Innovation Law Insights

Podcast

 

Gambling Laws of the World – Italia e Paesi Bassi

Pubblichiamo il primo episodio del podcast Gambling Laws of the World di DLA Piper, in cui Giulio Coraggio, Richard van Schaik e Vincenzo Giuffrè affrontano le ultime questioni legali relative al settore del gioco d'azzardo online in Italia e nei Paesi Bassi. L'episodio è disponibile QUI.

 

Artificial Intelligence

 

AI nei Processi Legali: costruire benchmark efficaci per guidare il processo di selezione ed implementazione

I recenti sviluppi nell'intelligenza artificiale legale hanno generato notevole entusiasmo nel settore, ma la vera sfida rimane come valutare oggettivamente e implementare efficacemente questi strumenti nei flussi di lavoro legali. Il rapporto Vals AI, pubblicato recentemente, ha confrontato quattro strumenti di AI legale con un gruppo di controllo di avvocati su sette attività legali differenti. Sebbene questo tipo di benchmarking sia prezioso, l'implementazione efficace dell'AI richiede una comprensione più sfumata di come questi strumenti si inseriscono nei processi legali complessivi.

AI come elemento di un processo, non sostituzione completa

Un errore comune è considerare l'AI come sostituto diretto del lavoro umano. In realtà, l'AI è solo un componente all'interno di un processo più ampio, e il suo valore si manifesta quando permette di realizzare risultati più efficaci attraverso processi riprogettati. Considerando ad esempio la generazione di cronologie in ambito legale, possiamo identificare diversi modelli di integrazione:

1. Processo tradizionale: interamente guidato da avvocati
2. AI-centrico: l'AI genera la cronologia, poi revisionata da un avvocato
3. Supervisione avanzata: l'avvocato deve conoscere i documenti per verificare efficacemente
4. Umano-centrico con supporto AI: l'avvocato mantiene il controllo, con l'AI che fornisce supporto e verifica

La scelta del modello più adatto dipende dal contesto specifico. Una causa complessa dove l'avvocato deve avere una profonda comprensione dei fatti potrebbe richiedere un approccio umano-centrico con supporto AI. Al contrario, una questione più semplice dove i fatti sono già noti potrebbe beneficiare di un approccio più AI-centrico.

Costruire benchmark interni personalizzati

Le demo dei fornitori di soluzioni di AI e i benchmark pubblici raramente riflettono le sfide quotidiane che i team legali devono affrontare per integrare i tool nei propri processi quotidiani. Per valutare efficacemente l'AI, è necessario sviluppare benchmark interni che testino le prestazioni negli specifici flussi di lavoro. Un processo di benchmarking strutturato dovrebbe:

1. Identificare le attività legali principali:
• Definire i casi d'uso chiave per la vostra pratica
• Stabilire criteri di successo misurabili (accuratezza, velocità, consistenza)
2. Costruire un dataset rappresentativo:
• Raccogliere documenti legali reali in formati diversi (Word, PDF, documenti scansionati)
• Includere contratti standard, documenti normativi e accordi complessi
• Annotare il dataset con esperti legali per creare uno standard di riferimento
3. Definire metriche di valutazione specifiche, da adattare caso per caso, ad esempio:
• Accuratezza nell'estrazione di clausole
• Coerenza e affidabilità dei risultati
• Comprensione contestuale e ragionamento legale
• Efficienza nell'elaborazione di documenti complessi
4. Testare l'elaborazione visiva dei dati:
• Valutare il riconoscimento OCR per documenti scansionati
• Verificare la correlazione tra testo e elementi visivi (mappe, annotazioni)

Il ruolo dell'accuratezza nel processo

L'accuratezza richiesta varia significativamente in base al contesto. Se state utilizzando l'AI per preparare documenti da presentare in tribunale (es. un atto difensivo) o da pubblicare su un sito web pubblico (es. termini e condizioni), anche piccole imprecisioni nelle citazioni possono compromettere la credibilità dell'intero documento.

