I laureati in Privacy Engineering della Carnegie Mellon si affermano come assunzioni chiave, facendo da ponte tra le regole sull’IA e i sistemi del mondo reale

Mentre i governi si affrettano a tenere il passo con tecnologie dei dati e intelligenza artificiale in rapida evoluzione, le aziende stanno scoprendo un problema pratico dietro i dibattiti sulle politiche: servono persone in grado di tradurre le leggi sulla privacy e le norme sull’AI in sistemi che funzionino davvero. I laureati del programma di privacy engineering della Carnegie Mellon University vengono sempre più spesso assunti proprio per questo — portando nello sviluppo dei prodotti e nella governance una formazione tecnica, alfabetizzazione giuridica e una mentalità incentrata sull’etica.

Geetika Gopi (SCS 2023) è un esempio di come questa competenza venga utilizzata all’interno delle principali aziende tecnologiche. Oggi con sede a Boston, Gopi guida il programma Workplace Artificial Intelligence and Language Model Assessments (WILMA) di Amazon. Dopo aver conseguito un master in privacy engineering, è entrata in Amazon come senior AI privacy specialist e, in seguito, è avanzata fino a supervisionare il team che aveva contribuito a lanciare.

Il suo gruppo, ha spiegato, conduce revisioni scientifiche dei sistemi di AI che incidono sulla popolazione aziendale di Amazon — dipendenti, candidati e lavoratori a contratto — prima che tali strumenti vengano messi in produzione. Il processo WILMA si basa su un panel interfunzionale che comprende consulenti legali, specialisti di AI ed esperti di psicologia I/O (industrial/organizational). L’obiettivo è duplice: soddisfare le aspettative di “responsible AI” e garantire la conformità alle norme sulla privacy e sull’AI nel mondo prima del rilascio.

Gopi non ha iniziato occupandosi di privacy. La sua prima carriera era incentrata sulla cybersecurity, con attività di digital forensics e operazioni difensive. Col tempo, si è avvicinata alla privacy considerandola qualcosa di più di una semplice casella da spuntare sul piano legale — una sfida ingegneristica e operativa che può essere incorporata in sistemi e flussi di lavoro. Quando ha scoperto che Carnegie Mellon offriva quello che lei riteneva l’unico percorso formativo formale al mondo specificamente dedicato al privacy engineering, ha deciso che fosse il posto giusto per approfondire quelle competenze.

La domanda di questo tipo di professionista ibrido è cresciuta con l’espansione della regolamentazione sulla privacy. Il Regolamento generale sulla protezione dei dati dell’Unione Europea è entrato in vigore nel 2018. Negli Stati Uniti, il California Consumer Privacy Act è diventato efficace nel 2022. Per le aziende che operano a livello internazionale, la conseguenza pratica è che rispettare gli obblighi in più giurisdizioni spesso significa progettare in base alle regole più severe a cui sono soggette in qualunque Paese. E, mentre le leggi continuano a evolversi, le imprese devono valutare se limitarsi a soddisfare i requisiti attuali — o andare oltre, anticipando nuova legislazione e aspettative dei consumatori in crescita.

È qui che i laureati formati a ragionare in modo interdisciplinare possono essere particolarmente preziosi. Gopi sostiene che il curriculum del programma sia avanti rispetto a molte prassi del settore perché forma professionisti “a T”: persone con competenze tecniche profonde e un’ampia padronanza trasversale dei domini che influenzano le decisioni sulla privacy. Ha citato insegnamenti come Computer Law and Technology, Differential Privacy ed Engineering Privacy by Design come il tipo di preparazione che consente ai professionisti di muoversi tra analisi giuridica, approcci matematici e ingegneria dei sistemi.

A riflettere l’ampliamento del perimetro della disciplina, Carnegie Mellon ha rinominato i suoi titoli. L’opzione a tempo pieno è ora il Master’s in Privacy Engineering and AI Governance. Il percorso part-time — pensato per studenti che continuano a lavorare mentre studiano — è stato ribattezzato Master’s in Privacy Technology and AI Governance. I programmi si stanno espandendo rapidamente, in parallelo con la domanda del settore.

Un altro ex allievo, Jack Gardner (SCS 2022), è arrivato seguendo un percorso diverso. Ha studiato economia e matematica al Gettysburg College, quindi ha lavorato presso il Consumer Financial Protection Bureau come assistente di ricerca, con un focus sui processi decisionali e sugli studi comportamentali. Un amico già iscritto al programma di privacy engineering lo ha incoraggiato a candidarsi. Il background di Gardner nei metodi di ricerca — costruito all’università e al CFPB — lo ha aiutato a riconvertirsi verso il privacy engineering continuando, al tempo stesso, a concentrarsi sul comportamento degli utenti e sulla tutela dei consumatori. Come studente a tempo pieno a Pittsburgh, ha iniziato a sviluppare una comprensione più ampia delle priorità legali e tecniche che plasmano il lavoro moderno sulla privacy, anche attraverso corsi su policy e diritto della privacy.

Perché conta

I sistemi di IA prendono sempre più spesso decisioni — o le influenzano — in materia di assunzioni, gestione del lavoro e servizi ai consumatori: ambiti in cui privacy, equità e accountability sono sottoposte a un controllo serrato. Le organizzazioni che non riescono a rendere operativa la conformità tra diverse regioni rischiano esposizione legale e reazioni negative dell’opinione pubblica, mentre gli individui affrontano una crescente incertezza su come vengano utilizzati i loro dati. Vale la pena osservare se le nuove normative sull’IA spingeranno un numero maggiore di aziende ad adottare valutazioni strutturate e multidisciplinari come WILMA — e ad assumere ingegneri formati specificamente per fare da ponte tra diritto e codice.