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Anonimizzazione dati AI: tecniche, strumenti e rischi da valutare

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L’uso dell’intelligenza artificiale impone misure tecniche e organizzative per ridurre rischi di re-identificazione, leakage e riuso improprio dei dataset. Anonimizzazione, pseudonimizzazione, mascheramento, dati sintetici e controlli interni richiedono scelte calibrate su finalità, contesto normativo e rischio residuo

Pubblicato il 28 lug 2026
Monica Perego

Ingegnere, consulente e formatore, Consultia Srl

anonimizzazione dati AI
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L’adozione di sistemi di intelligenza artificiale all’interno comporta l’utilizzo di grandi quantità di dati, spesso personali o aziendali. Tali dati sono necessari per: addestrare modelli, condurre ricerche, sviluppare nuove applicazioni, preparare rapporti, ecc.

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Monica Perego
Ingegnere, consulente e formatore, Consultia Srl

Consulente e formatore sui sistemi integrati, DPO.

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