AI: perchè non utilizzarla come layer?

Quattro domande per Alberto Allegretti

fondatore di MITHUB

Il sistema informativo aziendale si sta sempre più differenziando ed articolando per tipologia di esigenze. attraverso l’impiego di soluzioni dipartimentali mirate e specializzate. È ormai un elemento scontato. Ad aumentare le opzioni – e, parallelamente, la difficoltà da parte delle aziende di fare le scelte corrette – entra in gioco l’impiego dell’Intelligenza Artificiale. Si tratta dell’ennesima tessera del complesso puzzle tecnologico che supporta le aziende o di qualcos’altro?
Mithub, società che supporta le imprese nel processo di innovazione, ci presenta il suo punto di vista in proposito.

La vostra specializzazione consiste, se posso permettermi di semplificare, non tanto nella competenza su uno o più processi e su una o più soluzioni tecnologico-applicative quanto nella “capacità di realizzare progetti in ambiti complessi ed eterogenei” come spiegate anche nel vostro sito. Puoi essere più preciso, magari attraverso qualche esempio?

La nostra competenza non è limitata ad un singolo processo o ad un singolo prodotto, ma si estende alla capacità di far dialogare mondi che di solito restano separati: i sistemi gestionali, i macchinari e le linee di produzione, i dati storici, le persone che conoscono il lavoro e, oggi, gli agenti AI. Veniamo da quasi vent’anni di integrazione, soprattutto in ambito industriale, dove il problema vero non è la singola macchina o il singolo gestionale, ma il farli parlare tra loro. Un esempio: leggere i documenti che entrano in azienda (ordini, fatture, contratti, rapporti di qualità), estrarne i dati e instradarli al passo giusto senza smistamento manuale. Piuttosto che osservare in tempo reale un processo produttivo e segnalare una deviazione prima che si aggravi, spiegando perché è stata segnalata, così chi conosce il contesto può decidere. Il valore non sta nella singola funzione, ma nel tenere insieme processi, persone e sistemi in un unico flusso.

Secondo la vostra esperienza, quanto è sensibile l’azienda italiana alla tematica dell’AI? La considera la panacea di tutti i problemi o sta diventando più selettiva nelle scelte?

Per un lungo periodo l’AI è stata vista come qualcosa di misterioso, che solo figure estremamente specializzate sapevano avvicinare. Poi è entrata nella nostra quotidianità ed è stata vista come la risposta a tutto. Oggi le aziende stanno capendo e maturando: la tecnologia da sola non risolve nulla. Resta molto rumore intorno al tema, e questo rende difficile vedere con chiarezza dove conviene davvero investire. Le imprese che procedono meglio sono quelle che partono da un problema ben definito e da un processo reale, non dallo strumento. La selettività che notiamo è un segnale positivo: si chiede all’AI di dimostrare un valore concreto, misurabile sul lavoro di tutti i giorni, e non di stupire.

Mi hai parlato di un “layer aziendale di AI”: in che cosa consiste e quali sono le sue caratteristiche?

È uno strato che si colloca tra i sistemi che l’azienda già usa, le persone e i modelli di AI. Non sostituisce nulla di ciò che c’è: lo collega e gli dà un contesto. In pratica è l’ambiente dove gli agenti AI lavorano insieme ai processi, leggendo solo i dati consentiti e agendo entro confini decisi in anticipo, con una persona che approva dove serve giudizio. Ha alcune caratteristiche di fondo: i dati di ogni organizzazione restano separati e non possono mescolarsi; ogni azione resta tracciata in modo verificabile; tutto gira sull’infrastruttura che il cliente controlla, senza uscire dal suo perimetro. Non portiamo modelli nostri: lo strato coordina i modelli che il cliente sceglie, restando indipendente da un singolo fornitore.

Perché avete deciso di incentrare la vostra offerta su questo tipo di soluzione e per quali esigenze viene proposto?

Perché è lì che si decide se l’AI porta valore o resta una promessa. Alle aziende non serve l’ennesima applicazione isolata, ma far entrare l’AI nei processi che già hanno, restando padrone dei propri dati e delle proprie scelte. Lo proponiamo a chi ha esigenze concrete: automatizzare attività che oggi attraversano più sistemi e richiedono lavoro manuale ripetitivo; trovare risposte affidabili dentro la propria conoscenza interna; anticipare problemi su produzione e operatività invece di rincorrerli. E lo proponiamo a chi pone tre condizioni che condividiamo: tenere i dati in casa, sotto la propria governance e in regola con le normative europee; non legarsi a un unico fornitore di modelli; introdurre l’AI per gradi, su fondamenta solide, senza riscrivere tutto. Il filo comune è ottenere risultati concreti e duraturi, con la responsabilità delle decisioni che resta sempre nelle mani delle persone.

