Cloud e intelligenza artificiale stanno trasformando industrie e società a una velocità senza precedenti: dall’accelerazione della ricerca al miglioramento dell’esperienza cliente, fino all’ottimizzazione dei processi aziendali e dei servizi pubblici. Perché queste tecnologie possano esprimere pienamente il loro potenziale, è tuttavia indispensabile che aziende e organizzazioni mantengano il controllo sui propri dati e possano scegliere come e dove eseguire i propri workload.
Un approccio serio alla AI sovereignty deve fondarsi sulla comprensione concreta delle esigenze delle aziende e delle sfide operative che accompagnano l’implementazione di queste tecnologie. Il concetto di sovranità digitale, e di sovranità dell’AI, assume infatti significati differenti a seconda dei contesti: ogni Paese e ogni regione presenta requisiti specifici e in continua evoluzione, senza indicazioni uniformi su quali workload o settori debbano necessariamente conformarsi a determinati criteri.
Nonostante queste differenze, emergono alcuni temi comuni. La sovranità del dato (comprensiva di residenza dei dati e restrizioni sugli accessi) e la sovranità operativa (che include resilienza, continuità e indipendenza operativa) costituiscono le fondamenta su cui si costruisce la sovranità dell’AI. A queste si aggiungono aspetti emergenti, come la tutela delle norme e dei valori culturali e delle lingue locali nei risultati prodotti dai sistemi di AI. In ultima analisi, soddisfare i requisiti di sovranità digitale e dell’AI significa offrire alle organizzazioni maggiore controllo e maggiore libertà di scelta.
Indice degli argomenti
Controllo e libertà di scelta lungo l’intero stack AI
La sovranità dell’AI richiede controllo e libertà di scelta lungo tutto lo stack tecnologico: infrastrutture cloud complete che integrino capacità di calcolo, networking, gestione dei dati, sicurezza, servizi applicativi specializzati e competenze.
Questo implica la possibilità di compiere scelte consapevoli su aspetti quali localizzazione, dipendenze tecnologiche, servizi e partner, in linea con le esigenze operative, i requisiti normativi e gli obiettivi di innovazione. Le aziende devono poter sviluppare applicazioni AI su una base tecnologica affidabile, mantenere il controllo sui dati e scegliere tra diverse tipologie di chip ottimizzati per l’AI, selezionando quello più adatto allo specifico workload.
È altrettanto fondamentale disporre di infrastrutture e strumenti per integrare l’AI lungo l’intera catena del valore: non solo in casi d’uso isolati, ma come funzionalità strutturale che consenta di addestrare e distribuire modelli e di sviluppare applicazioni sofisticate di AI e AI generativa ad alte prestazioni. Ciò permette alle aziende di concentrarsi sull’innovazione anziché sull’infrastruttura, portando il cloud dove ne hanno più bisogno.
Per i workload mission-critical che richiedono ambienti dedicati, ad esempio, servono implementazioni fisicamente isolate che combinano le più recenti infrastrutture di AI con funzionalità on-premise, che consentono di eseguire in modo sicuro attività di addestramento, ottimizzazione e inferenza in tempo reale.
Sovranità dell’AI e strategie nazionali
Strategie AI efficaci richiedono la costruzione di ecosistemi capaci di valorizzare le competenze locali, sostenere le startup, sviluppare applicazioni verticali e favorire collaborazioni pubblico-private. Il cloud ha trasformato l’intelligenza artificiale da tecnologia accessibile solo a organizzazioni con ingenti capacità di investimento a strumento disponibile per realtà di ogni dimensione.
Sebbene l’attenzione si concentri principalmente sulle infrastrutture tecniche quando si parla di sovranità nell’AI, le dimensioni culturali e strategiche dei Foundation Model (FM) nazionali sono altrettanto cruciali. I FM non sono semplici strumenti computazionali: possono codificare elementi di conoscenza culturale, sfumature linguistiche e contesto sociale, rendendo la rilevanza locale una scelta progettuale fondamentale anziché un aspetto secondario. Se addestrati localmente, questi modelli possono riflettere i programmi educativi nazionali e i valori culturali, comprendendo al contempo i sistemi giuridici, le pratiche commerciali e i quadri normativi locali. I modelli addestrati su lingue, dialetti e contesti culturali locali sostengono la diversità linguistica e aiutano le lingue sottorappresentate ad acquisire visibilità nei prodotti e nei servizi di AI.
