{"id":41938,"date":"2026-06-12T11:13:40","date_gmt":"2026-06-12T09:13:40","guid":{"rendered":"https:\/\/smartfense.com\/?p=41938"},"modified":"2026-06-12T11:13:47","modified_gmt":"2026-06-12T09:13:47","slug":"riconoscimento-emozioni-ia-lavoro-limite-legale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/smartfense.com\/it\/blog\/riconoscimento-emozioni-ia-lavoro-limite-legale\/","title":{"rendered":"Il riconoscimento delle emozioni con l&#8217;IA sul lavoro ha ormai un limite legale"},"content":{"rendered":"<p>All\u2019inizio di giugno 2026, l\u2019autorit\u00e0 italiana per la protezione dei dati ha fermato un\u2019azienda che aveva sviluppato un sistema per dedurre il livello di stress psicologico dei lavoratori analizzando automaticamente le loro conversazioni su Slack e Microsoft Teams. Il caso, <a href=\"https:\/\/www.redhotcyber.com\/post\/il-grande-fratello-entra-in-ufficio-il-garante-ferma-lia-che-valuta-lo-stress-dei-dipendenti\/\">riportato da Red Hot Cyber<\/a>, solleva una domanda che va oltre l\u2019Italia. Fino a che punto pu\u00f2 spingersi il riconoscimento delle emozioni con l\u2019IA sul lavoro prima di trasformarsi in un\u2019intromissione illecita sulla persona?<\/p>\n<p>La risposta inizia ad avere contorni definiti, e conviene che qualsiasi responsabile della sicurezza che valuti strumenti di misurazione del fattore umano li conosca prima di firmare un contratto.<\/p>\n<h2>Cosa ha fermato esattamente l\u2019autorit\u00e0 italiana per la protezione dei dati?<\/h2>\n<p>Il prodotto sotto esame prometteva qualcosa che a prima vista suona ragionevole. Un motore di intelligenza artificiale leggeva il contenuto semantico delle chat interne e restituiva al datore di lavoro report aggregati sul livello di stress del team, senza consegnare le conversazioni individuali.<\/p>\n<p>L\u2019autorit\u00e0 italiana per la protezione dei dati non si \u00e8 fermata a quella promessa di aggregazione. Ha osservato che, per produrre quei report, il sistema doveva trattare il contenuto emotivo delle comunicazioni private di ogni persona, e che tale trattamento apriva un accesso indiretto a informazioni di altissima sensibilit\u00e0. Su questa base, ha invocato la normativa sulla privacy, lo Statuto dei lavoratori e il regolamento europeo sull\u2019intelligenza artificiale, e ha imposto all\u2019azienda misure adeguate fin dalla progettazione del servizio per impedire qualsiasi accesso a informazioni emotive.<\/p>\n<p>Tre preoccupazioni concrete hanno sostenuto il provvedimento:<\/p>\n<ul>\n<li>L\u2019opacit\u00e0 del modello di analisi semantica, che impedisce al lavoratore di capire come viene interpretato ci\u00f2 che scrive.<\/li>\n<li>Il rischio di prendere decisioni discriminatorie basate su quell\u2019interpretazione.<\/li>\n<li>Il limite che lo Statuto dei lavoratori impone ai controlli a distanza sull\u2019attivit\u00e0 del personale.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Vale la pena precisare di cosa parliamo. Il riconoscimento delle emozioni \u00e8 l\u2019uso di un sistema automatizzato per dedurre o identificare lo stato affettivo di una persona (stress, ansia, rabbia, entusiasmo) a partire dai suoi dati, senza che quella persona l\u2019abbia dichiarato. Non misura ci\u00f2 che qualcuno fa, ma ci\u00f2 che si deduce che provi quando parla o scrive in un certo modo.<\/p>\n<h2>Perch\u00e9 dedurre le emozioni sul lavoro \u00e8 una categoria a s\u00e9?<\/h2>\n<p>Quando un\u2019organizzazione misura le sue persone, conviene distinguere due piani che spesso si confondono:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Condotta osservabile.<\/strong> Se una persona ha segnalato un\u2019email sospetta, ha completato una formazione o ha fatto click su una simulazione. Sono fatti verificabili, legati a un compito concreto.<\/li>\n<li><strong>Stato interno dedotto.<\/strong> Se quella persona \u00e8 stressata, distratta o emotivamente vulnerabile. \u00c8 una congettura sulla sua psiche, non un fatto del suo lavoro.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Il primo piano \u00e8 il terreno legittimo di un programma di sicurezza. Il secondo entra in un territorio che il legislatore europeo ha gi\u00e0 delimitato in modo esplicito. L\u2019<a href=\"https:\/\/artificialintelligenceact.eu\/it\/article\/5\/\">articolo 5 del Regolamento sull\u2019intelligenza artificiale<\/a> vieta l\u2019uso di sistemi di IA per dedurre le emozioni di una persona fisica nell\u2019ambito lavorativo ed educativo, con l\u2019unica eccezione delle finalit\u00e0 mediche o di sicurezza. Quel divieto \u00e8 in vigore dal 2 febbraio 2025; non \u00e8 una raccomandazione futura n\u00e9 una buona prassi.