Spazi comuni europei dei dati (“European Data Spaces”): se ne sente sempre più parlare, e a ben ragione perché si tratta di uno degli obiettivi chiave della strategia europea dei dati.

È dunque fondamentale comprendere cosa siano, cosa rappresenteranno per l’Europa, cosa sta accadendo in merito. E quali ostacoli si dovranno superare per realizzarli compiutamente. Si tratta, come vedremo meglio, di abilitatori nella circolazione e condivisione europea dei dati (personali e non), per il c.d. data sharing.

Il Data Governance Act è applicabile: nuove opportunità e rischi della data economy

Data spaces: cosa sono gli spazi comuni europei dei dati

Partiamo dall’inizio, dal “cosa”: la trasformazione di gestione e condivisione dei dati al centro dei discorsi attuali, porta l’Unione Europea alla necessità di stabilire chiaramente quali possano essere i “Data Spaces”, ecosistemi giuridici (oltre che tecnico-organizzativi) in cui le informazioni (siano o meno dati personali) possano fluire ed essere condivise in modo efficiente e sicuro. Questo obiettivo è in linea con gli ambiziosi piani politici del Decennio Digitale dell’Unione, che mirano a plasmare un certo futuro dell’Europa entro il 2030.

L’idea di un mercato unico europeo per i dati – desiderata da molto tempo ma tuttora ancora lontana dal concretizzarsi – mira a favorire la circolazione dei dati all’interno dell’UE, garantendo al contempo che il controllo rimanga nelle mani delle imprese, organizzazioni e individui che hanno il ruolo fondamentale di generazione e fornitura dei dati stessi. Così da trarne il maggior valore possibile all’interno dell’UE, nelle intenzioni.

A tal proposito, un recente rapporto curato dal JRC (Joint Research Centre della Commissione Europea) intitolato “Scientific insights into data sharing and utilisation at scale”, illustra una possibile metodologia per la progettazione degli spazi europei e fornisce una panoramica chiara dei componenti chiave necessari. Ci potrà pertanto aiutare a capire il tema, i suoi recenti sviluppi e gli intoppi attuali.

Il documento si struttura in tre step:

1. la sintesi dei requisiti per gli spazi comuni dei dati europei, dove si mettono in luce i requisiti fondamentali che sottendono l’istituzione degli spazi. Questi requisiti sono di natura tecnica, organizzativa e legale o relativi alla governance; il JRC sottolinea e riconosce l’importanza di considerare questi fattori eterogenei al fine di garantire il successo dei comuni spazi dati;
2. le guide su come condividere i dati, ovvero si presentano guide pratiche, denominate “How-to,” che mirano a consolidare conoscenze frammentate ed elaborano aspetti tecnici, legali e organizzativi legati alla condivisione, accesso e utilizzo dei dati negli Spazi Dati. Le “How-to” affrontano domande chiave e propongono approcci pratici per affrontarle. È opportuno precisare che il JRC ha utilizzato metodologie rigorose per identificare le domande chiave, che includono la co-creazione e la revisione paritaria, il dialogo con portatori di interesse di rilievo, compresi funzionari politici della Commissione europea e studiosi a pari livello, nonché l’analisi del vasto corpus delle conoscenze esistenti;
3. una dashboard interattiva, ovvero una vera e propria dashboard online che sarà resa accessibile per consentire agli interessati di identificare rapidamente le pubblicazioni del JRC che si allineano con i principi, i requisiti e le caratteristiche identificate per gli Spazi Dati Europei.

Da ultimo, giova premettere che studi come questo possono rappresentare materiale importante per esercizi di foresight normativa (e non solo, anche economica, sociale, tecnologica ecc.): per ipotizzare scenari prossimi e, strategicamente, adattare la propria visione e attività alla luce delle possibili alternative sul tavolo.

Infine, per una migliore comprensione di molti aspetti qui richiamati può giovare la lettura di alcuni nostri precedenti contributi, a cui ci permettiamo di rimandare poiché il presente rappresenta una sorta di “terza puntata” di questo percorso:

1. “Il Data Governance Act è applicabile: nuove opportunità e rischi della data economy”;
2. “Utilizzo dei dati non personali: così l’Europa può farne emergere i mercati”.

