Dic 15, 2025 Marina Londei Approfondimenti, In evidenza, Minacce, RSS, Scenario 0

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Il 2025 sta giungendo al termine e nel mondo della cybersicurezza è tempo non solo di tirare le somme, ma anche di guardare al 2026 per prepararsi a una nuova evoluzione delle minacce. Elia Zaitsev, CTO di CrowdStrike, ha condiviso alcune previsioni di settore che evidenziano come l’IA sarà il perno attorno al quale dovranno ruotare le future strategie di cybersecurity, sia come alleata che come potenziale minaccia e punto d’accesso.

Secondo Zaitsev, gli esperti di sicurezza dovranno fare particolarmente attenzione alla prompt injection: “Gli avversari stanno incorporando istruzioni nascoste per bypassare le misure di sicurezza, dirottare gli agent, rubare dati e manipolare i modelli, trasformando il livello di interazione dell’intelligenza artificiale nella nuova superficie di attacco e facendo dei prompt un nuovo malware” ha spiegato.

A tal proposito, nel 2026 occorrerà prevedere delle capacità di AI Detection and Response: questi strumenti diventeranno essenziali per la cybersecurity come lo è già l’EDR, in modo che le aziende abbiano visibilità in tempo reale su prompt, risposte e azioni degli agenti di IA.

Zaitsev prevede anche che nel 2026 ci sarà un’evoluzione dai SOC legacy, semplici gestori di alert, a orchestratori dell’agentic SOC: un cambiamento che sarà necessario per contrastare i cyberattaccanti che incorporano l’IA nelle proprie campagne. Gli agenti di IA dovranno essere in grado di ragionare e individuare le azioni da intraprendere per tutto il ciclo di vita della sicurezza.

La diffusione degli agenti di IA richiederà inoltre una maggior attenzione nella gestione delle identità non umane: ogni agent infatti potrà operare negli ambienti con privilegi elevati e per questo ci sarà bisogno di garantire visibilità in tempo reale per tracciare ogni azione eseguita dall’agente. “Questa è l’era in cui sicurezza delle identità significa proteggere entità che non hanno un battito cardiaco” conclude Zaitsev.

Nell’analisi di Crowdstrike c’è spazio anche per la visione di Adam Meyers, SVP Counter Adversary Operations, il quale avverte di una potenziale esplosione di vulnerabilità zero-day guidate dall’IA. L’intelligenza artificiale non solo accelera e migliora la risposta dei SOC, ma può essere usata per trovare bug nel codice, analizzando i crash report e ottimizzando le metodologie di fuzzing.

I cyberattaccanti più esperti stanno già usando queste capacità dell’IA per individuare più facilmente e velocemente le vulnerabilità dei software, in modo da usarle come armi. “I difensori che avranno successo saranno quelli che utilizzeranno l’AI con la stessa velocità e precisione: rilevando, applicando patch e cercando proattivamente le vulnerabilità zero-day con la stessa rapidità con cui vengono identificate” sottolinea Meyers.

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Person of the year per il TIME sono l’AI e i suoi architetti: Zuckerberg, Lisa Su, Musk, Huang, Altman, Hassabis, Amodei e Fei-Fei Li

Per la prima volta nella sua lunga storia, TIME ha scelto di mettere in copertina come “persona dell’anno” 2025 non un singolo volto, ma una forza che sta ridisegnando il mondo: l’intelligenza artificiale (AI), insieme ai suoi architetti. L’immagine (realizzata da Jason Seiler e Peter Crowther per il TIME) non rappresenta solo un anno, ma forse un’epoca, in cui l’AI è uscita definitivamente dai laboratori per diventare un motore centrale della politica, dell’economia e dei mercati globali.

La foto ritrae Mark Zuckerberg (Meta), Lisa Su (Advanced Micro Devices), Elon Musk (Tesla e SpaceX), Jensen Huang (Nvidia, che si guadagna anche il titolo di “Persona dell’anno 2025” per il Financial Times), Sam Altman (OpenAI), Demis Hassabis (Google DeepMind), Dario Amodei (Anthropic) e Fei-Fei Li (AI4ALL) su una trave sospesa nel vuoto, come quella storica che immortalava degli operai in pausa pranzo. Una foto, quella del 1932, emblema di un’epoca ormai lontana, a cui questa vuole ‘fare il verso’, come si dice, e forse a ragione.

AI e concentrazione di ricchezza estrema nelle mani di pochi, come 100 anni fa

Più di 100 anni fa una dozzina di operai consumavano il pranzo, appunto, su una trave a 250 metri di altezza (il concetto di sicurezza sul lavoro era a dir poco vago). Il titolo di quella straordinaria foto “Lunch atop a skyscraper” (pranzo su un grattacielo) non si riferiva, come tanti hanno creduto per decenni, all’Empire State Building, edificio più alto del mondo a quel tempo, ma al Rockefeller Center di New York.

Cosa hanno a che fare Zuckerberg, Musk, Huang, Altman e compagni con quegli operai in vesti logore e segnati dal duro lavoro del cantiere (per di più sospesi nel vuoto)? Niente. Ma forse un punto di incontro c’è: quegli operai lavoravano per l’uomo più ricco del mondo al tempo, John D. Rockefeller Sr., che da solo deteneva un patrimonio pari al 2% del PIL USA del 1932 (mentre altri grandi magnati come il patron dell’omonima casa automobilistica Henry Ford e il banchiere e Segretario del Tesoro USA, Andrew Mellon – una costante la presenza di miliardari nella storia dei Governi americani – dominavano settori chiave come petrolio e industria pesante).

La somma totale delle ricchezze nette di Mark Zuckerberg, Lisa Su, Elon Musk, Jensen Huang, Sam Altman, Demis Hassabis, Dario Amodei e Fei-Fei Li, sfiora i 1.000 miliardi di dollari (in crescita ovviamente). Parliamo dell’1% del PIL globale nelle mani di sole 8 persone (il PIL mondiale oggi è calcolato attorno ai 98.000 miliardi di dollari circa).

Perché l’intelligenza artificiale e i suoi ‘architetti’ sono finiti sulla copertina del TIME?

Il 2025, secondo la celebre rivista, è stato l’anno in cui non è stato più possibile ignorare l’AI. Dalla medicina alla finanza, dall’istruzione alla Difesa, ogni grande dibattito pubblico ha avuto l’intelligenza artificiale come risposta, soluzione o problema. “Qualunque fosse la domanda, l’AI era la risposta”, scrive la rivista.

TIME ricorda che questa non è la prima volta che una tecnologia conquista la copertina. Nel 1982 fu il personal computer a essere scelto come Person of the Year; nel 2006 toccò a “You”, simbolo delle comunità digitali. Scelte controverse allora, considerate oggi profetiche.
Settantacinque anni fa, nel 1950, TIME dedicò la copertina al computer Mark III, definendolo “the thinking machine”. Oggi, quasi inutile sottolinearlo, quel futuro è diventato presente, oggetto dato per scontato nella nostra quotidianità.

Il racconto simbolico di questa copertina parte comunque da Washington, gennaio di quest’anno: mentre Donald Trump tornava alla Casa Bianca e i leader politici si riunivano per l’inaugurazione presidenziale, i vertici delle Big Tech erano in prima fila. Ma lontano dai riflettori, nello stesso giorno, una società cinese poco conosciuta, DeepSeek, rilasciava un nuovo modello di intelligenza artificiale che scuoteva i mercati finanziari globali, alimentando timori e competizione.

Il giorno dopo, tre nomi-simbolo della nuova economia digitale – Sam Altman (OpenAI), Larry Ellison (Oracle) e Masayoshi Son (SoftBank) – si presentavano alla Casa Bianca annunciando Stargate, un piano da fino a 500 miliardi di dollari per costruire data center dedicati all’AI negli Stati Uniti. Due giorni, due segnali chiarissimi: l’AI è geopolitica, industria, finanza e potere.

Per TIME, sono questi uomini – e i team che guidano – ad aver “immaginato, progettato e costruito” l’età delle macchine pensanti. Da qui il titolo: gli “Architects of AI, Person of the Year 2025”.

