PA e intelligenza artificiale: la Private AI per un’infrastruttura digitale europea

L’intelligenza artificiale è entrata nel lavoro delle pubbliche amministrazioni in modo graduale ma ormai strutturale. In alcuni enti è già uno strumento operativo, utilizzato per velocizzare pratiche ripetitive, supportare la ricerca documentale o preparare bozze di risposta. In molti altri è ancora una promessa da valutare, con la pressione crescente di capire da dove cominciare, con quali garanzie e a quali costi.

L’uso dell’IA nella PA, naturalmente, è regolamentato: la legge 132 del 23 settembre 2025 stabilisce che la “persona resta l’unica responsabile dei provvedimenti e dei procedimenti in cui sia stata utilizzata l’intelligenza artificiale”. Inoltre, e forse rappresenta il passaggio più importante in riferimento a quello di cui parleremo oggi, l’IA è adottata nella PA “assicurando agli interessati la conoscibilità del suo funzionamento e la tracciabilità del suo utilizzo”. 

Conoscibilità e tracciabilità. In queste due parole si cela un tema che nell’ultimo periodo è diventato di primaria importanza: il controllo strategico delle infrastrutture digitali. Se fino a qualche anno fa si trattava di un tema molto astratto e con poche implicazioni concrete, oggi la capacità di governare dati, modelli e infrastrutture diventa un prerequisito fondamentale di cui le pubbliche amministrazioni devono tener conto prima di acquistare un servizio cloud o di IA. 

Dal controllo del dato al controllo dell’AI 

Il controllo dell’intelligenza artificiale parte dal controllo del dato. Non esiste una governance efficace dell’infrastruttura digitale senza piena visibilità su dove risiedono i dati e su chi li gestisce. Se prima gli enti pubblici avevano infrastrutture frammentate, con pochissimo controllo sui dati e sui server, oggi la situazione è differente. 

Con il PNRR, il 75% delle amministrazioni pubbliche ha trasferito i propri dati in cloud certificati e oltre 135mila servizi pubblici sono oggi accessibili e sicuri. Una base importante ma non sufficiente quando si introduce l’intelligenza artificiale. Sapere dove risiedono i dati non è più la sola domanda rilevante: occorre anche governare i modelli che li elaborano, definire chi vi accede, con quale finalità e secondo quali regole. L’AI aggiunge un livello di complessità che l’infrastruttura cloud da sola non copre. 

Infrastrutture AI-ready e capacità di calcolo europea  

Proprio per questi motivi, anche l’intelligenza artificiale non può essere scissa dal problema della governance dei dati. Anzi, in un momento in cui l’utilizzo dell’IA cresce esponenzialmente ogni anno, le PA hanno bisogno di soluzioni già allineate alla normativa, su cui appoggiarsi senza dover costruire tutto dall’interno. 

Per esercitare un controllo effettivo sull’intelligenza artificiale, la PA deve poter contare su infrastrutture AI-ready, capaci di offrire potenza di calcolo, sicurezza e continuità operativa. 

Il principio della Minimum Viable Sovereignty elaborato da Forrester suggerisce, tra l’altro, di calibrare il livello di autonomia e protezione in base alla criticità dei dati, dei processi e dei servizi coinvolti. Un sistema utilizzato per analizzare informazioni sanitarie o fiscali richiederà garanzie diverse rispetto a un’applicazione destinata a elaborare contenuti pubblici. Diventa quindi centrale il ruolo degli operatori europei e nazionali che dispongono di data center sul territorio, qualifiche ACN adeguate e capacità di calcolo dedicate all’AI. 

Modelli aperti, controllo e assenza di lock-in 

Un’altra importante caratteristica che devono offrire i provider dovrebbe essere la possibilità di poter cambiare operatore in qualsiasi momento, senza interrompere la continuità di servizio e senza compromettere la qualità dei dati che devono essere migrati.

E, come accennato in precedenza, la stessa valutazione deve riguardare i modelli di AI: alcuni processi nelle PA possono utilizzare modelli proprietari accessibili attraverso servizi globali, mentre quelli più sensibili richiedono modelli eseguiti su infrastrutture controllate dall’amministrazione o da operatori qualificati. In questo scenario, i provider nazionali possono fungere da raccordo tra modelli, piattaforme e ambienti diversi.

