I dati per addestrare un’AI sono segreto industriale? Che cosa cambia dal 23 ottobre

Se state pensando di addestrare un’intelligenza artificiale sul lavoro della vostra azienda, con esempi come le pratiche chiuse bene, le risposte giuste ai clienti o le schede corrette a mano, c’è una novità. Dal 23 ottobre 2026 la legge italiana nomina in modo esplicito anche i dati per addestrare un’AI: possono essere un segreto commerciale, protetto come il resto del vostro know-how. Possono, non lo sono per forza. La tutela c’è solo a tre condizioni, e la terza dipende da come e dove tenete quei dati.

Che cosa dice la norma nuova

Il decreto legislativo 7 ottobre 2026, n. 179, previsto dalla legge italiana sull’AI (la 132 del 2025) e pubblicato in Gazzetta Ufficiale l’8 ottobre, ha aggiunto un comma all’articolo 98 del Codice della proprietà industriale, quello che definisce i segreti commerciali. Dal 23 ottobre, fra le informazioni aziendali e le esperienze tecnico-industriali protette, «sono ricompresi anche i dati, gli algoritmi e i metodi matematici per l’addestramento di sistemi di intelligenza artificiale».

Il comma spiega anche che cosa intende per algoritmi e metodi matematici: «le architetture dei modelli, le funzioni di ottimizzazione, le procedure e configurazioni di addestramento, nonché ogni altro elemento tecnico-computazionale funzionale allo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale». In parole semplici: gli esempi su cui il modello impara e la ricetta con cui lo addestrate, cioè com’è costruito, come impara e con quali impostazioni.

Che cosa vi dà la tutela: chi detiene legittimamente un segreto commerciale può vietare ad altri, senza il suo consenso, di «acquisire, rivelare a terzi od utilizzare, in modo abusivo, tali segreti», salvo che l’altro ci sia arrivato da solo (art. 99). Le cause, precisa il decreto, restano alle sezioni specializzate in materia di impresa.

Le tre condizioni

Il comma nuovo vale solo «se ricorrono le condizioni» del primo comma dello stesso articolo. Sono tre.

Le informazioni devono essere segrete. Non devono essere «generalmente note o facilmente accessibili agli esperti ed agli operatori del settore», e la legge le guarda anche «nel loro insieme o nella precisa configurazione e combinazione dei loro elementi». Una raccolta di esempi può quindi essere segreta anche se qualche pezzo, preso da solo, non lo è.
Devono avere un valore economico «in quanto segrete»: valgono perché gli altri non le hanno.
Chi le controlla deve averle protette con «misure da ritenersi ragionevolmente adeguate a mantenerle segrete».

La terza è quella che decide. La legge non dice quali misure: dice solo che devono essere ragionevolmente adeguate. In pratica, se un giorno andate in causa, dovrete poterle mostrare voi: lo abbiamo spiegato in se non potete provare le misure, la tutela non c’è, e per i contratti dei clienti in che cosa controllare prima di caricarli su ChatGPT.

Che cosa non dice

Il comma non nomina i pesi del modello addestrato, cioè i numeri che il modello ha imparato e che lo fanno funzionare. Non vuol dire che restino fuori: il primo comma protegge le informazioni aziendali in generale, alle stesse tre condizioni. Conviene quindi proteggerli come i dati.

E la norma non rende segreto niente da sola. Esempi tenuti in una cartella che tutti possono aprire, o passati senza un accordo a chi non doveva averli, rischiano di restare fuori dalla tutela proprio per la terza condizione.

Dove stanno i dati è già una misura

Ogni copia dei dati di addestramento fuori dalle vostre macchine è un posto in più da coprire: con un contratto, e con la possibilità di dimostrare chi ci accede. Se addestrate con un servizio esterno, gli esempi passano sui suoi sistemi. Il contratto con quel fornitore, con il divieto di usarli per altro e i tempi di cancellazione, diventa una delle vostre misure, e va conservato in modo da poterlo mostrare.

Se invece addestrate un modello a pesi aperti su una macchina che controllate, esempi, configurazioni e modello addestrato sono file su quella macchina. La misura principale è decidere chi può aprirli, e tenerne traccia.

È anche il motivo per cui crediamo nei modelli addestrati in casa: il vostro sapere è il vostro vantaggio, e non deve diventare materiale di addestramento per l’AI di altri. E da questo mese la legge lo dice in chiaro anche per i dati di addestramento. E un modello a pesi aperti addestrato sul vostro lavoro, su quel lavoro, fa meglio dei grandi modelli generalisti: le misure pubblicate lo sostengono, come abbiamo spiegato in un modello piccolo, addestrato sul vostro lavoro, può battere i grandi modelli?.

Come lo facciamo noi

Per proteggere qualcosa bisogna prima sapere che cosa si ha e dove sta. Per i nostri progetti di AI teniamo un registro dei modelli di AI (cinque registri al 20 ottobre 2026): per ogni modello che cosa fa, dove gira, con quale licenza e se permette l’uso commerciale, a che punto è (in uso, in prova, provato, scartato, ritirato), le prove fatte con i numeri e il perché della scelta.

Che cosa fare adesso

L’elenco. Quali dati, esempi, prove e configurazioni usate o state preparando per addestrare un’AI, e dove si trovano, comprese le copie presso i fornitori.
Chi può aprirli. Poche persone, con nome e cognome, e una traccia degli accessi.
Le copie fuori. Per ognuna, un contratto che vieti altri usi e dica quando si cancella.
La riservatezza. Un accordo scritto per chi ci lavora: dipendenti, consulenti, fornitori.

Se state preparando i dati per addestrare un’AI sul vostro lavoro e volete che restino vostri, il passo è uno: scriveteci che dati sono e dove stanno oggi.

Scritto con l’aiuto dell’AI e verificato da CSIDIA.