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L’AI come motore dell’economia globale

Il motivo profondo della scelta è economico, secondo un’analisi della Nexford University. Secondo il McKinsey Global Institute, se l’adozione dell’AI procederà ai livelli medi stimati dalle simulazioni, l’impatto potrebbe essere di circa 13.000 miliardi di dollari di nuova attività economica globale entro il 2030. Parliamo di un +16% di PIL cumulato rispetto a oggi, ovvero 1,2 punti percentuali di crescita aggiuntiva ogni anno.

Un impatto paragonabile a quello delle grandi tecnologie general purpose del passato, come l’elettricità o il motore a combustione. La crescita arriverebbe soprattutto da due fattori: automazione e sostituzione del lavoro umano; innovazione accelerata di prodotti e servizi.

Entro il 2030, sempre secondo McKinsey, circa il 70% delle aziende nel mondo avrà adottato almeno una tecnologia di AI, anche se meno della metà riuscirà ad assorbirne pienamente tutte le principali categorie.

Non è un caso che Jensen Huang, CEO di Nvidia – oggi la società con la maggiore capitalizzazione al mondo – abbia dichiarato a TIME: “Ogni industria ne ha bisogno, ogni azienda la usa e ogni nazione deve costruirla. Questa è la tecnologia più impattante del nostro tempo”.

L’AI avanza a una velocità mai vista. Secondo uno studio citato da TIME, le capacità dei sistemi di intelligenza artificiale raddoppiano quasi due volte l’anno. In poche settimane, abbiamo visto l’AI:

• contribuire a risolvere un problema matematico irrisolto da 30 anni,
• superare i modelli tradizionali di previsione degli uragani,
• aprire persino nuove frontiere nella comunicazione con i cetacei.

Compiti che richiedevano ore di lavoro umano vengono svolti in secondi. È questa accelerazione a rendere l’AI così centrale e allo stesso tempo così destabilizzante.

Il lato oscuro: lavoro, disuguaglianze, rischio sistemico

Ma rispetto al TIME, non vogliamo ignorare il prezzo di questa rivoluzione e i suoi potenziali (per alcuni esperti ‘certi’) effetti negativi sulla società nel suo insieme, in particolare il mondo del lavoro. Anzi, lo mettiamo al centro del racconto.

Lasciando volontariamente da parte gli effetti sistemici (in parte ancora sconosciuti) e sociali in particolare di questa tecnologia, dalle accuse di danneggiamenti psicologici alle cause legali per suicidi e decessi, sia tra i minori che tra gli adulti, è chiaro che il dato più dibattuto è quello relativo alle conseguenze dell’AI nel mondo del lavoro.

Secondo il World Economic Forum, entro il 2026 l’intelligenza artificiale potrebbe sostituire circa 85 milioni di posti di lavoro. Freethink stima che il 65% dei lavori nel retail potrebbe essere automatizzato già entro quella data.

Guardando più avanti, PwC prevede che entro la metà degli anni 2030 fino al 30% dei posti di lavoro potrebbe essere automatizzabile, con un impatto maggiore sugli uomini nel lungo periodo (trasporti, manifattura, lavori manuali), mentre nelle prime fasi sarebbero le donne a essere più esposte, per la loro maggiore presenza in ruoli amministrativi e clericali.

I primi effetti negativi sull’occupazione già evidenti, altri sono attesi nel 2026

Un rapporto di Goldman Sachs parla di numeri ancora più impressionanti:

• 300 milioni di posti di lavoro equivalenti a tempo pieno potenzialmente sostituibili a livello globale,
• due terzi dei lavori negli Stati Uniti e in Europa esposti in qualche misura all’automazione,
• circa un quarto delle mansioni completamente svolgibile dall’AI.

Lo stesso report stima però anche un possibile aumento del valore annuo della produzione globale del 7%, segno di una trasformazione che distrugge e crea allo stesso tempo.

Altri studi rafforzano il quadro:

• MIT e Boston University, citati da Forbes, stimano fino a 2 milioni di posti di lavoro manifatturieri persi entro il 2026;
• McKinsey Global Institute avverte che almeno il 14% dei lavoratori globali dovrà cambiare carriera entro il 2030 a causa di AI, robotica e digitalizzazione.

Non a caso, anche Donald Trump ha sintetizzato il clima di incertezza con una frase diventata virale: “Se succede qualcosa di davvero brutto, date la colpa all’AI”. Di fatto, l’AI è uno dei principali fattori alla base della cosiddetta disoccupazione tecnologica.

Le parole espresse dal presidente della Federal Reserve (la Banca centrale americana), Jerome Powell, suonano come un monito: “Il mercato del lavoro statunitense potrebbe essere ancora più debole di quanto si pensasse in precedenza“, in riferimento ai dati snocciolati dall’amministrazione Trump negli ultimi mesi. L’accusa è che Washington potrebbe sovrastimare la creazione mensile di posti di lavoro per ovvi motivi politici: “è un po’ curioso che i titoli sui licenziamenti di migliaia di dipendenti, da parte di grandi aziende, con l’intelligenza artificiale citata come una delle ragioni principali alla base dei tagli, non si siano finora tradotti in un aumento evidente della disoccupazione“.

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Perché proprio ora l’AI?

Mettere l’intelligenza artificiale – e i suoi architetti – in copertina significa riconoscere che non c’è più ritorno, né possibilità di restare fuori. L’AI sta ridefinendo crescita economica, produttività, lavoro e potere, concentrando enormi risorse nelle mani di pochi leader industriali, in una dinamica che ricorda l’età dei “robber barons”.

TIME non celebra né condanna: racconta una svolta storica. L’AI stupisce, spaventa, promette ricchezza e genera disuguaglianze. Sta trasformando il presente e ampliando i confini del possibile.

Per questo, nel bene e nel male, gli Architects of AI sono la Person of the Year 2025. Non perché abbiano tutte le risposte, ma perché hanno costruito la macchina che ora pone le domande a tutta l’umanità. Pensavano di doverle porre noi all’AI, ma molto probabilmente è la tecnologia a porle a noi, facendole emergere piano piano dall’inconscio collettivo turbato da questa velocità impressa dall’innovazione alla nostra storia.

(Sinistre) Similitudini storiche attorno ad una trave

Tornando all’immagine del 1932, con cui abbiamo aperto questo articolo, fu scattata da autore ancora oggi ignoto nel pieno di quella che è passata alla storia con il nome di Grande Depressione. Una crisi drammatica che mise in ginocchio gli Stati Uniti, togliendo lavoro a più di 15 milion di americani.

Quella foto rappresenta però anche un riscatto, una voglia di cambiare pagina, in una città, New York, che ha sempre avuto il ruolo di motore dell’innovazione e del cambiamento. Di lì a poco il Paese sarebbe ripartito con un nuovo ciclo di crescita e benessere.

Oggi in molti si aspettano dall’AI la stessa impennata, in momento storico di grandi cambiamenti, turbolenze economiche e commerciali, tensioni geopolitiche crescenti e paura per il futuro sempre più incerto e avvolto dalle nebbie della guerra (o delle guerre).
Altri, invece, si attendono dall’AI un’onda d’urto finanziaria di portata epocale, visti i pericoli e gli allarmi di una possibile bolla finanziaria legata a questa tecnologia chiave per il nostro tempo.

Sono tanti i punti in comune tra quello che accadeva più di 100 anni fa e oggi, speriamo che davvero la Storia non si ripeta mai (la fine degli anni ’30 portano al capitolo forse più buio della storia dell’umanità), ma sappiamo che presenta però pattern ciclici con grandi similitudini, una di queste è proprio la concentrazione estrema di ricchezza nelle mani di pochi individui.

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Uno dei segnali più riconoscibili di un mercato in forte espansione che si avvia a diventare maturo è il susseguirsi di sorpassi e controsorpassi da parte delle aziende che si sfidano per conquistare la vetta. È il caso dell’AI, la cui tecnologia ormai si è evoluta da tempo da curioso passatempo a strumento indispensabile per centinaia di milioni di utenti.

