A febbraio 2026, l’Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) ha pubblicato un documento dedicato all'intelligenza artificiale agentica dal punto di vista della protezione dei dati personali. Il documento si inserisce nella serie di documenti di recente pubblicazione (come, ad esempio, il documento dell’ICO del numero precedente) che individuano alcuni punti di attenzione che è necessario considerare quando tali soluzioni di IA si intrecciano inevitabilmente con il trattamento dei dati personali.
L’AEPD riporta che l’architettura di queste soluzioni è caratterizzata da: autonomia (opera senza intervento umano costante), percezione dell'ambiente (tramite API, sensori, interfacce), azione (esegue operazioni esterne), proattività (anticipa necessità), pianificazione e ragionamento (scompone compiti complessi), memoria e adattabilità (a breve e lungo termine).
Di seguito sono riportati solo alcuni degli spunti offerti dall’AEPD all’interno del documento, a cui si rimanda per un’analisi completa.
In primo luogo, l'AEPD individua, a titolo esemplificativo, quattro categorie di vulnerabilità strutturalmente legate alla natura dell'IA agentica, che vanno oltre le criticità già note dell'IA generativa e le amplificano in modo significativo.
La prima riguarda l'interazione con l'ambiente. Gli agenti potenzialmente possono accedere a dati interni dell'organizzazione (tra cui, ad esempio, e-mail, documentazione, CRM, sistemi gestionali) e a servizi esterni su Internet, creando flussi di dati che possono risultare invisibili agli utenti e al titolare del trattamento. Questo accesso, se non controllato, può violare i principi di minimizzazione e limitazione del trattamento.
La seconda categoria riguarda l’integrazione dei servizi. Infatti, l'IA agentica si basa sull'integrazione di più servizi. Ciò può creare complessità di gestione (ad esempio a livello contrattuale e di integrazione dei servizi stessi) con rischi riguardo, ad esempio, alla conservazione e alla sicurezza.
Inoltre, la facilità di implementazione (deploying) di strumenti low-code/no-code può indurre utenti non qualificati a realizzare soluzioni agentiche fuori dalla governance dell'organizzazione (c.d. BYOAgentic), con possibili gravi conseguenze per la conformità normativa.
La terza categoria di vulnerabilità riguarda la memoria. L’IA agentica dispone di una memoria a breve termine, a lungo termine e di gestione. La memoria a lungo termine accumula informazioni sugli utenti e sui casi trattati, con la possibilità, se non controllati, di costruire profili dettagliati nel tempo. Il documento dell'AEPD segnala le vulnerabilità principali della memoria e propone alcuni spunti per affrontarle tra cui, ad esempio: rilevanza (ossia individuare quali informazioni devono essere salvate), coerenza e completezza del contesto (in particolare, le informazioni memorizzate devono essere di qualità, aggiornate e prive di distorsioni), conservazione (le informazioni memorizzate devono essere quelle minime necessarie per il funzionamento dell'agente), integrità (attenzione a possibili manipolazioni tramite prompt injection).
La quarta vulnerabilità riguarda l'autonomia stessa della soluzione di IA. Ad esempio, la soluzione di IA potrebbe scegliere come eseguire il compito affidatole, in quali fasi suddividerlo, quali fonti interne o esterne consultare, quali informazioni prendere in considerazione e come tenerne conto, prendere decisioni, utilizzare strumenti, effettuare inferenze o generare risultati. Più complessa è la catena di ragionamento, maggiore è il rischio di errori. In questo contesto è presente, tra gli altri, il rischio di avere scarsa trasparenza rispetto ai processi di ragionamento della soluzione di IA.
L’implementazione di soluzioni di IA agentica non crea ulteriori obblighi rispetto alla normativa sulla protezione dei dati personali ma richiede di valutare attentamente alcuni aspetti che potrebbero presentare maggior complessità. Di seguito ne riportiamo alcuni evidenziati dall’AEPD
In primo luogo, è necessario stabilire i “ruoli privacy”; infatti, la relazione con i provider di componenti agentici segue le stesse logiche di titolare/responsabile applicabili senza l’intervento dell’IA e andrà valutata caso per caso.
