Rischi giuridici AI: profilazione, GDPR e responsabilità legale

Articolo redatto a cura di:
Francesco Maria Rotondo, Dottore commercialista e revisore legale

I rischi giuridici AI stanno emergendo con forza nel quotidiano di chi gestisce società sportive, associazioni no profit e strutture che utilizzano strumenti digitali avanzati. L’uso di chatbot, assistenti virtuali e motori di raccomandazione sta modificando il rapporto tra utente e tecnologia: non più solo domande e risposte, ma sistemi che suggeriscono, orientano e talvolta sembrano decidere al posto nostro. Il punto critico non è tanto l’errore tecnico dell’intelligenza artificiale, quanto l’assertività con cui l’output viene presentato come affidabile e personalizzato. Questa sicurezza apparente è alimentata dalla profilazione: più il sistema raccoglie segnali su preferenze, comportamenti e cronologia, più può adattare la risposta e renderla persuasiva. Ed è proprio in questo meccanismo che si annidano rischi legali tutt’altro che banali: trasparenza e consenso, manipolazione, discriminazione, responsabilità, fino all’indicazione di riferimenti normativi fuorvianti o inesistenti, resi credibili dal tono sicuro del sistema.

Per chi dirige un’associazione sportiva, comprendere questi rischi significa proteggere l’ente, i soci e i collaboratori da possibili violazioni normative. Richiedi un Check Base sui rischi legali AI nella tua società per individuare subito eventuali criticità nei processi digitali e negli strumenti utilizzati.

Introduzione ai rischi giuridici dell’AI

L’intelligenza artificiale è ormai parte integrante della gestione quotidiana: dalla comunicazione con i soci alla gestione delle iscrizioni, dai sistemi di prenotazione agli strumenti di assistenza automatizzata. Ma dietro la comodità si celano responsabilità normative precise.

Sovra-affidamento e profilazione

Il sovra-affidamento si verifica quando l’utente delega decisioni importanti a un sistema automatizzato, convinto che l’output sia sempre corretto. Questo fenomeno è amplificato dalla profilazione AI, ovvero la raccolta e l’elaborazione di dati personali per valutare aspetti della persona: interessi, preferenze, propensioni, affidabilità. Quando l’AI non si limita a mostrare contenuti ma incide in modo significativo sulle scelte dell’utente (suggerimenti finanziari, legali, sanitari, lavorativi) il rischio cresce esponenzialmente. L’utente percepisce la risposta come autorevole e definitiva, anche quando non lo è.

Sul piano pratico, raramente si distingue tra assistenza e decisione: se l’AI fornisce un output certo, personalizzato e coerente con il profilo, l’utente può essere indotto a delegare valutazioni che dovrebbero restare umane, informate e contestualizzate. Questo meccanismo espone le società sportive a rischi legali intelligenza artificiale concreti, soprattutto quando i sistemi vengono utilizzati per comunicazioni con i soci o per la gestione di dati sensibili.

Normative rilevanti

I presìdi normativi europei sono chiari e stringenti. Il GDPR (Reg. UE 2016/679) impone correttezza e trasparenza (art. 5), basi giuridiche adeguate (art. 6), informative chiare (artt. 12–14), diritto di opposizione (art. 21) e, nei casi più delicati, limiti alle decisioni basate unicamente su trattamenti automatizzati che producono effetti giuridici o impatti analogamente significativi (art. 22). L’AI Act (Reg. UE 2024/1689) vieta pratiche manipolative o ingannevoli idonee a distorcere materialmente il comportamento (art. 5) e impone obblighi di trasparenza quando una persona interagisce con un sistema di AI (art. 50). Il Digital Services Act (Reg. UE 2022/2065) disciplina i sistemi di raccomandazione e vieta l’uso di percorsi oscuri (dark patterns) che ingannano o manipolano l’utente (art. 25 e art. 27).

Profilazione e decisioni automatizzate

La profilazione è un trattamento di dati personali finalizzato a valutare aspetti della persona. Nel contesto sportivo può riguardare le preferenze di attività, la frequenza di partecipazione, le modalità di pagamento, la propensione a rinnovare l’iscrizione. Ma quando questi dati vengono utilizzati per orientare scelte significative, ad esempio suggerire percorsi formativi, proporre abbonamenti personalizzati, inviare comunicazioni mirate, la personalizzazione può trasformarsi in condizionamento.