Alberto Allegretti

https://www.mithub.eu

Intelligenza Artificiale e umanità

L’editoriale di Breaking News!

Prevost, primo papa “Stelle e Strisce”
Quando Robert Francis Prevost è stato eletto Papa, era la prima volta che sentivo parlare di lui. Il dubbio principale, magari, era la sua nazionalità, perché sotto sotto rimaneva un po’ di preoccupazione che si saldasse un’alleanza tra chi di bianca aveva la veste e chi di Bianca aveva la Casa. A Washington.
Pure il nome scelto mi aveva lasciato perplesso, perché Leone mi suonava un po’ retrò e perché di Leone XIII e della sua enciclica “Rerum Novarum” avevo sentito parlare l’ultima volta al Liceo e non ne ricordavo poi tanto.
È passato un anno, su Leone XIV ho iniziato a farmi un’opinione di prima mano – positiva, molto positiva, ma questa è una considerazione assolutamente personale – e mi sono messo a leggere la sua enciclica “Magnifica Humanitas” non prima di aver cercato di rinfrescarmi la memoria su quella del suo predecessore ed omonimo, Papa a fine Ottocento che, guarda caso, parlava con lungimiranza di “nuove questioni”. Così, aiutato da quello che spizzico in giro qua e là, visto che adoro leggere, mi sono trovato a ragionare sulle due trasformazioni epocali, quella Industriale e quella dell’AI.

Discontinuità
L’enciclica di fine Ottocento e questa dei primi anni Duemila parlano di rivoluzioni, la prima si focalizza su quella industriale, l’altra sulle conseguenze dell’AI. L’evoluzione tecnologica, negli ultimi due secoli, ha generato un pazzesco balzo avanti nei processi produttivi diventati sempre più veloci ed efficienti. Chi ci ha guadagnato? I soliti pochi, quelli che hanno ampie risorse per investire. Chi ci è andato di mezzo? I milioni (nel mondo) di poveracci che sono stati espulsi da attività faticosissime e poco remunerate, ma che consentivano loro di sopravvivere in qualche maniera. E l’assestamento per recuperare un equilibrio sociale non è state poi così agevole.
Oggi dell’AI si sa (mediamente) molto poco in termini concreti: grandissime promesse, eccezionali aspettative, incredibili benefici, boom di Borsa, almeno fino a qualche perplessità che ora spunta qua e là. Bene, ma a favore (economico ma anche politico, nel senso di maggior patere) di chi? E, possiamo aggiungere a spese di chi? Questo credo sia il problema: studiare in contesto, cercare di capire, trovare gli equilibri e i correttivi. Non entro in tanti altri aspetti – proprietà, diritti, privacy, indirizzamento dei vantaggi, compensazione degli svantaggi e così via – per problemi di spazio e di dichiarata ignoranza, la mia. Però, a pelle, mi sembra che una certa dose di inquietudine aumenti di giorno in giorno. Non si tratta di Luddismo, di paura del nuovo, si tratta proprio di preoccupazioni concrete che spaziano dalla possibile perdita del lavoro alla non meno importante perdita di diritti.