E se per lungo tempo OpenAI e ChatGPT sono stati sinonimo di AI generativa, ora forse qualcosa sta cambiando a favore di un altro concorrente: in questa direzione, almeno, sembra andare il “codice rosso” interno che qualche giorno fa Sam Altman, CEO di OpenAI, ha emesso dopo aver visto i progressi di Gemini 3.

Il nuovo modello di Google segna infatti un punto di svolta difficilmente riducibile al semplice “incremento generazionale” con cui oggi si presentano le novità nel settore. A differenza dei consueti miglioramenti marginali, infatti, Gemini 3 sembra introdurre verediscontinuità: non soltanto si impone in 19 benchmark su 20 tra i principali utilizzati dall’industria, ma lo fa con una costanza e una superiorità tali da ridefinire del tutto le aspettative sulle capacità di un modello generalista.

Che si tratti di ragionamento, pianificazione a lungo raggio o gestione multimodale di informazioni complesse, la nuova architettura di Google appare in grado di offrire risposte più stabili, meno “rumorose” e più profondamente integrate rispetto a quelle dei concorrenti diretti. Le stesse analisi di settore mostrano la distanza che separa (almeno per ora) Gemini 3 da GPT-5.1 e da Claude Sonnet 4.5, una distanza che raramente si osserva in un’industria abituata a iterazioni ravvicinate. Perfino la comunicazione ufficiale di Google, di solito piuttosto prudente, stavolta assume toni assertivi: la compagnia parla di “state-of-the-art reasoning capabilities” e di “world-leading multimodal understanding”, ma stavolta le formule di rito sembrano meno iperboliche del solito.

I test dove Google va meglio

Se si entra più nel dettaglio delle comparazioni pubblicate da Google, il quadro diventa ancora più eloquente: Gemini 3 non solo vince quasi ovunque, ma lo fa con margini sorprendenti. Per esempio, nel test chiamato Humanity’s Last Exam – una grande raccolta di domande difficili su oltre cento materie, pensata per misurare quanto un modello “sa ragionare” in generale – Gemini 3 raggiunge il 37,5%, mentre GPT-5.1 si ferma a circa 26%. Impressionante è anche il comportamento nel test Vending-Bench 2, che misura se un’AI riesce a prendere decisioni sensate, simili a quelle di un piccolo imprenditore che deve far funzionare un’attività per settimane: comprare, vendere, organizzare le scorte.

Anche qui Gemini 3 sembra capire meglio la situazione e correggersi quando sta sbagliando, ma ancora più evidente è il vantaggio nel test SimpleQA Verified, che serve a valutare quanto un modello sia affidabile quando deve dare risposte di fatto corrette, senza “inventare” cose (le allucinazioni sono tuttora uno dei problemi più deprimenti quando si tenta di usare l’AI in maniera fruttuosa). Gemini 3 arriva al 72,1%, quasi il doppio dei concorrenti. Infine, l’Artificial Analysis Intelligence Index, un indice che combina dieci prove diverse per creare una valutazione complessiva: qui Gemini 3 stacca GPT-5.1 di tre punti, e in questo settore sono tantissimi.

È vero, i benchmark non dicono tutto. Nessun test riesce a catturare la complessità di un modello. Però quando un sistema vince test diversi, costruiti da gruppi diversi, e lo fa sempre con vantaggi chiari, diventa difficile pensare che sia fortuna; sembra piuttosto che Google abbia migliorato ogni parte del modello per rendere l’AI più solida in generale. Più che “alzare l’asticella”, insomma, si rende più stabile e migliore il pavimento; una buona notizia per tutti quelli che già usano gli strumenti di Google, da Gmail a Google Drive o Docs, tutti i giorni, e stanno valutando se abbonarsi anche a un piano a pagamento, da abbinare alla propria connessione per renderla più smart (a proposito, su SOSTariffe.it è sempre possibile mettere a confronto le opzioni più convenienti per la fibra, anche quelle che comprendono abbonamenti a Google come TIM Business).

Da Jimmy Fallon alle guerre della zuppa

Il nervosismo si vede da più elementi, anche dai tentativi di mostrare che l’AI non è pericolosa. L’ha fatto vedere la comparsata di Altman al Tonight Show di Jimmy Fallon, un’ospitata televisiva presto etichettata come la “più sfacciata mossa pubblicitaria della Silicon Valley” degli ultimi tempi. Altman ha sfruttato l’intervista per dipingere un’immagine dell’AI come strumento umano e rassicurante, raccontando come ChatGPT lo abbia aiutato a gestire l’ansia legata alla sua esperienza da neo-genitore. Queste operazioni-simpatia però non sembrano convincere più di tanto, anche se aziende come Meta, Anthropic e Google investono tonnellate di soldi in pubblicità per promuovere i loro prodotti AI.

In ogni caso, molti esperti pensano che, anche se Google ha fatto il botto con il suo nuovo modello, OpenAI non è affatto fuori dai giochi, anzi. Hanno ancora talento, soldi e progetti di ricerca che possono permettere una rimonta lampo, e del resto è la stessa storia recente dell’AI, ma più in genere della tecnologia, a insegnarcelo: ogni volta che qualcuno sorpassa, l’altro risponde con una mossa spesso inaspettata che rimescola tutte le carte. Pensiamo, per i telefoni, all’introduzione dei modelli pieghevoli da parte di Samsung che, malgrado le difficoltà iniziali di progettazione, hanno via via costretto gli altri player del settore ad adeguarsi, ultima Apple che l’anno prossimo dovrebbe lanciare il suo nuovo iPhone Fold, se davvero si chiamerà così.

Ecco, a OpenAI serve una mossa del genere: bisogna accelerare, far entrare meglio i modelli nella vita di tutti i giorni e creare una strategia più completa che unisca prestazioni tecniche di alto livello e fiducia del pubblico. Quella che oggi sembra una rivoluzione definitiva domani potrebbe essere solo un gradino intermedio.

È proprio questa competizione feroce, questa tensione quasi “darwiniana”, a rendere il settore così elettrizzante, ma anche brutale, come dimostrano le acquisizioni dei migliori ingegneri e informatici dai concorrenti a cifre al di là dell’immaginabile, e pure con metodi decisamente poco ortodossi: Mark Chen, a capo della ricerca di OpenAI, ha recentemente raccontato al podcast di Ashlee Vance che Mark Zuckerberg ha portato di recente zuppa fatta in casa ai ricercatori che voleva assumere per Meta.

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Accordo storico tra Walt Disney Company e OpenAI sull’AI

The Walt Disney Company segna una svolta nel panorama dei media e delle tecnologie digitali, annunciando un accordo di licenza triennale e un significativo investimento in OpenAI di un miliardo di euro.

Disney diventa così il primo grande partner di licenza per i contenuti sulla piattaforma di generazione video tramite intelligenza artificiale, Sora, e per ChatGPT Images.

L’intesa è di vasta portata e trasforma Disney, precedentemente in prima linea in battaglie legali per la protezione del proprio copyright contro l’uso non autorizzato di AI, in un partner strategico di OpenAI.

I punti chiave dell’accordo

A partire dall’inizio del 2026, gli utenti di Sora e ChatGPT Images potranno generare video e immagini con oltre 200 personaggi animati, creature, costumi, oggetti di scena, veicoli e ambienti iconici tratti dagli universi Disney, Marvel, Pixar e Star Wars.

L’accordo esclude esplicitamente l’utilizzo delle voci o delle sembianze di attori e talenti reali, un elemento cruciale per la tutela dei diritti degli artisti.

Disney effettuerà un investimento azionario di 1 miliardo di dollari in OpenAI e riceverà warrant per l’acquisto di ulteriore capitale, cementando la partnership. Diventerà anche un importante cliente di OpenAI, utilizzando le sue API per sviluppare nuovi prodotti ed esperienze, anche per la piattaforma streaming Disney+, e implementando il chatbot ChatGPT per i propri dipendenti.

Selezioni curate di video generati dagli utenti su Sora saranno rese disponibili per la visione su Disney+, e la collaborazione tra le due aziende mira a creare nuove esperienze interattive per gli abbonati.