In alcuni contesti, il valore dell'AI aumenta proporzionalmente alla sua accuratezza solo dopo aver raggiunto una soglia minima. Al di sotto di questa soglia, il tempo necessario per verificare e correggere l'output potrebbe superare quello richiesto per completare l'attività manualmente. In altri contesti, dopo un certo livello di accuratezza, il valore aggiunto potrebbe stabilizzarsi.

Esempio pratico: benchmark per analisi di contratti d'affitto

Consideriamo un caso pratico: un ufficio legale interno che opera in diverse giurisdizioni europee (Italia, Francia, Germania) e regolarmente analizza contratti d'affitto commerciali. Un benchmark efficace dovrebbe testare come uno strumento AI:

1. Estrae clausole chiave:
• Clausole di recesso
• Meccanismi di revisione del canone
• Responsabilità di manutenzione
• Risoluzione delle controversie
2. Gestisce differenze giurisdizionali:
• Specificità del diritto italiano (es. cedolare secca, prelazione)
• Differenze significative nel diritto francese e tedesco
• Applicazione del diritto dell'Unione Europea
3. Integra dati visivi:
• Associazione di obblighi contrattuali con planimetrie catastali
• Interpretazione di documentazione tecnica degli immobili

Un benchmark ben strutturato dovrebbe comprendere una varietà di documenti in diversi formati, inclusi documenti scansionati, redatti e annotati. I risultati andrebbero poi confrontati con uno standard creato da esperti legali per valutare accuratamente le prestazioni rispetto ai risultati attesi. Consideriamo che una soluzione ottimale è quella ottenuta attraverso varie iterazioni, adattandola alle esigenze specifiche.

Oltre l'accuratezza: ulteriori elementi da valutare

Un processo di benchmarking efficace deve considerare numerosi fattori oltre alla semplice accuratezza:

• Velocità: quanto è cruciale ottenere risultati in tempi rapidi?
• Rilevanza qualitativa: quale livello di qualità è effettivamente necessario per lo specifico contesto d'uso?
• Efficienza economica: quale rapporto costi-benefici è sostenibile per l'organizzazione?
• Trasparenza: in che misura è necessario che le conclusioni siano tracciabili e giustificabili?
• Coerenza metodologica: quanto è importante che un'attività venga eseguita in modo uniforme ogni volta?
• Estrazione di conoscenza: l'AI riesce a identificare e catalogare informazioni che un professionista non avrebbe tempo di registrare sistematicamente?
• Supervisione umana: in quale punto del processo è possibile prevedere una attività di supervisione efficiente che non comprometta il tempo risparmiato al professionista?

Conclusioni

L'AI da sola non fornisce valore – lo genera solo nel contesto di un processo ben progettato. Per comprendere veramente il valore dell'AI nel mondo legale, dobbiamo:

1. Capire cosa vogliamo ottenere dal processo
2. Trovare il modo migliore di integrare l'AI
3. Confrontare il processo potenziato dall'AI con il metodo tradizionale

Costruendo benchmark interni rigorosi che testano le prestazioni dell'AI nei vostri specifici flussi di lavoro e contesti giurisdizionali, potrete adottare strumenti AI con maggiore fiducia, assicurandovi che migliorino l'efficienza senza compromettere l'accuratezza legale o la gestione del rischio.

Nel nostro team abbiamo sviluppato una metodologia di benchmarking specifica per i team legali che si occupano di materie IPT, contattateci per sapere di più.

Su un argomento simile può essere d'interesse l'articolo: "IA e Legal Tech: soluzioni innovative per rivoluzionare la professione legale"

Autore: Tommaso Ricci

 

Un conflitto tra AI Act e GDPR nella correzione del bias algoritmico?

Un potenziale conflitto tra AI Act e GDPR potrebbe derivare dal contrasto tra l'obiettivo dell'AI Act di affrontare il bias algoritmico e le rigide protezioni della privacy del GDPR, rendendo difficile per le aziende trattare dati personali sensibili per tali finalità rimanendo al contempo conformi.

L'AI Act consente esplicitamente alle aziende di trattare dati personali sensibili, come quelli relativi all'etnia o alla salute, per rilevare e correggere i bias algoritmici in sistemi di IA ad alto rischio come gli strumenti di assunzione, il credit scoring o il riconoscimento facciale. Tuttavia, mentre la legge sull'IA mira alla flessibilità, il quadro normativo esistente del GDPR introduce una complessità significativa, creando un rompicapo legale impegnativo per le imprese.

