Abstract
Automazione intelligente della compliance nei progetti di ricerca: integrare DMP
Nei progetti di ricerca universitari, la gestione dei dati e la conformità normativa procedono spesso su binari paralleli: il Data Management Plan (DMP) pianifica ciclo di vita, condivisione e riuso dei dati, mentre Registro dei trattamenti, eventuale DPIA e, quando pertinenti, adempimenti di governance relativi ai sistemi di IA rispondono a obblighi e controlli diversi. Questa frammentazione genera duplicazioni, incoerenze e ritardi, proprio mentre aumentano complessità dei dataset, uso di servizi cloud e sperimentazione con modelli di IA. Il contributo propone un approccio di compliance-by-design , supportato da NLP e regole codificate, capace di produrre bozze coerenti di DMP e documentazione privacy/IA a partire da una fonte unica del progetto, con supervisione umana, tracciabilità e integrazione con le infrastrutture digitali della ricerca.
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Bio
Leonardo Gaetano Mezzina is Head of the IT Office, Chief Digital Transformation Officer, and Information Security Officer at the IMT School for Advanced Studies Lucca. He works on digital infrastructures, data governance, regulatory compliance, and digital transformation within the academic sector.
Abstract
Intelligent automation of compliance in research projects: integrating Data Management Plans (DMPs)
In university research projects, data management and regulatory compliance often run on parallel tracks: the Data Management Plan (DMP) defines the lifecycle, sharing, and reuse of data, while the Record of Processing Activities, any Data Protection Impact Assessment (DPIA), and, where relevant, governance requirements for AI systems address different obligations and oversight frameworks. This fragmentation leads to duplication, inconsistencies, and delays, at a time when datasets are becoming more complex, cloud services are increasingly used, and experimentation with AI models is expanding. This contribution proposes a compliance-by-design approach, supported by NLP and rule-based systems, capable of generating coherent drafts of DMPs and privacy/AI-related documentation from a single project source, with human oversight, traceability, and integration with digital research infrastructures.
Attribuzione 4.0 Internazionale