L'art. 17 GDPR non fa sconti all'AI, ma la fattibilità dipende da dove vive il dato:
- Indice vettoriale (RAG): cancellabile davvero – elimini documento ed embedding associati (serve che gli id lo permettano: progettalo prima). È l'argomento più forte per preferire il RAG al fine-tuning quando ci sono dati personali: il confronto
- Pesi del modello: se il dato è finito nell'addestramento, rimuoverlo è ricerca aperta (machine unlearning); nella pratica l'unica strada certa è riaddestrare senza quel dato
- Memorie degli assistenti, cache, log e tracce: il dato si annida anche qui, e la cancellazione deve coprirli tutti
Regola di progetto: tratta la cancellabilità come requisito architetturale, non come richiesta da gestire quando arriva.