“Con la nostra architettura IS-IA abbiamo realizzato un’infrastruttura sicura e agnostica capace di rispondere a tre sfide fondamentali per le imprese e le istituzioni”.
Lo ha dichiarato Aldo Bisio, CEO di Engineering, in occasione degli Stati Generali dell’Associazione degli Enti Previdenziali Privati (AdEPP), dedicato al mondo dei liberi professionisti in Italia presieduto dal Presidente Alberto Oliveti.
Bisio, intervenuto insieme con Flavio Cattaneo, Amministratore Delegato di Enel, Regina Corradini D’Arienzo Amministratore Delegato di SIMEST – Gruppo Cdp, Stefano Donnarumma Amministratore Delegato del Gruppo FS Italiane, ha evidenziato il ruolo strategico dell’Intelligenza Artificiale sovrana per imprese e pubblica amministrazione, fondata su controllo diretto dei dati, trasparenza dei processi e sostenibilità economica ed energetica.
“La prima riguarda la protezione del patrimonio cognitivo: affidare processi, dati e know-how distintivo a modelli esterni in affitto comporta il rischio di diluire il patrimonio aziendale. L’IA sovrana permette invece di segregare e compartimentare queste informazioni, proteggendo il vantaggio competitivo e i dati dei cittadini. La seconda riguarda la trasparenza, perché con il passaggio a un’AI che agisce e prende decisioni, sorge l’obbligo di poter spiegare ai cittadini, ai clienti e ai pazienti le motivazioni alla base di tali scelte. A differenza dei modelli “frontier” da miliardi di parametri, che operano come sistemi chiusi in cui non si conoscono i bias cognitivi o il peso dei dati di addestramento, l’AI sovrana consente di “aprire il “cofano” e comprendere l’effettivo funzionamento dei processi logici e semantici. Infine, ci sono le questioni legate alla proporzionalità, al risparmio energetico e alla riduzione dei costi. Mentre i grandi modelli globali consumano enormi quantità di energia, l’approccio di Engineering punta sulla proporzionalità: utilizzare modelli più piccoli, muovendo meno parametri, per ottenere le medesime risposte su compiti specifici. Questo approccio abbatte i consumi energetici e riduce drasticamente i costi legati ai “token”, che oggi rappresentano una spesa crescente per le aziende”.
“La nostra soluzione si basa su una capacità di orchestrazione intelligente. L’obiettivo, conclude Bisio, è indirizzare le richieste con criteri di proporzionalità: ricorrere ai grandi modelli generalisti quando i dati non richiedono particolare riservatezza, e utilizzare modelli proprietari e recintati per gestire le informazioni sensibili e distintive sotto stretto controllo governativo”.
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