Scrivi il nome di un cliente in un tool di intelligenza artificiale. Aggiungi il contesto, il problema che sta affrontando, magari qualche dettaglio sulla sua situazione lavorativa.
Premi invio.
Dove finisce quel dato?
È una domanda semplice, e la maggior parte dei professionisti che usano quotidianamente l’AI non sa rispondere con precisione. Non per superficialità, ma perché nessuno gliel’ha spiegato in modo operativo.
La ricerca AI&Coaching 2025 del Comitato Scientifico di ICF Italia, condotta su 197 coach professionisti, rileva che bias e distorsioni da un lato, privacy, confidenzialità e accountability dall’altro, restano stabilmente ai vertici delle preoccupazioni in tutti i segmenti di utilizzo.
Non solo tra chi è scettico. Anche, e forse soprattutto, tra chi l’AI la usa ogni giorno.
La ricerca legge questo dato come un segnale di maturità: la professione non sta inseguendo l’hype, sta cercando cornici di riferimento. Questo articolo prova a fornirne alcune.
Cosa succede davvero ai dati che inserisci in un tool di AI
Partiamo dal livello più concreto, quello che quasi nessuno affronta.
Quando inserisci un testo in uno strumento di intelligenza artificiale, quel testo lascia il tuo dispositivo e viene elaborato su server esterni, quasi sempre gestiti da aziende con sede fuori dall’Unione Europea. Questa è la base da cui partire.
Da lì in poi, il trattamento cambia radicalmente a seconda dello strumento e del piano che hai sottoscritto. Ci sono tre variabili che determinano tutto.
Se i tuoi dati vengono usati per addestrare il modello. Molti servizi in versione gratuita o consumer prevedono, per impostazione predefinita, l’utilizzo delle conversazioni per il miglioramento dei sistemi. Le versioni business e enterprise generalmente no. È una differenza sostanziale, e va verificata sulla documentazione ufficiale del servizio che usi, non su un articolo generico: condizioni e impostazioni cambiano spesso.
Per quanto tempo i dati vengono conservati. Le policy di retention variano da giorni a periodi indefiniti. Alcuni servizi offrono opzioni di conservazione zero, altri no.
Dove sono localizzati i server. Rilevante per i trasferimenti extra-UE e per il quadro normativo applicabile.
La regola operativa che ne deriva è semplice: se non hai verificato queste tre cose per lo strumento che usi, non inserirci dati riconducibili a persone reali.
Anonimizzare non è opzionale: come farlo davvero
La soluzione più efficace e immediata non è tecnologica. È metodologica.
Lavora sempre per situazioni e categorie, mai per persone identificabili.
Nella pratica significa questo. Invece di scrivere “Il mio cliente Marco, direttore commerciale in una PMI di Bergamo del settore tessile, sta gestendo un conflitto con il suo responsabile di produzione”, scrivi “Un manager di funzione commerciale in una media impresa manifatturiera sta gestendo un conflitto con un pari grado di un’altra funzione”.
L’AI ti darà lo stesso valore. Il dato personale non è mai uscito dal tuo studio.
Attenzione però a un punto sottovalutato: l’anonimizzazione superficiale non funziona. Togliere il nome ma lasciare ruolo, settore, dimensione aziendale, città e dettaglio specifico rende comunque la persona identificabile per chiunque conosca quel contesto. In mercati piccoli o settori di nicchia, bastano tre o quattro attributi combinati.
Il criterio non è “ho tolto il nome”. Il criterio è “questa descrizione potrebbe riferirsi a molte persone diverse”.
Vale anche per i materiali che carichi: registrazioni, trascrizioni, appunti di sessione, documenti aziendali del cliente. Sono tra le fonti di esposizione più frequenti e meno considerate.
Disclosure e consenso informato: in Italia non è più solo buona pratica
Qui va fatta una precisazione che molti professionisti della relazione non hanno ancora recepito.
Fino a poco tempo fa, informare il cliente dell’uso di strumenti di intelligenza artificiale era una scelta deontologica. Dal 10 ottobre 2025 in Italia è un obbligo di legge.
La Legge 23 settembre 2025 n. 132, prima legge organica italiana sull’intelligenza artificiale, all’art. 13 stabilisce che le informazioni relative ai sistemi di AI utilizzati dal professionista siano comunicate al destinatario della prestazione con linguaggio chiaro, semplice ed esaustivo, con la finalità dichiarata di assicurare il rapporto fiduciario tra professionista e cliente.
La norma si applica a tutte le professioni intellettuali, comprese quelle non organizzate in ordini. Il coaching rientra nel perimetro.
Lo stesso articolo fissa un secondo principio, altrettanto importante: l’AI può essere impiegata solo per attività strumentali e di supporto, con prevalenza del lavoro intellettuale oggetto della prestazione. Tradotto per chi lavora nella relazione: l’intelligenza artificiale può alleggerire la preparazione, la documentazione, il follow-up. Non può occupare il cuore della prestazione professionale.
Vale la pena notare quanto questo converga con ciò che ICF sostiene sul piano deontologico. La legge italiana e gli standard professionali dicono la stessa cosa, con l’aggiunta che la prima è vincolante.
Confprofessioni e l’Associazione Nazionale Forense hanno predisposto un modulo informativo tipo allegabile alla lettera d’incarico, che copre natura e provenienza dello strumento, funzione di supporto e garanzie adottate per dati e verifica dei risultati. Adattarlo alla pratica di coaching è un lavoro di poche ore.
Una disclosure efficace risponde a quattro domande, in linguaggio comprensibile e non tecnico:
Se usi l’AI e in quali fasi. Preparazione, sessione, follow-up, documentazione: sii specifico.
Quali dati vengono trattati e come. Inclusa la spiegazione della tua prassi di anonimizzazione.
