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PERI Legal · Data Protection

Protezione dei dati personali

Consulenza a imprese e organizzazioni che unisce la prospettiva del DPO certificato, la competenza giuridica e la conoscenza operativa dei sistemi AI.

Parliamo della tua esigenza ↗Bastano il contesto e l’obiettivo, senza documenti riservati.
Taccuino con una lista di controllo accanto a un portatile con filtro privacy

DPO e tecnologia

DPO certificato UNITER (organismo accreditato da Accredia).

Alla consulenza su GDPR e Codice Privacy si affiancano la formazione del personale, l’esperienza operativa con i principali sistemi AI e lo sviluppo di applicazioni. La protezione dei dati è così valutata nei processi effettivi, oltre che nei documenti che li descrivono.

La certificazione attesta la competenza professionale personale e non si estende ai software PERI Labs, né costituisce una garanzia di conformità dei progetti.

Scrivania di lavoro con cartelle, badge e tazza, sedia vuota

Partire dai trattamenti reali

Attività, persone e finalità
L’analisi muove dai flussi di dati, dai soggetti coinvolti e dalle finalità del trattamento, e verifica la documentazione alla luce dell’organizzazione effettiva.
Contratti, fornitori e responsabilità
Informative, accordi e rapporti con i fornitori sono esaminati in modo coordinato. Nei progetti AI l’analisi si estende ai dati trasmessi al sistema e agli usi, incluso l’addestramento dei modelli, riservati al fornitore.
Consapevolezza professionale
Formazione mirata a sostegno delle scelte organizzative: riconoscere dati personali e informazioni riservate, comprendere le condizioni d’uso degli strumenti e individuare quando serve un approfondimento.
Pagina stampata in parte coperta da una pellicola satinata

Proteggere i dati nel lavoro documentale

Pseudonimizzazione e mascheramento
I progetti PERI Labs integrano sostituzione degli identificativi, mascheramento contestuale e revisione delle informazioni da proteggere, tenendo ferma la distinzione giuridica tra pseudonimizzazione e anonimizzazione.
Qualità e controlli
Un dato non riconosciuto correttamente o una lettura OCR dubbia possono incidere sia sull’analisi sia sulla protezione: i controlli di qualità sono progettati per rendere visibili questi limiti.