Un passo decisivo verso il mercato unico dei dati

Negli sforzi mirati a favorire l’istituzione dei Data Spaces, sono stati proposti e, in alcuni casi, già introdotti diversi strumenti legislativi intersettoriali – a seguito della pubblicazione della citata European Strategy per i dati.

È importante notare, come ricorda il JRC, che non esiste un unico approccio tecnico o organizzativo che possa essere applicato in modo unico e standardizzato per l’istituzione e alimentazione degli Spazi Europei, dedicati alla libera circolazione dei dati. In realtà, la natura intersettoriale del progetto è particolarmente complessa e richiede un’ampia varietà di approcci. I dati stessi, così come i soggetti coinvolti, sono diversificati e le soluzioni devono essere costruite su misura.

Un esempio può essere l’Implementing Act on High Value Datasets della Commissione Europea del 2022, dall’intento audace e ambizioso: creare un unico mercato di Open Data all’interno dell’Unione Europea, promuovendo pratiche affidabili di condivisione che siano allineate con i valori comuni della società e le strutture normative esistenti. Il risultato auspicato? Numerosi possibili benefici economici, sociali ed ambientali.

Per raggiungere ciò, tuttavia, sarebbe essenziale stabilire una struttura di governance adeguata che assicuri un accesso equo, trasparente, proporzionato e non discriminatorio ai dati. Questa governance deve definire chiaramente i doveri, gli standard e le responsabilità, oltre a garantire una protezione in conformità con le leggi e gli standard europei.

Mentre il regolamento UE 2022/868, denominato “Data Governance Act”, applicabile dal settembre scorso, fornisce una gestione orizzontale, generale della movimentazione dei dati, i Data Spaces devono operare in conformità anche con ulteriori leggi e regolamenti – tra cui quelli relativi alla protezione dei dati, alla cybersicurezza, alla concorrenza, alla proprietà intellettuale, ai diritti fondamentali e molto altro.

Il quadro normativo presente in questo momento, tuttavia, non è pienamente soddisfacente per quanto necessario agli Spazi Europei di condivisione dei dati. La situazione e l’interazione tra i vari ambiti in gioco e relative discipline possono essere ben riassunti come segue, tramite uno schema tratto dallo studio di JRC:

I portatori di interesse negli spazi europei di condivisione dei dati

Una vasta gamma di attori gioca un ruolo cruciale nello sviluppo dei Data Spaces. Tali soggetti provengono da diverse sfere, tra cui il settore privato, il settore pubblico, l’ambito accademico e – non dobbiamo mai dimenticarlo – i singoli individui (tanto più in un mondo digitale sempre più ricco di “prosumer” e user-generated content).

Questi attori potrebbero essere coloro che generano informazioni, ricevitori di dati, soggetti che hanno un interesse legittimo sui dati stessi, utenti o consumatori che fanno uso delle informazioni, fornitori che mettono a disposizione servizi relativi a dati, intermediari di dati che facilitano la condivisione e facilitatori degli spazi di condivisione dei dati che contribuiscono a rendere operativi tali spazi. A questa lista è importante aggiungere i partner tecnologici e gli organismi di standardizzazione, che a loro volta permettono di creare il tessuto tecnico e normativo di questa realtà in continua evoluzione.

Poiché negli Spazi di condivisione si ha la necessità di rendere disponibili i dati, il più possibile, bisogna mantenere un certo controllo e sorveglianza verso coloro che svolgono un ruolo fondamentale nella generazione e fornitura di tali dati. Questo significa che, in un mondo di crescente di condivisione dei dati, gli stessi dati non dovrebbero finire in mani indesiderate o essere utilizzati in modi non autorizzati.

In altre parole, è necessaria una governance solida. Tuttavia, per riunire attori così diversificati viene utilizzata un’infrastruttura leggera, costituita da regole e accordi di varia natura, che spaziano da quelli di natura legale, funzionale, tecnica fino a quelli operativi. Questo soprattutto perché i portatori di interesse non sono limitati a condividere dati all’interno di un singolo “silos” di dati; la flessibilità e la capacità di interagire con diversi settori rappresentano un elemento chiave in questo scenario.

