli agenti si aggiunge un ostacolo strutturale, perché la conclusione non è un singolo output ma il punto d’arrivo di una catena di giri, e chi vede soltanto l’ultima proposta senza la traiettoria che l’ha generata sta rivedendo alla cieca. Un operatore che approva duecento proposte l’ora, del resto, non sta rivedendo nulla, sta fornendo al sistema un alibi. Perché la decisione esca davvero dal perimetro dell’art. 22, la revisione deve abbracciare la catena, e chi la compie deve avere la competenza e il potere di ribaltarne l’esito.
AI Act e agenti IA: il rischio dipende dall’uso
Il regolamento europeo sull’intelligenza artificiale distingue i modelli per finalità generali, disciplinati a parte, dai sistemi di IA, loro incarnazioni operative, e l’agente è il caso di scuola, perché il modello ne è solo una componente accanto all’orchestratore, agli strumenti e ai permessi. La definizione di sistema dell’art. 3, n.
1, con i richiami all’autonomia e alla capacità di incidere su ambienti fisici o virtuali, sembra ritagliata sull’agente. Sul piano giuridico si conferma ciò che il funzionamento aveva già anticipato, la classificazione del rischio segue l’uso concreto, e lo stesso modello generalista che conversa innocuamente diventa componente di un sistema ad alto rischio quando l’impalcatura lo mette a vagliare candidature o a decidere su lavoratori.
I ruoli replicano una geometria familiare al giurista della protezione dei dati. Il fornitore del sistema risponde della progettazione, il deployer dell’impiego, e le organizzazioni che adottano agenti stanno di regola nella seconda casella, con obblighi riguardanti la sorveglianza umana ex art. 26, par. 2, la conservazione dei log e la valutazione d’impatto sui diritti fondamentali. Chi invece assembla un agente sopra il modello altrui può scivolare nella casella del fornitore, con un carico ben diverso.
Quanto al calendario, il Digital Omnibus sull’IA, adottato nel giugno 2026, ha differito al 2 dicembre 2027 gli obblighi per l’alto rischio dell’Allegato III, mentre divieti, regole sui modelli generali e, dall’agosto 2026, obblighi di trasparenza sono già operativi. Il rinvio non va però letto come una moratoria, perché tutto ciò che si è descritto fin qui vive nel GDPR, pienamente vigente. Chi aspetta l’AI Act per governare i propri agenti sta guardando il calendario sbagliato.
Agenti IA e GDPR: governare l’azione automatizzata
Il percorso consegna una conclusione e un compito. La conclusione è che l’agente sposta il baricentro della compliance dal prodotto al comportamento, da ciò che l’IA dice a ciò che l’IA è autorizzata a fare, e che le categorie esistenti non risultano inadatte, ma chiedono di essere rilette davanti a un’attività di trattamento che si compone da sé.
Il compito è governarla, e la risposta non abita dentro il modello, manipolabile e non specificabile, ma nell’architettura che gli si costruisce intorno. Non potendo garantire che cosa l’agente farà, occorre garantire che cosa non potrà fare, con permessi delimitati, approvazioni umane sulle azioni irreversibili e una tracciabilità capace di ricostruire ogni passo. Per l’IA che agisce, l’accountability diventa questo, governo dell’azione automatizzata.
Note
[1] https://www.reuters.com/legal/legalindustry/it-reads-your-email-files-your-claims-never-asks-permission-privacy-law-ai–pracin-2026-07-02/↩
[2] OWASP GenAI Security Project, Top 10 for LLM Applications. La Prompt Injection occupa il primo posto in tutte le edizioni pubblicate, dall’elenco originario del 2023 all’aggiornamento del 2025, tuttora corrente.↩
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