L’equilibrio tra innovazione e controllo è una delle sfide più complesse per le aziende che operano in settori regolamentati come finanza, assicurazioni e pubblica amministrazione. L’introduzione dell’intelligenza artificiale in questi ambiti richiede un approccio che combini apertura tecnologica e rigore nella gestione del dato. Un tema approfondito da Marco Picelli, System Engineer di Cloudera, nel corso del convegno Data & Decision Intelligence: pilotare l’AI per usarla davvero! organizzato dall’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano, che ha illustrato come architetture ibride e strumenti di governance avanzata possano sostenere un’adozione dell’AI sicura, tracciabile e sostenibile nel tempo .
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L’AI governance come leva per l’adozione nei settori regolamentati
Nelle organizzazioni che operano sotto vincoli di compliance stringenti, il valore dell’AI non può prescindere da una governance dei modelli e dei dati capace di assicurare integrità, auditabilità e trasparenza. Come ha spiegato Picelli, il percorso verso un’intelligenza artificiale affidabile parte dalla possibilità di utilizzare qualsiasi modello, anche open source, e di farlo in modo flessibile, scegliendo se sviluppare e servire l’AI in cloud o on-premise.
La logica non è quella di creare ecosistemi chiusi, ma di fornire alle imprese strumenti che consentano di mantenere il controllo delle proprie infrastrutture. «Molte aziende del comparto bancario o pubblico hanno la necessità di non far uscire nulla dai propri sistemi interni», ha sottolineato Picelli, evidenziando come le architetture ibride permettano di sfruttare le opportunità del cloud mantenendo al contempo il pieno governo del ciclo di vita dei dati .
Il cuore di questo approccio è un modello di AI governance integrata, dove la gestione e la tracciabilità dei dati si estendono anche ai modelli di machine learning e generative AI. Ogni artefatto – dai dataset di training ai modelli addestrati – è registrato e catalogato in modo centralizzato, consentendo di sapere chi lo ha creato, quando e con quali dati. Questo livello di trasparenza è oggi imprescindibile per garantire conformità normativa e fiducia negli algoritmi.
Architetture ibride per conciliare flessibilità e controllo
La possibilità di spostare un progetto dal cloud all’on-premise mantenendo continuità e tracciabilità rappresenta una svolta nella gestione operativa dell’AI. Secondo Picelli, molte organizzazioni iniziano la fase di prototipazione in ambienti cloud, sfruttando la disponibilità immediata di modelli e infrastrutture, per poi migrare l’esecuzione su infrastrutture locali quando serve assicurare la protezione dei dati o ottimizzare i costi sul lungo periodo.
L’aspetto economico è infatti parte della valutazione strategica. «Abbiamo osservato come, nel lungo periodo, un modello on-premise garantisca un ritorno più stabile rispetto all’utilizzo di servizi cloud basati su logiche di pagamento a consumo», ha spiegato Picelli, citando il caso di un cliente che ha sviluppato diversi use case on-premise ottenendo benefici di sostenibilità e prevedibilità degli investimenti .
Ma l’elemento chiave resta la coerenza architetturale: poter contare su un’infrastruttura unica che consenta di progettare, sviluppare, addestrare e distribuire modelli in diversi ambienti senza perdita di sicurezza o funzionalità. Questa architettura integrata si rivela particolarmente efficace nei contesti regolamentati, dove ogni passaggio deve essere verificabile e documentato.
Tracciabilità e monitoraggio: la trasparenza come prerequisito
Uno dei punti più rilevanti toccati da Picelli riguarda la necessità di garantire una tracciabilità completa dei modelli. Ogni componente dell’infrastruttura deve contribuire a costruire una catena di fiducia: sapere quali dati sono stati usati per addestrare un modello, quando è stato aggiornato, chi ne ha gestito la messa in produzione.
«Voglio sapere quel modello chi l’ha messo, quando, su che dati è stato addestrato», ha affermato Picelli, spiegando come gli strumenti di governance integrati permettano di ottenere queste informazioni “out of the box”, senza necessità di configurazioni aggiuntive .
A questo si affianca un monitoraggio multilivello che tiene sotto controllo l’intera infrastruttura, dal consumo delle risorse hardware alle prestazioni operative dei modelli. È un aspetto centrale della AI governance, perché consente non solo di ottimizzare l’efficienza, ma anche di individuare tempestivamente segnali di degrado del modello o di deviazioni rispetto alle aspettative iniziali. In settori dove gli algoritmi incidono su decisioni economiche o di rischio, la capacità di intervenire rapidamente è una condizione di affidabilità.
Democratizzare la GenAI senza sacrificare la sicurezza
Un altro tema cruciale affrontato da Picelli è la democratizzazione dell’accesso all’AI generativa. L’obiettivo non è riservare lo sviluppo ai data scientist, ma permettere anche ad analisti e team non tecnici di creare applicazioni di AI in modo guidato e sicuro.
Attraverso interfacce grafiche e ambienti no-code, è possibile sperimentare use case di Generative AI – come la personalizzazione di modelli linguistici su dati aziendali – senza scrivere codice e mantenendo pieno controllo sui flussi informativi. Questo approccio riduce le barriere di ingresso e accelera l’innovazione interna, evitando che la gestione dei dati e dei modelli sfugga ai perimetri di sicurezza stabiliti.
Picelli ha ricordato che lo sviluppo di questi strumenti non può prescindere dal rispetto delle regole di privacy e governance, specie nei contesti dove i dati trattati includono informazioni sensibili o riservate. La AI governance diventa quindi non solo un presidio di conformità, ma anche un fattore abilitante per l’innovazione: consente di sperimentare in modo rapido, sicuro e misurabile.
Dall’efficienza operativa alla fiducia negli algoritmi
Alla base delle strategie illustrate da Picelli c’è la convinzione che la maturità dei sistemi di intelligenza artificiale non dipenda solo dalla potenza computazionale, ma dalla capacità di documentare e comprendere il comportamento dei modelli lungo tutto il loro ciclo di vita. La combinazione di monitoraggio continuo, architetture ibride e strumenti di tracciabilità automatica consente alle organizzazioni di muoversi verso un’AI più responsabile, in cui ogni decisione automatizzata può essere ricondotta a dati e regole verificabili.
Questo approccio si inserisce in un quadro più ampio, in cui la AI governance diventa la condizione tecnica e culturale per l’adozione dell’AI in ambienti complessi e regolamentati. In un futuro segnato da normative sempre più stringenti come l’AI Act europeo, la capacità di garantire accountability, sicurezza e controllo non sarà solo un requisito di conformità, ma un elemento distintivo di affidabilità per tutte le imprese che vogliono usare davvero l’intelligenza artificiale.