Autonomia economica e costi prevedibili 

Infine, nei parametri di scelta di un provider, dobbiamo per forza di cose includere la sostenibilità economica. I modelli di intelligenza artificiale, come possiamo verificare anche noi stessi, stanno virando sempre più spesso verso un modello di fatturazione basato sui token.

Non più un abbonamento fisso, mensile o annuale, ma un costo legato a quanto e in che modo viene utilizzata l’AI. Più la utilizzo e più le faccio svolgere compiti difficili, più token consumo e maggiore sarà il costo a fine mese.

Adottare un’AI con pieno controllo strategico significa, quindi, conoscere e governare anche i costi delle risorse utilizzate. Servono procedure di acquisto semplici, tariffe trasparenti e strumenti che permettano di pianificare la spesa nel tempo. L’inclusione dei servizi cloud qualificati negli Accordi Quadro Consip può facilitare questo percorso, offrendo alle amministrazioni condizioni chiare per accedere alle infrastrutture di calcolo necessarie allo sviluppo e all’utilizzo dell’intelligenza artificiale.

Che cos’è la Private AI e come può migliorare i servizi pubblici 

È in questo quadro che la Private AI assume un ruolo centrale. Più che una semplice soluzione tecnologica, rappresenta un modello attraverso il quale la PA può utilizzare l’intelligenza artificiale mantenendo il controllo su dati, applicazioni, modelli e capacità di calcolo. 

Che cos’è la Private AI? La Private AI è un modello architetturale nel quale i dati, gli algoritmi e i processi di elaborazione operano all’interno di un ambiente segregato e controllato dall’organizzazione. Le informazioni inserite nei prompt o sottoposte ad analisi non vengono condivise con soggetti esterni né utilizzate per addestrare modelli destinati a terzi. 

L’amministrazione può inoltre definire chi accede ai sistemi, quali modelli vengono impiegati, dove sono eseguiti e per quali finalità. La Private AI rafforza la tutela dei dati e facilita il rispetto dei requisiti di sicurezza, trasparenza e conformità previsti dal GDPR e dall’AI Act — trasformando la compliance in un elemento architetturale, non in un adempimento a posteriori.

Per la PA, questo approccio apre la strada all’utilizzo dell’intelligenza artificiale anche nei processi più sensibili. La Private AI può analizzare documenti riservati, come fascicoli sanitari, pratiche anagrafiche e informazioni fiscali, mantenendo i dati all’interno del perimetro stabilito dall’amministrazione. Può inoltre alimentare assistenti virtuali interni, facilitare la ricerca nella documentazione, supportare i funzionari e automatizzare alcune verifiche di conformità. Il controllo strategico non diventa quindi un vincolo all’innovazione, ma la condizione che consente di applicare l’AI ai servizi pubblici tutelando cittadini, istituzioni e patrimonio informativo.

La Private AI europea come punto di arrivo 

In questo percorso si inserisce la proposta di Aruba, che punta ad accompagnare la PA nella costruzione di ambienti di Private AI con piena autonomia digitale europea attraverso un ecosistema europeo fondato su quattro pilastri: Reliability, Agility, Proximity e Integrity. L’obiettivo è mettere le amministrazioni nelle condizioni di adottare modelli e applicazioni di intelligenza artificiale mantenendo il controllo sulle componenti essenziali dell’architettura.

Attraverso una rete di data center proprietari situati in Italia, certificati Rating, Aruba mette a disposizione l’infrastruttura necessaria per elaborare dati e utilizzare modelli di AI all’interno di un perimetro controllato.

L’approccio carrier-neutral, aperto e componibile permette di integrare modelli e tecnologie differenti, riducendo la dipendenza da un singolo fornitore. Il controllo strategico dell’AI si traduce così nella possibilità di scegliere dove risiedono i dati, quali modelli li elaborano, su quali infrastrutture vengono eseguiti e secondo quali regole vengono utilizzati.