Carta etica di Swico

1. Introduzione

La Carta etica di Swico per un uso etico dei dati si concentra sulla raccolta, la conservazione e l’utilizzo dei dati. Aiuta le aziende del settore TIC a sviluppare prodotti e servizi basati sui dati in linea con le aspettative della clientela, del personale e della società. Tali aspettative vanno oltre la protezione dei dati e riguardano principi etici. Formulando chiaramente i nostri valori, definendo le singole fasi del ciclo di vita dei dati e assumendo impegni facilmente comprensibili per ciascuna fase, la Carta etica di Swico offre un sostegno concreto per:

• Migliorare la qualità dei prodotti e servizi basati sui dati
• Individuare le zone grigie etiche rispetto alla legislazione sulla protezione dei dati
• Comprendere meglio le questioni etiche legate all’utilizzo dei dati
• Attrarre talenti per i quali l’atteggiamento etico del datore di lavoro è importante
• Consolidare la fiducia della clientela e della società nell’utilizzo dei dati volto a creare valore

A lungo termine, orientarsi a principi e valori etici diventerà per le aziende una componente importante della buona governance aziendale e contribuirà spesso al successo dell’impresa. Inoltre, questa forma di autoregolamentazione è più efficace e meno costosa di un intervento statale.

Questa Carta non è un codice etico generale, ma riguarda esplicitamente la gestione dei dati. In quanto tale, costituisce una base importante per una digitalizzazione etica e affidabile.

2. I nostri valori

La Carta etica di Swico copre l’intero ciclo di vita dei dati dei nostri prodotti e servizi. Illustra il comportamento che intendiamo adottare, ispirandoci ai seguenti valori:

• Prevenzione dei danni:
  Non si deve arrecare danno a individui e comunità.  Ciò comprende la protezione (ad es. da diagnosi mediche errate), la sicurezza (ad es. dei dati contro gli hacker) e la sostenibilità (ad es. tramite un trattamento dei dati efficiente dal punto di vista energetico).
• Giustizia:
  Occorre garantire un’equa distribuzione dei benefici e degli oneri. Ciò include l’uguaglianza (ad es. nella protezione dalla discriminazione), l’equità (ad es. prevedendo una contropartita per la raccolta di dati della clientela) e la solidarietà (ad es. mettendo i dati a disposizione del pubblico per un utilizzo collettivo).
• Autonomia:
  Occorre consentire a individui e comunità di agire in modo autodeterminato. Ciò comprende la libertà (ad es. di scelta), la sfera privata (ad es. evitando di raccogliere determinati dati) e la dignità (ad es. adottando una prassi informativa che rispetti la clientela).

Per garantire che questi valori siano attuati nella pratica, servono inoltre requisiti in materia di controllo, trasparenza e responsabilità e rendicontazione:

• Controllo:
  I processi interni relativi alla gestione dei dati devono essere ben definiti e governabili. È inoltre necessario acquisire conoscenze sui processi, affinché il controllo possa essere efficace.
• Trasparenza:
  Occorre documentare e comunicare cosa accade ai dati e in che modo. La trasparenza deve essere adeguata ai diversi gruppi destinatari, ad esempio clientela, personale e partner commerciali, che hanno esigenze diverse.
• Responsabilità e rendicontazione:
  Le responsabilità per la gestione dei dati devono essere definite chiaramente. In caso di violazione delle regole, occorre assumersene la responsabilità. Ciò mira in particolare a contrastare la tendenza per cui, con la digitalizzazione dei processi, le competenze diventano spesso più sfumate e meno chiare.

Questi tre valori procedurali – controllo, trasparenza e responsabilità e rendicontazione – esprimono principi aziendali consolidati per garantire la qualità di prodotti e servizi e controllare i rischi aziendali.

3. Attuazione pratica nel ciclo di vita dei dati

I prodotti e i servizi basati sui dati creano valore per i clienti e le imprese. Il modello aziendale è orientato a questa creazione di valore. Tuttavia, tali prodotti e servizi possono incidere anche su altri valori personali o sociali. La responsabilità etica di un’impresa consiste nel tenerne conto e nell’introdurre procedure che garantiscano il rispetto di determinati standard etici.

La Carta Swico comprende le quattro fasi principali del ciclo di vita dei dati, ognuna caratterizzata da specifiche sfide etiche. Nel ciclo, le attività di ogni fase si basano sui risultati delle fasi precedenti.

