cos’è e perché è importante per le imprese italiane

Nel dibattito contemporaneo sull’adozione dell’intelligenza artificiale, il termine Private AI assume una valenza strategica crescente. Si tratta di una visione alternativa rispetto ai modelli proposti dai grandi hyperscaler, capace di rispondere in modo più puntuale alle esigenze di riservatezza, controllo e conformità normativa delle imprese, in particolare di quelle italiane ed europee.

Private AI: cos’è e perché è importante per l’Italia

La Private AI rappresenta un modello di sviluppo e impiego dell’intelligenza artificiale che privilegia l’autonomia nella gestione dei dati, la personalizzazione degli algoritmi e l’integrazione profonda con le politiche aziendali.

Questo approccio si configura come una risposta concreta all’attuale scenario oligopolistico dell’AI, dominato da pochi colossi extraeuropei, e si inserisce pienamente nel contesto normativo europeo, in particolare alla luce dell’AI Act e del Data Act.

Un contesto tecnologico dominato da pochi

Il mercato globale dell’intelligenza artificiale è attualmente controllato da una ristretta cerchia di attori internazionali, perlopiù statunitensi e cinesi, che offrono infrastrutture, modelli linguistici e servizi AI su scala planetaria. L’enorme capacità di calcolo, unita all’accesso privilegiato a dataset massivi, ha consentito loro di costruire un vantaggio competitivo difficilmente colmabile nel breve periodo.

Questo scenario genera una dipendenza strutturale da fornitori esterni che, nel caso di aziende europee, comporta un problema non solo tecnico ed economico, ma anche politico e normativo.

La mancanza di trasparenza nei modelli pre-addestrati, la difficoltà nell’audit dei processi decisionali delle AI, e la gestione dei dati in cloud pubblici ospitati in territori extra-UE pongono interrogativi cruciali in materia di privacy, sicurezza e sovranità.

In tale contesto, la Private AI si propone come modello alternativo, in cui l’intelligenza artificiale viene progettata, sviluppata, addestrata ed eseguita all’interno di ambienti privati, ovvero sotto il diretto controllo dell’organizzazione che ne fa uso. Questo significa avere il pieno controllo non solo sui dati utilizzati, ma anche sulle logiche algoritmiche, sulle infrastrutture di calcolo e sui processi di aggiornamento dei modelli.

Perché è importante la sovranità digitale

Uno dei pilastri fondamentali della Private AI è la sovranità digitale, intesa come capacità per un’organizzazione di gestire in autonomia i propri asset informativi, senza delegarli a piattaforme centralizzate controllate da terzi. In particolare, questa autonomia si esplica nella possibilità di trattenere i dati sensibili all’interno del proprio perimetro tecnologico, impedendone la dispersione o l’utilizzo per fini terzi.

Dal punto di vista normativo, questa scelta si allinea perfettamente alle indicazioni dell’AI Act europeo, che richiede la piena tracciabilità dei dataset, la trasparenza dei modelli e la responsabilità dell’ente utilizzatore in caso di malfunzionamenti o effetti discriminatori.

Una Private AI costruita su misura, con pipeline di addestramento e inferenza sotto controllo, consente non solo di rispondere a tali obblighi, ma anche di trasformare la conformità normativa in un vantaggio competitivo.

Allo stesso modo, il Data Act impone nuove regole in merito alla condivisione, accessibilità e portabilità dei dati. Utilizzare modelli AI gestiti da terze parti, soprattutto se operanti fuori dall’Unione Europea, può generare conflitti tra le esigenze aziendali di riservatezza e i termini contrattuali imposti dai fornitori.

In questo senso, la Private AI permette di mantenere i dati in ambienti conformi, evitando rischi di lock-in tecnologico e garantendo il rispetto delle normative sulla residenza dei dati.

