NicFab Podcast

Nell’episodio precedente abbiamo visto come usare l’AI per analizzare contratti e clausole. Ora facciamo un passo avanti: quei prompt non vivono in isolamento, ma dentro processi aziendali che coinvolgono persone, documenti, scadenze e responsabilità. In questo episodio parliamo di Legal Prompting nei processi di compliance aziendale: privacy, anticorruzione, antiriciclaggio, sicurezza delle informazioni, modelli 231, controlli interni. Il principio di partenza: l’AI non è uno strumento neutro che si aggiunge a un processo esistente. L’AI cambia il processo, cambia chi fa cosa, come si documenta una decisione, chi è responsabile di un esito. Tre applicazioni concrete: Gestione delle richieste degli interessati ai sensi del GDPR: prima classificazione, estrazione delle informazioni rilevanti, verifica preliminare dei termini. Revisione periodica delle politiche aziendali: codici etici, policy privacy, procedure interne, confronto con riferimenti normativi aggiornati. Monitoraggio delle segnalazioni interne (whistleblowing): triage e categorizzazione, con la massima cautela sull’infrastruttura. Tre regole operative trasversali: Ogni uso dell’AI nella compliance va documentato (prompt, modello, operatore, esito). L’AI introduce il rischio di automatizzare l’errore: i prompt aziendali vanno versionati, testati, validati, aggiornati. La responsabilità resta umana: il titolare, il datore di lavoro, il professionista. La supervisione umana non è un dettaglio formale. Nel prossimo episodio entreremo nel terreno del segreto professionale e della scelta dell’infrastruttura AI. 📩 Iscriviti alla newsletter su nicfab.eu per restare aggiornato. 🎙️ Tutti gli episodi: podcast.nicfab.eu #LegalPrompting #GDPR #Privacy #AI #Podcast Segui NicFab Podcast su https://podcast.nicfab.eu Iscriviti alla NicFab Newsletter su https://www.nicfab.eu Music by Dmitrii Spis from Pixabay © Nicola Fabiano - nicfab.eu - CC BY-NC-ND 4.0

In questo sesto episodio applichiamo le tecniche di prompting all’analisi dei contratti. Quattro operazioni distinte, ciascuna con un proprio prompt: Revisione strutturata di un singolo contratto: ruolo, legge applicabile, punto di vista, aree da esaminare, formato dell’output. Confronto tra versioni: differenze sostanziali, classificazione del rischio, few-shot prompting per uniformare il formato. Verifica rispetto a una checklist: la qualità dell’output dipende dalla specificità della checklist, che va costruita prima. Analisi di un DPA rispetto all’articolo 28 GDPR: ogni lettera del paragrafo 3 come voce di una verifica strutturata. Tre cautele non negoziabili: il modello non negozia, non conosce il contesto commerciale, non sostituisce la lettura integrale da parte del professionista. Sullo sfondo, un tema che torna: dove gira il modello che usate per analizzare un contratto del cliente. Una scelta di compliance, prima ancora che tecnica. Segui NicFab Podcast su https://podcast.nicfab.eu Iscriviti alla NicFab Newsletter su https://www.nicfab.eu Music by Dmitrii Spis from Pixabay © Nicola Fabiano - nicfab.eu - CC BY-NC-ND 4.0

Due tecniche cambiano il modo in cui il modello affronta un problema giuridico: il chain-of-thought — la richiesta esplicita di esporre i passaggi logici prima della conclusione — e il few-shot prompting — fornire due o tre esempi ben scelti per orientare formato e metodo della risposta. In questo episodio vediamo: come strutturare un ragionamento passo-passo con un esempio concreto sul trasferimento dati extra-UE (Capo V GDPR, Schrems II); come scegliere gli esempi nel few-shot senza introdurre bias; come combinare le due tecniche per l’analisi di provvedimenti complessi; i tre limiti da conoscere: lunghezza del contesto, bias degli esempi, plausibilità che non è correttezza giuridica; perché documentare prompt, esempi e verifica è già governance dell’AI. Chain-of-thought e few-shot non sono trucchi: sono il modo in cui traduciamo il nostro metodo giuridico in istruzioni comprensibili per il modello. Nel prossimo episodio applicheremo queste tecniche all’analisi di contratti e clausole. 🎧 Ascolta anche su Apple Podcasts, Spotify, Amazon Music e Podcast Index. 🌐 nicfab.eu Segui NicFab Podcast su https://podcast.nicfab.eu Iscriviti alla NicFab Newsletter su https://www.nicfab.eu Music by Dmitrii Spis from Pixabay © Nicola Fabiano - nicfab.eu - CC BY-NC-ND 4.0