“Rispettando e proteggendo i creatori e le loro opere”

“Il rapido avanzamento dell’intelligenza artificiale segna un momento importante per la nostra industria, e attraverso questa collaborazione con OpenAI estenderemo in modo ponderato e responsabile la portata della nostra narrazione attraverso l’AI generativa, rispettando e proteggendo i creatori e le loro opere”, ha commentato in nota ufficiale Robert A. Iger, CEO di The Walt Disney Company.

“Questo accordo dimostra come le aziende AI e i leader creativi possano lavorare insieme in modo responsabile – ha sottolineato Sam Altman, co-fondatore e CEO di OpenAI – per promuovere l’innovazione a beneficio della società, rispettare l’importanza della creatività e aiutare le opere a raggiungere nuovi vasti pubblici”.

Implicazioni per l’industria media e l’AI

Questo accordo potrebbe rappresentare un cambio di paradigma nel rapporto tra i grandi studios di Hollywood e l’AI generativa. Giusto ad ottobre la Motion Picture Association (MPA) invitava OpenAI ad adottare “misure immediate e decisive” per impedire la violazione del copyright su Sora.

In un momento in cui l’industria è alle prese con le sfide del copyright nell’era dell’AI (Disney stessa ha recentemente intrapreso azioni legali contro altri generatori di immagini AI), la partnership con OpenAI sancisce la volontà dello storico studio di animazione di Burbank (che ha compiuto da poco 100 anni) di integrare la tecnologia, non di respingerla, ma di farlo in modo regolamentato e a pagamento.

Questo modello di licenza ufficiale offre un potenziale percorso per trasformare la proprietà intellettuale da fonte di contenzioso a nuova fonte di ricavo nell’economia dell’AI.

Le aziende hanno infatti annunciato un impegno congiunto per un uso responsabile dell’AI che protegga la sicurezza degli utenti e i diritti dei creatori, mantenendo “robusti controlli” per prevenire la generazione di contenuti illegali o dannosi.

L’alleanza tra il colosso dell’intrattenimento e il pioniere dell’AI generativa non è solo una notizia finanziaria rilevante, visto anche l’importo dell’investimento, ma un segnale che il futuro della creazione di contenuti personalizzati e fan-inspired passerebbe (il condizionale è ancora d’obbligo) inevitabilmente attraverso l’intelligenza artificiale, purché si stabiliscano regole chiare e si tutelino i diritti dei creatori.

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Cresce il valore mondiale del mercato infrastrutture data center

Il mercato delle infrastrutture legate ai data center è in piena fase di trasformazione e accelerazione, agendo da catalizzatore per l’economia digitale globale. La domanda in crescita esponenziale per il cloud computing, l’intelligenza artificiale (AI) e la data analytics sta forzando un’onda di investimenti senza precedenti in sistemi modulari, scalabili ed estremamente efficienti dal punto di vista energetico.

Le dimensioni del mercato globale delle infrastrutture dei data center sono state stimate raggiungere i 160 miliardi di dollari di valore entro la fine di quest’anno, ma per il 2035, secondo un Report pubblicato da DC Market Insights, si attende un ulteriore crescita a circa 497 miliardi di dollari.

Di fatto, gli analisti stanno osservando che l’infrastruttura di un data center non è più solo un costo operativo, ma un vero e proprio asset strategico che abilita la resilienza operativa e la trasformazione digitale a livello aziendale e governativo. Un elemento chiave della trasformazione digitale aziendale e non solo.

L’infrastruttura dei data center abilita il cloud computing e indica l’insieme di componenti fisici e tecnologici che supportano il funzionamento di un data center, ovvero la struttura che ospita server, storage e reti per elaborare, archiviare e distribuire dati e applicazioni.
Parliamo di hardware IT come server, sistemi di storage (DAS, NAS, SAN), switch, router e firewall per la connettività, oltre a cablaggio e topologie di rete varie.

Trend globale e proiezioni finanziarie

Il trend è caratterizzato da una crescita robusta, guidata dalla necessità di gestire volumi di dati sempre maggiori con latenze minime, si legge nel documento.

Il mercato è chiaramente dominato dal Nord America, che detiene una quota significativa. Tuttavia, la regione Asia-Pacifico si distingue come l’area con la crescita più rapida (CAGR del 13,2% ), segno di una digitalizzazione massiva e di ingenti investimenti in paesi chiave come Cina e India.

Gli USA rimangono l’asse portante della transizione digitale. Il dominio dell’hyperscale e dell’AI

Il Nord America è il pioniere e il leader indiscusso del mercato, con un valore stimato di circa 59,76 miliardi di dollari nel 2025. La regione beneficia di una presenza schiacciante di operatori hyperscale e di una rapida espansione dei carichi di lavoro guidati dall’Intelligenza Artificiale.

Tra i driver principali, troviamo: adattamento massiccio al cloud, forte infrastruttura Internet e investimenti continui in strutture Tier 3 e Tier 4.

La Northern Virginia, il più grande hub di data center negli Stati Uniti, ha registrato un aumento dell’80\% della capacità in costruzione nella prima metà del 2025, raggiungendo 2,078.2 megawatt, evidenziando la leadership della regione nello sviluppo su larga scala.

Sostenibilità e colocation rigorosa in Europa

Il mercato europeo, con un valore di circa 41,79 miliardi di dollari nel 2025, è guidato da una forte enfasi sulla sostenibilità e sulla conformità normativa, in particolare il GDPR per la localizzazione dei dati.
Entro il 2035 potrebbe valere 122,2 miliardi di dollari stando al Report.

Regno Unito, Germania e Paesi Bassi Read rimangono gli hub digitale.

I fattori chiave sono gli obiettivi di efficienza energetica, le politiche di localizzazione dei dati e lo sviluppo di grandi poli di colocation. Tra i pilastri del settore e delle politiche comunitarie troviamo: l’infrastruttura verde, il raffreddamento efficiente e l’uso di energia rinnovabile come standard.
I centri Tier 3 e Tier 4, inoltre, sono in espansione nei principali hub (Regno Unito, Germania, Paesi Bassi) per garantire resilienza digitale e sovranità dei dati.

Asia-Pacifico e il futuro del digitale a trazione veloce

L’Asia-Pacifico è il motore di crescita più veloce a livello regionale, raggiungendo circa 42,97 miliardi di dollari nel 2025 e proiettato a quasi 149,84 miliardi di dollari entro il 2035. La regione è un punto caldo per gli investimenti grazie alla rapida digitalizzazione e all’adozione del cloud.

I principali driver di questa crescita sono: il rollout del 5G, l’adozione massiccia dell’AI e gli ingenti investimenti governativi in Cina, India e Sud-est asiatico.

La modernizzazione delle infrastrutture per supportare l’edge computing e la crescita degli hyperscaler locali rappresentano le maggiori opportunità di sviluppo delle infrastrutture. Il Report prospetta che la capacità elettrica per i data center in Cina crescerà significativamente quest’anno per soddisfare l’aumento della domanda di AI.

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Nel cuore di un acceso dibattito politico, alcuni dei principali leader tecnologici della Silicon Valley stanno cercando di influenzare l’ex presidente Donald Trump affinché limiti l’autonomia normativa degli stati americani in materia di AI.

In un incontro alla Casa Bianca, il CEO di Nvidia Jensen Huang ha avvertito che una frammentazione normativa a livello statale, come quella in California, rischia di compromettere la leadership tecnologica degli Stati Uniti.

Sostenuti da figure come David Sacks e Sriram Krishnan, entrambi strettamente legati all’ambiente tecnologico californiano, questi attori stanno spingendo per un ordine esecutivo federale che impedisca agli stati di legiferare in modo indipendente sull’AI.

Trump, rispondendo a queste pressioni, ha indicato l’intenzione di firmare a breve un ordine esecutivo che potrebbe centralizzare la regolamentazione dell’AI a livello federale.

Tale decisione sta creando fratture all’interno del Partito Repubblicano: mentre alcuni, come il governatore dell’Arkansas, sostengono l’iniziativa, altri — tra cui Ron DeSantis e Steve Bannon — si oppongono con forza, sostenendo che sottrarre agli stati la capacità di regolamentare minaccerebbe la protezione dei consumatori. Il provvedimento rischia di sfociare in un conflitto giuridico, poiché un ordine esecutivo non ha il potere legale di annullare leggi statali.

