Insieme alle opportunità offerte dai modelli generativi, dagli agenti e dalle analisi predittive, s’impone anche una sfida prioritaria per leader e manager d’impresa: applicare l’AI ai processi più complessi, preservando il controllo totale sui propri dati e sistemi.
Questa esigenza, avvertita con particolare urgenza nei settori altamente regolamentati e nelle infrastrutture critiche – come Finance, Energy, Utility –, e nei servizi pubblici, sta ridefinendo il concetto stesso di sovranità digitale.
Le organizzazioni devono cogliere la velocità di innovazione dell’AI, ma hanno bisogno di garanzie sulla tutela e sulla governance dei propri asset digitali sensibili.
Indice degli argomenti:
I pilastri del controllo e della dipendenza tecnologica
Tradizionalmente, la sovranità digitale è stata interpretata come mera localizzazione geografica dei dati, limitata alla risposta sul luogo fisico in cui risiedono i server e i data center.
Con la diffusione dell’intelligenza artificiale e la migrazione nel cloud di molti processi aziendali core, questo approccio si rivela del tutto insufficiente. I manager e i decision maker aziendali devono oggi valutare un insieme articolato di fattori strategici.
Occorre comprendere con chiarezza non solo dove si trovano i dati, ma chi possiede l’autorità di accedere agli ambienti operativi, come vengono protetti gli asset sensibili, quali siano le dipendenze tecnologiche critiche e se i servizi essenziali possano garantire la continuità operativa in presenza di mutamenti normativi, tensioni geopolitiche, minacce alla sicurezza o interruzioni della connettività.
La sovranità digitale moderna “deve quindi offrire alle imprese maggiore controllo e sicurezza senza frenare l’innovazione e la competitività”, come ha sottolineato Satya Nadella, presidente e amministratore delegato di Microsoft, intervenendo sul palco in occasione della tappa francese a Parigi del Frontier Tour della multinazionale americana.
L’espansione dei rischi con l’AI
L’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle operatività aziendali amplifica sia il valore generabile sia la complessità dei rischi da governare.
Man mano che gli agenti AI e i modelli avanzati interagiscono con dati societari riservati, processi di business e infrastrutture essenziali, si estendono le superfici di rischio tecnologico e normativo.
Per i dirigenti aziendali, i Chief information officer e i Risk manager diventa fondamentale disporre di risposte certe: occorre sapere con precisione dove vengono eseguiti i modelli di AI, chi gestisce le infrastrutture sottostanti, quali azioni specifiche possono compiere gli agenti software sui dati e come assicurare la continuità dei servizi vitali in caso di discontinuità o contesti avversi imprevisti.
La governance dell’AI “richiede dunque una strategia precisa e strutturata per bilanciare potenza di calcolo, riservatezza ed effettiva autorità operativa”, indica Nadella.
La chiave di una sovranità digitale sostenibile
Per conciliare le esigenze di protezione con l’agilità aziendale, le organizzazioni devono superare la logica dell’adozione di un unico modello di deployment per tutte le applicazioni.
Un approccio strategico efficace si fonda sul concetto di ‘continuum di controllo’, incentrato sulla specificità del singolo carico di lavoro (workload). Ciascun workload aziendale presenta infatti requisiti distinti in termini di dati, operatività, dipendenze tecnologiche, continuità di business e profilo di rischio.
Un servizio digitale rivolto ai clienti o al pubblico beneficia della scala globale e della rapidità di aggiornamento del cloud pubblico. Un sistema a supporto delle operazioni essenziali di una fabbrica o di una rete logistica deve invece continuare a funzionare in locale anche nell’eventualità di una disconnessione dalla rete. Analogamente, “un carico di lavoro di AI che elabora informazioni altamente riservate richiede che modelli, dati e calcolo rimangano confinati in un ambiente completamente controllato dal cliente”, rileva il Ceo di Microsoft: “applicare il giusto livello di controllo a ciascun workload è la vera chiave di una sovranità digitale sostenibile”.
Architettura integrata tra pubblico, privato e partner
In questo scenario, le novità appena annunciate da Microsoft a Parigi puntano a “offrire alle organizzazioni maggiore controllo, più possibilità di scelta e resilienza”.
Progettato per offrire un continuum modulare di gestione, Microsoft Sovereign Cloud si articola su tre dimensioni interconnesse: Sovereign Public Cloud, Sovereign Private Cloud e Sovereign Partner Ecosystem.
Le aziende “possono così combinare ambienti pubblici, privati e gestiti da partner all’interno del proprio perimetro digitale, calibrando con precisione il livello di controllo sull’evoluzione dei requisiti aziendali”, spiega Douglas Phillips, president and Chief technology officer di Microsoft Specialized Clouds.
Nel Sovereign Public Cloud, ad esempio, le organizzazioni beneficiano della scala e dell’innovazione di Azure applicando controlli aggiuntivi per la residenza dei dati, la riservatezza e l’accesso degli operatori.
Nuove funzionalità, tra cui il Sovereignty Control Panel, “aiutano le aziende ad avere una visione più integrata del proprio assetto di sovranità digitale, consentendo di individuare gli ambiti su cui intervenire e applicare i controlli dedicati”, rileva Phillips.
AI e dati in locale
Qualora i carichi di lavoro richiedano il pieno controllo locale e la massima indipendenza operativa, interviene Sovereign Private Cloud basato su Azure Local.
In questo modo, le aziende avranno più opzioni per eseguire applicazioni AI e flussi di lavoro confidenziali, gestire servizi dati e utilizzare piattaforme per sviluppatori e infrastrutture condivise, in ambienti sotto il loro controllo, sia in modalità connessa sia disconnessa.
Sul fronte dello sviluppo, “GitHub Enterprise Local mantiene codice e repository in locale, permettendo agli sviluppatori di usare GitHub Copilot con modelli di inferenza locali”, hanno spiegato gli specialisti del colosso statunitense dal palco di Parigi.
L’ecosistema dei partner per la sovranità digitale
Con ambienti IT gestiti in modo indipendente, software convalidato, partner specializzati in sovranità digitale e iniziative di co-innovazione sulla piattaforma, l’ecosistema si completa con le National Partner Clouds e i partner specializzati.
L’obiettivo è “mettere a disposizione dei manager un percorso preciso per guidare la trasformazione digitale dell’AI e del cloud”, osserva Phillips, con una gamma di tecnologie per rispondere a requisiti di sovranità diversi a seconda del Paese, del settore e dei flussi di lavoro.
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