L’intelligenza artificiale generativa (GenAI) sta ridisegnando i contorni dell’economia globale e delle strategie nazionali, spingendo governi e aziende a interrogarsi in modo diverso su temi di sicurezza, sovranità tecnologica e governance.
Una soluzione italiana, focalizzata sulla sicurezza, modularità e sovranità tecnologica, mette in luce l’importanza di approcci locali in un panorama dominato da grandi attori globali.
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IA generativa: l’Europa regola mentre Usa e Cina corrono
La corsa alla GenAI non è solo un fenomeno tecnologico, ma una competizione economica e geopolitica, a cui i governi sono chiamati a rispondere con particolare urgenza. Come evidenziato dal World Economic Forum, le sfide sono molteplici, dalle strategie economiche alle politiche industriali, dalle infrastrutture all’evoluzione dei servizi.
Mentre l’Europa si distingue per un approccio prevalentemente regolatorio, focalizzato sulla protezione dei dati e dei diritti individuali, con strumenti come il GDPR e l’AI Act, altre potenze globali, come Stati Uniti e Cina, hanno adottato strategie più orientate al mercato o alla politica industriale.
Questa differenza di visione pone sfide chiare: mentre l’Europa privilegia la responsabilità etica e la necessità di regolamentazione, rischia di perdere terreno nella corsa all’innovazione.
Al contrario, approcci più aggressivi e orientati al mercato pongono questioni di sicurezza, privacy e rischio di monopolio. La competizione, evidentemente su scala globale, richiede un equilibrio inevitabile tra innovazione e governance responsabile. Un recente report dell’OECD evidenzia con chiarezza alcune delle priorità da considerare per orientare la governance dei dati nell’era dell’AI, sottolineando l’importanza di bilanciare privacy, accessibilità e sicurezza, evidenziando la necessità di standard chiari, infrastrutture resilienti e politiche capaci di promuovere una visione di innovazione responsabile.
Le sfide della sicurezza e la sovranità dei dati
Una delle principali sfide della GenAI riguarda la gestione della sicurezza dei dati e delle infrastrutture. L’efficacia della GenAI si basa sulla disponibilità di enormi volumi di informazioni che, se conservate in maniera centralizzata in cloud esterni, espongono organizzazioni e governi a rischi di perdita di controllo, fughe di dati e violazioni della privacy. Sebbene il tema della localizzazione dei dati e della loro conservazione continui ad esporsi a visioni complesse, non di rado controverse, è importante comprenderne le implicazioni, per prevenire rischi di inibizione del mercato o di fragilità strategica, come ben evidenziato in questo articolo di Marta Moretti.
L’Europa, con il GDPR, ha fatto da apripista nelle politiche sulla protezione dei dati personali, ponendo le basi per un approccio regolatorio che ora è chiamato ad evolvere, per rispondere alle nuove sfide dalla GenAI, per indirizzarne l’uso e limitarne i rischi.
La governance sui dati, tuttavia, non può limitarsi ad una pura logica di protezione, ma richiede una riflessione approfondita sull’architettura d’uso delle tecnologie e sulle infrastrutture. Ad esempio, l’esecuzione di modelli GenAI on-premise, direttamente nei data center aziendali o governativi, consente di ridurre i rischi associati al trasferimento dei dati, garantendo sovranità informativa. L’adozione di soluzioni ibride rappresenta un ulteriore passo avanti, garantendo standard elevati e permettendo di bilanciare flessibilità operativa e sicurezza.
In settori critici come la difesa, la sanità e le infrastrutture pubbliche, controllare l’intero ciclo dei dati non è solo una necessità tecnologica, ma una scelta strategica per preservare l’autonomia decisionale. Affidarsi a infrastrutture esterne può trasformarsi in un rischio esistenziale, dove informazioni cruciali sfuggono al controllo nazionale. Dall’altro lato, per le aziende, la sovranità dei dati non è solo una questione di conformità, ma deve essere trattato come un asset strategico fondamentale. Come evidenziato da questo studio di Giorgino e Bonvino del Politecnico di Milano, avere il pieno controllo sulla propria data policy consente di proteggere informazioni critiche, mitigare rischi operativi e mantenere un vantaggio competitivo in un mercato sempre più guidato dall’AI e dalle possibilità di valorizzazione del patrimonio informativo.
Rischi di dipendenze tecnologiche
Parallelamente alla sfida della sovranità dei dati, è tuttavia necessario interrogarsi sui meccanismi – strategici ed operativi – alla base di una condizione di sovranità tecnologica.
La crescente adozione della GenAI porta con sé il rischio di dipendenze tecnologiche, in maniera diretta o indiretta. Molti modelli avanzati di GenAI, sviluppati da big tech extraeuropee, dominano il mercato, inducendo un’abitudine all’adozione come soluzione predefinita. Questa tendenza, in maniera sempre più diffusa crea un rischio di lock-in tecnologico, una condizione di dipendenza unilaterale da infrastrutture o modelli proprietari che limita la capacità di evolvere e di mantenere competitività sul lungo termine. Max von Thun, dell’Open Markets Institute, già un anno fa definiva il rischio monopolistico nel mondo dell’AI come l’elefante nella stanza, in un articolo pubblicato su Tech Policy.