Percezioni e Informazioni
Certo, l’AI può metterci a disposizione elementi di valutazione ed incroci di infiniti dati praticamente in tempo reale, frugando istantaneamente tra tantissime fonti differenziate che le permettono di dare giudizi e trarre conclusioni. Di tipo essenzialmente probabilistico, vorrei sottolineare. L’uomo, con i suoi tempi ed i suoi limiti, fa cose simili molto più lentamente e non sempre con una visione esaustiva (o almeno sufficiente) degli elementi di giudizio.
La prima conclusione, istintiva, è che siamo destinati a perdere contro l’AI esattamente come un operaio, in termini quantitativi, non può che arrendersi contro un infaticabile e precisissimo robot che lo rimpiazza sulle linee di montaggio. È proprio così? Non ne sono troppo sicuro perché ho la sensazione che i termini del confronto non siano ancora delineati del tutto.
A mo’ di esempio, chiudo con un aneddoto pure datato, visto che mi riporta indietro di oltre quarant’anni. Alla convention di una multinazionale del software, ho ascoltato un intervento talmente incisivo che mi sembra di risentirlo anche adesso. Il relatore era Jackie Stewart, lo “Scozzese Volante” che conoscevo come indimenticabile campione della Formula Uno. Ma che fosse anche un conferenziere eccezionale proprio non l’avrei sospettato.
Il tema era “Perceptions”, percezioni. Lui è partito da aneddoti della sua lunga carriera prima di concentrarsi su un episodio. Correva a Nürburgring, forse il circuito più lungo del campionato tanto che le condizioni metereologiche possono cambiare da un settore all’altro.
“Sono entrato in una curva alla massima velocità, lottando per il primo posto” ha raccontato con la massima naturalezza “quando nella tribuna di fronte a me ho percepito un movimento. Non so come né perchè, ma ho colto uno tra i mille e mille spettatori che ha guardato verso l’alto e si è sollevato il bavero dell’impermeabile. Ho pensato che al di là della curva potesse piovere e mi sono preparato. Io l’ho superata alla massima velocità possibile in funzione dell’aderenza, altri hanno sbandato o sono usciti di pista.”
L’occhio umano ha una incredibile (ed inesplorata) capacità di registrare eventi, ma è la mente che li seleziona e li mette in ordine di priorità, scartando i segnali considerati privi di rilevanza. Forse Stewart era unico – in realtà lo penso davvero – ma, al giorno d’oggi, chiunque con una AI opportunamente addestrata potrebbe cogliere quel segnale. Quello che rimane da vedere è se questa percezione viene poi elaborata correttamente. E questa è, magari solo per poco, un’intuizione tutta umana.
L’AI ha potenzialità ancora da esplorare. Ma cosa farne, come interpretarne gli output e come valutarne i suggerimenti magari dipende un tantino da noi.

L’ AI bisticcia con la protezione dati

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Di Intelligenza Artificiale sentiamo parlare molto spesso, forse troppo spesso. E a volte anche a sproposito. La sua pervasività e la sua prestazione nascono, tra l’altro, dal fatto che viene “alimentata” con una quantità incredibile di dati da cui  pesca per fornire all’utilizzatore le risposte richieste.
Tutto bene, tutto bello. A patto che l’AI non travalichi certi limiti e certe disposizioni di Legge perché, in questi casi, esistono precise responsabilità per gli stessi Titolari del Trattamento.
Ne abbiamo parlato con Roberto Giovanni Loche che si occupa in modo specifico di Privacy e Cybersecurity, perché ci aiutasse a mettere in luce responsabilità e rischi connessi alla diffusione in azienda dell’AI. Crediamo che le sue osservazioni meritino una particolare attenzione.

L’Intelligenza Artificiale in azienda e la Protezione dei Dati

Il rapporto tra Intelligenza Artificiale (AI) e Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) rappresenta uno dei nodi giuridici e tecnologici più complessi del nostro tempo, ulteriormente delineato dall’entrata in vigore di due disposizioni:
– l’AI Act europeo, il primo quadro normativo completo al mondo specificatamente dedicato all’Intelligenza Artificiale
– la successiva normativa italiana come la Legge 132/2025, che si basa su un approccio antropocentrico, che mette l’essere umano al centro dello sviluppo tecnologico.
L’integrazione di sistemi intelligenti nei processi aziendali non esclude l’applicazione della disciplina privacy, ma al contrario ne amplifica la necessità di rigore, al fine di normalizzare e regolarizzare il flusso di dati personali necessari ad alimentare l’AI.

Le sfide principali tra AI e GDPR
Il rapporto tra Intelligenza Artificiale e GDPR ruota attorno alla trasparenza, alla limitazione del trattamento e ai processi decisionali automatizzati. I sistemi di AI che elaborano dati personali devono rispettare i principi di minimizzazione e non discriminazione, tutelando i diritti fondamentali dell’interessato. In particolare:
– Processo decisionale automatizzato (Art. 22): il GDPR garantisce il diritto di non essere sottoposto a decisioni basate unicamente su trattamenti automatizzati (inclusa la profilazione) che producono effetti giuridici. L’AI deve prevedere un controllo umano.
– Trasparenza (Art. 13 e 14): gli utenti devono essere informati in modo chiaro e semplice se i loro dati vengono utilizzati per alimentare modelli di AI o se interagiscono con sistemi automatizzati (come chatbot o AI generative).
– Valutazione d’impatto (DPIA – Art. 35): l’utilizzo di algoritmi per trattamenti su larga scala, profilazione o per scopi di valutazione richiede una preventiva valutazione d’impatto sulla protezione dei dati.