Il nuovo European Data Innovation Board (EDIB), varato sulla base del Data Governance Act, e il Data Spaces Support Centre (DSSC), che funge da network degli stakeholder, sono tra le istituzioni primarie in questo ecosistema: questi enti promuovono l’innovazione digitale e offrono supporto per lo sviluppo di Data Spaces. Inoltre, ci sono ampie reti di ricerca, come la Big Data Value Association (BDVA), la Data Spaces Business Alliance (DSBA) e la International Data Spaces Association (IDSA), con un ruolo attivo nello sviluppo di iniziative di condivisione a sostegno di casi d’uso, politiche e innovazione digitale.

Infine, altre iniziative come GAIA-X e il Digital and Logistics Forum (DTLF), stanno cercando di creare infrastrutture dati basate sui valori europei, contribuendo in modo pratico al loro sviluppo.

Ricordiamo brevemente che GAIA-X costituisce il lungamente accarezzato sogno di un’infrastruttura cloud computing federata, totalmente e solamente europea, anche per dare sostanza al progetto di una sovranità digitale dell’Unione.

La quale non ha però trovato finora una vera spinta per concretizzarsi. Il DGA e la volontà di arrivare agli spazi europei possono forse contribuire a indirizzare davvero questo progetto, pluri-rimandato.

Nel contesto del data sharing negli spazi europei, GAIA-X viene invocata come esempio principe di infrastruttura adeguata alla strategia complessiva, consentendo di centralizzare e riunire fonti frammentate di dati.

Definizione dei requisiti per i Data Spaces

Nel processo di creazione e istituzione degli Spazi Comuni dei dati Europei, è di fondamentale importanza identificare con chiarezza quali sono i requisiti che ne regolano il funzionamento. Per fornire una panoramica esaustiva del processo di individuazione dei requisiti si deve riconoscere l’importanza di considerare molteplici aspetti, dai dettagli tecnici alle complesse questioni organizzative e legali, richiedendo così un approccio su misura per garantire che i Data Spaces siano veramente all’altezza delle aspettative.

Una fase cruciale in questo processo, ci segnala lo studio JRC, è l’individuazione dei requisiti ad alto livello, i cosiddetti “High-level requirement”. Questi requisiti corrispondono alle funzionalità chiave, senza le quali un Data Space non può realizzare il suo scopo. Nonostante siano ad alto livello e talvolta non estremamente precisi, essi sono ciò che possiamo considerare come “requisiti architetturalmente significativi” – ossia quei requisiti che influenzano profondamente la progettazione finale; per esempio, uno dei requisiti chiave è che gli spazi debbano supportare il trasferimento e lo scambio di dati tra le infrastrutture partecipanti.

Questi requisiti di alto livello vengono poi scomposti in requisiti più specifici e dettagliati. Il processo di individuazione implica pertanto una classificazione in categorie funzionali e non funzionali. I requisiti funzionali definiscono ciò che gli spazi comuni devono fornire, cioè specificano i componenti concreti; mentre i requisiti non funzionali definiscono come gli spazi comuni dovrebbero operare, concentrandosi sulle qualità e sulle caratteristiche chiave – come la sicurezza, la scalabilità e la performance.

L’individuazione dei requisiti è un processo multidisciplinare che coinvolge una serie di stakeholder, dai policy maker agli esperti tecnici. Esso richiede un approccio rigoroso, basato su evidenze e sostenuto da un dialogo continuo con gli attori chiave. Il risultato sarà un insieme completo di requisiti che dovrebbero garantire il successo dei Data Spaces.

Per calare nella realtà pratica quanto sopra detto, troviamo di seguito una serie di item che sono stati identificati da JRC.

Per quanto concerne la prospettiva funzionale sono stati individuati:

1. Trasferimento e scambio di dati.
2. Pubblicazione e disclosure dei dati.
3. Archiviazione dei dati.
4. Identità, autenticazione e controllo degli accessi.
5. Interoperabilità dei dati.
6. Elaborazione e analisi dei dati.
7. Raggruppamento e interscambio dei dati.
8. Supporto multilivello.
9. Meccanismi di protezione della privacy.
10. Politiche di controllo dell’uso.
11. Conformità e revisione.
12. Misurazione e fatturazione delle transazioni.
13. Governance dei dati.
14. Protezione dei dati (personali e non che siano).

Va notato che non tutte le categorie di requisiti possono essere necessarie per ciascuno degli spazi di condivisione dei dati – e proprio per questo dovrebbe essere adottato un approccio modulare.