Quali strumenti utilizzi. Nominarli non ti espone, ti qualifica. Dimostra che hai fatto una scelta consapevole.
Che il cliente può dire di no. Il consenso è tale solo se è revocabile e se esiste un’alternativa praticabile.
Un suggerimento pratico: inserisci l’informativa nel contratto o nella lettera d’incarico (è ciò che la norma presuppone) ma affrontala anche verbalmente nella prima sessione. Il documento tutela te. La conversazione tutela la relazione.
Bias e verifica degli output: la responsabilità non è delegabile
La seconda preoccupazione al vertice della ricerca ICF, insieme alla privacy, riguarda bias e distorsioni. E merita attenzione perché è un rischio meno visibile.
I sistemi di intelligenza artificiale sono addestrati su enormi quantità di testo prodotto da esseri umani. Riproducono quindi, inevitabilmente, gli stereotipi e le asimmetrie presenti in quel materiale: di genere, di età, culturali, professionali.
Nel lavoro con le persone questo ha conseguenze concrete. Un’AI interrogata su un percorso di carriera potrebbe restituire suggerimenti sottilmente diversi a parità di profilo, a seconda di come è formulata la richiesta. Potrebbe proporre letture standardizzate dove servirebbe attenzione all’unicità. Potrebbe rinforzare, senza che tu te ne accorga, un pregiudizio che stavi cercando di mettere in discussione.
Su questo punto l’ICF Artificial Intelligence Coaching Framework and Standards è esplicito: il coach resta responsabile della scelta delle piattaforme e delle conseguenze sul piano della riservatezza dei dati. La responsabilità non si trasferisce al fornitore tecnologico.
È lo stesso principio che la legge italiana esprime chiedendo la prevalenza del lavoro intellettuale del professionista.
Non esiste “me l’ha detto l’AI”. Non ha valore professionale, non ha valore etico e non ha valore legale.
Ogni output che arriva al cliente è tuo. L’hai validato, l’hai fatto passare attraverso il tuo giudizio, te ne assumi la responsabilità.
I riferimenti di governance: a cosa ancorare la tua pratica
La buona notizia è che non devi costruirti un quadro etico da zero.
ICF Artificial Intelligence Coaching Framework and Standards. Sviluppato da ICF con un gruppo di lavoro di coach e sviluppatori, esplicita principi e salvaguardie per un uso responsabile dell’AI nel coaching ed è disponibile gratuitamente. Include anche uno strumento di autovalutazione per verificare il proprio allineamento agli standard: un ottimo punto di partenza operativo.
Legge 132/2025. Il riferimento italiano vincolante per le professioni intellettuali, di cui abbiamo detto sopra.
AI Act europeo (Reg. UE 2024/1689, come modificato dal Reg. UE 2026/1744). Il quadro generale, in evoluzione.
NIST AI Risk Management Framework. Framework per la gestione del rischio, pensato per le organizzazioni ma con criteri adattabili alla pratica professionale.
A questi si aggiunge il GDPR, che continua ad applicarsi pienamente: l’uso dell’AI non crea un’eccezione al trattamento dei dati personali, semmai lo complica.
Una precisazione doverosa: questo articolo offre un orientamento professionale, non una consulenza legale. Se tratti dati sensibili in modo sistematico o lavori con committenti aziendali strutturati, il confronto con un consulente specializzato non è un lusso.
Una checklist operativa per la pratica quotidiana
Trasformiamo tutto questo in qualcosa di usabile domani mattina.
Prima di adottare uno strumento: verifica la policy sull’uso dei dati per l’addestramento, i tempi di conservazione, la localizzazione dei server e l’esistenza di una versione business con garanzie superiori.
Prima di ogni prompt: chiediti se il testo che stai per inserire potrebbe identificare qualcuno. Se la risposta è forse, riscrivilo per categorie.
Nel rapporto con il cliente: informativa scritta nella lettera d’incarico ai sensi dell’art. 13, conversazione esplicita in prima sessione, possibilità reale di opt-out.
Su ogni output: verifica prima di portarlo al cliente. Chiediti se contiene assunzioni implicite, semplificazioni o stereotipi che non condividi.
Sulla tracciabilità: annota i prompt significativi, i criteri con cui accetti o scarti un output, le versioni degli strumenti che usi. La ricerca ICF indica esplicitamente tracciabilità e criteri di accettazione tra gli indicatori da monitorare.
Periodicamente: rivedi a campione il lavoro fatto con l’AI. Le policy degli strumenti cambiano, le tue abitudini si sedimentano. Entrambe vanno riesaminate.
La governance non frena la professione: la protegge
Chiudo con l’osservazione che considero più importante.
Si potrebbe leggere tutto questo come una lista di ostacoli. Come burocrazia che rallenta l’innovazione.
Sarebbe una lettura sbagliata.
La ricerca ICF Italia rileva che nei segmenti più in esplorazione aumentano i timori su autenticità e relazione, e interpreta questo come un segnale positivo: la comunità professionale non sta facendo hype, percepisce il bisogno di governance concreta.
E quando la ricerca chiede ai coach di cosa avrebbero bisogno, le linee guida etiche e deontologiche compaiono al secondo posto, con il 30% delle risposte, subito dopo la formazione tecnica.
Non è una professione che subisce le regole. È una professione che le sta chiedendo.
Perché la fiducia del cliente è l’unico asset che un professionista della relazione non può ricostruire una volta perso.
Come sintetizza la ricerca ICF Italia nel descrivere il profilo del Coaching Abilitato-AI (un modello interpretativo che l’associazione propone per organizzare i pattern emersi): l’AI accelera il processo, il coach governa qualità, etica e decisioni.
A cura di: Redazione
Photo cover credits: Adobe Stock