Potenziale conflitto tra la legge sull'IA e il GDPR: dove sta lo scontro legale?

Base giuridica per il trattamento dei dati

Ai sensi dell'articolo 9 del GDPR, il trattamento di dati personali sensibili è generalmente vietato, a meno che non sussistano specifici motivi giuridici:

• Consenso esplicito dell'interessato.
• Interesse pubblico come definito dal diritto dell'UE o nazionale.

Tuttavia, l'articolo 10(5) dell'AI Act consente una maggiore flessibilità, permettendo il trattamento di dati sensibili senza consenso esplicito per prevenire o correggere la distorsione algoritmica, a condizione che siano in atto forti garanzie. Questa flessibilità è in diretto conflitto con le condizioni più severe del GDPR, intensificando il conflitto tra GDPR e IA.

Necessità e proporzionalità

• Prospettiva GDPR: il trattamento dei dati è consentito solo quando è assolutamente necessario e le aziende devono escludere prima i metodi meno invasivi.
• Prospettiva AI Act: richiede “necessità”, ma in pratica ciò potrebbe consentire un uso più ampio dei dati quando si affrontano i bias algoritmici. L'ambiguità qui rischia di entrare in conflitto con gli standard di privacy più severi del GDPR, acuendo ulteriormente il conflitto tra AI e GDPR.

Un punto di vista alternativo: Esiste davvero un conflitto tra AI e GDPR?

Alcuni esperti sostengono che la tensione percepita tra l'AI Act e il GDPR possa essere esagerata. Sostengono che gli articoli 6 e 9 del GDPR non sono in contraddizione, ma piuttosto lavorano insieme: l'articolo 6 definisce le basi giuridiche per il trattamento di tutti i dati personali, mentre l'articolo 9, paragrafo 2, prevede esenzioni specifiche per il trattamento dei dati sensibili. Ciò significa che le aziende che gestiscono categorie particolari di dati per la correzione dei bias dell'IA devono soddisfare entrambe le disposizioni, garantendo una base giuridica ai sensi dell'articolo 6 e un'esenzione ai sensi dell'articolo 9, paragrafo 2, insieme ai requisiti dell'articolo 10, paragrafo 5, dell'AI Act.

Da questo punto di vista, la sfida non è un conflitto tra l'AI Act e il GDPR, ma piuttosto la complessità della conformità. L'AI Act afferma esplicitamente nel considerando 70 che la mitigazione dei pregiudizi può rientrare nel fondamento giuridico del “sostanziale interesse pubblico” del GDPR. Invece di entrare in conflitto con il GDPR, la legge sull'IA fornisce un approccio strutturato alla gestione dei dati sensibili nei sistemi di IA ad alto rischio, anche se con un elevato onere di conformità per le aziende.

Il conflitto tra l'IA e il GDPR: un vero rompicapo legale per le aziende

Le aziende che cercano sistemi di IA equi e imparziali si trovano ora intrappolate tra due quadri normativi critici:

• Garantire l'equità dell'IA correggendo i pregiudizi algoritmici, che potrebbero richiedere un ampio trattamento di dati sensibili.
• Aderire rigorosamente al GDPR, che potrebbe limitare la loro capacità di gestire dati sensibili senza esplicito consenso individuale.

Dati i rischi associati a un'applicazione incoerente delle normative in tutta l'UE, le aziende hanno urgente bisogno di linee guida chiare o aggiornamenti legali. In assenza di chiarezza, interpretazioni divergenti potrebbero portare a pratiche disomogenee e a problemi di conformità potenzialmente costosi, alimentando ulteriori conflitti tra l'IA e il GDPR.

La via da seguire: risolvere il conflitto tra l'IA e il GDPR

L'intento dell'AI Act è lodevole: affrontare la questione dei pregiudizi algoritmici è essenziale. Tuttavia, il suo approccio deve essere armonizzato con il GDPR per evitare l'incertezza giuridica. Finché le autorità preposte non forniranno indicazioni esplicite su come affrontare queste complessità, le aziende dovranno bilanciare attentamente gli obiettivi di equità dell'IA con la rigorosa conformità alla privacy.

