Private AI: la chiave per la sovranità digitale italiana

Controllo dei dati, conformità normativa e sovranità digitale per tutelare competitività e innovazione del Made in Italy

La corsa all’intelligenza artificiale si intensifica in Italia, ma il paese si trova davanti a un bivio strategico che potrebbe determinarne il futuro digitale. Mentre le aziende italiane riconoscono sempre più l’importanza dell’IA come motore di innovazione e competitività, una sfida fondamentale emerge all’orizzonte: sviluppare competenze e infrastrutture nazionali per l’IA o continuare ad affidarsi ai giganti tecnologici internazionali. Questa scelta non è meramente tecnologica, ma tocca aspetti cruciali come la sovranità digitale, la protezione dei dati e il futuro stesso del Made in Italy.

La trappola dorata degli hyperscaler globali

Il panorama attuale dell’intelligenza artificiale è caratterizzato da un evidente oligopolio dominato da pochi grandi provider globali non europei. Questi colossi tecnologici non solo influenzano pesantemente lo sviluppo e la distribuzione delle tecnologie IA, ma dettano anche standard tecnologici, prezzi e termini contrattuali, spesso a svantaggio degli utenti in paesi privi di infrastrutture robuste come l’Italia. Le aziende italiane si trovano così a pagare un premium per servizi IA globali, mentre l’innovazione interna, calibrata sul tessuto economico italiano, rimane limitata.

Secondo Seeweb, che ha realizzato il white paper “Private AI, competitività, sicurezza e sovranità per le aziende”, l’utilizzo di piattaforme di hyperscaler presenta rischi significativi per le imprese italiane. Nonostante le dichiarazioni di conformità, la struttura operativa e i modelli di business di questi giganti sollevano dubbi sulle reali garanzie di privacy. Il rischio di accesso ai dati da parte del provider è concreto, poiché gli hyperscaler operano spesso in multiple giurisdizioni, potenzialmente esponendo i dati delle aziende europee a leggi straniere come il Cloud Act statunitense. Un ulteriore aspetto critico riguarda l’involontario contributo delle aziende al miglioramento dei modelli esterni. Gli operatori globali migliorano continuamente le loro soluzioni utilizzando i dati degli utenti, anche se indirettamente attraverso metadati o pattern di utilizzo, creando una preoccupante dipendenza tecnologica. Le politiche di retention dei dati e le difficoltà nel recupero dagli hyperscaler possono inoltre creare effetti di lock-in, con termini restrittivi, periodi minimi di conservazione o costi elevati per il trasferimento dei dati che ostacolano la migrazione verso soluzioni più controllate.

Il valore strategico della Private AI per le imprese italiane

La Private AI rappresenta un’alternativa concreta ai rischi degli hyperscaler globali. Definita da Seeweb come una soluzione sviluppata e gestita in un ambiente controllato e privato, garantisce all’organizzazione il pieno controllo sull’intero ciclo di vita dell’intelligenza artificiale, dalla raccolta dei dati fino al deployment dei modelli. A differenza delle piattaforme pubbliche, opera su infrastrutture private come il data center aziendale o un cloud privato, assicurando che dati sensibili e modelli IA siano trattati in modo sicuro, conforme e con un alto grado di personalizzazione.

Le caratteristiche distintive della Private AI includono il controllo totale dei dati, cruciale per sicurezza e conformità, e la residenza dei dati stessi, che riguarda non solo la geografia ma anche la giurisdizione governativa, garantendo l’aderenza alle normative locali ed evitando interferenze governative straniere. Consente inoltre misure di sicurezza personalizzate come crittografia avanzata e accesso controllato, allineandosi con regolamenti come il GDPR e rafforzando la fiducia degli utenti. Un altro vantaggio significativo è l’alta personalizzabilità dei modelli di machine learning, che porta a risultati più precisi e rilevanti rispetto alle offerte generiche del cloud pubblico. Inoltre, la Private AI protegge la proprietà intellettuale mantenendo algoritmi e dati internamente, riducendo i rischi di compromissione o uso non autorizzato. Dal punto di vista competitivo, spinge per la creazione di modelli su misura che affrontano esigenze aziendali specifiche in modo più efficace rispetto alle soluzioni standardizzate globali. La proprietà esclusiva degli algoritmi e dei preziosi dati aziendali utilizzati per l’addestramento fornisce un vantaggio competitivo distintivo, poiché questi asset non vengono condivisi con terze parti o potenziali concorrenti.