Sicurezza, resilienza e continuità operativa

Oltre agli aspetti legati alla conformità normativa, la Private AI offre vantaggi concreti in termini di sicurezza e resilienza. In un contesto in cui la cyber security rappresenta una delle principali priorità per qualsiasi organizzazione, avere il pieno controllo su modelli e infrastrutture AI consente di applicare policy di sicurezza avanzate, segmentare gli accessi e garantire la protezione dell’intero ciclo di vita dei dati.

La presenza di un motore AI proprietario, ospitato in ambienti on-premise o cloud ibridi, consente inoltre una maggiore capacità di risposta a eventi imprevisti. In caso di disservizi delle piattaforme pubbliche, attacchi informatici o cambiamenti contrattuali imposti dai provider, una Private AI può continuare a operare garantendo la business continuity.

Efficienza e governance dei costi con la Private AI

Un altro elemento rilevante riguarda il controllo dei costi. Le soluzioni proposte dagli hyperscaler, spesso basate su logiche di consumo (pay-per-use), presentano un livello di opacità nella previsione dei costi che può generare criticità, in particolare nel medio e lungo termine. Funzionalità aggiuntive, storage, trasferimento dati, chiamate API e supporto tecnico sono sovente soggetti a sovrapprezzi poco trasparenti, con politiche di lock-in tecnologico che rendono difficoltosa l’adozione di alternative

Una Private AI consente di pianificare e stabilizzare i costi attraverso investimenti iniziali più rilevanti ma prevedibili, eventualmente scalabili grazie a modelli di hybrid cloud o all’uso di tecnologie open source.

La governance economica ne risulta rafforzata, permettendo all’organizzazione di controllare l’evoluzione dei costi in funzione dell’utilizzo effettivo e delle proprie strategie di sviluppo.

L’opportunità della Private AI per il sistema produttivo italiano

Nel contesto italiano, caratterizzato da una forte presenza di PMI e da un tessuto industriale ricco ma frammentato, l’adozione della Private AI può rappresentare una leva di modernizzazione tecnologica e di emancipazione strategica.

A differenza dei grandi gruppi internazionali, le piccole e medie imprese italiane hanno esigenze molto specifiche, che difficilmente possono essere soddisfatte da soluzioni standardizzate offerte da attori globali.

Attraverso la Private AI, le imprese possono sviluppare modelli personalizzati, adattati alla lingua italiana, ai propri dataset e ai contesti di utilizzo settoriali. In questo modo, non solo si garantisce una maggiore efficacia operativa, ma si tutela anche il patrimonio informativo aziendale, vero asset strategico nel contesto dell’economia dei dati.

Inoltre, favorire l’adozione di Private AI stimola lo sviluppo di un ecosistema nazionale composto da fornitori di infrastrutture, sviluppatori di modelli, system integrator, centri di ricerca e università.

Questo tessuto può generare innovazione diffusa, contribuendo a ridurre il gap tecnologico con i principali Paesi industrializzati e creando le condizioni per una reale sovranità tecnologica.

Come si implementa la Private AI

Implementare una Private AI non è un processo immediato, ma richiede una pianificazione attenta e una visione di lungo periodo.

Per rispondere alle esigenze di potenza computazionale delle applicazioni AI, le GPU (schede grafiche) sono la tecnologia di riferimento, in quanto permettono di accelerare in modo significativo sia il training sia l’inferenza dei modelli. In ottica cloud, aggiornamento, manutenzione e sicurezza delle risorse sono gestiti dal provider, offrendo scalabilità immediata e riducendo i vincoli e i costi tipici delle soluzioni on premise. In questo modo, il cloud si presenta come un’alternativa più flessibile ed efficiente rispetto all’infrastruttura locale, soprattutto per progetti ad alta intensità computazional

Successivamente, è necessario progettare un motore AI proprietario che includa componenti open source selezionate, moduli di addestramento controllati e algoritmi ottimizzati per i propri processi aziendali.