Sul fronte della trasparenza, se la soluzione di IA agentica trasmette dati personali a un servizio LLM esterno, i soggetti interessati devono essere adeguatamente informati. Lo stesso vale per le variazioni nei tempi di conservazione e per eventuali processi decisionali automatizzati introdotti attraverso l’utilizzo della soluzione IA. Inoltre, il documento sottolinea che spesso i flussi di dati dell'IA agentica sono opachi anche per chi ha progettato il sistema, rendendo particolarmente sfidante adempiere agli obblighi informativi previsti dagli articoli 13 e 14 del GDPR.
Rispetto alla liceità del trattamento, l’AEPD evidenzia che, se la soluzione di IA agentica introduce trattamenti di dati personali ulteriori, è necessario individuare una base giuridica per tali trattamenti. Inoltre, nel caso di categorie particolari di dati, dovrà sussistere una delle condizioni che consentono di derogare al divieto di trattamento. Nel caso in cui la base giuridica sia il legittimo interesse, sarà necessario svolgere il balancing test mentre, qualora il trattamento sia fondato sul consenso, potrebbe rendersi necessario predisporre misure idonee alla gestione di tale consenso.
Quanto alla minimizzazione, l'AEPD specifica che deve essere presa in considerazione già dalla fase di progettazione per limitare i dati che la soluzione di IA agentica può trattare.
Un altro aspetto evidenziato dall’AEPD è che l'utilizzo di soluzioni di IA agentica in un trattamento non deve comportare una limitazione dell'esercizio dei diritti da parte degli interessati; pertanto, devono essere attuate le misure necessarie per garantirli.
In merito alle decisioni automatizzate, l'AEPD chiarisce che non ogni automazione introdotta dall'IA agentica configura una decisione ai sensi dell'articolo 22 del GDPR. Tuttavia, azioni automatizzate che non rientrano in tale perimetro possono comunque avere impatti rilevanti sulla riservatezza e sull'integrità dei dati personali e devono essere valutate nell'ambito della gestione del rischio per i diritti e le libertà degli interessati.
Dopo aver individuato alcune criticità, l'AEPD individua le misure, suddivise in macro-aree, che possono essere attuate per garantire il rispetto della normativa sulla protezione dei dati personali e per mitigare i rischi.
La prima misura richiamata è la governance in quanto l'integrazione dell'IA agentica nelle politiche informative dell'organizzazione, con ruoli definiti, processi di approvazione e piani di gestione degli incidenti, è considerata il punto da cui partire. In questo contesto è richiamata l’importanza di coinvolgere anche il DPO nella valutazione di tali soluzioni di IA.
Un altro aspetto importante riguarda la definizione di criteri per consentire di identificare quando l’IA agentica e i suoi componenti funzionano correttamente o in modo errato e fornire misure oggettive che possano servire da modelli di riferimento. In particolare, è opportuno individuare criteri e parametri di trasparenza, riproducibilità, controllo, conformità e tracciabilità.
Rispetto alla minimizzazione dei dati è suggerito di adottare il principio del “need to know”, catalogando i dati e limitando l’accesso delle soluzioni di IA agentica solo agli archivi necessari in relazione alla finalità di trattamento. Anche il controllo della memoria, come evidenziato sopra, è un elemento importante per evitare che l’IA agentica acceda a dati ulteriori rispetto a quelli necessari.
L'AEPD ribadisce altresì l’importanza di una supervisione umana efficace, che può essere esercitata da chi ha l'autorità di modificare l'output della soluzione di IA, la formazione necessaria per valutarlo criticamente e le informazioni contestuali sufficienti ad intervenire. Questo aspetto è fondamentale e deve essere superata la tendenza degli operatori ad accettare acriticamente i risultati della soluzione di IA.
Gli aspetti riportati sono solo alcuni di quelli ampiamente descritti nel documento dell’AEPD. Ma sono sufficienti a far comprendere che l’IA agentica richiede un’analisi approfondita ed un approccio sistematico al fine di sfruttarne il potenziale limitando il più possibile i rischi. Documenti come quello dell’AEPD aiutano a comprendere meglio questa tecnologia e a porsi delle domande prima dell’adozione di tali soluzioni di IA, adottando un approccio consapevole e proattivo.
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