Per quanto concerne i requisiti non funzionali sono stati individuati:

1. Sicurezza e riservatezza.
2. Interoperabilità.
3. Manutenzione.
4. Variabilità.
5. Scalabilità.
6. Prestazione.
7. Verificabilità.
8. Portabilità.
9. Efficienza energetica.
10. Inclusività.
11. Equità.
12. Sostenibilità.
13. Affidabilità.
14. Trasparenza.
15. Sovranità dei dati.

I requisiti non funzionali sono talvolta ancora più rilevanti dei requisiti funzionali, poiché nella maggior parte dei casi pratici i due aspetti non possono essere ottimizzati congiuntamente e alcuni requisiti non funzionali potendo derivare direttamente dalla dimensione tecnica degli spazi dati, fanno sì che gli utenti finali possano costruire soluzioni, che siano servizi di fornitura di dati o prodotti AI pronti all’uso.

Utilizzo dei dati non personali: così l’Europa può farne emergere i mercati

Prospettive sulla governance: fondamenti e implicazioni

La governance dei dati contribuisce in modo significativo a definire il corretto funzionamento di questi spazi e non può essere semplicemente ridotta a questioni tecniche: essa deve considerare anche aspetti legati alla tutela, leadership e strategia nella condivisione delle risorse.

Affinché ciò sia possibile, la governance dei dati all’interno degli spazi dati coinvolge una serie di elementi chiave:

1. accesso, controllo e utilizzo dei dati, ovvero gestire come avvengono gli accessi ai dati, le modalità di controllo degli stessi e soprattutto capire come vengono utilizzati all’interno dello spazio; questi aspetti richiedono l’istituzione di regole e procedure chiare;
2. generazione e ridistribuzione del valore, ovvero bisogna affrontare la generazione di valore derivante dai dati e come tale valore viene ridistribuito tra gli attori coinvolti; questo aspetto è cruciale per garantire un approccio equo e corretto (“fairness”);
3. coinvolgimento nelle decisioni, ovvero gli attori vengono coinvolti nella presa delle decisioni relative allo spazio dati; questo include definire chi ha il diritto di prendere decisioni e come tali decisioni influenzano l’accesso, il controllo, l’uso e il beneficio dei dati.

La governance dei dati è indispensabile al fine di coordinare azioni e interazioni tra le diverse organizzazioni coinvolte nella gestione dello spazio. Questo ruolo comporta il definire attività adeguatamente inclusive e non discriminatorie per gli stakeholder. I Data Spaces devono garantire che i diversi attori comprendano chi e quali ruoli svolgono gli altri soggetti nella progettazione, nello sviluppo e nell’attuazione degli spazi dati.

Un obiettivo chiave è anche l’armonizzare progressivamente i vari aspetti tecnici, operativi, funzionali e legali, creando una sorta di infrastruttura “soft” uniforme, permettendo agli utenti di mantenere il controllo dei propri dati in diversi contesti. Questa infrastruttura include decisioni di progettazione, regole, accordi e processi relativi a come i dati vengono condivisi, gestiti e utilizzati, quindi una governance olistica essenziale a garantire il corretto funzionamento e il rispetto delle normative.

Non dimentichiamo che una buona governance dei dati mira a massimizzare i benefici derivanti dai dati, riducendo al minimo i rischi e le sfide associati; questi rischi includono questioni relative ai diritti e agli interessi delle parti coinvolte.

Recentemente, sono state avviate diverse iniziative legislative intersettoriali nell’ambito della strategia europea per i dati che mirano a regolare l’accesso, l’uso e la condivisione dei dati e riconoscono la necessità di sviluppare strutture solide per gestire i dati e promuovere la qualità dei dati condivisi anche oltre i confini nazionali.

Le misure e le procedure coinvolte possono variare ampiamente, includendo accordi contrattuali, organizzativi ed operativi, standard tecnici e strumenti, nonché obiettivi e principi. Questa diversità è necessaria per affrontare la complessità della gestione dei dati all’interno degli spazi e per garantire che gli stessi siano utilizzati in modo efficace e responsabile.

Quindi, da una parte la legislazione fornisce un quadro generale, la cornice per la condivisione dei dati, dall’altra uno spazio dati richiede anche un quadro contrattuale ben definito tra le parti. Questo accordo consente ai diversi partecipanti di stabilire regole specifiche che si adattano al loro contesto di condivisione.