Privacy by Design e by Default
L’architettura dell’AI deve integrare la protezione dei dati fin dalla sua progettazione iniziale e garantire la massima tutela come impostazione predefinita. Questo include tecniche di oscuramento come l’anonimizzazione e la pseudonimizzazione dei flussi informativi.
Inoltre, in linea con il framework dell’AI Act, i dati usati per l’addestramento devono essere privi di pregiudizi (bias) discriminatori per evitare che l’AI generi risultati ingiusti o lesivi dei diritti fondamentali in base a categorie sensibili come etnia, genere o opinioni politiche.
Implicazioni per i Titolari del Trattamento
Queste disposizioni, tra gli altri effetti, comportano l’assunzione di responsabilità decisamente rilevanti da parte dei titolari del trattamento. Questi hanno l’obbligo tassativo di informare gli interessati quando utilizzano sistemi di AI per trattare i loro dati personali. Questo dovere è stato rafforzato dalle recenti riforme normative che integrano i dettami storici del GDPR:
– Informativa Chiara: le aziende devono aggiornare le proprie policy spiegando in modo semplice e accessibile come e perché l’AI processa i dati.
– Uso in Backoffice: la trasparenza non riguarda solo i chatbot visibili all’utente (front-end), ma anche gli algoritmi silenti utilizzati per scopi interni come la classificazione dei clienti, l’assegnazione di priorità o la profilazione.
– Comunicazione dei Professionisti: dal 10 ottobre 2025 (con l’introduzione della Legge 132), i professionisti hanno l’obbligo di dichiarare esplicitamente ai clienti l’utilizzo di strumenti di AI nello svolgimento delle proprie attività.

I rischi per la Privacy Aziendale
L’adozione incontrollata di strumenti di AI generativa da parte dei dipendenti espone l’organizzazione a pesanti criticità sotto il profilo della protezione dei dati:
– Exfiltration tramite prompt: dipendenti che inseriscono dati aziendali riservati, segreti industriali o dati sensibili nei prompt di strumenti AI pubblici (come ChatGPT o Gemini), portando alla perdita di controllo dei dati stessi.
– Trasferimenti Transfrontalieri: Molte infrastrutture di calcolo risiedono su server cloud posizionati al di fuori dell’Unione Europea, violando potenzialmente le restrizioni del GDPR sui trasferimenti esteri.
– Discriminazione: dati di addestramento distorti o inaccurati generano output discriminatori; il GDPR esige l’esattezza del dato e la minimizzazione, concetti difficili da conciliare con la natura “black box” di alcuni modelli di machine learning.

Come l’AI aumenta il rischio di Data Breach
L’adozione di sistemi AI, in particolare i modelli di linguaggio (LLM), espone le aziende a scenari di violazione inediti:
– Attacchi ai training set: i malintenzionati possono sfruttare il data poisoning per “avvelenare” i dati di addestramento manipolando l’output dell’AI, oppure forzare il modello a rivelare informazioni sensibili memorizzate nel suo addestramento (es. chiavi API o password rimaste nei dataset)
– Phishing su scala industriale: gli hacker utilizzano l’AI generativa per creare e-mail di phishing iper-personalizzate, prive di errori grammaticali e difficili da intercettare, aumentando il tasso di successo dei vettori d’attacco tradizionali.

Come Adeguarsi: macro linee guida operative
Per gestire i sistemi di Intelligenza Artificiale, garantendo la conformità congiunta al GDPR e all’AI Act (Regolamento UE 2024/1689), le organizzazioni devono adottare un approccio operativo integrato basato sul rischio:
1. Valutazione di Impatto (DPIA e FRIA): prima di implementare un sistema di AI, è obbligatorio eseguire una DPIA (Valutazione di Impatto sulla Protezione dei Dati) per misurare i rischi sui diritti e le libertà delle persone fisiche, interfacciandola con la FRIA (Valutazione dei diritti fondamentali) prevista dall’AI Act.
2. Identificare l’Alto Rischio: se l’AI incide su aree critiche (risorse umane, selezione del personale, credit scoring, infrastrutture), si applicano i massimi obblighi di conformità.
3. Definizione dei Ruoli: chiarire la catena delle responsabilità contrattuali ex Articolo 28 del GDPR, distinguendo accuratamente tra sviluppatori del sistema (spesso responsabili o titolari autonomi) e utilizzatori finali.
4. Formazione del personale: la formazione è uno dei pilastri fondamentali per ridurre l’esposizione aziendale ad un uso improprio dell’AI con relative violazioni della privacy e sanzioni legali.
5. Coinvolgimento del DPO: Il Responsabile della Protezione dei Dati deve supervisionare l’intero ciclo di vita dell’algoritmo, fungendo da ponte normativo e garantendo l’applicazione dei principi di Privacy by Design e by Default.

