Sovranità digitale e AI: perché l’Italia deve puntare su open source e cloud ibrido

Nel mondo digitale di oggi, la sovranità è fondamentale. Nello specifico, il vantaggio competitivo dell’Italia dipenderà dalla sua capacità di trattare la GenAI come infrastruttura critica- portatile, verificabile e libera da qualsiasi vincolo – combinando iniziative pubbliche e scelte private su piattaforme aperte e cloud ibrido.

L’obiettivo non è accumulare proof-of-concept, ma mettere in produzione architetture interoperabili che forniscano controllo sui dati e sui costi, resilienza operativa e flessibilità strategica.

Un’AI “italiana” può essere sviluppata a partire da standard aperti, da una governance robusta e con la libertà di spostare i carichi di lavoro negli ambienti più adatti: solo seguendo questi concetti, il paese può porsi all’avanguardia della traiettoria europea, attrarre investimenti e trasformare l’ambizione in valore misurabile.

L’ambizione italiana nell’AI

Le organizzazioni italiane stanno aumentando significativamente i loro investimenti in AI, con una previsione di crescita media del 35% entro il 2026, spinta anche dalle opportunità di finanziamento e dagli obiettivi di digitalizzazione del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR), in linea con la Strategia Nazionale per l’AI (SNIA) che mira a posizionare l’Italia come leader in questo campo.

Tutti i mercati e i settori stanno valutando l’integrazione dell’AI, con diversi livelli di maturità. Tuttavia, la maggior parte delle organizzazioni è ancora nelle fasi iniziali di verifica del caso aziendale o d’uso più appropriato per ottenere un reale ritorno. Non sorprende quindi che l’86% delle organizzazioni italiane non stia ancora generando valore per i clienti dai propri investimenti in AI, secondo l’ultima indagine di Red Hat. A ciò si aggiunge una cautela associata ai controlli di costo, conformità e sicurezza, con l’obiettivo di mantenere la sovranità delle iniziative di AI.

Tuttavia, questi benefici di convenienza non sono più sufficienti per passare alla produzione: è qui che entrano in gioco questioni legate alla riservatezza dei dati, alla sicurezza, alla scalabilità e ai costi, che non possono essere affrontate con le stesse tecnologie utilizzate nella fase sperimentale. In produzione, le organizzazioni devono utilizzare tutte le risorse di cui hanno bisogno, senza dipendenza da un singolo ambiente e senza limitazioni nella portabilità. Le aziende devono essere in grado di costruire, distribuire e gestire modelli di AI ovunque (on-premise, nel cloud pubblico o all’edge).

A complemento dell’AI ACT europeo, l’Italia ha recentemente emanato una legislazione specifica sull’AI che supporta anche la promozione della creazione di modelli LLM nazionali. Ciò porta a fare una necessaria distinzione tra iniziative strettamente legate al settore privato e quelle favorite da investimenti e contributi pubblici.

Un esempio di quest’ultimo è la creazione di sette consorzi volti a promuovere l’innovazione dell’AI nell’UE, inclusa l’iniziativa IT4LIA presso il Cineca al Tecnopolo di Bologna. Si tratta di un investimento di 1,5 miliardi di euro nelle prime fabbriche di AI, che combina finanziamenti nazionali ed europei.

Se IT4LIA è un esempio di iniziativa pubblica in corso per l’AI generativa sovrana a livello nazionale ed europeo, dove la scelta è nelle mani dei privati è essenziale adottare tecnologie aperte che non siano legate al know-how proprietario e che possano promuovere una visione comune di sovranità.

E non è solo una questione di modelli, ma anche dell’intero stack GenAI, dallo sviluppo al servizio del modello.

I rischi della dipendenza tecnologica

L’attenzione deve essere sulla sostenibilità delle scelte, considerando portabilità, flessibilità e costi tra i carichi di lavoro di AI, per mantenere la libertà di perseguire la strategia che meglio si adatta a ogni contesto. Per questo motivo, le valutazioni dovrebbero coprire gli ambienti correlati – sia on-premise che cloud – così come le scelte LLM e la flessibilità della GPU.

La dipendenza da un fornitore può anche significare che dati critici sono bloccati in una posizione che l’organizzazione non può vedere, elaborati da algoritmi opachi, e ancora soggetti a termini che possono cambiare a discrezione del fornitore. Ciò significa che le organizzazioni potrebbero non avere il pieno controllo sui propri dati e tecnologie: non a caso la “sovranità” è la priorità numero uno della strategia IT per il 45% delle organizzazioni italiane, spinta dal desiderio di controllo operativo e autonomia.

Le valutazioni devono coprire qualsiasi rischio di vendor lock-in e la capacità di scegliere liberamente- utilizzando le stesse tecnologie aperte – se sfruttare le risorse cloud o mantenere i dati su infrastrutture dedicate, senza la necessità di modificare processi o stack.

Open source e hybrid cloud

Per promuovere un’innovazione sostenibile che favorisca efficienza, sovranità e libertà di scelta, le organizzazioni devono superare i silos e adottare l’open source come base; non sorprende che il 70% degli intervistati in Italia consideri l’open source aziendale significativo per la strategia di AI.

L’open source aziendale fornisce piattaforme completamente integrate e supportate professionalmente, basate su fondamenta aperte. Le organizzazioni ottengono la stabilità e il supporto che si aspetterebbero da una relazione commerciale, pur mantenendo flessibilità e scelta. Il codice è ispezionabile e una comunità globale contribuisce a migliorarlo quotidianamente e a identificare vulnerabilità di sicurezza.

Esistono progetti open source che stanno rapidamente diventando standard de facto, sia nel campo dell’AI agentica che nella promozione del consumo efficiente di preziose risorse hardware come le GPU.

Inoltre, “apertura” significa libertà di scelta a livello organizzativo: le aziende possono optare per la gestione interna, riallocare risorse o cambiare fornitori. Particolarmente per le aziende attive in settori critici, come la finanza, adottare una mentalità aperta e orientata alla tecnologia è fondamentale per gestire le dipendenze tecnologiche e mitigare i rischi. Ciò significa integrare la resilienza nelle operazioni aziendali fondamentali, andando oltre la mera conformità normativa.

Verso un futuro dell’AI sostenibile e controllato

Adottare un approccio open hybrid cloud è fondamentale. Utilizzando una piattaforma coerente che connette cloud pubblici e privati, le aziende possono ridurre i rischi associati alla modernizzazione e all’integrazione di diverse tecnologie, abbassare i costi operativi e gestire meglio la complessità degli ambienti decentralizzati. Ciò consente anche di progettare sistemi tenendo conto di potenziali guasti, rafforzando la preparazione alla cybersecurity e garantendo una maggiore flessibilità operativa.

Permettendo la collaborazione e la condivisione delle migliori pratiche attraverso piattaforme open source aziendali, le organizzazioni possono combinare l’affidabilità e il supporto delle soluzioni commerciali con la flessibilità e l’innovazione guidate dalla comunità open source, favorendo lo sviluppo di soluzioni AI “made in Italy” e l’innovazione in settori chiave come la manifattura avanzata, la sanità e il patrimonio culturale, allineandosi agli obiettivi della Strategia Nazionale per l’AI e del PNRR, consolidando il ruolo dell’Italia non solo come consumatore di tecnologie AI, ma come protagonista attivo nel suo sviluppo e applicazione etici e responsabili.