Inoltre, la Casa Bianca starebbe valutando strategie più aggressive, come il ritiro di fondi federali per gli stati che promulgano leggi sull’AI considerate restrittive.

Mentre la mossa potrebbe rappresentare un vantaggio per le imprese tecnologiche, resta incerto se questa centralizzazione normativa risulterà efficace o politicamente sostenibile in vista delle elezioni di medio termine del 2026.

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Instagram consentirà agli utenti di scegliere cosa visualizzare nei Reels

Instagram introduce una nuova funzione denominata ‘Your Algorithm’ che permetterà agli utenti di influenzare direttamente i contenuti mostrati nei Reels, il feed video curato dall’algoritmo della piattaforma. A partire da oggi, gli utenti statunitensi potranno accedere a una lista di interessi principali individuati recentemente dall’app, con la possibilità di modificare le preferenze per vedere più o meno contenuti relativi a determinati argomenti.

La funzione, in via di implementazione globale per gli utenti anglofoni, si avvale di AI generativa per sintetizzare i temi su cui l’utente si è soffermato, restituendo così un profilo dinamico dei gusti personali.

Questa novità si inserisce nel contesto di una crescente pressione normativa, in particolare da parte dell’Unione Europea, che ha criticato Meta per non offrire un’alternativa realmente libera all’uso dei dati personali per la pubblicità personalizzata.

Attualmente, in Europa, Instagram consente agli utenti di pagare un abbonamento per eliminare le pubblicità, ma tale modello è stato giudicato inadeguato secondo il Digital Markets Act. Si prevede quindi l’introduzione di un’opzione che permetta agli utenti europei di scegliere in modo più granulare quali dati fornire.

Nel frattempo, la battaglia per l’attenzione degli utenti under 30 si intensifica: secondo una ricerca del Pew Research Center del 2025, l’80% degli adulti sotto i 30 anni utilizza Instagram, contro il 63% che si affida a TikTok. Con la funzione ‘Your Algorithm’, Meta mira a rafforzare il coinvolgimento e la personalizzazione, puntando su una maggiore trasparenza e controllo per l’utente.

La personalizzazione, tuttavia, resta vincolata a un sistema ancora fortemente algoritmico, dove la libertà percepita potrebbe essere più illusoria che reale.

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Durante la 23^a edizione del Forum ICT Security, tenutosi a Roma il 19 e 20 novembre 2025, Luca Nicoletti, direttore del servizio programmi industriali, tecnologici e di ricerca dell’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale (ACN), ha presentato un intervento di grande rilevanza strategica dal titolo “The Italian AI Factory for the European Digital Autonomy: securing AI development and deployment”.

Al centro della presentazione: IT4LIA, l’infrastruttura che rappresenta il cuore della strategia italiana per conquistare autonomia tecnologica nel campo dell’intelligenza artificiale e della cybersicurezza, in un contesto geopolitico sempre più complesso e imprevedibile.

La strategia nazionale: un percorso già tracciato

Luca Nicoletti ha aperto il proprio intervento ripercorrendo brevemente il cammino strategico intrapreso dall’Italia negli ultimi anni. Una strada segnata da tappe fondamentali:

• Giugno 2021: promulgazione della Legge 82/2021 che istituisce ACN e definisce le prime linee guida sulla cybersicurezza nazionale
• Maggio 2022: pubblicazione della Strategia 2022-2026 e del Piano di Implementazione, documenti che traducono in azioni concrete la visione strategica
• Marzo 2023: definizione dell’Agenda Strategica del Centro Europeo di Competenza in Cybersicurezza
• Giugno 2023: pubblicazione dell’Agenda Ricerca e Innovazione di ACN
• Luglio 2024: approvazione dell’AI Act europeo (Regolamento UE 1689/2024)
• Settembre 2025: trasposizione italiana con la Legge n. 132/2025, che designa ACN come autorità di vigilanza del mercato

Con l’AI Act, l’Agenzia ha assunto responsabilità ancora maggiori, moltiplicando i propri compiti «in uno scenario che è assolutamente critico per lo sviluppo della nostra economia», come ha sottolineato il direttore.

Il nuovo ruolo di ACN nell’ecosistema dell’intelligenza artificiale

Con l’entrata in vigore della normativa europea e italiana sull’intelligenza artificiale, ACN ha assunto un ruolo centrale e multifunzionale:

• Autorità di vigilanza del mercato: responsabile della sorveglianza sui prodotti AI, delle azioni correttive e dei poteri investigativi e sanzionatori
• Punto di contatto unico con le istituzioni dell’Unione Europea
• Rappresentante italiano nell’AI Board europeo, l’organismo composto da rappresentanti di tutti gli Stati membri
• Autorità di certificazione per i sistemi di intelligenza artificiale
• Promotore dello sviluppo tecnologico: sviluppo, trasferimento e miglioramento delle tecnologie AI in ambito cybersicurezza

L’Italia, come precisato nell’intervento, promuove un approccio centrato sull’essere umano (human-centered approach) all’intelligenza artificiale, con particolare enfasi sulla valorizzazione dei benefici e sulla gestione attenta dei rischi, salvaguardando i diritti fondamentali.

AGID (Agenzia per l’Italia Digitale), invece, è stata designata come autorità di notifica, insieme ad altre entità che compongono l’ecosistema nazionale dell’innovazione digitale.

IT4LIA: il cuore pulsante dell’autonomia digitale italiana

Il fulcro dell’intervento si è concentrato sull’AI Factory italiana, denominata IT4LIA, un’infrastruttura strategica in fase di sviluppo a Bologna che rappresenta uno dei pilastri della strategia nazionale per l’indipendenza tecnologica.

«Riteniamo in ACN che il tema dell’intelligenza artificiale sia assolutamente centrale. Già oggi, ancora di più lo sarà nei prossimi anni», ha dichiarato Nicoletti, evidenziando come l’AI stia rapidamente diventando un autentico game changer – un elemento di svolta radicale – per l’economia, i servizi pubblici, lo sviluppo di prodotti competitivi sul mercato e, più in generale, per la qualità della vita del sistema Paese.

L’esperto ha tenuto a precisare che il discorso non è «beceramente economico»: si tratta piuttosto di una questione che riguarda la qualità della vita complessiva e la resilienza del sistema Paese in un contesto geopolitico sempre più complesso e imprevedibile.

L’importanza strategica dell’autonomia infrastrutturale

«Abbiamo assolutamente bisogno di sviluppare maggiormente le nostre infrastrutture perché non possiamo dipendere, soprattutto in un contesto geopolitico che sta cambiando con una velocità impressionante, da infrastrutture proprietarie di infrastrutture che siano collocate all’interno dell’Unione europea», ha affermato con forza il relatore.

Il punto è cruciale: oggi le tecnologie e le infrastrutture digitali sono sviluppate ed erogate principalmente da grandi multinazionali americane. Questa dipendenza rappresenta un rischio strategico inaccettabile, soprattutto considerando i rapidi e imprevedibili stravolgimenti dello scenario geopolitico globale a cui assistiamo quotidianamente.