L’integrazione con i sistemi informativi esistenti (ERP, CRM, gestionali) rappresenta un ulteriore passaggio chiave, così come la definizione di policy di governance per la protezione dei dati e la gestione delle versioni dei modelli.

In questa fase, l’utilizzo di tecniche come il fine-tuning e il retrieval-augmented generation (RAG) consente di ottenere modelli altamente personalizzati, capaci di rispondere con precisione alle esigenze informative dell’azienda.

Il fine-tuning consente di adattare i modelli linguistici preaddestrati a contesti specifici, mentre il RAG introduce la possibilità di accedere a basi conoscitive proprietarie durante l’inferenza, migliorando la precisione delle risposte e la coerenza con il contesto aziendale.

La Private AI è un valore per le imprese

In definitiva, la Private AI rappresenta una traiettoria di sviluppo coerente con i valori e le esigenze del sistema industriale europeo e italiano.

In un contesto sempre più regolamentato e sensibile alla gestione dei dati, investire in soluzioni di intelligenza artificiale private significa non solo proteggere il proprio patrimonio informativo, ma anche abilitare nuovi modelli di competitività.

Per cogliere appieno queste opportunità, tuttavia, serve una visione strategica condivisa tra imprese, istituzioni e fornitori tecnologici.

Servono politiche di incentivo, strumenti di supporto alla transizione, formazione specialistica e investimenti in infrastrutture. Solo così l’Italia potrà non solo partecipare da protagonista alla rivoluzione dell’AI, ma anche orientarla secondo i propri valori e interessi industriali.

Perché Seeweb rappresenta la scelta ideale per la Private AI

La Private AI rappresenta una percorso di sviluppo coerente con i valori e le esigenze del sistema industriale europeo e italiano.

In un contesto sempre più regolamentato e sensibile alla gestione dei dati, investire in soluzioni di intelligenza artificiale private significa non solo proteggere il proprio patrimonio informativo, ma anche abilitare nuovi modelli di competitività.

Per cogliere appieno queste opportunità, tuttavia, serve una visione strategica condivisa tra imprese, istituzioni e fornitori tecnologici. Servono politiche di incentivo, strumenti di supporto alla transizione, formazione specialistica e investimenti in infrastrutture. Solo così l’Italia potrà non solo partecipare da protagonista alla rivoluzione dell’AI, ma anche orientarla secondo i propri valori e interessi industriali.

In questo scenario, Seeweb si distingue come partner tecnologico di riferimento per l’implementazione di soluzioni Private AI in ambito enterprise.

Con oltre vent’anni di esperienza nel cloud computing, Seeweb offre alle aziende un’infrastruttura affidabile, distribuita su data center proprietari in Italia e Svizzera, conforme agli standard di sicurezza e alle normative europee sulla protezione dei dati.

Per supportare progetti di intelligenza artificiale e high performance computing (HPC), Seeweb mette a disposizione server GPU in cloud, con un’ampia scelta di schede grafiche di ultima generazione. Queste soluzioni consentono di gestire con flessibilità sia l’addestramento e l’inferenza dei modelli di IA generativa, sia le esigenze computazionali più elevate tipiche dei progetti HPC, sfruttando i vantaggi in termini di scalabilità e semplicità gestionale propri del cloud.

L’offerta Seeweb comprende servizi IaaS e PaaS dedicati, per accompagnare le aziende in tutte le fasi di sviluppo, test e produzione di applicazioni avanzate.
La presenza diretta sul territorio e la gestione autonoma delle risorse hardware e software permettono a Seeweb di garantire alle organizzazioni un controllo completo su modelli e dati, fattore determinante nell’ambito della sovranità digitale.

A ciò si aggiunge un approccio consulenziale che valorizza il dialogo con le aziende e la personalizzazione dei progetti, grazie al supporto di un team tecnico esperto e reattivo.

Per tutte queste ragioni, Seeweb rappresenta una piattaforma d’eccellenza per le aziende che intendono investire in una strategia di Private AI solida, conforme e orientata al lungo termine.