In definitiva, un'interpretazione e un'applicazione chiare e coerenti di queste leggi in tutta l'UE saranno essenziali per sbloccare il pieno potenziale dell'IA senza compromettere i diritti fondamentali e riducendo al minimo il conflitto tra IA e GDPR. Questo scenario è solo uno degli ambiti legali in cui le aziende potrebbero trovarsi ad affrontare delle sfide nel gestire le disposizioni dell'AI Act. È auspicabile in ogni caso che le autorità forniscano dei chiarimenti.

Su un argomento simile può essere d'interesse l'articolo: "Bias cognitivi e discriminazioni dell’algoritmo di intelligenza artificiale"

Autore: Giulio Coraggio

 

Data Protection & Cybersecurity

 

Decreto Legislativo di Adeguamento al Regolamento DORA: Analisi e Implicazioni

Il 12 marzo è stato pubblicato in Gazzetta Ufficiale il Decreto Legislativo 10 marzo 2025, n 23 recante le disposizioni per l’adeguamento della normativa nazionale al Regolamento (UE) 2022/2554 (meglio noto come “DORA”)

L’obiettivo principale è garantire che l’ordinamento italiano sia pienamente coerente con le disposizioni di DORA e siano attuate quelle misure che il Regolamento demanda agli Stati Membri.

Occorre quindi analizzare i punti principali del decreto e valutare gli impatti che questo può avere sul processo di adeguamento a DORA di ciascuna entità finanziaria.

Autorità competenti e poteri di vigilanza

In primo luogo, il Decreto identifica chiaramente le autorità competenti incaricate di garantire l'applicazione di DORA a livello nazionale: Banca d’Italia, Consob, IVASS e COVIP.

In linea con le disposizioni del Regolamento, il testo prevede che le autorità competenti siano dotate di adeguati poteri regolamentari e di vigilanza, così da esercitare le proprie funzioni di controllo e monitoraggio sulle entità finanziare.

In tema di poteri di vigilanza, tuttavia, sembrerebbe esserci un parziale disallineamento con le disposizioni di DORA. Difatti, ai sensi dell’articolo 8 del Decreto, le autorità competenti dispongono di ampi poteri di ispezione e audit non solo nei confronti delle entità finanziarie ma anche dei fornitori di servizi TIC a supporto delle funzioni essenziali o importanti delle entità finanziarie.

Sul punto, la disposizione sembra discostarsi dall’articolo 42 di DORA (in cui, tuttavia, trova la propria fonte). Ciò in quanto la citata norma prevede l’esercizio dei poteri di vigilanza da parte delle autorità competenti nei confronti dei fornitori di servizi TIC designati come critici.

La figura del fornitore di servizi TIC critico non si sovrappone necessariamente con quella del fornitore di servizi TIC a supporto di funzioni essenziali o importanti. I fornitori critici, infatti, sono tali in quanto designati dalle Autorità Europee di Vigilanza sulla base di specifici criteri elencati nel Regolamento ed a seguito di un processo di designazione che prevede anche la possibilità di un contraddittorio con il fornitore. Al contrario, i fornitori di servizi TIC a supporto di funzioni essenziali o importanti sono identificati come tali dalle entità finanziarie sulla base delle proprie policy interne. Tale identificazione dipende dalla tipologia di servizio che ciascun fornitore offre a ciascuna entità finanziaria ed è esclusiva responsabilità dell’entità finanziaria che riceve il servizio.

Pertanto, potrebbe accadere che un fornitore sia identificato come a supporto di funzioni essenziali o importanti da un’entità finanziaria, ma non lo sia per un’altra entità finanziaria a cui offre i suoi servizi.

Non è quindi del tutto chiaro come la disposizione dell’articolo 8 del Decreto si inserisca in questo quadro normativo. Sembrerebbe infatti che da una decisione interna di un’entità finanziaria (l’identificazione di un fornitore quale a supporto di funzioni essenziali o importanti) discenderebbe la possibilità per l’autorità competente di esercitare ampi diritti di audit e ispezione direttamente nei confronti del fornitore (che, al contrario dell’entità finanziaria, non dovrebbe essere sottoposto alla vigilanza dell’autorità).