Le quattro priorità verticali di IT4LIA

L’AI Factory italiana si concentra su quattro settori strategici fondamentali per l’economia e la sicurezza nazionale:

1. Cybersecurity
   Lo sviluppo di soluzioni avanzate per rilevare e mitigare minacce digitali rappresenta naturalmente la priorità principale, considerando il ruolo di ACN come principale finanziatore dell’iniziativa. L’obiettivo è creare sistemi di intelligenza artificiale specificamente progettati per la sicurezza informatica, capaci di identificare pattern anomali, prevenire attacchi e rispondere rapidamente alle minacce emergenti.
2. Agritech e Agrifood
   Il settore agroalimentare italiano è un’eccellenza riconosciuta a livello mondiale. L’applicazione dell’AI può supportare lo sviluppo di un’agricoltura più sostenibile e efficiente, ottimizzare le produzioni agroalimentari e garantire tracciabilità e qualità. «Potete immaginare facilmente quante applicazioni si possono fare delle tecnologie di intelligenza artificiale al campo dell’agrifood», ha commentato il direttore.
3. Earth
   L’analisi di dati ambientali e la modellazione predittiva sono essenziali per affrontare le sfide climatiche. «È immediatamente immaginabile da un lato sicuramente sistemi di previsione della situazione meteorologica, ma anche relativa all’inquinamento, relativo al tema del riscaldamento globale e così via», ha spiegato Nicoletti, evidenziando le molteplici applicazioni possibili in questo ambito.
4. Manufacturing
   L’Italia è un Paese la cui economia è fondata prevalentemente sulla manifattura. «Fondamentale, se vogliamo di nuovo competere sul mercato globale, poter ricorrere alle tecnologie più importanti» per ottimizzare i processi industriali, ridurre gli sprechi, migliorare la qualità produttiva e aumentare la competitività internazionale.

Una strategia integrata: i quattro pilastri dell’innovazione

La strategia di ACN, già incorporata nella legge istitutiva del 2021 e formalizzata nel documento pubblicato nel 2022, si articola su quattro pilastri fondamentali strettamente interconnessi tra loro, che coprono l’intero ciclo dell’innovazione: dalla ricerca di base fino alla messa a terra di infrastrutture nazionali operative.

1. Ricerca e innovazione: la base della piramide

«La ricerca è fondamentale per creare nuove opportunità, per creare nuova tecnologia», ha affermato il relatore. ACN sta attualmente finanziando circa 60 borse di dottorato, con l’obiettivo di arrivare a circa 90 borse attive a regime. La maggior parte di queste borse è dedicata a temi legati all’intelligenza artificiale.

Nei prossimi mesi e semestri verranno lanciate anche iniziative verticali sui gruppi di ricerca, specificatamente orientate verso il trasferimento tecnologico. Un punto importante sottolineato dall’esperto: «La nostra ricerca deve essere ricerca volta verso il trasferimento tecnologico». Pur riconoscendo l’importanza della ricerca di base, ACN concentra i propri finanziamenti su progetti che abbiano una chiara prospettiva di applicazione pratica e di sviluppo industriale.

2. Iniziative per le startup: colmare il divario critico

«Il link in questo momento è il punto più debole del nostro ecosistema italiano», ha dichiarato con franchezza il direttore, riferendosi al collegamento tra ricerca e impresa. «Il gap che c’è tra chi fa ricerca e chi fa impresa tutt’oggi è troppo ampio».

Questo divario ha cause molteplici e complesse:

• Difficoltà di accesso al mercato per le giovani imprese innovative
• Difficoltà di accesso al venture capital, che in Italia e in Europa non è ancora sufficientemente maturo
• Carenza di competenze specifiche nel capitale di rischio tecnologico

Come ha spiegato Nicoletti, «il venture capital in questo ambito deve avere due caratteristiche fondamentali: la competenza e la velocità nel rispondere agli stimoli che vengono appunto dai nostri gruppi di ricerca, e non sempre questo purtroppo è completamente presente».

Per questo motivo, ACN sta sostenendo una serie di iniziative dedicate specificamente alle startup, fornendo non solo supporto finanziario ma anche servizi di accompagnamento e mentoring per facilitare il percorso verso il mercato.

3. Networking: costruire ponti tra innovazione e sistema produttivo

«Una volta che abbiamo queste startup bisogna metterle in grado di poter lavorare con i grandi gruppi, con le grandi pubbliche amministrazioni», ha sottolineato l’esperto. Questo è un altro tema sul quale, onestamente, «dobbiamo lavorare parecchio ancora in Italia».

Lo sviluppo di un efficace sistema di networking è fondamentale per creare un ecosistema maturo e funzionale. Questo tema viene sviluppato anche a livello europeo attraverso il National Coordination Centre (NCC), che rappresenta la componente italiana del Centro Europeo di Competenza in Cybersicurezza.

Il NCC facilita la collaborazione tra ricerca, industria e pubblica amministrazione, promuove eventi di matchmaking tra domanda e offerta di innovazione, e lavora all’analisi continua dell’ecosistema per identificare opportunità e criticità.

4. Infrastrutture nazionali: il tassello strategico finale

«Ultimo ma non ultimo», come ha precisato il relatore, si arriva al tema delle infrastrutture nazionali, elemento su cui si è concentrata la parte finale e più sostanziale dell’intervento.

Oltre all’AI Factory IT4LIA, ACN sta sviluppando un intero ecosistema di infrastrutture strategiche:

• ENSOC (National Cyber Hub): iniziativa che rientra nell’ambito del Cyber Solidarity Act europeo, rappresenta un centro di concentrazione di tutte le informazioni di natura cyber raccolte nell’ecosistema nazionale. «Non necessariamente incidenti, noi vogliamo collezionare proprio eventi che poi in qualche modo, dopo una opportuna elaborazione, possano rivelare comportamenti o fenomeni in qualche maniera effettivamente malevoli», ha precisato.
• Sandbox regolatorie: «Un altro strumento fondamentale per le nostre imprese, per comprendere come muoversi all’interno di uno scenario complesso, molto complesso, come è quello dell’AI», soggetto a numerose regolamentazioni sovrapposte: AI Act, Cyber Resilience Act, direttiva NIS2, direttiva CER, regolamento DORA in ambito finanziario. «C’è una enorme sovrapposizione di norme che non sempre è immediato comprendere e collocare correttamente».
• Megaride: infrastruttura di high performance computing per la cybersicurezza nazionale, già installata a Napoli.
• AI Gigafactory: il passo successivo, di scala ancora maggiore rispetto all’AI Factory, di cui si è accennato ma che non è stato oggetto di approfondimento specifico.
• Cable Labs: ulteriore strumento per il monitoraggio delle infrastrutture critiche, non soltanto di comunicazione ma anche di approvvigionamento e distribuzione energetica.

Il mercato europeo della cybersicurezza: numeri e opportunità

«Questa è l’unica slide di numeri che vi faccio vedere», ha premesso il relatore prima di illustrare alcuni dati particolarmente significativi relativi al 2024 (in attesa di quelli del 2025, previsti in crescita di circa il 10%).

Un mercato da quasi 200 miliardi di euro

Il mercato globale della cybersicurezza vale circa 200 miliardi di dollari, di cui circa la metà (91 miliardi) sviluppati in Europa, seguita dagli Stati Uniti (184 miliardi) e dal resto del mondo (48 miliardi).

«Siamo una grande economia, siamo probabilmente uno dei posti principali, insieme agli Stati Uniti, dove fare impresa e dove sviluppare tecnologia», ha affermato con orgoglio Nicoletti, ribadendo un concetto fondamentale: «Questo discorso non deve essere visto in maniera sterile. Il tema – purtroppo o per fortuna viviamo in un’economia di mercato – della capacità, della possibilità di mettere a terra e di sviluppare economia è fondamentale per il nostro continente e per lo stile di vita che abbiamo noi in Europa».

L’Italia: terza potenza europea

L’Italia si posiziona come terzo Paese nell’Unione Europea per quota di mercato della cybersicurezza, preceduta solo da Germania e Francia. Un risultato significativo che testimonia la solidità dell’ecosistema italiano in questo settore strategico.

Una crescita superiore a USA e Israele

Il mercato europeo sta crescendo a un ritmo del 8,9% annuo (periodo 2022-2024), superando la crescita di Israele (6,4%) e allineandosi agli Stati Uniti (8,8%). Un segnale che l’Europa sta recuperando terreno e che gli investimenti in questo settore stanno dando frutti concreti.

Le acquisizioni: un ecosistema che si rafforza

Un dato particolarmente interessante emerso dall’analisi riguarda le acquisizioni di aziende europee di cybersicurezza. Nel 2024, 134 aziende europee del settore sono state acquisite da altre aziende o fondi di private equity, con un incremento del 13% rispetto al 2023.