Esaminare i modelli di governance dei dati e le buone pratiche esistenti è un passo importante per garantire una struttura efficace. Questo processo consente di trarre vantaggio da esperienze passate e da soluzioni collaudate per la condivisione dei dati tra diversi portatori di interesse.

Il Data Spaces Support Centre sta lavorando per fornire risorse come una “Matrice di governance dei dati”, una sorta di “bussola” per le questioni legali e un “Catalogo di modelli contrattuali” per agevolare questa esplorazione e per salvaguardare un approccio nel rispetto dei diritti fondamentali e “fair” come detto sopra.

La cooperazione e la condivisione delle best practices sono essenziali, pertanto l’integrazione di quadri giuridici, aspetti organizzativi, dimensioni contrattuali e il ruolo degli intermediari dei dati è necessario a garantire il successo di questi spazi condivisi. Un aspetto fondamentale nella governance dei dati è infatti il ruolo svolto dagli intermediari.

Queste terze parti, regolamentate dalla DGA, e già analizzate in un nostro precedente contributo (“Il Data Governance Act è applicabile: nuove opportunità e rischi della data economy”) svolgono un ruolo cruciale come facilitatori. Essi consentono il riutilizzo affidabile e legale dei dati all’interno dello spazio dati europeo comune e possono essere quindi sfruttati, tra l’altro, dai servizi Business to Consumer (B2C), assicurando l’accesso a tipi di dati necessari per offrire un valore aggiunto ai clienti.

In ultimo, è importante ricordare che l’istituzione di meccanismi di governance robusti contribuirà a guadagnare la fiducia degli stakeholder coinvolti in uno spazio dati. Tenendo in considerazione che tale struttura dovrebbe essere conforme alle disposizioni esistenti nelle normative orizzontali relative ai dati e alla legislazione sul Mercato Unico Digitale, come il GDPR, il Regolamento sulla libera circolazione dei dati non personali, la Direttiva sull’ePrivacy, il Platform to Business Regulation, nonché la legislazione settoriale dell’UE relativa ai dati.

Non dimenticando che i Data Spaces dovranno essere conformi anche al quadro giuridico dell’UE applicabile in materia di cybersicurezza, sicurezza, proprietà intellettuale, diritti fondamentali, protezione ambientale, legge sulla concorrenza e altre norme rilevanti dei servizi dati nell’UE, nonché agli impegni internazionali in materia di commercio sotto l’Accordo Generale sul Commercio dei Servizi dell’Organizzazione Mondiale del Commercio e altri accordi commerciali.

Un imponente reticolo di compliance, non privo di dubbi e sovrapposizioni incerte, che potrà giovarsi tanto più della condivisione tra gli stakeholder di quanto necessario e utile, in un approccio non più e solo “paternalistico” da parte delle istituzioni ma anche di co-regolazione e co-gestione sempre più improntata al partneriato pubblico-privato.

Per poter riassumere quanto finora esposto, il report del JRS utilizza uno schema molto chiaro, individuando come appare la governance nei Data Spaces:

“How-to’s” proposti da JRC per il data sharing: problemi e raccomandazioni, anche per l’IA

Lo studio di JRC si conclude con un interessante set di schede informative, ponendo una serie di quesiti chiave (tecnici e organizzativi) nel percorso dei Data Spaces e proponendo possibili soluzioni, azioni e raccomandazioni utili per dare risposte soddisfacenti, distinte per destinatari. Si tratta di indicazioni preziose per tutti, aziende e P.A. comprese, e sin d’ora perché offrono opzioni su aspetti che già oggi sono critici e da affrontare in determinate realtà.

Qui si può leggere l’elenco completo delle schede:

Ne vediamo solo brevemente un esempio attualissimo, ovvero la scheda intitolata “Come aumentare la trasparenza per i sistemi di Intelligenza Artificiale nei Data Space?”. Il problema è quello dello sviluppo di sistemi IA, per cui è essenziale utilizzare dataset adatti allo scopo del sistema, specialmente in applicazioni ad alto rischio, per evitare di amplificare bias sociali e danneggiare i diritti fondamentali. Policymaker e pubblico chiedono trasparenza e responsabilità, come sancito dalla proposta di AI Act dell’UE, che impone requisiti in materia di qualità dei dati, trasparenza e governance per i sistemi IA ad alto rischio.

