La sicurezza delle informazioni aziendali è diventata un tema centrale.
Ed è proprio questo uno dei motivi per cui molte aziende sono ancora diffidenti nei confronti dell’Intelligenza Artificiale.
Quando utilizziamo modelli AI in cloud, infatti, i dati devono essere inviati a server di terze parti appartenenti ad aziende come OpenAI, Google o Anthropic.
Questo significa che informazioni aziendali, documenti o dati sensibili potrebbero transitare su infrastrutture esterne, sulle quali non abbiamo un controllo diretto.
Ed è qui che nasce la domanda:
Ma è davvero un rischio?
La risposta non è completamente bianca o nera.
Le principali aziende del settore AI dichiarano che, tramite specifici piani enterprise o configurazioni dedicate, i dati degli utenti non vengono utilizzati per addestrare i modelli e rimangono protetti. In molti casi è anche possibile richiedere esplicitamente che le informazioni non vengano conservate o analizzate.
Tuttavia, per un’azienda, affidare dati sensibili a infrastrutture esterne può comunque rappresentare un problema.
Soprattutto considerando che molte di queste realtà sono extraeuropee e quindi non sempre soggette agli stessi livelli di controllo e regolamentazione previsti in Europa in materia di privacy e protezione dei dati.
Quindi qual è la soluzione?
Non utilizzare l’AI oggi significa rischiare di perdere competitività.
L’Intelligenza Artificiale permette di automatizzare processi, ridurre costi, velocizzare il lavoro e creare nuove opportunità di crescita. Rinunciarvi completamente può diventare un enorme svantaggio rispetto ai competitor.
La vera domanda, quindi, non è se usare l’AI, ma come utilizzarla in modo sicuro.
Ed è qui che entrano in gioco le soluzioni locali.
AI in locale: privacy e controllo totale
Una delle alternative più interessanti consiste nell’eseguire modelli AI direttamente su infrastrutture proprietarie: computer aziendali, server interni o sistemi dedicati.
In questo modo i dati non escono dall’azienda e rimangono completamente sotto controllo.
Negli ultimi anni sono nati moltissimi modelli “open-weight”, cioè modelli AI utilizzabili liberamente e installabili localmente. Alcuni di essi raggiungono capacità sorprendentemente vicine ai modelli più famosi come GPT, Claude o Gemini.
Il vantaggio è evidente:
- maggiore privacy;
- controllo diretto dei dati;
- riduzione della dipendenza da servizi esterni.
Esiste però un limite importante: la potenza hardware.
I modelli più avanzati richiedono infrastrutture estremamente costose, con GPU molto potenti e grandi quantità di memoria. Per questo motivo molte aziende, pur utilizzando modelli open-weight, finiscono comunque per affidarsi a provider esterni specializzati nell’hosting AI.
Esistono anche modelli più piccoli e leggeri, in grado di funzionare su normali PC o server meno potenti.
In questo caso si ottiene una privacy molto elevata, ma con capacità inferiori rispetto ai grandi modelli cloud.
La soluzione più intelligente spesso è trovare un equilibrio tra le due cose.
Modelli on-device: l’AI direttamente nello smartphone
Con il tempo, i modelli AI stanno diventando sempre più ottimizzati e leggeri, al punto da poter funzionare direttamente all’interno di smartphone e dispositivi personali.
Questa tipologia di AI viene definita “on-device”.
Anche qui il vantaggio principale è la privacy: i dati possono rimanere direttamente sul dispositivo senza essere inviati a server esterni.
Naturalmente esistono ancora dei compromessi.
I modelli on-device hanno capacità più limitate rispetto ai grandi modelli cloud e richiedono comunque hardware abbastanza potente, con buona RAM, processori moderni e consumi energetici importanti.
Il vero futuro: combinare AI locale e AI cloud
La realtà è che oggi non esiste una soluzione perfetta.
Da un lato, i modelli locali garantiscono massimo controllo e sicurezza.
Dall’altro, i modelli cloud offrono capacità molto più avanzate e prestazioni superiori.
Per questo motivo, l’approccio più efficace è spesso un sistema ibrido.
Le informazioni più sensibili possono essere elaborate localmente, mentre i compiti più complessi possono essere delegati ai modelli cloud.
Ma esiste anche una strategia ancora più interessante.
Prima di inviare una richiesta a un modello esterno, un modello AI locale può analizzare il contenuto e anonimizzare automaticamente i dati sensibili: nomi, email, numeri di telefono, dati aziendali o altre informazioni riservate.
Solo dopo questa operazione il contenuto viene inviato al modello cloud, che riceve esclusivamente le informazioni realmente necessarie all’elaborazione.
Per questo tipo di operazioni esistono anche modelli specializzati chiamati “PII Redaction Models”, progettati proprio per individuare e rimuovere dati sensibili prima dell’invio verso servizi esterni.
Naturalmente un sistema del genere introduce qualche compromesso, soprattutto in termini di latenza: la richiesta deve essere elaborata più volte, prima localmente e poi nel cloud.
Ma per molte aziende è un costo accettabile in cambio di maggiore sicurezza.
Un'opzione in più
Per alcune aziende il problema principale non è soltanto tecnico, ma anche normativo.
In questi casi può essere utile affidarsi a provider AI europei o a infrastrutture ospitate interamente in Europa, così da rispettare più facilmente le normative europee sulla protezione dei dati, incluso il GDPR.
Questo non elimina automaticamente ogni rischio, ma offre garanzie legali e operative generalmente più solide rispetto a soluzioni completamente extraeuropee.
Non esiste una soluzione unica
Ogni azienda ha esigenze diverse.
Ci sono casi in cui un modello cloud è la scelta migliore, altri in cui serve un’infrastruttura completamente locale, e altri ancora in cui una soluzione ibrida rappresenta il compromesso ideale.
Per questo motivo, quando si sviluppa un software basato sull’AI, è fondamentale progettare l’architettura in base al tipo di dati trattati, ai requisiti di sicurezza e agli obiettivi aziendali.
Ed è esattamente l’approccio che utilizzo con la funzione Knowble Private nelle applicazioni Knowble che realizzo: non esiste una configurazione standard valida per tutti, ma viene scelta ogni volta la soluzione più adatta al singolo caso d’uso, così da ottenere il miglior equilibrio possibile tra privacy, prestazioni e capacità dell’AI.
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