Conclusioni: verso una governance responsabile dell’IA
I progressi nella capacità di elaborazione dei dati e nelle tecniche di apprendimento hanno portato a sistemi di AI generativa che possono creare contenuti, prendere decisioni e interagire con gli esseri umani in modi prima impensabili. Domani, con i computer quantistici, la sfida sarà ancora più grande e non possiamo che incominciare ad affrontarla oggi.
Tuttavia, restano sfide significative. La rapidità dell’evoluzione tecnologica continua a mettere alla prova la capacità del legislatore di stare al passo. Nel futuro prossimo sarà fondamentale sviluppare standard tecnici condivisi, strumenti di conformità accessibili e best practice che possano aiutare le organizzazioni di tutte le dimensioni a navigare questo complesso panorama normativo.
La sfida più grande rimane la necessità di garantire che l’innovazione tecnologica proceda, ed evolva, di pari passo con la protezione dei diritti fondamentali in un ecosistema digitale sempre più complesso e interconnesso.

Roberto Giovanni Loche
Consulente Privacy e Cybersecurity
Mobile: +39 331.2917785

Oltre l’Algoritmo: custodire l’umano

nell’Era dell’Intelligenza Artificiale

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Nel panorama tecnologico attuale, dove l’innovazione corre a ritmi senza precedenti, ci troviamo di fronte a una sfida che supera i confini del codice e dell’hardware. Faccio riferimento a quanto sottolineato da Papa Leone XIV in un suo recente messaggio, che ci invita a comprendere che la vera sfida che stiamo vivendo non è meramente tecnologica, ma profondamente antropologica.

L’irripetibilità del volto e della voce
Per chi opera nel settore IT, è facile ridurre l’essere umano a una serie di dati o a “algoritmi biochimici” definiti in anticipo. Tuttavia, il messaggio ci ricorda che il volto e la voce sono tratti unici e distintivi di ogni persona, manifestandone l’identità irripetibile. Questi elementi sono i pilastri della relazione umana e non possono essere ridotti a meri output statistici. Custodire questi tratti significa, in ultima istanza, custodire noi stessi e la nostra capacità di incontro autentico.
Il rischio della simulazione e il “potere dell’invisibile”
Come imprenditori, siamo consapevoli del potere dei sistemi di IA, ma dobbiamo anche interrogarci sui loro limiti etici. Il rischio è che questi strumenti, simulando sapienza, empatia e persino relazioni umane, finiscano per invadere il livello più profondo del rapporto tra persone. Quando i chatbot diventano “architetti nascosti” dei nostri stati emotivi, rischiano di occupare la sfera dell’intimità e di isolarci in mondi di specchi, dove l’incontro con l’altro — il diverso da noi — viene meno.
Dobbiamo inoltre prestare attenzione ai bias (distorsioni) insiti nei modelli di IA, che possono replicare pregiudizi e approfondire le disuguaglianze sociali. La mancanza di trasparenza nella progettazione e le “allucinazioni” dei sistemi che spacciano probabilità statistica per verità mettono a rischio la qualità della nostra informazione e la tenuta del tessuto sociale.

Una nuova alleanza: Responsabilità, Cooperazione, Educazione
La soluzione non risiede nel fermare l’innovazione, ma nel guidarla con consapevolezza. Papa Leone XIV propone un’alleanza fondata su tre pilastri fondamentali per chi guida le aziende tecnologiche:
1. Responsabilità: Chi è ai vertici delle piattaforme e chi sviluppa modelli di IA deve andare oltre il solo criterio della massimizzazione del profitto. È necessaria una visione lungimirante che tenga conto del bene comune, garantendo trasparenza nei principi di progettazione e nei sistemi di moderazione.
2. Cooperazione: Nessun settore può affrontare da solo la sfida della governance dell’innovazione digitale. È essenziale creare una sinergia tra industria tecnologica, legislatori, accademia e società civile per costruire una cittadinanza digitale consapevole.
3. Educazione: Dobbiamo promuovere una “alfabetizzazione ai media e all’IA” che aiuti le persone a non adeguarsi alla deriva antropomorfizzante dei sistemi, ma a trattarli come strumenti. L’obiettivo è potenziare la capacità critica e la validazione esterna delle fonti.

Conclusione: Talenti da non seppellire
Rinunciare al processo creativo e cedere interamente alle macchine le nostre funzioni mentali e l’immaginazione significherebbe “seppellire i talenti” che abbiamo ricevuto. Come leader nel settore informatico, abbiamo il dovere e l’opportunità di orientare l’innovazione affinché il volto e la voce tornino a dire la persona, onorando la verità dell’uomo che è alla base di ogni progresso.
Siamo chiamati a essere non solo architetti di software, ma custodi di una comunicazione che resti profondamente umana.