Anonimizzare e pseudonimizzare i documenti
prima di darli all’AI, sul tuo computer.

PII Legal è un’app per Mac che trova i dati personali dentro atti, contratti, buste paga e cartelle cliniche con un modello AI che gira in locale, e li sostituisce con dei segnaposto. Puoi scegliere la pseudonimizzazione reversibile, con la chiave cifrata sul tuo computer, oppure l’anonimizzazione definitiva, che non costruisce nessuna chiave e non torna indietro. In nessuno dei due casi esce una connessione.

Tipo App desktop per macOS
Settore Studi legali, commercialisti, consulenti del lavoro, HR, sanità, notai, DPO
Connessione Nessuna, mai
PII Legal: schermata iniziale dell'app per anonimizzare e pseudonimizzare documenti in locale, con i pulsanti per aprire un documento, incollare del testo o vedere la lista delle pratiche

Panoramica

Il problema di chi vorrebbe usare l’AI ma non può

Un avvocato che chiede a un’intelligenza artificiale di riassumere un atto, un commercialista che le fa leggere un bilancio, un consulente del lavoro che le passa una busta paga, un ufficio HR che le dà la trascrizione di un colloquio: stanno tutti facendo una cosa utile e una cosa rischiosa nello stesso momento. Utile perché il tempo risparmiato è reale. Rischiosa perché dentro quel documento ci sono il nome della persona, il suo indirizzo, il codice fiscale, gli importi: materiale che non dovrebbe finire sui server di qualcun altro.

PII Legal nasce da qui. È un’app che si installa sul computer e che legge il documento cercandoci dentro i dati delle persone, con un modello di riconoscimento che gira anch’esso in locale. Poi li sostituisce con dei segnaposto, uno per ogni soggetto, in modo che il testo continui ad avere senso: chi legge capisce ancora che il primo attore ha citato la seconda parte, ma non sa come si chiamano. Quel testo si può incollare in qualunque intelligenza artificiale senza consegnare niente di riservato.

Qui però serve una precisazione che molti strumenti evitano di fare. Quello che l’app fa di base è una pseudonimizzazione, non un’anonimizzazione: la corrispondenza fra segnaposto e nome vero esiste, resta cifrata sul computer, e proprio per questo il testo continua a essere un dato personale ai sensi dell’art. 4(5) GDPR. Servono ancora una base giuridica e, dove ricorrono i presupposti, la valutazione d’impatto. Chi lascia credere che dopo il mascheramento si sia fuori dal perimetro sta facendo un favore solo apparente. Proprio perché il testo resta un dato personale, conta anche a quale modello lo si dà: ne parliamo nella guida alle AI con residenza dei dati in UE.

La reversibilità però è metà del prodotto: quando l’AI risponde, si incolla il testo nell’app e i nomi tornano al loro posto. Per questo la chiave esiste, e per questo esiste anche il modo di non averla: una pratica creata in anonimizzazione definitiva non costruisce nessuna corrispondenza, e la scelta è irreversibile dal momento in cui la si fa.

La sfida

Cancellare non basta, caricare non si può

  • I servizi online chiedono di caricare il documento, cioè proprio la cosa da evitare
  • Coprire i dati con il nero rende la risposta dell’AI vaga e poco utile
  • Chi cancella a mano dimentica sempre qualcosa, e un dato dimenticato non si recupera
  • Molti regolamenti interni vietano del tutto l’invio di file all’esterno

La soluzione

Tutto in locale, e tu scegli se si torna indietro

  • L’app lavora sul computer dell’utente e non apre mai una connessione, modello AI compreso
  • I dati non spariscono, prendono un segnaposto stabile che tiene in piedi il testo
  • Ogni sostituzione passa sotto gli occhi di una persona prima di essere applicata
  • Pseudonimizzazione: la chiave resta cifrata sul computer e la risposta dell’AI si riporta ai nomi veri
  • Anonimizzazione definitiva: nessuna chiave viene creata, e la scelta si fa alla nascita della pratica

Cosa fa l’app, dal riconoscimento alla sostituzione

Il documento resta dov’è

Il file non viene copiato, caricato o duplicato da nessuna parte. L’app lo legge quando serve e lavora sul testo, così l’unica copia dell’atto rimane dove lo studio l’ha sempre tenuta.

Un modello AI dentro l’app, non da qualche parte in rete

Il riconoscimento non chiama nessun servizio: il modello viaggia dentro l’app, viene installato insieme a lei e gira sul computer di chi la usa. Gli basta circa mezzo giga di RAM, quindi va su una macchina qualsiasi, senza scheda grafica dedicata. È lui a trovare 11 dei 23 tipi di dato: i nomi delle persone, i ruoli nel processo, gli indirizzi, le organizzazioni. Cioè tutto quello che non ha una forma fissa e che nessuna regola può cercare al posto suo.