Le aziende europee e i governi sono quindi chiamati a guardare con prudenza a questa dinamica, definendo misure cautelative e strategie compensative. Promuovere alternative locali, modelli open source e infrastrutture indipendenti è una necessità strategica per mitigare il rischio di dipendenza e garantire la sovranità tecnologica.
La necessità di modelli elastici e di un cambio di mentalità
Affrontare le sfide della GenAI, com’è evidente, non richiede soltanto un cambio di visione sulle soluzioni tecnologiche, ma evidenzia la necessità di un radicale cambio culturale. La modularità e l’adattabilità non devono quindi essere trattati solo come requisiti tecnici, ma come condizioni essenziali per governare la complessità di questa rivoluzione. Un recente articolo di McKinsey parla di “strategie critiche” per l’adoption sostenibile della GenAI, delineando le complessità e le sfide strategiche di uno scenario che Cosimo Accoto ha efficacemente definito società sintetica.
Le organizzazioni devono acquisire la capacità di abbandonare modelli rigidi e preconfezionati, a favore di approcci e tecnologie che possano adattarsi in tempo reale alle esigenze specifiche, al cambiamento degli scenari globali, all’evoluzione costante delle sfide dell’innovazione. Questa elasticità diventa condizione fondamentale per:
- Garantire la sicurezza: sistemi modulari permettono di configurare infrastrutture più sicure e controllabili.
- Sostenere la governance: soluzioni personalizzabili consentono di implementare politiche di gestione dei dati conformi alle normative locali.
- Garantire competitività: la capacità di adattarsi rapidamente all’evoluzione tecnologica e ai mercati permette alle organizzazioni di rimanere competitive.
L’elasticità, abilitata da una modulabilità tecnologica e da sistemi capaci di interfacciarsi in maniera adattabile alle infrastrutture tecnologiche preesistenti, deve essere accompagnata da un cambio di mindset: l’innovazione non può essere percepita come un semplice aggiornamento tecnologico, ma come un driver di crescita che richiede competenze nuove, governance chiara e visione strategica. Un driver che deve poter essere potenziato dall’uso consapevole del sistema più adeguato di GenAI.
Un nuovo approccio italiano, sicuro e modulare
In questo contesto, è nata l’idea della piattaforma Persona, creata da Symboolic, startup italiana con oltre dieci anni di esperienza nel campo dell’intelligenza artificiale. Nella volontà di garantire sempre i massimi di standard di sicurezza, in risposta alle esigenze diverse dei diversi settori, ha creato, insieme ad Alé Comunicazione, un verticale specializzato nei sistemi di GenAI destinati a settori come quello della Difesa e della PA, con standard particolarmente elevati di segregazione e controllo dei dati. Persona si distingue per la sua capacità di coniugare sicurezza, modularità ed efficienza e permette di ospitare modelli di GenAI direttamente nelle infrastrutture aziendali o governative (on-prem), riducendo al minimo i rischi legati alla gestione dei dati.
Un’infrastruttura innovativa che, rispetto alle soluzioni standard, si distingue per:
- Integrazione diretta dei dati aziendali, migliorando contestualizzazione e precisione;
- Modularità, con pipeline configurabili per rispondere a esigenze specifiche;
- Sicurezza avanzata, garantendo controllo completo del perimetro informativo;
- Rischio ridotto di allucinazioni, con risposte verificabili, tramite audit trail e confronto continuo.
Nella scena tecnologica italiana ed europea, dove convivono sperimentazione avanzata e dinamiche di mercato sempre più orientate all’innovazione, quello di Symboolic è un esempio concreto, tutto italiano, di sviluppo e applicazione della Generative AI a partire da una visione differente: una riflessione strategica, che sta ottenendo ottimi risultati dal mercato, guidata dalla volontà di sovranità e di controllo sulle tecnologie emergenti, nell’intento di promuovere un’indipendenza strategica rispetto alle soluzioni proposte dai grandi attori globali. Un’esperienza che rende evidente come, anche in uno scenario guidato da player come Google, AWS e Microsoft e da una progressiva centralizzazione dei poteri d’investimento e di orientamento dei mercati, anche le PMI possano giocare un ruolo di forte rilevanza strategica.
La sfida di costruire il futuro
L’intelligenza artificiale generativa non deve essere affrontata solo come un salto tecnologico, ma come una scelta strategica che contribuirà a determinare il futuro delle società, delle organizzazioni e delle economie. Governare la GenAI richiede visione critica e consapevole. Come appare evidente, non basterà adottare modelli esistenti, ma sarà necessario interrogarsi sui giusti processi di cambiamento, scegliendo soluzioni che permettano di coniugare sicurezza, modularità e capacità di adattamento. Solo in questo modo, con questa elasticità nell’integrazione, la GenAI potrà diventare un driver di cambiamento strategico, anziché una semplice accelerazione tecnologica.
Rimane una domanda, in sospeso, che dovrebbe guidare ogni nostra decisione in proposito: come vogliamo costruire il senso strategico del futuro? La risposta richiede coraggio, capacità d’innovazione e, soprattutto, la volontà di immaginare un futuro in cui la tecnologia sia al servizio della generazione di nuovo valore, in un contesto tecnologicamente sicuro, socialmente responsabile, strategicamente indipendente.