<\/p>\n<p>Anche il formato del report aggregato non risolve il problema di fondo. Come ha osservato la stessa autorit\u00e0 italiana, per fornire una media del team il sistema deduce prima lo stato emotivo di ogni componente, ed \u00e8 quel trattamento individuale preliminare che la norma raggiunge. Ci\u00f2 che il datore di lavoro vede alla fine \u00e8 secondario rispetto a ci\u00f2 che la macchina ha dedotto lungo il percorso.<\/p>\n<p>La logica dietro la norma \u00e8 comprensibile. In un rapporto di lavoro esiste uno squilibrio di potere strutturale, e un lavoratore difficilmente pu\u00f2 opporsi con reale libert\u00e0 al fatto che il datore di lavoro gli legga lo stato d\u2019animo. Il <a href=\"https:\/\/artificialintelligenceact.eu\/it\/recital\/44\/\">considerando 44 del Regolamento sull\u2019intelligenza artificiale<\/a> lo afferma senza giri di parole: tra le principali carenze di questi sistemi figurano la scarsa affidabilit\u00e0, la mancanza di specificit\u00e0 e la limitata generalizzabilit\u00e0, e per questo i sistemi di IA che identificano o deducono emozioni o intenzioni delle persone fisiche sulla base dei loro dati biometrici possono portare a risultati discriminatori ed essere invasivi rispetto ai diritti e alle libert\u00e0 delle persone interessate. Tenuto conto dello squilibrio di potere nel contesto del lavoro o dell\u2019istruzione, unito alla natura invasiva di tali sistemi, questi potrebbero condurre a un trattamento pregiudizievole o sfavorevole di determinate persone fisiche o di interi gruppi.<\/p>\n<p>Quel rischio di decisioni discriminatorie, unito all\u2019opacit\u00e0 dei modelli che deducono emozioni, \u00e8 ci\u00f2 che ha portato a classificare questa pratica tra quelle inaccettabili, non tra quelle semplicemente regolamentate.<\/p>\n<h2>Cosa dice il quadro giuridico sul monitoraggio dei dipendenti con l\u2019IA in America Latina?<\/h2>\n<p>Nessun paese della regione ha ancora un equivalente diretto del regolamento europeo. Sarebbe per\u00f2 un errore concludere che in America Latina questa pratica resti fuori dal controllo giuridico.<\/p>\n<p>Lo stato psicologico di una persona costituisce un dato sensibile, e in diverse legislazioni della regione viene assimilato a un dato relativo alla salute, soggetto a un regime di protezione rafforzato. In Argentina, per esempio, la Legge 25.326 sulla Protezione dei Dati Personali sottopone i dati sensibili a condizioni di trattamento rigorose, poich\u00e9 il loro uso improprio abilita la discriminazione che la legge stessa vuole evitare.<\/p>\n<p>Il consenso, inoltre, non funziona come una chiave che apre tutto. Nell\u2019ambito di un rapporto di dipendenza, la sua validit\u00e0 \u00e8 messa in discussione proprio per l\u2019asimmetria indicata sopra. A ci\u00f2 si aggiunge che diversi paesi della regione riconoscono la protezione dei dati a livello costituzionale tramite l\u2019azione di habeas data, il che conferisce a questi principi una gerarchia difficile da aggirare per via contrattuale.<\/p>\n<p>A tutto questo si somma un principio che attraversa la regione e che la giurisprudenza del lavoro riconosce da tempo. Il monitoraggio aziendale deve limitarsi a ci\u00f2 che \u00e8 legato al compito e rispettare la dignit\u00e0 del lavoratore, e dedurre le emozioni con l\u2019IA mette in tensione quel principio nel suo nucleo.<\/p>\n<p>L\u2019esperienza europea, in questo senso, funziona come un segnale direzionale. Indica verso dove tende la conversazione regolatoria globale, e anticipa lo standard che la regione finir\u00e0 per adottare. Abbiamo gi\u00e0 analizzato il versante puramente normativo di questa discussione in <a href=\"https:\/\/smartfense.com\/it\/blog\/profilazione-psicologica-sulle-piattaforme-di-awareness-sono-legali\/\">profili psicologici nelle piattaforme di awareness<\/a>.<\/p>\n<h2>Dove si colloca la Cybersecurity awareness ben progettata?<\/h2>\n<p>La notizia potrebbe essere letta come un brutto segnale per qualsiasi programma che misuri il comportamento umano, ma quella lettura confonde due cose distinte. Ci\u00f2 che il caso italiano mette in discussione \u00e8 la profilazione emotiva della persona, e il rischio che un errore di interpretazione comporta per i suoi diritti e le sue garanzie. Misurare la condotta osservabile sta su un altro piano.