Regole e verifiche matematiche per il resto

Codice fiscale, partita IVA, IBAN e carte di pagamento vengono ricalcolati con lo stesso metodo di chi li emette: o il codice è valido o non viene nemmeno segnalato. Altri otto tipi si riconoscono dalla forma. Insieme al modello coprono i 23 tipi previsti.

Pseudonimizzazione reversibile, il comportamento normale

Di base l’app pseudonimizza: ogni dato prende un segnaposto e la corrispondenza fra segnaposto e valore vero resta sul computer, cifrata col portachiavi di sistema. È reversibile per costruzione, quindi il testo continua a essere un dato personale e GDPR e AI Act si applicano per intero.

Anonimizzazione definitiva, quando serve chiudere la porta

Una pratica può essere creata in modalità definitiva: nessuna corrispondenza viene costruita né scritta, e la scelta si fa alla creazione e non si può più togliere. Senza chiave non c’è ritorno. È la modalità per un documento che esce dallo studio, non per il lavoro di tutti i giorni.

Controllo prima di sostituire

Ogni dato trovato viene mostrato nel punto in cui compare e si può accettare o rifiutare. Un intero tipo di dato si può anche lasciar passare: in una perizia medica l’età serve, in una causa sui pagamenti servono gli importi.

Segnaposto stabili e coerenti

Lo stesso nome riceve sempre lo stesso segnaposto all’interno della pratica. Il testo resta leggibile e l’intelligenza artificiale continua a capire chi ha fatto cosa, senza sapere di chi si tratta.

Un avviso sui dati particolari (art. 9)

Salute, condanne penali, appartenenza sindacale, convinzioni religiose e origine etnica hanno un regime più severo di un nome. L’app tiene un lessico chiuso che segnala quando un documento ne contiene, e dice chiaramente che si limita a segnalare: una diagnosi non ha una forma riconoscibile, e mascherarla resta una decisione di chi legge.

La risposta torna leggibile

Nelle pratiche reversibili, quando l’AI risponde basta incollare il testo nell’app per rivedere i nomi veri al posto dei segnaposto. Nelle pratiche definitive questo passaggio non esiste, ed è esattamente il punto.

Importi e date alterati ma coerenti

Se serve, invece di sparire, le date si spostano tutte della stessa quantità e gli importi si scalano tutti nello stesso modo. I rapporti fra le cifre restano veri, quindi una domanda sui conti ha ancora una risposta sensata, mentre i valori reali restano nascosti. È una scelta da attivare, non un comportamento automatico.

Pseudonimizzare o anonimizzare: due cose diverse

Modalità normale

Pseudonimizzazione reversibile

  • Ogni dato prende un segnaposto; la corrispondenza esiste e resta cifrata sul computer
  • La risposta dell’AI si riporta ai nomi veri incollandola nell’app
  • Il testo resta un dato personale: GDPR e AI Act si applicano per intero
  • Servono ancora base giuridica e, dove ricorrono i presupposti, la valutazione d’impatto
  • È la modalità giusta per lavorare, non per pubblicare

Modalità definitiva

Anonimizzazione senza ritorno

  • Nessuna corrispondenza viene costruita, e nessuna viene scritta su disco
  • La scelta si fa alla creazione della pratica e non esiste un comando che la annulli
  • I segnaposto restano numerati, quindi si capisce ancora che due menzioni sono la stessa persona
  • Senza chiave non c’è modo di risalire ai nomi, nemmeno per chi ha scritto l’app
  • È la modalità per un documento che esce dallo studio o che viene pubblicato

La distinzione non è una sfumatura lessicale. Un testo pseudonimizzato resta dentro il perimetro del GDPR perché la chiave esiste da qualche parte; un testo davvero anonimo ne esce, ma solo se quella chiave non è mai stata creata. Dire «anonimizzato» quando si intende «pseudonimizzato» fa credere a un professionista di essere al sicuro mentre è ancora pienamente responsabile, e per questo in questa pagina i due termini non sono intercambiabili.

La regola che viene prima di tutte

Nel dubbio si nasconde, non si lascia passare

Un dato lasciato in chiaro e finito dentro un modello online non si recupera in nessun modo. Per questo, quando il riconoscimento non è sicuro, l’app copre e lascia all’utente la libertà di rimettere il dato al suo posto. Il contrario, cioè lasciar passare e sperare che qualcuno se ne accorga, non è mai una scelta accettabile. Per la stessa ragione l’app dice anche quello che non può garantire: sostituire i nomi pseudonimizza un fascicolo, non lo rende anonimo, e le categorie particolari dell’art. 9 — salute, condanne penali, appartenenza sindacale, convinzioni religiose, origine etnica — non hanno una forma che un programma possa riconoscere da sola. Su quelle l’app alza un avviso e si ferma lì, perché un’etichetta automatica su una diagnosi sarebbe una promessa che non possiamo mantenere.