Fase 1: generazione e acquisizione dei dati

Riguarda i dati digitali, che possono essere arricchiti con metadati. Può trattarsi di dati oggettivi o personali:

• Raccolta o acquisto di dati
• Installazione di sistemi di sorveglianza fisica
• Creazione di moduli per la raccolta dei dati
• Raccolta di dati comportamentali degli utenti

Fase 2: archiviazione e gestione dei dati

Riguarda un database, comprese le regole di accesso e i meccanismi di sicurezza:

• Archiviazione o cancellazione dei dati
• Definizione delle regole di accesso ai dati archiviati
• Protezione dei dati archiviati
• Pulizia o combinazione di set di dati

Fase 3: analisi dei dati e generazione di conoscenze

Riguarda un prodotto basato sui dati. Può trattarsi di un meccanismo che genera conoscenze dal database o che permette di creare valore sulla base dei dati:

• Visualizzazione dei dati
• Interpretazione dei dati
• Utilizzo di algoritmi e modelli scientifici (classificazione o previsione)
• Utilizzo dell’apprendimento automatico
• Sviluppo di sistemi per automatizzare le decisioni
• Condivisione interna di modelli per acquisire conoscenze

Fase 4: i nostri prodotti e servizi

Riguarda l’impatto dei prodotti o servizi basati sui dati sul mondo reale al di fuori dell’impresa:

• Classificazione delle persone
• Supporto o automazione delle decisioni
• Influenza sull’accesso alle risorse
• Influenza su convinzioni o comportamenti
• Pubblicazione di previsioni su fenomeni sociali

4. I nostri impegni

Lungo l’intero ciclo di vita dei dati dei nostri prodotti e servizi emergono questioni etiche che, in linea di principio, ci impegniamo ad affrontare come imprese:

Fase 1: generazione e acquisizione dei dati

1. Evitiamo di sfruttare l’inerzia, la scarsa attenzione o altre debolezze psicologiche delle persone per raccogliere più dati personali di quanti siano necessari.
2. Verifichiamo il design dei nostri siti web e l’esperienza utente per individuare i «dark pattern» e li eliminiamo.
3. Sviluppiamo modalità di consenso informato intuitive e, se del caso, selezionabili dagli utenti.
4. Aiutiamo i nostri clienti affinché loro o la loro clientela possano modificare o revocare in seguito il consenso all’utilizzo dei dati.
5. Documentiamo in modo adeguato le nostre fonti di dati e ogni limitazione relativa al loro utilizzo.
6. Rinunciamo a utilizzare dati provenienti da fonti non affidabili.

Fase 2: archiviazione e gestione dei dati

1. Attuiamo misure adeguate di cibersicurezza, applicandole in modo coerente a tutte le forme di archiviazione dei dati (ad es. cloud o soluzioni ibride).
2. Aiutiamo i nostri clienti affinché loro o la loro clientela possano esercitare effettivamente il diritto alla portabilità dei dati.
3. Ci teniamo regolarmente aggiornati sulle tecnologie più recenti che garantiscono la protezione della sfera privata delle persone.
4. Documentiamo ogni modifica e adeguamento della gestione dei dati e comunichiamo le relative informazioni a tutte le persone interne ed esterne che utilizzano i dati.
5. Spieghiamo ai nostri clienti come vengono protetti i loro dati o quelli della loro clientela e come vengono registrati gli accessi.
6. Definiamo a livello organizzativo chi partecipa alla valutazione, alla rendicontazione e all’attuazione degli standard di etica dei dati nella gestione dei dati.

Fase 3: analisi dei dati e generazione di conoscenze

1. Integriamo nei nostri modelli meccanismi di controllo per monitorare e limitare i potenziali danni che potrebbero verificarsi durante il loro utilizzo pratico; in particolare, violazioni della sfera privata o decisioni errate.
2. Sviluppiamo competenze per affrontare la discriminazione indiretta che può derivare dall’apprendimento automatico.
3. Spieghiamo ai nostri clienti quale tipo di distinzione è previsto e integrato nel nostro modello e quali eventuali forme indesiderate di discriminazione indiretta sono state eliminate.
4. Motiviamo l’adeguatezza degli algoritmi utilizzati rispetto al set di dati disponibile e al compito specifico di analisi. La motivazione comprende una documentazione utile a valutare i rischi e le misure adottate per ridurli.
5. Spieghiamo la logica dei nostri modelli, le decisioni prese durante la loro elaborazione e i loro limiti in modo comprensibile ai nostri clienti e alla loro clientela.
6. Assegniamo responsabilità alle persone coinvolte nello sviluppo dei modelli per garantire il rispetto degli standard etici.

Fase 4: i nostri prodotti e servizi

1. Distribuiamo prodotti e servizi basati sui dati solo dopo aver esaminato in che misura utenti inesperti potrebbero causare danni o utenti esperti potrebbero farne un uso improprio.
2. Monitoriamo i sistemi decisionali automatizzati o di raccomandazione per individuare eventuali discriminazioni involontarie, anche se il prodotto basato sui dati è già stato sottoposto a test per rilevare discriminazioni indirette: i dati di prova possono avere caratteristiche statistiche diverse da quelli reali e dare così origine a nuove forme di discriminazione.
3. Attuiamo processi che consentano alle persone interessate di segnalare gli esiti negativi dei nostri prodotti basati sui dati e prendiamo in esame tali segnalazioni.
4. Valutiamo se gli standard etici sono stati rispettati durante l’intero ciclo di vita dei dati e se sono in linea con la missione, i valori e la responsabilità individuale della nostra impresa.
5. Quando produciamo dati, modelli o prodotti basati sui dati per terzi, mettiamo a disposizione tutte le informazioni necessarie per utilizzare questi dati, modelli e prodotti in modo etico.
6. Ci assumiamo la responsabilità della leadership definendo responsabilità chiare nel complesso processo di sviluppo di prodotti e servizi basati sui dati.