Uso dei dati in azienda tra profilazione e GDPR: come conciliare efficienza operativa e tutela della privacy nel contesto digitale

In un mondo dominato dalla digitalizzazione e dal progresso tecnologico, in cui i dati acquisiscono un valore economico senza precedenti, la profilazione si configura come una delle attività più redditizie per le imprese e le piattaforme che agiscono nel mercato digitale. Essa permette loro di ottimizzare le proprie performance attraverso tecniche di segmentazione e costruzione di profili digitali, tutti incentrati sulla personalizzazione dei contenuti. Tuttavia, sempre più spesso queste attività di profilazione si basano su un uso eccessivo di dati personali, il quale solleva interrogativi cruciali in merito alla tutela della privacy e alla conformità normativa. In questo contesto, le grandi piattaforme digitali, come Google, Meta e Amazon, sono spinte a creare ecosistemi chiusi che centralizzano enormi quantità di dati, influenzando la concorrenza e sollevando rischi di dipendenza e monopolio informativo. L’obiettivo di questa tesi è quello di analizzare il delicato trade-off tra performance aziendale e protezione dei dati, esplorando il valore economico deI dati in azienda, analizzando i punti di tensioni con il quadro regolatorio europeo (in particolare il GDPR) e i rischi legati alla non compliance. Vengono esaminate le possibili soluzioni e strategie che le organizzazioni possono mettere in atto per conciliare privacy e performance, quali l’integrazione della protezione dei dati fin dalla fase di progettazione dei trattamenti, e l’utilizzo di tecniche per ridurre i rischi di identificazione quali la pseudonimizzazione, l’anonimizzazione e il differential privacy.