A parziale mitigazione di tale disallineamento si può comunque segnalare che, ai sensi dell’Articolo 30(3) di DORA, le entità finanziarie sono comunque tenute a inserire, nei contratti con i fornitori a supporto di funzioni essenziali o importanti, diritti di audit a favore delle autorità di vigilanza.

Notifica dei gravi incidenti TIC

In tema di incidenti TIC, il Decreto conferma le autorità competenti individuate come le corrette destinatarie delle notifiche dei gravi incidenti TIC, confermando altresì le tempistiche di notifica degli incidenti previste dallo standard tecnico di riferimento.

Inoltre, il Decreto precisa che qualora un’entità sia vigilata da più autorità competenti, sarà compito della prima autorità competente condividere la segnalazione dell’incidente ricevuta dall’entità finanziaria con le altre autorità.

Sanzioni

Da ultimo, il Decreto prevede un regime sanzionatorio specifico per il mancato adeguamento al Regolamento DORA.

Si tratta di un punto particolarmente rilevante in quanto il Regolamento non prevedeva sanzioni espresse e ne demandava interamente la definizione agli Stati Membri.

Il quadro sanzionatorio prevede sanzioni che variano in base alla gravità dell’infrazione e al tipo di soggetto coinvolto, con un focus particolare sulle violazioni che riguardano i requisiti in tema di quadro di gestione del rischio e misure a salvaguardia della continuità operativa.

In linea con la strategia sanzionatoria europea, anche il Decreto prevede sanzioni in misura proporzionale al fatturato dell’entità finanziaria, con massimali che possono arrivare anche al 10% del fatturato. A ciò si deve aggiungere anche la possibilità che siano applicate misure accessorie, come l'interdizione temporanea dalle funzioni di amministrazione, che possono essere applicate in caso di violazioni particolarmente gravi.

Inoltre, alcune sanzioni, come quelle relative alla violazione degli obblighi di segnalazione dei gravi incidenti TIC o per la mancata collaborazione durante le ispezioni possono colpire non solo le entità ma anche i soggetti fisici responsabili, come i membri degli organi di amministrazione.

In linea generale, si tratta di un quadro sanzionatorio piuttosto rilevante, che – considerando che DORA è già entrato in vigore – impone alle entità finanziarie di essere preparata a dimostrare il proprio percorso di adeguamento al Regolamento e motivare le scelte fatte.

Su un simile argomento può essere interessante l’articolo La comunicazione della Banca d’Italia sul Regolamento DORA.

Autore Edoardo Bardelli

 

Intellectual Property

 

UE: verso un Regolamento sulle nuove tecniche genomiche

Il 14 marzo 2025, il Consiglio ha approvato il mandato negoziale per la regolamentazione delle nuove tecniche genomiche (new genomic techniques - NGT), segnando un passo significativo verso l'innovazione e la sostenibilità nel settore agroalimentare.

Questo accordo, raggiunto dopo mesi di discussioni tecniche e politiche, pone particolare attenzione alla gestione dei brevetti che, anche in questo caso, costituiscono uno strumento cruciale per garantire trasparenza e competitività nel mercato.

Le nuove tecniche genomiche rappresentano un avanzamento tecnologico che permette di ottenere piante con caratteristiche migliorate, quali una maggiore resistenza alle malattie e alle condizioni climatiche avverse.

La novità di qualche giorno fa si pone in discontinuità con quanto avvenuto nel febbraio 2024, quando il Parlamento europeo si era opposta alla proposta legislativa della Commissione e del Consiglio sulle nuove tecniche genomiche a modifica del Regolamento (UE) 2017/625 introducendo molti emendamenti per escludere la brevettabilità delle piante NGT, di loro parti e delle informazioni genetiche ivi contenute (cd. "patent ban").

