Andrea Ceschini, Co-Founder & CEO di GridPlus, sarà tra gli speaker di IntelligentIA, il primo grande evento dedicato all’intelligenza del futuro, in programma il 6-7 marzo 2026 a Roma.
Oltre a lui, interverranno sul palco figure di primo piano provenienti dall’impresa, dalla ricerca e dai settori creativi, per confrontarsi sulle direzioni future dell’IA e sul ruolo centrale dell’intelligenza umana in questo cambiamento.
In attesa di ascoltarlo dal vivo durante l’evento, qui anticipa come le imprese possano adottare l’intelligenza artificiale in modo responsabile, progettando sistemi che tutelano i dati e rafforzano la fiducia senza rallentare l’innovazione.
9 europei su 10 chiedono garanzie sulla protezione dei dati e molte imprese rinunciano a progetti AI per timore di perderne il controllo
Il modello privacy by design punta su architetture “chiuse” e dati che restano in azienda
In questi mesi mi colpisce un paradosso: i modelli diventano sempre più potenti, ma la fiducia non cresce allo stesso ritmo. E la fiducia, oggi, è il vero “collo di bottiglia” dell’adozione dell’AI su larga scala.
In Europa quasi 9 persone su 10 si dichiarano preoccupate per la propria privacy digitale e sarebbero disposte ad adottare tecnologie basate su intelligenza artificiale solo se avessero garanzie solide sulla protezione dei propri dati. Effettivamente, alle Big Tech si rimprovera una scarsa trasparenza sulle modalità di utilizzo e conservazione dei dati, oltre ad una mancanza di adeguate tutele per i minori; la complessità dei sistemi di intelligenza artificiale non può in alcun modo giustificare la mancata conformità normativa.
Il messaggio è semplice: la complessità dell’AI non può diventare un alibi per la scarsa trasparenza. Non a caso, secondo un report di Deloitte, solo il 51% dichiara di fidarsi delle aziende nell’uso responsabile dell’AI generativa. Quando la governance non è robusta, la tecnologia corre più veloce delle regole e dei processi, ed è qui che molte imprese si fermano.
Le soluzioni di AI generativa infatti, se utilizzate nella loro forma standard, possono archiviare o riutilizzare i dati inseriti dagli utenti per migliorare i propri modelli. Caricare documenti interni o informazioni sensibili su piattaforme pubbliche espone così le organizzazioni a rischi di data leakage, violazioni di compliance e perdita di controllo sui dati proprietari.
Di fronte a questi rischi, il nodo centrale non è tanto se utilizzare l’intelligenza artificiale, ma come farlo senza perdere il controllo sui propri dati. Nei mercati europei la fiducia nelle soluzioni di AI cresce solo quando le aziende che la adottano operano in contesti di governance robusta, trasparenza nelle fonti e uso responsabile dei dati.
In questa direzione stanno prendendo forma soluzioni di AI “a circuito chiuso”, pensate per coniugare innovazione e tutela della privacy. Il punto non è il solo metodo con cui l’AI recupera informazioni, ma dove e come l’AI viene eseguita: in un ambiente controllato dall’azienda (on-premise o cloud privato), con regole chiare su conservazione e utilizzo dei dati.
Su questa base si innestano approcci come i sistemi RAG interni: l’assistente non viene “addestrato” con i documenti aziendali, ma li consulta in modo selettivo e contestuale, attingendo a fonti indicizzate e ben verificabili. Il risultato è duplice e molto concreto: da un lato si riduce l’esposizione di informazioni sensibili verso l’esterno; dall’altro si ottengono risposte più affidabili e spiegabili, perché ancorate a fonti verificabili. Inoltre, l’accesso al patrimonio informativo può essere gestito con permessi e tracciabilità, così da rendere l’uso dell’AI compatibile con processi di controllo interno e requisiti di compliance. In questo modo l’AI diventa uno strumento per valorizzare il knowledge aziendale, mantenendo il presidio su dati, regole e responsabilità.
Questo cambio di paradigma, però, richiede di trattare la privacy come un requisito di progetto, non come un controllo “a valle”. Significa impostare fin dall’inizio regole chiare su quali dati possono essere usati, da chi, per quali finalità e con quali responsabilità. In concreto, vuol dire definire cosa è davvero necessario condividere con l’assistente e cosa no, in modo che l’AI lavori solo sulle informazioni utili al compito e con il livello di accesso minimo indispensabile.
Vuol dire poter ricostruire sempre il percorso che porta a una risposta: chi ha fatto la richiesta, quali fonti interne sono state consultate e con quale esito, così da garantire trasparenza e controllo. Vuol dire anche stabilire da subito dove risiedono i dati, per quanto tempo vengono conservati e quali tutele impediscono che informazioni sensibili escano dall’azienda o vengano riutilizzate in modo improprio. In sintesi: una AI “tracciabile” è quella che riduce il rischio di data leakage, rende più semplice la compliance e consente di scalare in sicurezza. Significa, in ultima analisi, rendere l’innovazione proprietaria e affidabile.
Unendo soluzioni tecniche avanzate con un approccio rigoroso alla governance dei dati, è possibile offrire alle aziende strumenti realmente utili senza compromettere la sicurezza e la conformità normativa. Non si tratta di rallentare l’innovazione, ma di orientarla verso modelli proprietari e affidabili. In questo modo, le aziende possono davvero possedere la propria AI, controllando i dati e l’innovazione in modo sicuro e responsabile.
Andrea Ceschini
IntelligentIA è il primo grande evento dedicato all’IA in programma a Roma il 6-7 marzo 2026. Due giornate “full immersion” sull’intelligenza artificiale per capire come integrarla nei processi di business e come gestirla con intelligenza umana, per prendere decisioni migliori e generare valore reale per le organizzazioni, le aziende e le persone.