Il dato più rilevante è che oltre due terzi delle acquisizioni (72%) sono state condotte da investitori europei, mentre solo il 25% da investitori statunitensi e il restante 4% dal resto del mondo. Questo rappresenta un segnale molto positivo: indica che l’ecosistema continentale si sta consolidando e rafforzando internamente, riducendo la dipendenza da capitali esterni.

Una doppia vittoria strategica

«La cyber security, lo sviluppo di questo tipo di tecnologia è una doppia vittoria», ha spiegato efficacemente il relatore. «Nel momento in cui riusciamo veramente a mettere a terra queste cose che stiamo provando a fare, da un lato ci garantiremo un ecosistema più sicuro, quindi più attrattivo per le persone che possono venire a lavorare in Europa. Dall’altra parte abbiamo la possibilità di creare economia, di creare posti di lavoro, di creare ricchezza e in definitiva di stare meglio complessivamente a livello europeo».

Un approccio integrato ai servizi dell’AI Factory

IT4LIA non è semplicemente un’infrastruttura di calcolo: è una piattaforma integrata di servizi che copre l’intera filiera dell’intelligenza artificiale, dalla gestione dei dati fino alla formazione delle competenze.

I quattro cluster di servizi

1. Servizi relativi ai dati (Data-related services)

Comprendono accesso, trasferimento, gestione e generazione di dati. «Come si accede, come si trasferisce, come si gestisce, come si prepara un dataset ben fatto per applicazione di intelligenza artificiale», ha elencato il direttore. La qualità e la corretta preparazione dei dati sono infatti fondamentali per ottenere risultati affidabili dai sistemi di AI.

2. Servizi orizzontali (Horizontal services)

Coprono tutti gli aspetti trasversali dello sviluppo AI: setup iniziale, sviluppo vero e proprio, verifica del trust (affidabilità) dei sistemi, testing, integrazione in rete. «Come si fa il setup, come si sviluppa, come si fa a verificare il trust in questi sistemi, come si fa a testarli, come si fa a metterli in una rete e così via», ha sintetizzato.

3. Servizi verticali (Vertical services)

Servizi specializzati nei quattro ambiti prioritari: agrifood, cybersicurezza, earth e manufacturing. Ogni settore richiede competenze specifiche e soluzioni dedicate che tengano conto delle peculiarità del dominio applicativo.

4. AI Skill

«Anzi dal mio punto di vista è quello più importante», ha sottolineato con particolare enfasi il relatore, introducendo il tema cruciale delle competenze.

La carenza di competenze: l’emergenza silenziosa

Il tema delle competenze (skill) è stato identificato come prioritario e urgente. «Soffriamo una carenza di skill gigantesca in tutti i campi tecnologici», ha dichiarato senza mezzi termini lo speaker.

Il sistema universitario: eccellenza ma inerzia strutturale

«Purtroppo il sistema universitario ha una certa inerzia, non si può pensare che dall’oggi al domani triplichiamo il numero di laureati STEM che siamo in grado di produrre», ha spiegato realisticamente Nicoletti, che però ha tenuto a precisare: «Dobbiamo essere fieri del nostro sistema universitario, perché tutt’ora, con tutte le difficoltà nel quale si dibatte, produce laureati di ottima qualità».

La fuga dei cervelli: un’emorragia continua

Il problema è che questi laureati di ottima qualità «molto spesso ci vengono rapiti all’estero». La cosiddetta “fuga dei cervelli” (brain drain) rappresenta una perdita secca per il Paese, che investe nella formazione ma poi vede i propri talenti migliori attratti da opportunità all’estero, principalmente negli Stati Uniti e in altri Paesi europei più competitivi.

L’AI Factory come palestra per i talenti

«Uno degli scopi di queste grandi infrastrutture è proprio di mettere a disposizione delle palestre sulle quali i nostri talenti si possano esercitare, le nostre startup possano lavorare», ha spiegato il direttore. Questo diventa un elemento fondamentale, una condizione chiaramente necessaria, non sufficiente, ma necessaria per trattenere questi talenti nel nostro Paese.

L’idea è creare un ambiente stimolante, dotato di tecnologie all’avanguardia, dove giovani ricercatori, data scientist e sviluppatori possano lavorare su progetti sfidanti e di frontiera senza dover necessariamente emigrare all’estero.

IT4LIA offrirà quindi servizi di training, capacity building, up-skilling e re-skilling, creando percorsi formativi continui che permettano ai professionisti di rimanere aggiornati in un settore che evolve con rapidità esponenziale.

EUSAiR: le sandbox regolatorie per accelerare l’innovazione

Un’iniziativa particolarmente innovativa menzionata nell’intervento è il progetto EUSAiR (EU Regulatory Sandboxes for AI), dedicato allo sviluppo di sandbox regolatorie per l’intelligenza artificiale.

Cosa sono le sandbox regolatorie

Le AI Regulatory Sandboxes (AIRS) sono ambienti controllati dove le imprese, in particolare PMI e startup, possono sviluppare e testare sistemi di intelligenza artificiale innovativi prima dell’ingresso sul mercato, verificando la conformità con l’AI Act e le altre normative europee e nazionali.

Come previsto dall’articolo 57 dell’AI Act e dall’articolo 20, comma 1, lettera c della Legge italiana 132/2025, ogni Stato membro dell’UE deve istituire almeno una sandbox per:

• Supportare l’innovazione e lo sviluppo responsabile dell’AI
• Garantire la conformità legale e la gestione dei rischi
• Fornire chiarezza normativa e facilitare l’apprendimento regolatorio
• Migliorare la cooperazione tra autorità e stakeholder
• Facilitare l’accesso al mercato, in particolare per PMI e startup

Un progetto multidisciplinare coordinato da giuristi

«È interessante notare che è un progetto, una volta tanto, pur essendo in ambito AI, pur essendo in ambito quindi molto tecnologico, coordinato dal dipartimento di giurisprudenza dell’Università di Bologna», ha evidenziato con soddisfazione il relatore.

«Quindi è interessante che c’è il professore di giurisprudenza che coordina questo tipo di progetto. Questo anche per far capire quanto poi l’ambito sia sempre di più diventando multidisciplinare e aperto a diversi tipi di competenze che sono necessarie».

Un segnale importante: l’intelligenza artificiale non è solo una questione tecnica, ma richiede l’integrazione di competenze giuridiche, etiche, economiche e sociali per uno sviluppo veramente responsabile e sostenibile.

La sinergia tra IT4LIA e EUSAiR

La Commissione europea sta utilizzando il progetto EUSAiR come riferimento per definire le regole di costruzione delle sandbox regolatorie in tutta Europa. Questo rappresenta un riconoscimento importante per l’Italia e per l’approccio metodologico adottato.

La collaborazione tra IT4LIA e EUSAiR crea un percorso bidirezionale virtuoso:

• Le imprese possono accedere ai servizi AI Trust di IT4LIA per ricevere orientamento regolatorio prima di sviluppare modelli o sistemi AI, e poi testarli nelle sandbox
• Oppure possono accedere prima alle sandbox per ricevere consulenza sulla conformità normativa, e poi sviluppare concretamente i sistemi AI nell’infrastruttura della Factory

«IT4LIA può preparare i fornitori di AI per una sperimentazione regolatoria nelle sandbox. EUSAiR beneficerà dell’insieme di servizi AI Trust erogati dalla Factory. Le sinergie aiuteranno a costruire un ecosistema AI coerente che supporta la sperimentazione, la conformità e un accesso più rapido al mercato», si legge nelle slide presentate.

L’obiettivo finale è ridurre i costi di conformità per le imprese e migliorare il time-to-market, fattori cruciali soprattutto per le piccole e medie imprese e le startup che non dispongono di risorse legali interne paragonabili a quelle delle grandi multinazionali.

L’adozione sicura dell’AI: un approccio a 360 gradi

Un’intera sezione delle slide è dedicata all’adozione sicura dell’intelligenza artificiale, un tema centrale per ACN in quanto autorità di vigilanza.