La regolamentazione proposta distingue tra due tipologie di piante NGT: cathegory 1 NGT Plants, considerate alla stregua delle piante presenti in natura e pertanto esentate dall'applicazione della normativa sugli organismi geneticamente modificati; cathegory 2 NGT Plants, soggette invece alle stesse norme degli OGM, comprese quelle in materia di etichettatura, valutazione del rischio autorizzazione prima dell'immissione sul mercato).

Uno degli elementi chiave del mandato negoziale riguarda la gestione dei brevetti. Infatti, sarà onere di tutte le imprese che richiedono la registrazione di una pianta o di un prodotto appartenente alla prima categoria quello di dare evidenza di tutti i brevetti esistenti e di quelli per i quali, pur non ancora concessi, sia già stata presentata domanda. Inoltre, un'apposita banca dati accessibile al pubblico istituita dalla Commissione sarà deputata a contenere l'elenco di tutte le piante NGT1 in un'ottica di trasparenza.

A supervisionare l'impatto delle privative brevettuali sulla filiera agroalimentare sarà poi chiamato, secondo quanto previsto dalla proposta del Consiglio, un comitato di esperti composto da rappresentanti degli Stati membri.

Allo stesso fine, un anno dopo l'entrata in vigore del Regolamento, anche la Commissione dovrà pubblicare uno studio che tenga conto dell'effetto dei brevetti sulla competitività del settore e su come i titoli incidano sull'accesso degli agricoltori alle piante NGT brevettate.

Sarà interessante a questo punto attendere il testo definitivo all'esito delle trattative con il Parlamento europeo.

Su di un simile argomento può essere interessante leggere: Etichette alimentari nell’UE: confusione crescente nei consumatori

Autrice: Noemi Canova

 

Life Sciences

 

La Corte di Giustizia dell'Unione Europea si pronuncia sulla nozione di “pubblicità dei medicinali”

La Corte di Giustizia dell'Unione Europea (CGUE), con la sentenza del 27 febbraio 2025 nella causa C-517/23, ha fornito alcuni chiarimenti in merito alle attività che ricadono nella definizione di "pubblicità dei medicinali" così come regolata dalla Direttiva 2001/83/CE (Direttiva sui medicinali).

Secondo la CGUE, rientrano nella nozione di “pubblicità dei medicinali” tutte le azioni finalizzate a promuovere la prescrizione, la fornitura, la vendita o il consumo di tali prodotti, anche se non singolarmente individuati. Al contrario, la Direttiva sui medicinali non si applica alle campagne pubblicitarie che mirano esclusivamente a influenzare la scelta della farmacia dove acquistare i prodotti.

Il caso DocMorris

La vicenda ha avuto origine in Germania e riguarda DocMorris, una farmacia olandese che dal 2012 ha avviato diverse campagne promozionali destinate ai clienti tedeschi, offrendo incentivi economici per l’acquisto di medicinali soggetti a prescrizione. Le promozioni includevano:

• sconti e pagamenti diretti per l’acquisto di medicinali soggetti a prescrizione;
• premi in denaro, di importo variabile tra 2,50 e 20 euro;
• buoni sconto utilizzabili per l'acquisto di medicinali senza obbligo di prescrizione e altri prodotti per la cura della persona.

L'Ordine dei Farmacisti della Renania Settentrionale aveva contestato tali pratiche, ottenendo provvedimenti provvisori dal Tribunale di Colonia che avevano inizialmente vietato le campagne pubblicitarie in questione. Nel corso dei procedimenti originatisi dall'impugnazione di tali provvedimenti, la Corte Federale di Giustizia tedesca aveva infine rimesso la questione alla CGUE chiedendo di pronunciarsi sui seguenti punti:

• Se la pubblicità per l’acquisto di medicinali soggetti a prescrizione per l’intera gamma di prodotti di una farmacia rientri nell’ambito di applicazione della Direttiva sui medicinali;
• Se sia conforme alla Direttiva sui medicinali una disposizione nazionale che:
  • vieta a una farmacia per corrispondenza, stabilita in un altro Stato membro, di promuovere l’intera gamma di medicinali soggetti a prescrizione, tramite omaggi in denaro o sconti percentuali su acquisti futuri di altri prodotti;
  • consente a una farmacia per corrispondenza, stabilita in un altro Stato membro, di promuovere l’intera gamma di medicinali soggetti a prescrizione, mediante sconti e pagamenti diretti.