<\/p>\n<p>Un programma di Cybersecurity awareness maturo si costruisce sul piano legittimo descritto prima. Misura la condotta osservabile in scenari controllati (una simulazione di phishing, il completamento di un modulo, la segnalazione di un incidente) e lavora con dati aggregati e anonimizzati che descrivono il collettivo, non l\u2019intimit\u00e0 di un individuo. Va chiarito che questa non \u00e8 solo una buona prassi di conformit\u00e0, ma la differenza tra un programma difendibile e uno che espone l\u2019organizzazione a un reclamo.<\/p>\n<p>Quella frontiera \u00e8 ci\u00f2 che sostiene la legittimit\u00e0 del monitoraggio. L\u2019abbiamo sviluppata a suo tempo parlando di <a href=\"https:\/\/smartfense.com\/blog\/monitoreo-concientizacion-expectativa-de-privacidad\/\">monitoraggio, awareness e aspettativa di privacy<\/a>, e si collega a un\u2019idea che attraversa il nostro lavoro. Il <a href=\"https:\/\/smartfense.com\/it\/blog\/rischio-umano-cybersecurity-prima-del-click\/\">rischio umano in cybersecurity<\/a> si riduce capendo come la persona decide davanti allo schermo, non verificando uno stato d\u2019animo che, come in chiunque, cambia da un giorno all\u2019altro.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/smartfense.com\/it\/piattaforma\/\">SMARTFENSE<\/a> \u00e8 una piattaforma di Cybersecurity awareness orientata all\u2019America Latina e alla Spagna, progettata per misurare e cambiare il comportamento senza profilare psicologicamente gli utenti. Questa decisione di architettura, lungi dall\u2019essere un dettaglio, \u00e8 ci\u00f2 che permette a un\u2019organizzazione di eseguire il programma con tutela legale.<\/p>\n<h2>Il limite che un programma di awareness non dovrebbe oltrepassare<\/h2>\n<p>Il caso italiano lascia una conclusione pratica per chi seleziona strumenti che misurano il comportamento del personale. La domanda giusta da porre a un fornitore che si propone di misurare il fattore umano non \u00e8 solo quanto sia preciso il suo modello, ma quale dato tratta per arrivare al risultato.<\/p>\n<p>Se la risposta comporta dedurre emozioni, tratti psicologici o stati d\u2019animo di ogni persona, il prodotto non risolve un problema di sicurezza. Ne aggiunge uno di conformit\u00e0, e in Europa ha gi\u00e0 oltrepassato una linea vietata. La Cybersecurity awareness efficace non ha mai avuto bisogno di leggere la mente di nessuno. Le basta osservare ci\u00f2 che le persone fanno e dare loro l\u2019opportunit\u00e0 di farlo meglio.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un&#8217;autorit\u00e0 ha fermato un&#8217;IA che misurava lo stress del personale. 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Especializado en Cibercrimen y Evidencia Digital (UIC, Espa\u00f1a), Derecho Inform\u00e1tico (UNRN) e Inform\u00e1tica Forense (UFASTA). T\u00e9cnico Analista de Seguridad y Vulnerabilidad de Redes de Informaci\u00f3n (ESR). Socio Fundador de AsegurarTe y co-fundador del Proyecto ODILA (Observatorio de Delitos Inform\u00e1ticos de Latinoam\u00e9rica). Docente de posgrado en UNL, UBP, UFASTA, UNSO, UNT, UCSE e IUSE en Protecci\u00f3n de Datos Personales, Evidencia Digital y Delitos Inform\u00e1ticos. Director de la Village \\\"A 1 bit de ir en cana\\\" en Ekoparty desde 2020.\",\"sameAs\":[\"https:\\\/\\\/www.linkedin.com\\\/in\\\/temperinimarcelo\\\/\"],\"url\":\"https:\\\/\\\/smartfense.com\\\/it\\\/author\\\/marcelo-temperini\\\/\"}]}<\/script>\n ","yoast_head_json":{"title":"Riconoscimento delle emozioni con IA: il limite legale","description":"Un'autorit\u00e0 ha fermato un'IA che misurava lo stress del personale. 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Especializado en Cibercrimen y Evidencia Digital (UIC, Espa\u00f1a), Derecho Inform\u00e1tico (UNRN) e Inform\u00e1tica Forense (UFASTA). T\u00e9cnico Analista de Seguridad y Vulnerabilidad de Redes de Informaci\u00f3n (ESR). Socio Fundador de AsegurarTe y co-fundador del Proyecto ODILA (Observatorio de Delitos Inform\u00e1ticos de Latinoam\u00e9rica). Docente de posgrado en UNL, UBP, UFASTA, UNSO, UNT, UCSE e IUSE en Protecci\u00f3n de Datos Personales, Evidencia Digital y Delitos Inform\u00e1ticos. 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