1. Elenca i dati che non devono entrare<\/h3>\n
Definisci in modo esplicito quali dati personali, sanitari, contrattuali, finanziari o interni non vanno caricati in strumenti esterni o non approvati.<\/p>\n<\/article>\n Non tutti i contenuti hanno lo stesso rischio. Una bozza generica non equivale a un documento cliente, a una mail interna o a un verbale con nomi e dettagli identificabili.<\/p>\n<\/article>\n Prima di adottare uno strumento chiarisci trattamento, retention, accessi, cronologi\u00e0 e possibilit\u00e0 di disattivare usi secondari dei dati.<\/p>\n<\/article>\n Se uno strumento AI viene usato nel lavoro reale, serve almeno una regola chiara su chi pu\u00f2 verificare, correggere o bloccare l’output prima della diffusione.<\/p>\n<\/article>\n Meglio iniziare con casi d’uso reversibili e a basso impatto, invece di aprire subito a processi che coinvolgono dati delicati o documenti strategici.<\/p>\n<\/article>\n La checklist funziona davvero quando porta a poche regole di team, esempi condivisi e un linguaggio comune su cosa fare e cosa evitare.<\/p>\n<\/article><\/div>\n<\/section>\n Dopo questa ricognizione conviene collegare la verifica privacy a policy interna, AI literacy e readiness del team per non lasciare il tema isolato dal resto della governance.<\/p>\n2. Distingui bozze innocue e materiali sensibili<\/h3>\n
3. Verifica dove finiscono prompt e output<\/h3>\n
4. Nomina un criterio minimo di approvazione<\/h3>\n
5. Parti da un perimetro ristretto<\/h3>\n
6. Collega la prova a policy e literacy<\/h3>\n
Domande utili da chiudere subito<\/h2>\n
\n
Dal controllo dati a un percorso pi\u00f9 completo<\/h2>\n