Confini tra personalizzazione e impatto

Il confine tra personalizzazione lecita e incidenza significativa è sottile. Se un sistema AI suggerisce un corso sportivo in base alle preferenze espresse, si tratta di assistenza. Ma se lo stesso sistema, utilizzando dati comportamentali e profilazione avanzata, orienta in modo assertivo verso una scelta presentata come «la migliore per te», senza offrire alternative o spiegazioni chiare, si entra in una zona grigia. L’utente potrebbe non rendersi conto di essere stato profilato, né di avere diritto a opporsi o a richiedere un intervento umano.

Questo scenario espone le società sportive a rischi giuridici AI concreti: mancanza di trasparenza, consenso non informato, violazione del diritto di opposizione. La percezione di affidabilità dell’AI può indurre l’utente a delegare valutazioni che dovrebbero restare autonome, informate e contestualizzate.

GDPR e protezione dei dati

Il GDPR prevede garanzie precise per la profilazione. L’art. 4, n. 4 definisce la profilazione come trattamento automatizzato di dati personali per valutare aspetti della persona. Gli artt. 13 e 14 impongono di informare l’interessato sull’esistenza di processi decisionali automatizzati, inclusa la profilazione, e di fornire informazioni significative sulla logica utilizzata, sull’importanza e sulle conseguenze previste. L’art. 22 vieta decisioni basate unicamente su trattamenti automatizzati che producono effetti giuridici o incidono significativamente sull’interessato, salvo eccezioni limitate (necessità contrattuale, legge, consenso esplicito). L’art. 21 garantisce il diritto di opposizione al trattamento, inclusa la profilazione.

Per le società sportive, questo significa che ogni utilizzo di strumenti AI basati su profilazione richiede informative chiare, basi giuridiche adeguate e meccanismi di tutela per gli interessati. Richiedi una verifica sulla conformità GDPR dei tuoi sistemi AI per evitare sanzioni e garantire trasparenza ai tuoi soci.

Assertività e manipolazione

L’assertività con cui l’AI presenta i propri output non è neutra: è una modalità di interazione che può alterare la capacità dell’utente di decidere in autonomia. Quando un sistema utilizza la profilazione per calibrare tono, insistenza e framing, sfruttando urgenza, paura o autorità, la personalizzazione può somigliare a condizionamento.

Rischi di trasparenza e spiegabilità

Uno dei rischi giuridici AI più insidiosi riguarda la trasparenza AI e la spiegabilità. Se l’utente non comprende come il sistema è arrivato a una determinata conclusione, non può valutarne l’affidabilità né esercitare i propri diritti. Il sovra-affidamento AI si manifesta proprio in questo contesto: l’utente accetta l’output come veritiero perché presentato con sicurezza, senza verificare fonti o logica sottostante.

Un rischio specifico, particolarmente rilevante per chi gestisce documentazione legale o amministrativa, è la produzione di citazioni normative o precedenti giurisprudenziali inesatti, ma presentati con una sicurezza tale da risultare più persuasivi proprio perché «ritagliati» sull’utente. L’errore, così, non resta un difetto tecnico: diventa una leva di affidamento. Per un dirigente di società sportiva che utilizza AI per redigere verbali, regolamenti o comunicazioni ufficiali, questo rappresenta un rischio concreto di responsabilità legale AI.

AI Act e pratiche vietate

L’AI Act (Reg. UE 2024/1689) vieta espressamente pratiche che impiegano tecniche manipolative o ingannevoli idonee a distorcere materialmente il comportamento (art. 5). Questo include sistemi che sfruttano vulnerabilità legate all’età, alla disabilità o a situazioni economiche o sociali, per influenzare il comportamento in modo da causare o essere ragionevolmente idoneo a causare un danno fisico o psicologico. L’art. 50 impone obblighi di trasparenza quando una persona interagisce con un sistema di AI, specie se l’interazione potrebbe indurre a confondere l’AI con un interlocutore umano o a sopravvalutarne l’affidabilità.

Per le società sportive, questo significa che ogni utilizzo di chatbot, assistenti virtuali o sistemi di raccomandazione deve essere accompagnato da informazioni chiare sulla natura automatizzata dell’interazione e sui limiti del sistema. La manipolazione AI non è solo un rischio etico, ma una violazione normativa sanzionabile.

Design dell’interfaccia e nudging

Il design dell’esperienza utente può amplificare i rischi legati alla profilazione. Quando le interfacce sono progettate per spingere l’utente verso scelte basate su profilazione, ad esempio rendendo più difficile o meno visibile l’opzione di non essere profilati, si configura una pratica nota come «nudging» o, nei casi più estremi, «dark pattern».

Digital Services Act e raccomandazioni

Il Digital Services Act (Reg. UE 2022/2065) impone trasparenza sui principali parametri dei sistemi di raccomandazione e sulle opzioni per modificarli (art. 27). Le piattaforme devono offrire agli utenti la possibilità di scegliere sistemi di raccomandazione non basati su profilazione. Inoltre, l’art. 25 vieta espressamente l’uso di percorsi oscuri (dark patterns) idonei a ingannare, manipolare o falsare la capacità dei destinatari di prendere decisioni libere e informate.