Controllo verificabile sugli accessi ai dati
La sovranità non riguarda solo il luogo in cui risiedono i dati, ma anche chi può accedervi e a quali condizioni. Nel contesto dell’AI, le restrizioni di accesso vanno oltre l’infrastruttura e includono input e output dei modelli, processi di addestramento e ambienti operativi. A differenza dell’infrastruttura tradizionale, i carichi di lavoro di AI introducono nuove superfici di accesso: il modello stesso, i dati utilizzati per addestrarlo e la pipeline di inferenza attraverso cui fluiscono gli input sensibili. Tutto ciò rafforza la necessità di una governance verificabile e della propagazione delle identità nei sistemi informatici.
Per garantire riservatezza e integrità dei dati, le istanze di calcolo cloud dovrebbero essere supportate da architetture progettate in modo che l’accesso ai dati aziendali durante l’esecuzione dei workload sia tecnicamente precluso a qualsiasi soggetto non autorizzato, incluso il personale appartenente all’organizzazione del provider tecnologico. Questa garanzia non dovrebbe dipendere da policy interne, ma essere incorporata nell’architettura stessa del sistema.
I servizi AI ereditano le stesse protezioni dell’infrastruttura sottostante, estese a tutte le fasi del ciclo di vita del modello: dall’addestramento all’inferenza. La solidità di queste protezioni dovrebbe essere verificata da soggetti terzi indipendenti specializzati in sicurezza informatica, rendendo la trasparenza un elemento strutturale del rapporto di fiducia con i clienti.
Con la crescente diffusione di agenti di AI che operano in modo autonomo sui sistemi, diventa essenziale controllare chi e cosa può accedere alle risorse e garantire un’adeguata supervisione umana. Utenti e agenti di AI dovrebbero operare secondo il principio del minimo privilegio, cioè con le sole autorizzazioni strettamente necessarie, e ogni azione dovrebbe essere tracciabile attraverso audit log completi.
Trasparenza e garanzie nella sovranità digitale
La trasparenza è al centro di qualsiasi impegno serio in materia di sovranità digitale. Questo implica, per i provider tecnologici, mettere a disposizione misure tecniche complete e all’avanguardia, controlli operativi e tutele contrattuali che garantiscano alle aziende il controllo su dove collocare i propri dati, chi può accedervi e come vengono utilizzati.
Garanzie e trasparenza dovrebbero essere costantemente rafforzate. Ciò significa, tra l’altro, aggiornare i termini di servizio per riflettere gli impegni di protezione tecnica, definire impegni contrattuali dettagliati sulla gestione delle richieste di terze parti relative ai dati dei clienti e mettere a disposizione risorse che orientino scelte consapevoli in materia di sovranità. Questi sforzi dovrebbero estendersi all’ambito dell’AI responsabile, offrendo alle aziende la certezza di poter sviluppare e gestire applicazioni di AI in modo consapevole e sicuro.
In questo quadro, ISO/IEC 42001, lo standard internazionale di riferimento per i sistemi di gestione dell’AI, definisce requisiti e controlli per promuoverne lo sviluppo e l’uso responsabile. Conseguire la relativa certificazione accreditata e superare audit di sorveglianza periodici senza rilievi rappresenta un indicatore concreto del livello di maturità raggiunto su questo fronte.
La tecnologia innovativa richiede una base sicura e affidabile. Un impegno serio in questo ambito implica un dialogo continuativo con le autorità di regolamentazione e per la sicurezza informatica, per allineare i servizi alle priorità nazionali e garantire che le soluzioni supportino tanto l’innovazione quanto il controllo, contribuendo attivamente alla definizione di framework normativi capaci di rispondere ai nuovi sviluppi senza frenare il progresso.
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