Lo scenario d’uso potrebbe essere quello di un sistema IA per il rilevamento delle frodi, sviluppato da un’azienda e utilizzato dalla P.A. può – a causa dei bias nei dataset di addestramento – prendere di mira principalmente persone a basso reddito. Questo può causare stigmatizzazione, discriminazione socioeconomica, violazione della privacy, e danni alla reputazione sia dell’organizzazione che sviluppa il sistema, sia dell’istituzione che lo utilizza.

La soluzione proposta da JRC nella scheda è questa: la documentazione dei dataset e dei modelli IA secondo le migliori pratiche aiuta a prevenire bias e discriminazione, proteggendo i diritti fondamentali e aumentando la fiducia nelle organizzazioni che gestiscono i dati. Questo permette agli sviluppatori di IA di scegliere il dataset più appropriato, conoscere le sue limitazioni e mettere in atto strategie per mitigare i bias. Questa documentazione è utile anche per aumentare la trasparenza e la responsabilità tra gli utenti dei sistemi IA e il pubblico più ampio.

Ciò si traduce in una serie di raccomandazioni: i data provider devono essere responsabili della documentazione dei dataset, modelli IA e algoritmi, includendo elementi essenziali come provenienza, ambito, e privacy. Questa documentazione deve essere fornita in formati diversi per soddisfare le esigenze di diverse platee, tra cui sviluppatori di IA, utenti finali e gruppi sociali. La documentazione aiuta a comprendere le caratteristiche e le limitazioni dei dataset, oltre a sensibilizzare sui potenziali impatti etici e sociali dell’uso dei sistemi IA. Le autorità pubbliche dovrebbero fornire linee guida sulle migliori pratiche per la documentazione dei dataset, oltre a comunicare in modo trasparente (condividendo la documentazione) sulle fonti di dati utilizzate nei sistemi IA.

Conclusioni

Come diceva un testo di Mayer-Schönberger di qualche anno fa, “fuori i dati!”: l’Europa, dopo la difesa (dei diritti), vuole passare all’attacco (nella valorizzazione dei dati). E per farlo servono i dati, personali e non, serve il data sharing, la condivisione, per poi trarne i maggiori frutti possibili, nel rispetto della normativa e dei diritti.

L’istituzione di Spazi Comuni rappresenta, per concludere, un importante passo avanti nella realizzazione del menzionato mercato unico per i dati nell’Unione Europea, per la loro effettiva circolazione e, così, migliorare globalmente la società. La governance dei dati è ora definita appunto dal DGA (Data Governance Act) con l’ausilio della altre discipline sopra citate; tuttavia, per garantire il corretto funzionamento di questi spazi, il Data Spaces Support Centre (DSSC) ha proposto di considerare altre sei diverse aree legali, ovvero:

1. diritti e obblighi relativi ai dati;
2. contratti;
3. leggi sulla concorrenza (es. vedi il Digital Markets Act per l’antitrust);
4. aspetti organizzativi;
5. interoperabilità tecnico-legale.

Un aspetto promettente riguarda la varietà di prospettive che potrebbero essere già supportate da implementazioni esistenti, come per esempio: cataloghi centralizzati dei dati che offrono elevate prestazioni e funzionalità di produttività; ecosistemi federati di condivisione dei dati, che seguono i principi algoritmo-dati e di edge computing, offrendo un maggiore controllo, scalabilità e caratteristiche di portabilità; sistemi completamente decentralizzati, per esempio basati su blockchain o sistemi di gestione delle informazioni personali, che diano priorità alla riservatezza, all’interoperabilità e alle caratteristiche di portabilità. Ognuno di questi approcci ha le sue caratteristiche distintive e può essere adatto a diversi contesti.

Un successivo passo fondamentale consiste nell’analizzare queste iniziative in base ai requisiti funzionali e non funzionali precedentemente delineati. Si tratta di un processo che consente di valutare in che misura le diverse implementazioni possono soddisfare gli obiettivi posti dai Data Spaces. Soltanto l’analisi delle diverse iniziative di condivisione permetterà di identificare le migliori soluzioni per garantire il corretto funzionamento degli spazi e il rispetto delle tante normative coinvolte.

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