La discussione sull’AI sovrana non è solo un tema di innovazione tecnologica, ma riguarda direttamente la capacità dell’Europa di garantire autonomia, sicurezza e competitività nel lungo periodo. La questione è stata affrontata da Martina Traverso, manager of AI Products in Fastweb, durante l’Artificial Intelligence Talk organizzato dall’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, con un’analisi che mette in luce rischi, ritardi, ma anche esperienze e modelli già avviati.
Indice degli argomenti:
I rischi di un’AI non sovrana
Secondo Traverso, l’assenza di indipendenza tecnologica comporta tre rischi principali. Il primo è di natura geopolitica: «non avere asset indipendenti ci rende soggetti a decisioni di altri governi, di altri paesi». A questo si aggiunge un rischio di cyber security, poiché senza il controllo diretto delle piattaforme si apre un fronte di vulnerabilità elevata. Infine, la dipendenza da pochi grandi player globali limita la possibilità di incidere sull’evoluzione della tecnologia stessa, generando interdipendenza strutturale.
L’Europa tra ritardi e iniziative
Il quadro europeo appare ancora fragile. Traverso ha sottolineato come i paesi membri si muovano «ognun per sé», con alcuni in ritardo, tra cui l’Italia, e con investimenti che restano molto inferiori rispetto ai competitor globali. «Nel 2025 l’Europa si attesterà al 10% degli investimenti in AI, mentre Cina e Stati Uniti arriveranno complessivamente all’87%».
L’Unione Europea ha comunque avviato iniziative strategiche sul fronte delle infrastrutture hardware. Progetti come Kira Factory, SMNC ed EuroHPC mirano alla creazione di una filiera autonoma di semiconduttori, chip e data center. Tuttavia, ha avvertito Traverso, «la strada è lunga e accidentata» e alcuni casi recenti, come le difficoltà di Intel in Germania, mostrano la fragilità di questo percorso.
A livello normativo, l’Europa ha introdotto l’AI Act, che si aggiunge a regolamenti già esistenti come GDPR e copyright, e che richiede alle aziende un costante aggiornamento delle proprie pratiche per garantire conformità.
La scelta di investire in infrastrutture e modelli proprietari
Di fronte al bivio tra appoggiarsi a soluzioni di terze parti o intraprendere la strada dell’indipendenza tecnologica, Fastweb ha scelto di dotarsi di asset propri. Traverso ha ricordato che la decisione risale a diversi anni fa, quando l’azienda si è posta l’obiettivo di diventare una AI driven company.
Il primo passo è stato l’investimento in un supercomputer dedicato alla GenAI, integrato con infrastrutture cloud ed edge, in grado di garantire la sovranità del dato «non solo ospitato in Italia ma gestito da personale italiano». Successivamente è stato sviluppato un Large Language Model proprietario da 7 miliardi di parametri, allenato internamente e reso disponibile in modalità open source.
Traverso ha spiegato che questa strategia si accompagna a un impegno forte sul fronte della governance e compliance, con l’obiettivo di assicurare che ogni soluzione sia allineata alla legislazione europea e certificata secondo standard internazionali.
Governance e compliance come pilastri
Durante l’intervento, Traverso ha descritto anche l’organizzazione interna adottata per gestire lo sviluppo di soluzioni AI. Fastweb ha creato due gruppi centrali: uno dedicato alla governance e uno alla compliance, affiancati da focal point nei vari dipartimenti. In questo modo, i casi d’uso vengono selezionati e valutati sulla base di criteri oggettivi come ritorno sull’investimento e benefici aziendali.
Un aspetto che la manager ha ritenuto particolarmente significativo riguarda il risk assessment: «nel nostro processo noi facciamo l’assessment di compliance ancora nella fase di progettazione». Ciò significa che i requisiti di mitigazione vengono definiti prima ancora dell’avvio dello sviluppo tecnico, con l’obiettivo di garantire trasparenza e sicurezza fin dall’inizio.
Da questa esperienza è nata anche una piattaforma interna di governance e compliance, oggi messa a disposizione dei clienti interessati a sviluppare strategie AI in linea con le normative.
Capitale umano ed ecosistema
Accanto agli asset tecnologici, Traverso ha insistito sull’importanza del capitale umano. Fastweb ha creato un AI Center of Excellence, composto da figure professionali dedicate, che ha permesso di sviluppare oltre 100 use case interni. In parallelo, sono state realizzate iniziative volte a favorire la crescita di competenze diffuse, come l’hackathon organizzato con 35 giovani data scientist che hanno lavorato per 24 ore alla creazione di soluzioni innovative.
L’azienda ha inoltre rafforzato le partnership con università e istituzioni accademiche, nella convinzione che il «fare sistema Paese» sia un passaggio necessario per ampliare l’adozione di tecnologie sovrane e ridurre il gap con le aree più avanzate del mondo.
