Dalla ricerca all’impresa: regole e modelli per la valorizzazione dei dati

Data Valley, l’Università Ca’​ Foscari, Dipartimento di Management, e PInK (Knowledge Transfer Ca’ Foscari) hanno organizzato un ciclo di workshop per approfondire le regole e i modelli per la protezione e valorizzazione dei dati, tra ricerca e impresa.

Smart Products, Smart Services, e i modelli di business data-driven, richiedono un’attenta strategia per la gestione e protezione dei dati. Non solo GDPR, ma business modelling, data strategy, contratti e data asset protection sono essenziali.

I workshop sono stati tenuti da Data Valley, che si occupa di data management and data monetization, fornendo assistenza strategica e legale alle PMI per ridisegnare prodotti, servizi e business model in un processo dedicato e nel dialogo con le Big Tech.

Come sfruttare i dati e disegnare un modello di business vincente? A quali aspetti prestare attenzione? Da dove partire per un data strategy check?

Ne hanno parlato Carlo Rossi Chauvenet, Silvia Martinelli, Sara Gobbato, Laura Zoboli e Alfredo De Felice.

Carlo Rossi Chauvenet, Managing Director in Data Valley, ha ricordato l’importanza di una corretta data strategy per la valorizzazione del dato anche a fini di creazione di nuovi prodotti e servizi: “qualsiasi prodotto o servizio è smart se si fonda sui dati, che rendono possibili prodotti e servizi più personalizzati”. La data strategy comincia dal chiedersi di quali dati si ha bisogno, personali o non personali, anonimizzati o pseudonimizzati, di quali ruoli privacy si intendono assumere e di quali finalità si perseguono.

“Il vero rischio è la prevedibilità del comportamento da cui discende la discriminazione nell’accesso a prodotti e servizi, non la riservatezza delle informazioni: dobbiamo sfruttare i dati per migliorare processi e prodotti, ma nel rispetto della normativa e tutelando le persone”, afferma l’avv. Chauvenet.

Silvia Martinelli, Strategic Research Manager in Data Valley, ha analizzato le sfide poste dalla platform economy, dall’Internet of Things e dall’utilizzo di algoritmi e sistemi di intelligenza artificiale. L’aumento del numero di oggetti connessi e che trasmettono dati, determinato dall’IoT, modifica la natura stessa del prodotto, dove il nuovo oggetto connesso rappresenta solo una piccola parte dello smart service che a questi può essere collegato.

La piattaforma, tradizionale o connessa all’IoT, diviene il nuovo strumento per organizzare e gestire informazioni, relazioni e decisioni.

La fiducia e il trust verso le nuove tecnologie e i nuovi servizi con esse creati sono fondamentali e sono stati anche posti alla base della strategia europea in materia di AI per la creazione di un’intelligenza artificiale che possa essere “trustworthy”. Sicurezza, etica, trasparenza, non discriminazione e accountability rappresentano solo le parole chiave di un processo che accompagna la creazione, la definizione e il monitoraggio dei nuovi prodotti.

Sara Gobbato, avvocato esperta di regolazione e concorrenza dei mercati digitali, ha descritto le opportunità economiche derivanti dagli Open Government Data, illustrando le procedure di accesso e sfruttamento dei dati della PA a disposizione delle imprese.

Ha, inoltre, descritto i nuovi obblighi applicabili ai dati della ricerca scientifica finanziata con fondi pubblici ai sensi della Direttiva 2019/1024, che dal prossimo luglio 2021 obbligherà gli enti di ricerca a consentire il riutilizzo di tale tipologia di dati secondo i principi “open by default” e “as open as possible, as closed as necessary”.

Infine, ha affrontato il complesso tema del data sharing nei rapporti B2B quanto ai rimedi a disposizione delle imprese in caso di rifiuto di fornire i dati, tra “abuso di posizione dominante” ed “abuso di dipendenza economica”.

Laura Zoboli, assistant professor all’Università di Varsavia e docente di IP e Information law alla Bocconi, ha affrontato il tema della tutela dei dati dal punto di vista della proprietà intellettuale, tra condivisione e controllo.

Come controllare i dati o il database e come facilitarne la condivisione?

Le risposte, da valutarsi caso per caso, sono da rinvenirsi tra il copyright, il diritto sui generis sul database e i trade secrets. Particolare attenzione è stata poi dedicata al text and data mining (anche come eccezione al copyright) e a uno strumento di natura commerciale estremamente importante: l’accordo di non divulgazione o riservatezza.

Infine, Carlo Rossi Chauvenet e Alfredo De Felice, hanno approfondito i temi dell’anonimizzazione e della valorizzazione del dato, concentrandosi sulle tecniche di anonimizzazione e di randomizzazione con utilizzo dei cosiddetti “dati sintetici” e sulla creazione dei “data warehouse” o “data lake” per la condivisione.

Gli approfondimenti sono stati orientati verso l’ambito dei rapporti tra ricerca e impresa, per la creazione di nuovo valore con collaborazioni e sinergie tra accademia e imprenditorialità.

 

 

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