Sovranità sull'AI: per un'azienda conta poter scegliere

Per un’azienda, sovranità sull’AI significa sapere dove stanno i propri dati e poter cambiare modello linguistico senza rifare il progetto. Possedere ogni pezzo della tecnologia non è realistico. Non lo è per la maggior parte degli Stati, come scrive il World Economic Forum nel white paper «Rethinking AI Sovereignty», pubblicato a gennaio 2026 con Bain & Company. Tanto meno per un’impresa.

Perché anche gli Stati rinunciano all’autosufficienza?

Stati Uniti e Cina raccolgono oltre il 60% degli investimenti mondiali in AI e sono gli unici presenti lungo tutta la catena, dai chip alle applicazioni. Gli altri devono scegliere.

Il WEF li divide in cinque archetipi. L’Italia non è citata, ma il profilo che più le somiglia è quello degli «attori selettivi», con Germania e Francia: economie industriali che investono in dati e applicazioni per la manifattura e si affidano a partner esteri per hardware e calcolo. La strada indicata è puntare dove si ha un vantaggio e trattare le partnership come parte della sovranità, non come un ripiego.

Dove si sposta il valore dell’AI?

Nelle applicazioni. Secondo il WEF, entro il 2030 gli investimenti annui in applicazioni e servizi AI arriveranno a circa 1.500 miliardi di dollari, più di infrastrutture e modelli messi insieme. Con i PC il valore è passato dall’hardware al software, con gli smartphone dai dispositivi alle app. Per un’impresa manifatturiera la partita si gioca nel modo in cui l’AI entra nei processi.

Cosa cambia quando il ragionamento entra in azienda?

Dati e processi restano dentro il perimetro aziendale. Il modello linguistico invece si sceglie, e cambierà, perché ne escono di nuovi ogni pochi mesi con prezzi e prestazioni diverse. Il rischio è legarsi a un solo fornitore senza via d’uscita, con i dati che lasciano l’azienda e costi che crescono con l’uso.

«Quali dati, in concreto?»

Riccardo Celli, CEO di Aidia, lo sente nelle richieste dei clienti: «La preoccupazione principale riguarda la proprietà intellettuale: il codice che viene inserito, i brevetti, le schede tecniche. E poi i clienti: paura di perderli, che qualcuno li porti via o veda quanto spendono.»

Il WEF mette il tema tra le sue cinque priorità: contro il vendor lock-in servono interoperabilità e portabilità, con spazio per modelli proprietari e open source. Il controllo operativo conta più della proprietà.

Perché in Europa ogni scelta pesa di più?

In un’analisi del 6 ottobre, gli economisti della BCE hanno osservato che le buone notizie sull’AI spingono gli investimenti sia negli Stati Uniti sia nell’area euro, ma di più oltreoceano. La spiegazione che propongono: negli USA venture capital e mercati azionari sono più profondi e il mercato è unico. In Europa il capitale per l’AI è più difficile da trovare. Un progetto da rifare dopo due anni, perché costruito attorno al fornitore sbagliato, qui costa più che altrove.

E il conto non è solo economico. «La scelta più costosa è abituarsi oggi a un uso improprio dell’AI», spiega Celli. «Si rischia di essere presi per il collo dagli attuali provider. Cambiare i flussi di lavoro costa, ma soprattutto fa perdere troppo tempo.»

Tre domande da fare prima di scegliere

Dove vengono elaborati i dati, e chi può accedervi?
Quanto costa passare a un altro modello?
I costi di calcolo restano prevedibili quando l’uso cresce?

AVA, la piattaforma di Aidia che collega i sistemi aziendali a qualsiasi LLM, proprietario o open source, è costruita per rispondere a queste tre domande. Gira on-premise, permette di cambiare modello senza riprogettare il sistema e tiene fissi i costi di calcolo. I dati non escono dall’azienda.

Se stai valutando un progetto AI e vuoi capire quali parti tenere sotto il tuo controllo, parliamone.