L’intelligenza artificiale è ormai parte integrante dei processi aziendali, ma affidarsi esclusivamente a piattaforme esterne può esporre le imprese a rischi difficili da prevedere. Disservizi, limitazioni nell’accesso ai modelli e aumento dei costistanno riportando al centro del dibattito la Private AI, un approccio che punta a garantire maggiore controllo su dati, infrastrutture e applicazioni.
A evidenziare queste criticità è Yari Franzini, Group Vice President, South, Central & Eastern Europe di Cloudera, in un’analisi dedicata alla resilienza delle infrastrutture AI e alla crescente importanza della sovranità digitale.
Intelligenza artificiale pubblica: quando la dipendenza diventa un rischio
Utilizzare modelli linguistici di grandi dimensioni, conosciuti come Large Language Models (LLM), attraverso servizi esterni permette alle aziende di accedere rapidamente a tecnologie avanzate, senza dover sviluppare infrastrutture proprietarie.
Questa semplicità, però, comporta una dipendenza dai fornitori che può diventare problematica quando l’intelligenza artificiale viene integrata nelle attività quotidiane. Nella sua analisi, Franzini richiama alcuni episodi che coinvolgono importanti protagonisti del settore tecnologico. Tra questi, un’interruzione temporanea di Google Gemini e le presunte restrizioni all’accesso a determinati modelli di Anthropic e OpenAI per ragioni legate alle politiche statunitensi.
Le limitazioni geopolitiche citate nell’analisi richiedono tuttavia una verifica indipendente, soprattutto per quanto riguarda i modelli interessati e l’effettiva applicazione delle restrizioni. Il problema sollevato rimane concreto: un servizio AI esterno può diventare indisponibile per ragioni sulle quali l’azienda utilizzatrice non ha alcun controllo.
Quando queste tecnologie supportano attività produttive, assistenza clienti, analisi dei dati o sviluppo software, anche un’interruzione temporanea può compromettere l’operatività.
Costi dell’AI: il problema della prevedibilità economica
La disponibilità dei servizi non è l’unico elemento da considerare. Con la diffusione dell’intelligenza artificiale nelle organizzazioni emerge anche una questione economica. Molte piattaforme adottano sistemi di fatturazione legati al consumo, calcolato attraverso token, richieste o capacità di elaborazione. Un modello conveniente durante la fase sperimentale può diventare più oneroso quando l’utilizzo aumenta.
La questione riguarda soprattutto l’agentic AI, ovvero sistemi capaci di eseguire attività articolate, interagire con strumenti digitali e completare operazioni attraverso più passaggi. Questi processi possono generare un consumo significativo di risorse computazionali, rendendo meno immediata la previsione dei costi.
L’analisi di Cloudera richiama il caso di GitHub Copilot e quello di Uber, che avrebbe esaurito in pochi mesi il budget annuale previsto per alcuni strumenti di programmazione basati sull’intelligenza artificiale. Il punto non è soltanto quanto costa utilizzare un modello, ma quanto sia possibile prevederne la spesa quando viene adottato da centinaia o migliaia di dipendenti. Per le imprese, quindi, la sostenibilità economica dell’AI dipende anche dalla capacità di monitorare i consumi e pianificare gli investimenti.
Private AI: cosa significa e come funziona
La Private AI è un approccio che consente alle organizzazioni di utilizzare modelli di intelligenza artificiale all’interno di ambienti controllati, mantenendo una maggiore autonomia nella gestione dei dati e delle applicazioni. Non significa necessariamente costruire un data center proprietario. Le soluzioni possono essere implementate su infrastrutture on-premise, cloud privati, cloud sovrani oppure ambienti dedicati ospitati presso fornitori esterni. L’elemento distintivo è il livello di controllo esercitato dall’azienda sull’intero sistema.
In questo modo, le organizzazioni possono definire direttamente le modalità di accesso, le politiche di sicurezza, la gestione delle informazioni e le procedure di monitoraggio. Secondo Franzini, questa impostazione permette di ridurre la dipendenza da decisioni esterne e di costruire infrastrutture più coerenti con le esigenze operative.
La Private AI non elimina automaticamente tutti i rischi, ma offre alle aziende maggiori possibilità di intervenire sulla configurazione e sulla governance delle proprie applicazioni.
Protezione dei dati e conformità normativa
Un altro tema riguarda la gestione delle informazioni sensibili. Quando un’impresa utilizza strumenti di intelligenza artificiale, può trovarsi a elaborare documenti riservati, dati dei clienti o contenuti protetti da proprietà intellettuale.
Secondo lo Stanford AI Index Report 2025, gli incidenti documentati relativi alla privacy e alla sicurezza dell’intelligenza artificiale sono aumentati del 56,4% in un anno. Un dato che richiama l’attenzione sulla necessità di sviluppare sistemi più trasparenti e verificabili.
Anche il quadro normativo europeo contribuisce a rendere centrale questo aspetto. L’EU AI Act introduce obblighi specifici per determinate categorie di sistemi, soprattutto quelli classificati ad alto rischio, con requisiti relativi alla documentazione, alla tracciabilità e alla gestione del rischio.
Un ambiente AI controllato può facilitare alcune di queste attività, pur non garantendo automaticamente la conformità normativa. Per le imprese diventa quindi importante conoscere non soltanto le capacità del modello utilizzato, ma anche dove vengono elaborati i dati, chi può accedervi e quali controlli sono disponibili.
Private AI e modelli pubblici: verso un approccio più equilibrato
Scegliere la Private AI non significa necessariamente rinunciare ai modelli pubblici. Le piattaforme esterne continuano a offrire vantaggi importanti, soprattutto per la sperimentazione, l’accesso rapido a nuove funzionalità e lo sviluppo di applicazioni che non richiedono particolari livelli di riservatezza. La differenza emerge quando l’intelligenza artificiale diventa parte stabile dei processi aziendali.
In questi casi, disporre di un’infrastruttura controllata può consentire di personalizzare maggiormente i modelli, gestire le risorse e ridurre l’esposizione alle variazioni delle condizioni commerciali dei fornitori. Occorre comunque considerare gli investimenti iniziali, le competenze tecniche necessarie e i costi di manutenzione. Una soluzione privata non è automaticamente più economica, ma può offrire maggiore prevedibilità in determinati contesti.
La prospettiva delineata da Cloudera è quella di un’intelligenza artificiale costruita attorno alle esigenze dell’impresa, anziché dipendente esclusivamente dalla disponibilità di servizi esterni.
Per le aziende che intendono adottare l’AI su larga scala, la questione non riguarda più soltanto quale modello garantisca le prestazioni migliori. Diventa altrettanto importante stabilire chi controlla l’infrastruttura, come vengono protette le informazioni e quanto il sistema possa continuare a funzionare anche in presenza di eventi imprevisti. È su questi aspetti che la Private AI può assumere un ruolo sempre più significativo nelle strategie di trasformazione digitale.
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