Da anni, nei consigli di amministrazione di tutta Italia, normative come il GDPR e il concetto di “sovranità del dato” vengono affrontati con un misto di rassegnazione e preoccupazione. Sono visti come un costo, un freno burocratico all’innovazione e un ostacolo alla piena adozione del cloud, la tecnologia che dovrebbe renderci più agili. Pur comprensibile sotto alcuni aspetti, questa percezione è pericolosamente miope e limita la competitività.
In realtà, questi presunti “limiti” normativi rappresentano la più grande opportunità strategica per costruire un vantaggio competitivo duraturo nell’era dell’Intelligenza Artificiale. In un contesto in cui, secondo una recente indagine Cloudera, il 96% delle aziende ha già integrato l’AI nei propri processi chiave, trasformandola da vantaggio a pratica obbligatoria, la gestione strategica del dato diventa il vero discrimine competitivo.
Inoltre, la diffusione del cloud in Italia non accenna a rallentare, segnando nel 2025 un +20% rispetto all’anno precedente, secondo l’Osservatorio Cloud Transformation della School of Management del Politecnico di Milano. A conferma della generale attenzione alla sovranità del dato, la crescita si distribuisce in maniera equilibrata tra cloud pubblico e ibrido (+21%) e cloud privato (+23%).
Il timore di perdere il controllo sui dati sensibili ha costretto le aziende a riflettere più profondamente su dove risiedono le loro informazioni, chi vi ha accesso e come vengono utilizzate. Questa disciplina ci sta spingendo a superare l’approccio forzato del “tutto su un unico cloud pubblico” per abbracciare un modello più articolato, maturo e strategico: il cloud ibrido. Un modello in cui non sono più i dati a doversi spostare faticosamente (e pericolosamente) verso l’algoritmo, ma è l’algoritmo (l’AI) che viaggia in modo sicuro verso i dati, ovunque essi si trovino.
In questo senso, gioca un ruolo importante la sovranità del dato, non più vista come un costo, ma come base per un progetto di AI sicura e ad alto valore, che deve abbracciare tre fasi strategiche per costruire un vantaggio di Private AI, superando il caos del cloud pubblico e ridefinendo l’architettura in modo che siano gli algoritmi ad andare in sicurezza verso i dati. Come iniziare? Avviando oggi la classificazione dei dati e la definizione di linee guida per un progetto ibrido, e trasformando la conformità normativa in una solida fortezza e nella rampa di lancio per una prossima ondata di innovazione. Una fase che deve essere accompagnata da una buona data governance e dalla possibilità di sbloccare tutte le fonti di dati.
Non si tratta di una visione futuristica, ma di una realtà tecnologica resa possibile già oggi da piattaforme dati aperte e moderne. Gli esempi possono essere molteplici: un’architettura ibrida permette ad esempio a un’azienda manifatturiera di analizzare i dati di produzione in tempo reale all’interno della propria fabbrica (edge), di aggregarli in un data center privato per analisi più complesse e di utilizzare le risorse di un cloud pubblico per addestrare modelli predittivi, il tutto mantenendo il pieno controllo e la conformità.
Questo approccio promette almeno tre benefici fondamentali alle aziende che lo adotteranno: il primo, una sicurezza intrinseca, perché i dati più critici non lasciano mai il perimetro aziendale; il secondo, una maggiore efficienza, eliminando i costi enormi legati allo spostamento di grandi volumi di dati tra infrastrutture diverse e infine il terzo, e più importante, una vera libertà di innovare, potendo scegliere la migliore tecnologia per ogni esigenza senza essere prigionieri di un singolo fornitore.
Per le aziende che puntano a capitalizzare su queste tendenze, il percorso può essere semplificato in tre fasi strategiche:
- Valutare e classificare i dati: mappare l’intero patrimonio informativo aziendale, classificando i dati in base alla loro criticità e ai requisiti di conformità. Questo permette di identificare quali informazioni devono rimanere on-premise e quali possono essere gestite in ambienti cloud.
- Definire un’architettura ibrida intelligente: progettare un’architettura dati che porti l’AI e gli algoritmi direttamente dove i dati risiedono. Questo approccio “data-in-place” minimizza i costi e massimizza la sicurezza.
- Iniziare con un progetto pilota mirato: identificare un caso d’uso ad alto valore per implementare un primo progetto in ambiente ibrido, misurandone attentamente il ROI e i benefici per costruire il business case per un’adozione su scala più ampia.
Il futuro della competitività italiana non si giocherà sulla deregolamentazione, ma sulla nostra capacità di trasformare i vincoli normativi in aspetti strategici di forza. Questa è l‘essenza della Private AI: sfruttare la sovranità del dato non come una gabbia, ma come il progetto per costruire una fortezza di dati sicura e conforme da cui lanciare la prossima ondata di innovazione, la più affidabile.
Di Fabio Pascali, Regional Vice President Italy, Greece & Cyprus, Cloudera