In questo episodio parliamo di RAG — Retrieval-Augmented Generation — in ambito legale. Cos’è, come funziona e, soprattutto, quali rischi introduce per il professionista. Il RAG permette a un modello di lavorare su documenti forniti dall’utente anziché affidarsi solo alla propria memoria. L’idea è potente, ma il processo nasconde insidie concrete: retrieval basato su similarità linguistica e non giuridica, frammentazione dei documenti che spezza il ragionamento, fonti obsolete recuperate senza verifica di vigenza, opacità nell’uso dei frammenti e implicazioni per il segreto professionale. Quattro cautele operative: verificare le fonti, controllare la segmentazione, scegliere l’infrastruttura con attenzione, documentare ogni utilizzo. Iscriviti alla newsletter su nicfab.eu Segui NicFab Podcast su https://podcast.nicfab.eu Iscriviti alla NicFab Newsletter su https://www.nicfab.eu Music by Dmitrii Spis from Pixabay © Nicola Fabiano - nicfab.eu - CC BY-NC-ND 4.0

Come usare l’intelligenza artificiale per lavorare sulle informative privacy senza perdere il controllo giuridico. Tre operazioni concrete: verificare la completezza rispetto all’articolo 13 del GDPR, semplificare il linguaggio nel rispetto dell’articolo 12, adattare un’informativa base a contesti diversi come dipendenti o app. Per ogni operazione, un esempio di prompt strutturato. Con le tre premesse del Legal Prompting: supervisione umana, quadro normativo e scelta dell’infrastruttura. Episodio 3 della serie Legal Prompting — NicFab Podcast. Newsletter e approfondimenti: nicfab.eu Segui NicFab Podcast su https://podcast.nicfab.eu Iscriviti alla NicFab Newsletter su https://www.nicfab.eu Music by Dmitrii Spis from Pixabay © Nicola Fabiano - nicfab.eu - CC BY-NC-ND 4.0

Secondo episodio della serie Legal Prompting. Come usare l’intelligenza artificiale per analizzare una decisione di un’autorità di protezione dei dati: perché “analizza questo documento” non basta, come costruire un prompt strutturato (ruolo, contesto, istruzioni specifiche, formato), le trappole da conoscere — allucinazioni normative, perdita delle sfumature argomentative, riferimenti incrociati inventati — e le implicazioni di compliance nell’uso di modelli cloud. Leggi la rubrica nella newsletter → nicfab.eu Segui NicFab Podcast su https://podcast.nicfab.eu Iscriviti alla NicFab Newsletter su https://www.nicfab.eu Music by Dmitrii Spis from Pixabay © Nicola Fabiano - nicfab.eu - CC BY-NC-ND 4.0

Primo episodio del NicFab Podcast dedicato al Legal Prompting: come utilizzare l’intelligenza artificiale in ambito giuridico e professionale con metodo, consapevolezza e senso critico. In questo episodio vengono introdotte le tre premesse fondamentali della rubrica: i modelli linguistici non ragionano come i giuristi; l’uso dell’AI in ambito professionale si colloca in un preciso quadro normativo (GDPR, AI Act, deontologia); la scelta del modello e dell’infrastruttura è una decisione di compliance prima ancora che tecnica. Segui NicFab Podcast su https://podcast.nicfab.eu Iscriviti alla NicFab Newsletter su https://www.nicfab.eu Music by Dmitrii Spis from Pixabay © Nicola Fabiano - nicfab.eu - CC BY-NC-ND 4.0

Qualche riflessione su Privacy by Design e il principio disciplinato dall’art. 25 del GDPR (Protezione dei dati fin dalla progettazione e protezione per impostazione predefinita). Il podcast è del 26/08/2019. Segui NicFab Podcast su https://podcast.nicfab.eu Iscriviti alla NicFab Newsletter su https://www.nicfab.eu Music by Dmitrii Spis from Pixabay © Nicola Fabiano - nicfab.eu - CC BY-NC-ND 4.0