Per le società sportive che utilizzano piattaforme digitali per la gestione delle iscrizioni, delle prenotazioni o della comunicazione con i soci, questo significa che l’interfaccia deve essere progettata in modo neutro, offrendo scelte chiare e paritarie. L’assertività dell’AI non può diventare parte di un design persuasivo che aumenta adesione, dipendenza e delega decisionale.

Pratiche aggressive e Codice del consumo

Se l’AI è impiegata in contesti B2C, ad esempio nella vendita di abbonamenti, corsi o merchandising, l’«assertività profilata» può rilevare anche ai sensi del Codice del consumo (D.Lgs. 206/2005). Le pratiche commerciali aggressive (artt. 24–26) includono condotte che, mediante molestie, coercizione o indebito condizionamento, limitano considerevolmente la libertà di scelta e portano a decisioni che non sarebbero state prese altrimenti.

Basta poco per configurare una pratica aggressiva: sfruttare vulnerabilità come stanchezza decisionale, ansia o urgenza «personalizzata»; rendere onerosa l’uscita da un percorso; presentare come «necessarie» scelte che, in realtà, sono soltanto convenienti per l’operatore. Tali modalità di progettazione dell’interfaccia, se adottate da piattaforme online, violano inoltre l’art. 25 del Digital Services Act, che proibisce espressamente l’uso di percorsi oscuri idonei a ingannare, manipolare o falsare la capacità dei destinatari di prendere decisioni libere e informate.

Responsabilità e rischi professionali

Il sovra-affidamento porta a una domanda inevitabile: chi risponde del danno se l’utente agisce su indicazioni errate o fuorvianti fornite dall’AI? I nodi tipici riguardano la catena di responsabilità, i doveri di informazione, l’adeguatezza delle misure organizzative e i rischi di discriminazione.

Catena di responsabilità

La responsabilità legale AI si articola su più livelli: provider del sistema, deployer (chi lo integra nel servizio), utente finale. Per le società sportive che utilizzano strumenti AI forniti da terzi, è fondamentale verificare i contratti e le clausole di responsabilità. Chi risponde se un chatbot fornisce informazioni errate su scadenze, obblighi normativi o diritti dei soci? Chi risponde se un sistema di raccomandazione orienta in modo discriminatorio l’accesso a determinate attività?

I doveri di informazione e trasparenza verso l’utente sono centrali: l’ente deve garantire che i soci siano consapevoli di interagire con un sistema automatizzato, dei limiti di tale sistema e della possibilità di richiedere un intervento umano. L’adeguatezza delle misure organizzative include controlli umani, tracciabilità e logging delle decisioni automatizzate, gestione di reclami e correzioni.

Verifica e trasparenza

Un profilo di rischio spesso sottovalutato riguarda il consulente o il professionista che non verifichi quanto l’AI suggerisce, soprattutto quando l’output contiene riferimenti legali «puntuali» ma non affidabili. La presentazione assertiva di citazioni normative o giurisprudenziali inesatte può indurre in errore il redattore e, a cascata, il destinatario del documento.

Ne discende l’esigenza di una verifica sistematica dell’output dell’AI, in particolare dei riferimenti normativi e giurisprudenziali. L’AI non va usata come «oracolo», e la profilazione non può essere trattata come mera ottimizzazione dell’esperienza. Quando l’AI diventa assertiva grazie al profilo, aumenta la probabilità di compromettere presìdi fondamentali: libertà di scelta, trasparenza, correttezza del trattamento e tutela del consumatore.

Il rischio non si ferma all’errore: si trasferisce sull’utente (consumatore o professionista) perché l’assertività trasforma la risposta, anche sbagliata, in una risposta creduta. Per i dirigenti di società sportive, questo significa adottare procedure interne di controllo, formazione del personale e revisione critica di ogni output automatizzato prima della diffusione.

Domande Frequenti

Quali sono i principali rischi giuridici legati all’uso dell’AI nelle società sportive?

I principali rischi giuridici AI includono la violazione del GDPR per mancanza di trasparenza o consenso nella profilazione, l’uso di pratiche manipolative vietate dall’AI Act, la responsabilità per output errati o fuorvianti, la discriminazione nelle decisioni automatizzate e la violazione del Codice del consumo per pratiche aggressive. Ogni utilizzo di sistemi AI richiede informative chiare, basi giuridiche adeguate e meccanismi di tutela per gli interessati.

