Con i dati sempre più centrali nella trasformazione digitale, le organizzazioni si trovano ad affrontare il tema di come sfruttare l’AI senza compromettere le informazioni sensibili. L’AI Index Report 2025 di Stanford evidenzia che nel solo 2024 gli incidenti legati a privacy e sicurezza dell’AI sono aumentati del 56,4%, con 233 casi segnalati, tra violazioni dei dati e malfunzionamenti algoritmici capaci di esporre informazioni riservate.
Questo scenario rende evidente come l’adozione indiscriminata di modelli di AI pubblica non sia sempre compatibile con le esigenze di sicurezza e governance delle imprese, soprattutto in Europa, dove la sovranità del dato è diventata una priorità strategica.
Cos’è la Private AI
La Private AI si riferisce all’implementazione di sistemi di Intelligenza Artificiale all’interno di ambienti controllati, in cui privacy e sicurezza dei dati sono garantite lungo tutto il loro ciclo di vita. A differenza dell’AI pubblica, che elabora le informazioni in ambienti condivisi o esterni, la Private AI assicura che dati e modelli restino all’interno dell’infrastruttura aziendale, on-premise o in cloud privato.
Non si tratta solo di un aspetto tecnico, ma di una scelta strategica: le organizzazioni mantengono la piena proprietà di dati, modelli e proprietà intellettuale, riducendo il rischio di esposizione verso terze parti.
Perché la Private AI è sempre più rilevante
In settori altamente regolamentati come sanità, finanza e pubblica amministrazione, questo approccio è già consolidato. Tuttavia, la necessità di controllo si sta estendendo anche ad altri ambiti: dalla distribuzione al manifatturiero, fino ai servizi. Le aziende incominciano a chiedersi perché condividere dati critici con piattaforme esterne quando esistono alternative controllate.
Un investimento sostenibile nel lungo periodo
Adottare la Private AI richiede investimenti in infrastrutture e competenze specialistiche. Secondo Fabio Pascali, Regional Vice President Italy, Greece & Cyprus, Cloudera per implementarla con successo è necessario un approccio strategico e strutturato, basato su una serie di best practice che vanno dall’inventario e mappatura completa dei dati alla formazione continua dei dipendenti in materia di privacy dei dati, AI etica e principi di sicurezza, nonché allo sviluppo di chiare politiche di governance.
Tuttavia, i benefici di lungo periodo sono significativi: maggiore conformità normativa, riduzione del rischio di data breach, supervisione completa dei modelli e rafforzamento della fiducia degli stakeholder.
Inoltre, la Private AI consente una personalizzazione profonda dei modelli, allineandoli agli obiettivi di business e proteggendo il vantaggio competitivo. Nel tempo, la riduzione della dipendenza da servizi cloud di terze parti può tradursi anche in risparmi economici rilevanti.