Le considerazioni della CGUE

La CGUE ha stabilito che:

• la Direttiva sui medicinali non si applica alle campagne pubblicitarie per l’acquisto di medicinali soggetti a prescrizione che offrono sconti o premi in denaro, poiché queste pratiche influenzano solo la scelta della farmacia e non il consumo del medicinale, la cui prescrizione è di competenza esclusiva del medico;
• al contrario, rientrano nella nozione di "pubblicità dei medicinali" le azioni promozionali che includono buoni utilizzabili per l'acquisto di medicinali non soggetti a prescrizione.

Inoltre, la CGUE ha affermato che gli Stati membri possono vietare promozioni in cui l'importo del premio non è noto in anticipo per evitare che i consumatori sopravvalutino il valore del premio.

La CGUE ha anche ribadito che la pubblicità dei medicinali deve promuovere un uso razionale, senza esagerare le proprietà dei prodotti e prevenire l’uso eccessivo, soprattutto per i medicinali non soggetti a prescrizione. Pertanto, le normative nazionali che vietano promozioni mediante premi o sconti per l’acquisto di medicinali non soggetti a prescrizione sono legittime, in quanto mirano a tutelare la salute pubblica.

In conclusione, la sentenza della CGUE offre una guida fondamentale per la regolamentazione della pubblicità dei medicinali nei diversi Stati membri, poiché sottolinea l'importanza di bilanciare la libertà commerciale con la tutela della salute pubblica, fornendo orientamenti essenziali per la gestione delle pratiche promozionali nel settore dei medicinali nell'UE.

Su un argomento simile può essere d'interesse l'articolo: "L’utilizzo di celebrità e influencer nella pubblicità dei medicinali"

Autori Nicola Landolfi, Nadia Feola

 

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La rubrica Innovation Law Insights è stata redatta dai professionisti dello studio legale DLA Piper con il coordinamento di Edoardo Bardelli, Carolina Battistella, Carlotta Busani, Giorgia Carneri, Noemi Canova, Maria Rita Cormaci, Camila Crisci, Cristina Criscuoli, Tamara D’Angeli, Chiara D’Onofrio, Federico Maria Di Vizio, Nadia Feola, Laura Gastaldi, Vincenzo Giuffré, Nicola Landolfi, Giacomo Lusardi, Valentina Mazza, Lara Mastrangelo, Maria Chiara Meneghetti, Deborah Paracchini, Maria Vittoria Pessina, Tommaso Ricci, Rebecca Rossi, Roxana Smeria, Massimiliano Tiberio, Federico Toscani, Giulia Zappaterra.

Gli articoli in materia di Telecommunications sono a cura di Massimo D’Andrea, Flaminia Perna, Matilde Losa e Arianna Porretti.

Per maggiori informazioni sugli argomenti trattati, è possibile contattare i soci responsabili delle questioni Giulio Coraggio, Marco de Morpurgo, Gualtiero Dragotti, Alessandro Ferrari, Roberto Valenti, Elena Varese, Alessandro Boso Caretta, Ginevra Righini.

Scoprite Prisca AI Compliance, il tool di legal tech sviluppato da DLA Piper per valutare la maturità dei sistemi di intelligenza artificiale rispetto alle principali normative e standard tecnici qui.

È possibile sapere di più su "Transfer", il tool di legal tech realizzato da DLA Piper per supportare le aziende nella valutazione dei trasferimenti dei dati fuori dello SEE (TIA) qui e consultare una pubblicazione di DLA Piper che illustra la normativa sul Gambling qui, nonché un report che analizza le principali questioni legali derivanti dal metaverso qui, e una guida comparativa delle norme in materia di loot boxes qui. 

DLA Piper Studio Legale Tributario Associato tratta i dati personali in conformità con l'informativa sul trattamento dei dati personali disponibile qui.

Qualora non si volesse più ricevere gli Innovation Law Insights o ci si volesse iscrivere alla stessa, è possibile inviare un'email a Silvia Molignani.