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Con l’avvicinarsi del referendum costituzionale di marzo 2026 sulla giustizia, la contesa politica italiana si gioca in gran parte sulle piattaforme digitali: social network, newsletter, gruppi di messaggistica e inserzioni pubblicitarie online sono ormai canali centrali per mobilitare gli elettori. In questo scenario entra con forza il ruolo dell’AI, che non solo analizza i dati ma può anche generare contenuti e personaggi virtuali. La trasformazione da campagne tradizionali a strategie data-driven solleva domande sulla provenienza dei dati, sui limiti normativi e sulla capacità degli elettori di riconoscere messaggi autentici rispetto a messaggi generati artificialmente.
Un caso emerso nella campagna referendaria italiana è l’apparizione dell’influencer digitale chiamato Cittadino Zero, un avatar creato con strumenti di AI generativa e utilizzato per promuovere posizioni politiche. Il fenomeno ha acceso il dibattito sulla trasparenza delle campagne online e sul confine tra sperimentazione tecnologica e propaganda. Allo stesso tempo, autorità come la CNIL in Francia stanno predisponendo piani d’azione in vista delle elezioni municipali 2026 per monitorare pratiche digitali e informare i cittadini sui loro diritti, mentre in Italia il Garante per la protezione dei dati personali ha già cercato di disciplinare l’uso dei dati elettorali.
Quali dati possono essere usati e in che modo
Le regole italiane distinguono tra dati ricavati dalle liste elettorali e dati ottenuti da fonti private. Con il provvedimento del 18 aprile 2019 n. 96 il Garante ha chiarito che partiti e comitati possono impiegare le informazioni contenute nelle liste ufficiali detenute dai comuni senza ottenere il consenso esplicito, in virtù di una deroga elettorale finalizzata a garantire la partecipazione politica. Diverso è l’utilizzo di indirizzi e-mail, numeri di telefono o dati raccolti tramite petizioni e banche dati private: in questi casi è necessario il consenso informato degli interessati e vige il divieto di trattare dati particolari ai sensi dell’art. 9 GDPR.
Fonti, tecniche e limiti pratici
Oltre alle fonti ufficiali, le campagne digitali sfruttano informazioni ricavate dai social media, da piattaforme di advertising e da servizi di profilazione. Tecniche come il microtargeting e i test A/B permettono di adattare messaggi a segmenti molto specifici dell’elettorato, mentre strumenti di profilazione automatica analizzano comportamenti e preferenze. Tuttavia, quando i dati provengono da raccolte non trasparenti o da scraping, entrano in gioco obblighi di consenso e rischi di violazione della normativa sulla privacy, oltre a questioni etiche legate alla persuasione mirata.
L’impatto dell’AI sulla produzione e distribuzione dei messaggi
L’inserimento dell’AI generativa nei flussi di comunicazione politica modifica radicalmente la capacità di creare contenuti su larga scala: testi, immagini e video possono essere prodotti rapidamente e personalizzati per diversi pubblici. Questo potenzia la reattività delle campagne, ma complica la tracciabilità dei messaggi e la verifica dell’autenticità. Strumenti di analisi automatica possono anche effettuare sentiment analysis e individuare temi sensibili per gruppi specifici, rendendo la persuasione più mirata e, al tempo stesso, più opaca per il pubblico e per gli organismi di controllo.
Precedenti e rischi concreti
Il dibattito internazionale è segnato da esempi che mostrano i pericoli dell’uso massiccio dei dati: il caso di Cambridge Analytica legato alle elezioni presidenziali USA del 2016 ha rivelato come dati di circa 87 milioni di utenti Facebook siano stati impiegati per creare profili psicometrici e attività di microtargeting. Anche il referendum sulla Brexit ha mostrato l’uso strategico della pubblicità mirata. Con l’avvento dei contenuti sintetici aumentano inoltre i rischi di disinformazione e di creazione di testimonianze false, con effetti negativi sulla fiducia e sulla qualità del dibattito pubblico.
Risposte normative e opportunità di controllo
Di fronte a questi sviluppi, autorità come la CNIL hanno rilanciato strumenti di monitoraggio e dialogo con i soggetti coinvolti, riattivando l’observatoire des élections per raccogliere segnalazioni e vigilare sulle pratiche digitali. A livello europeo cresce la spinta verso un quadro regolatorio più coerente che contempli obblighi di trasparenza per le piattaforme, limiti alla profilazione politica e misure per tutelare i diritti degli elettori. In Italia il richiamo resta quello di aggiornare norme e pratiche per tenere conto delle capacità di analisi e generazione offerte dall’AI.
In conclusione, la politica digitale contemporanea combina dati, algoritmi e creatività automatizzata: questa convergenza offre strumenti efficaci per comunicare ma impone anche vincoli di trasparenza, controllo e tutela dei diritti. Per garantire una competizione democratica equa è necessario che le regole evolvano insieme alle tecnologie, che le autorità rafforzino la vigilanza e che i cittadini acquisiscano consapevolezza sui meccanismi alla base della propaganda digitale.