Come è fatta

Electron App desktop per macOS, con finestre dedicate a revisione e impostazioni
React Interfaccia della schermata di revisione, pensata per liste lunghe
TypeScript Logica di riconoscimento e sostituzione dei dati
Python e PyTorch Processo locale che esegue il modello di riconoscimento di nomi, ruoli e organizzazioni
safeStorage Cifratura delle pratiche con il portachiavi di macOS
unpdf e fflate Lettura del testo dai PDF e dai documenti Word
Jest Test automatici, compreso quello che vieta le connessioni
GitHub Actions Controlli, analisi di sicurezza e build a ogni modifica

Il riconoscimento lavora su due piani. Il primo è fatto di regole precise e di verifiche matematiche: un codice fiscale o un IBAN vengono ricalcolati con lo stesso metodo che usa chi li emette, quindi o sono giusti o non vengono nemmeno segnalati. Sono 12 tipi di dato su 23. Il secondo è un modello di riconoscimento di entità che sta dentro l’app e gira sul computer in un processo separato, con circa mezzo giga di RAM e senza bisogno di una scheda grafica: copre gli altri 11 tipi, cioè tutto quello che non ha una forma fissa, a partire dai nomi delle persone e dai loro ruoli nel processo. Nessuno dei due piani ha bisogno della rete, e un test automatico impedisce di aggiungere una chiamata di rete al codice.


Qualche numero

23

tipi di dato personale riconosciuti, di cui 11 trovati dal modello AI locale e 12 da regole e verifiche matematiche

4

controlli matematici ufficiali: codice fiscale, partita IVA, IBAN e carte di pagamento

0

richieste verso internet, con un test automatico che blocca chi prova ad aggiungerne una

6

atti di prova completi, dall’atto di citazione al verbale di udienza, scritti con dati inventati

Sono numeri presi dal progetto, non stime: l’elenco dei tipi di dato, i controlli matematici, i documenti di prova e il divieto di connessione stanno tutti nel codice dell’app e nei suoi test automatici.

Cosa arriverà più avanti

Il lavoro non finisce con quello che l’app fa oggi. Queste sono le direzioni già messe nero su bianco, nate quasi tutte da chi usa strumenti di questo tipo tutti i giorni e ha detto cosa manca.

Il documento come lo si conosce

Oggi la revisione avviene sul testo estratto. L’idea è mostrare la pagina impaginata, prima e dopo, perché un nome dentro una carta intestata si giudica molto meglio guardandolo al suo posto.

Un PDF che esce ancora come PDF

Non un rettangolo nero appoggiato sopra le parole, che si toglie con un copia e incolla, ma un file in cui il dato è stato davvero tolto, insieme a tutti i posti nascosti dove il nome del cliente sopravvive: proprietà del file, note, segnalibri.

Una cartella intera, non un file alla volta

Chi lavora su decine di documenti non può aprirli uno per uno. L’obiettivo è scegliere una cartella in entrata e ottenerne una in uscita, senza però saltare il momento in cui una persona guarda e decide.

Profili per tipo di materia

Le scelte utili in una cartella clinica non sono quelle utili in un contenzioso. Invece di rifare le stesse impostazioni a ogni nuova pratica, si sceglie il profilo della materia e si parte già con i tipi giusti.

Lo stesso soggetto, chiamato in dieci modi

In un atto la stessa persona compare come nome e cognome, poi solo cognome, poi con un titolo davanti. L’app dovrebbe capire che sono la stessa persona e non trattarli come quattro soggetti diversi.

Dire meno senza dire il falso

A volte nascondere del tutto un dato rende inutile la risposta dell’AI. Una via di mezzo è renderlo più vago restando vero: una fascia d’età al posto dell’età esatta, la provincia al posto dell’indirizzo, un ordine di grandezza al posto dell’importo.

Un ultimo controllo prima di uscire

Il testo mascherato, appena prima di essere salvato o copiato, viene ripassato una seconda volta. Se qualcosa è rimasto in chiaro senza che l’utente l’abbia deciso, se ne accorge l’app e non il destinatario.

Anche i dati tecnici sono dati

Nei file di configurazione e nei log finiscono indirizzi di rete, chiavi e password. Chi incolla quel materiale in un modello ha lo stesso problema di chi incolla un atto, e merita la stessa rete di protezione.

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La sviluppiamo noi, e possiamo adattarla ai tuoi documenti e alle tue regole interne: studio legale, studio commercialista, consulenza del lavoro, ufficio HR, sanità, notariato o ufficio privacy. Non c’è un listino: si parte da quello che ti serve e ti prepariamo un preventivo su misura.