La data sovereignty non riguarda più soltanto la localizzazione geografica dei dati, ma l’intera capacità dell’impresa di governare accessi, trattamenti, flussi informativi e possibile uscita dai servizi cloud. Con l’integrazione di AI e automazione avanzata, la sovranità dei dati diventa una leva strategica per proteggere informazioni sensibili. La gestione della data sovereignty è oggi una componente centrale in ogni modello di governance IT.
Un tema non più confinato a settori regolamentati
Nel software enterprise contemporaneo il tema della data sovereignty non è più confinato ai settori più regolati. È diventato una questione strutturale per qualunque organizzazione che utilizzi cloud distribuito, piattaforme condivise, modelli di AI addestrati o eseguiti su infrastrutture esterne e servizi multi-tenant. Questo cambiamento è determinato dal crescente utilizzo di tecnologie condivise e dal fatto che le aziende non hanno alcun controllo diretto su dove vengono elaborati i dati una volta spediti a un fornitore cloud.
I servizi multi-tenant, pur offrendo vantaggi in termini di costi, scalabilità e flessibilità, presentano sfide significative in termini di protezione del dato. Le stesse piattaforme di intelligenza artificiale richiedono un controllo rigoroso su dove i dati vengono memorizzati, elaborati e, se necessario, trasferiti da un sistema ad un altro.
La data sovereignty come asse strategico
L'integrazione di sistemi AI ha ulteriormente amplificato la complessità di questo tema. I modelli di intelligenza artificiale, in particolare quelli generativi, spesso necessitano di accessi a vasti dataset non solo per essere addestrati, ma anche per fornire output coerenti e contestualizzati. Questo richiede una struttura tecnologica e contrattuale che soddisfi criteri di data sovereignty per proteggere informazioni sensibili.
Di conseguenza, le aziende devono valutare con attenzione le politiche di archiviazione, il controllo accessi, il controllo di movimentazione e la conformità normativa in ogni fase del ciclo di vita dei dati. Per raggiungere un livello accettabile di sovranità, sono necessari accordi chiari con i fornitori, processi trasparenti di audit, e l’utilizzo di tecnologie di crittografia e di gestione del diritto d’accesso.
Esempi pratici di gestione della data sovereignty
- Policy di localizzazione: le organizzazioni possono richiedere al fornitore di trattare i dati in centri di calcolo specifici, in conformità con le normative del proprio Paese (es. GDPR in Europa).
- Architettura ibrida: per evitare che i dati sensibili vadano in archivi esterni, si predilige l'uso di ambienti on-premise per dati regolamentati, integrati con cloud per applicazioni meno sensibili.
- Utilizzo di LLM (Large Language Models) con criteri di governance: l'implementazione di modelli linguistici richiede una valutazione precisa di dove si trova il modello, se i dati vengono addestrati localmente o in cloud, e chi ne ha accesso.
- Flussi informatici tracciabili: utilizzare infrastrutture che permettano di rastrellare dove i dati vanno e chi ci accede, in modo continuo e automatizzato.
Un esempio pratico è rappresentato dal progetto BioGene, supportato da NASA GeneLab, che utilizza modelli AI su dati genomici sensibili per analisi spaziali. In tale caso, la data sovereignty richiede che i dataset non vengano mai spostati fuori dal laboratorio, e che il modello AI funzioni su infrastrutture isolate a cui solo i ricercatori hanno accesso.
Ruolo degli esperti in data governance
I professionisti dell’information technology e della cybersecurity giocano un ruolo chiave nell'implementare e mantenere la data sovereignty. La loro esperienza permette di progettare soluzioni personalizzate, in linea con i requisiti legali e operativi. L’impegno in formazione e divulgazione, attraverso iniziative come quelli del comitato per l’intelligenza artificiale dell’Ordine degli Ingegneri, contribuisce a una crescita nel senso comune sulla gestione dei dati.
L’ingegnere informatico e specialista in intelligenza artificiale, con oltre vent’anni di esperienza, ha condotto progetti innovativi in questo settore. Tra i suoi interessi principali: la progettazione di architetture resilienti, la gestione di infrastrutture IT complesse, e lo sviluppo di modelli di AI rispettosi della sovranità dei dati.
Un impegno accademico e scientifico
Lavorando anche come cultore presso il Dipartimento di Ingegneria Informatica e tenendo seminari ad alto livello, il professionista promuove l'uso etico e strategico dell’intelligenza artificiale. I suoi corsi e progetti accademici spaziano dalle problematiche tecniche alla sensibilizzazione su normativa, privacy e controllo del dato.
La sua partecipazione ad iniziative di ricerca come lo studio sull'ossidazione degli oli con l'Università Ben Gurion del Negev dimostra come il tema della data sovereignty possa estendersi ad applicazioni industriali e scientifiche, dove la gestione dei dati non riguarda solo la privacy, ma tutta la catena di gestione del valore.
Guardando al futuro: evoluzione e sfide
Le sfide legate alla data sovereignty cresceranno man mano che l'intelligenza artificiale andrà a influenzare nuovi settori. Il lavoro per implementare modelli generativi, LLM, e infrastrutture di elaborazione decentralizzate richiederà una collaborazione tra aziende, regolatori e tecnici. Non si tratterà solo di proteggere i dati, ma di garantire che le politiche siano integrate in ogni componente del software.
Le aziende dovranno valutare la propria capacità di autogovernare e il livello di controllo che realmente possono esigere dagli esterni. Solo un approccio proattivo e multidisciplinare permetterà di trasformare la data sovereignty da semplice requisito normativo a un vantaggio competitivo. Le nuove tecnologie offriranno strumenti, ma saranno le scelte strategiche a determinare il successo in quest'ambito, soprattutto per quelle che operano su sistemi multi-tenant.