Come posso verificare se i miei strumenti digitali rispettano il GDPR e l’AI Act?

È necessario condurre un’analisi della conformità normativa che includa: verifica delle informative privacy, mappatura dei trattamenti di dati personali, valutazione delle basi giuridiche, identificazione di processi decisionali automatizzati, verifica della trasparenza e della spiegabilità dei sistemi AI, controllo delle clausole contrattuali con i fornitori. Richiedi un Check Base per identificare subito le criticità nei tuoi processi digitali e ricevere indicazioni operative su cosa sistemare.

Cosa si intende per sovra-affidamento AI e quali rischi comporta?

Il sovra-affidamento AI si verifica quando l’utente delega decisioni importanti a un sistema automatizzato, convinto che l’output sia sempre corretto. Questo fenomeno è amplificato dalla profilazione, che rende le risposte personalizzate e persuasive. I rischi includono decisioni errate basate su informazioni fuorvianti, mancanza di verifica critica, violazione di diritti degli interessati e responsabilità legale per danni derivanti da output non affidabili. È fondamentale adottare procedure di controllo umano e verifica sistematica degli output AI.

Le società sportive no profit sono soggette alle stesse normative AI delle imprese?

Sì. Il GDPR, l’AI Act e il Digital Services Act si applicano indipendentemente dalla natura profit o no profit dell’ente. Anche le associazioni sportive dilettantistiche che utilizzano strumenti digitali per la gestione dei soci, delle iscrizioni o delle comunicazioni devono rispettare gli obblighi di trasparenza, consenso, informativa e tutela dei dati personali. La mancata conformità espone a sanzioni amministrative e responsabilità civile.

Quali misure organizzative devo adottare per ridurre i rischi legali AI?

Le misure organizzative includono: formazione del personale sull’uso consapevole dell’AI, procedure di verifica degli output automatizzati, trasparenza verso i soci sull’utilizzo di sistemi AI, informative chiare e complete, meccanismi di controllo umano per decisioni significative, tracciabilità e logging delle decisioni automatizzate, gestione di reclami e correzioni, revisione periodica dei contratti con i fornitori di tecnologia. Adottare un approccio strutturato riduce significativamente i rischi di violazioni normative e responsabilità legale.

Conclusione

I rischi giuridici AI non sono uno scenario futuro: sono una realtà presente per chiunque gestisca società sportive, associazioni no profit e strutture che utilizzano strumenti digitali. La profilazione, l’assertività dei sistemi automatizzati, la mancanza di trasparenza e il sovra-affidamento espongono a violazioni del GDPR, dell’AI Act e del Codice del consumo, con conseguenze sanzionatorie e di responsabilità civile concrete.

La conclusione operativa è semplice: l’AI non va usata come «oracolo», e la profilazione non può essere trattata come mera ottimizzazione dell’esperienza. Quando l’AI diventa assertiva grazie al profilo, aumenta la probabilità di compromettere presìdi fondamentali: libertà di scelta, trasparenza, correttezza del trattamento e tutela del consumatore. Il rischio non si ferma all’errore: si trasferisce sull’utente (consumatore o professionista) perché l’assertività trasforma la risposta (anche sbagliata) in una risposta creduta.

Per i dirigenti di società sportive, questo significa adottare un approccio strutturato: informative chiare, basi giuridiche adeguate, controlli umani, verifica sistematica degli output, formazione del personale. Solo così è possibile sfruttare le opportunità dell’intelligenza artificiale riducendo i rischi normativi e proteggendo l’ente, i soci e i collaboratori.

Disclaimer

Le informazioni contenute in questo articolo hanno finalità esclusivamente informative e non costituiscono consulenza fiscale, legale o medica. Per valutazioni specifiche relative alla propria situazione è sempre consigliabile rivolgersi a un professionista qualificato.

Ultimo aggiornamento: 12 marzo 2026

Articolo redatto a cura di: Francesco Maria Rotondo

Fonti:

• Reg. (UE) 2016/679 (GDPR): art. 5; art. 6; artt. 12–14; art. 21; art. 22; (utile anche: art. 4, n. 4 “profilazione”; art. 13, par. 2, lett. f e art. 14, par. 2, lett. g; art. 35 DPIA).
• Reg. (UE) 2024/1689 (AI Act): art. 5 (pratiche vietate); art. 50 (obblighi di trasparenza).
• Reg. (UE) 2022/2065 (Digital Services Act): art. 27 (recommender systems: parametri e opzioni).
• D.Lgs. 6 settembre 2005, n. 206 (Codice del consumo): artt. 20–26; in particolare artt. 24–26 (pratiche aggressive/indebito condizionamento).