Conformità normativa e sovranità digitale

Il quadro normativo europeo, con il GDPR, l’AI Act e il Data Act, pone sfide significative ma anche opportunità per le aziende italiane che adottano tecnologie IA. L’AI Act, approvato nel 2024, mira a creare un framework armonizzato per lo sviluppo e l’uso dell’IA, garantendo sicurezza, etica e rispetto dei diritti fondamentali. Classifica i sistemi IA per livello di rischio, vietando quelli a rischio inaccettabile e imponendo requisiti più severi a quelli a rischio più elevato. La Private AI facilita la conformità in modo più efficace rispetto alle soluzioni degli hyperscaler, offrendo un controllo totale sui dati ed evitando il trasferimento a provider terzi. Il monitoraggio rigoroso dell’intero ciclo di vita dei dati garantisce la conformità ai requisiti per dati di addestramento accurati, rappresentativi e privi di errori.

Per quanto riguarda la sovranità digitale, la tecnologia su cui i modelli vengono addestrati e perfezionati, normalmente basata su GPU o graphic processing unit, che consentono di mettere a disposizione potenza di calcolo adeguata, garantisce che i dati sensibili rimangano entro i confini nazionali o europei, riducendo i rischi di violazione delle normative sulla sovranità digitale e mantenendo il controllo sulle informazioni critiche. Offre inoltre maggiore trasparenza e verificabilità, consentendo procedure di audit robuste e registrazioni dettagliate dell’addestramento e dell’utilizzo dei modelli IA, a differenza dei processi potenzialmente opachi degli hyperscaler. Il Data Act, un’altra regolamentazione europea, mira a governare l’accesso e la gestione dei dati per promuovere una condivisione delle informazioni più equa e controllata. Questo impatta le strategie di gestione dei dati aziendali, specialmente per le tecnologie IA, e le aziende italiane possono beneficiarne adottando infrastrutture nazionali e soluzioni di Private AI.

Verso un ecosistema nazionale di IA

Superare le sfide attuali richiede la creazione di un ecosistema nazionale di IA basato su un’infrastruttura cloud nazionale per mantenere il controllo su dati e tecnologie strategiche, insieme a investimenti significativi in competenze locali e tecnologie proprietarie. L’Italia ha attualmente competenze avanzate limitate nella Private AI, portando molte aziende a dipendere da provider globali, esponendole ai rischi menzionati e limitando la personalizzazione per le esigenze italiane. Promuovere l’indipendenza tecnologica attraverso investimenti in competenze locali e infrastrutture, come un cloud nazionale integrato con l’IA Privata, è presentato come cruciale per creare un ecosistema tecnologico autosufficiente che valorizzi l’eccellenza italiana, rafforzi la sovranità digitale e stimoli l’innovazione locale.

Anche quando gli hyperscaler globali offrono soluzioni simili, su infrastrutture nazionali localizzate, persistono rischi e costi nascosti. Il vendor lock-in rimane una preoccupazione primaria, dove la migrazione di dati e modelli IA dall’infrastruttura di un hyperscaler diventa estremamente costosa e complessa. Le elevate tariffe di uscita dei dati per il recupero rappresentano un ostacolo significativo. Il mantenimento dei dati in ambienti privati offre vantaggi rispetto agli operatori globali, tra cui una maggiore sovranità digitale e conformità normativa (GDPR, Data Act), garantendo che i dati rimangano sotto controllo europeo e riducendo i rischi di violazioni e sanzioni. Le infrastrutture GPU locali offrono anche una migliore protezione contro le richieste di dati da parte di governi stranieri.

Insomma, la Private AI fornisce un maggiore controllo e personalizzazione nella gestione dei dati e nella configurazione dei modelli rispetto ai servizi standardizzati degli hyperscaler, per politiche di governance dei dati più rigorose e operazioni aziendali più agili e competitive. Anche la sicurezza e la resilienza sono migliorate, poiché i dati rimangono all’interno del perimetro aziendale o su infrastrutture controllate a livello nazionale, riducendo i rischi di attacchi informatici e consentendo misure di sicurezza avanzate e gestione diretta dell’infrastruttura. Ancora nel documento di Seeweb si evince come i costi a lungo termine possano essere inferiori con soluzioni di Private AI, evitando modelli di prezzo complessi e ricorrenti degli hyperscaler e il rischio di lock-in tecnologico, preservando così flessibilità e indipendenza nella gestione. Questa strategia rappresenta non solo una scelta tecnologica, ma un investimento nel futuro digitale dell’Italia e nella preservazione del valore unico che il Made in Italy può offrire nell’era dell’intelligenza artificiale.