Servizi orizzontali e AI Trust

L’implementazione di servizi volti a garantire che i sistemi AI siano affidabili, etici, trasparenti e conformi alle normative applicabili include:

• Analisi delle implicazioni di cybersicurezza (es. NIS2 e CRA – Cyber Resilience Act)
• AI e protezione dei dati (es. GDPR e Codice Privacy italiano)
• Legal Triage: una guida alla conformità regolatoria AI (es. AI Act, Legge n. 132/2025, Strategia Nazionale AI)

Servizi verticali per la cybersicurezza

Nel settore della cybersicurezza, IT4LIA svilupperà:

• Identificazione e selezione di dataset AI-ready nei domini verticali (agrifood, osservazione della Terra, cybersicurezza, manifatturiero)
• Preparazione e standardizzazione dei dati per i modelli AI in questi settori verticali
• Selezione e caratterizzazione di modelli AI specifici per dominio
• Sviluppo di modelli AI per supportare applicazioni di cybersicurezza data-driven, che serviranno come fondamento per soluzioni specializzate all’interno della Factory

L’approccio multidisciplinare di EUSAiR

Le sandbox regolatorie adottano un approccio multidisciplinare che integra:

• Aspetti regolatori e di policy
• Accesso a infrastrutture di supercalcolo
• Casi d’uso del tessuto produttivo europeo

Questo permette di testare in condizioni realistiche la conformità dei sistemi AI, identificando eventuali criticità prima del lancio sul mercato e riducendo significativamente i rischi legali ed economici per le imprese.

Il contesto europeo: 16 AI Factory per l’autonomia continentale

Quello che sta accadendo in Italia non è un caso isolato, ma si inserisce in una strategia europea coordinata e ambiziosa. Come ha rivelato il relatore, «oltre alla AI Factory italiana ne sono state finanziate altre 15 in Europa».

L’anno prossimo, ha proseguito, «saranno finanziate probabilmente quattro o cinque Gigafactory che saranno addirittura di ordine di grandezza ancora più grande». Un ecosistema continentale di infrastrutture AI che mira a ridurre progressivamente la dipendenza dalle piattaforme americane e cinesi.

«L’obiettivo è creare tecnologia, ma anche semplicemente avere a disposizione l’infrastruttura è già un fattore di autonomia», ha spiegato lucidamente Nicoletti. «Perché anche se utilizzassimo software non necessariamente prodotti in Italia o in Europa, però almeno lo faremo girare su infrastrutture nostre».

Un punto fondamentale: l’autonomia strategica non significa necessariamente autarchia tecnologica totale. Anche solo disporre delle infrastrutture fisiche su suolo europeo, pur utilizzando eventualmente software sviluppati altrove, rappresenta già un livello base ma essenziale di autonomia, che protegge dalla volatilità geopolitica e dalle pressioni politiche esterne.

Quantum computing: l’urgenza di una preparazione immediata

Nel corso dell’intervento, il relatore ha anche affrontato il tema del quantum computing, già ampiamente discusso durante la giornata del Forum. Diversamente da chi mantiene un approccio più cauto sulle tempistiche, Nicoletti si è dichiarato decisamente meno ottimista riguardo all’arrivo di computer quantistici capaci di compromettere gli algoritmi di crittografia classici attualmente in uso.

«Secondo me siamo veramente a pochi anni da quando succederà e non siamo per niente preparati», ha affermato con una nota di preoccupazione che ha sottolineato l’urgenza della situazione. Il rischio è concreto: quando i computer quantistici raggiungeranno la potenza necessaria per violare gli standard crittografici attuali, l’intero ecosistema digitale potrebbe trovarsi vulnerabile.

Proprio per questa ragione, ACN ha recentemente inaugurato un servizio specifico dedicato alla crittografia, che nei prossimi mesi inizierà operativamente a seguire questa componente cruciale della strategia di sicurezza nazionale. Un passo necessario per non farsi trovare impreparati di fronte a una rivoluzione tecnologica ormai alle porte.

Non ripetere con il quantum gli errori commessi con l’AI

Nella parte conclusiva del suo intervento, il direttore è tornato con ancora maggiore enfasi sul tema del quantum computing, legandolo strettamente alla lezione appresa con l’intelligenza artificiale.

«L’altra rivoluzione che sta arrivando è quella del quantum. L’auspicio che noi stiamo facendo è di non farci trovare anche in quel caso impreparati, come abbiamo fatto con l’intelligenza artificiale, trovandoci poi costretti a rincorrere», ha dichiarato con tono preoccupato ma determinato.

L’Italia ha le competenze necessarie

Sul quantum computing, l’Italia non parte da zero. «Ci sono una serie di iniziative che sta mettendo in campo sia la Commissione» europea, ha ricordato Nicoletti. «Pochi mesi fa è stata anche rilasciata la Strategia Quantum Nazionale».

E soprattutto: «Anche in quel caso dobbiamo puntare a produrre tecnologia. In Europa abbiamo tutte le competenze, in Italia in particolare le abbiamo assolutamente le competenze sul quantum».

Ammettere i ritardi senza perdere la speranza

Il relatore non ha nascosto le responsabilità: «È vero, è verissimo quello che diceva il professore nell’intervento precedente, che siamo rimasti fermi troppo a lungo».

Ma ha voluto chiudere con una nota di ottimismo costruttivo: «Però di nuovo, anche in questo caso vorrei essere ottimista e dire che ci sono tutti i presupposti per riuscire. E ci sono anche dei privati che stanno facendo investimenti importanti, vediamo un pochettino dove arriveremo».

Il nuovo servizio ACN sulla crittografia

«Noi come ACN – e qua mi fermo perché ho finito il tempo – abbiamo anche da pochissimo inaugurato proprio un servizio specifico che è dedicato alla crittografia e che nei prossimi mesi comincerà a lavorare e seguire anche questa parte della strategia che necessariamente va seguita per ottenere questa autonomia della quale abbiamo assolutamente bisogno», ha concluso il direttore, collegando idealmente il tema del quantum a quello della crittografia post-quantistica, un ambito di ricerca cruciale per preparare le difese dell’ecosistema digitale all’era dei computer quantistici.

Conclusioni: un ottimismo consapevole per il futuro digitale italiano ed europeo

L’intervento di Luca Nicoletti si è concluso con un messaggio di ottimismo consapevole e ragionato, lontano tanto dall’euforia acritica quanto dal pessimismo paralizzante.

«Abbiamo di fronte delle sfide gigantesche», ha riconosciuto apertamente. Due rivoluzioni tecnologiche in particolare: una già in corso (l’intelligenza artificiale), l’altra imminente (il quantum computing).

L’Europa si è svegliata, anche se in ritardo

Sull’intelligenza artificiale, ha ammesso con franchezza: «Chiaramente siamo molto indietro». L’Europa «si sta muovendo, si sta muovendo in ritardo, si sta muovendo a volte in maniera un po’ disordinata».

Tuttavia, ha voluto sottolineare un aspetto positivo: «Io ho sempre un animo molto ottimista e dico anche che comunque in qualche maniera ci siamo, tra virgolette, svegliati. Queste spinte esogene che ci vengono sia dagli Stati Uniti che dalla Cina hanno messo in moto comunque una reazione lato europeo».

Le infrastrutture come fondamento dell’autonomia

«La possibilità di disporre però di grandi infrastrutture in Europa è fondamentale», ha ribadito con forza. Anche nell’ipotesi – non auspicabile ma realistica – di continuare a utilizzare software non europei, «almeno lo faremo girare su infrastrutture nostre».

Un livello minimo ma essenziale di sovranità digitale, che protegge da interruzioni improvvise del servizio dovute a decisioni politiche esterne, garantisce il rispetto delle normative europee sulla privacy e sui dati, e crea le basi per uno sviluppo autonomo futuro.

Un impegno concreto verso l’autonomia strategica

L’AI Factory IT4LIA, insieme alle altre 15 factory europee e alle future Gigafactory, rappresenta quindi non solo un’infrastruttura tecnologica, ma un tassello fondamentale di una strategia complessiva che punta a:

• Ridurre la dipendenza tecnologica da attori extra-europei
• Sviluppare competenze locali attraverso formazione continua e trattenimento dei talenti
• Creare opportunità economiche per startup e PMI innovative
• Garantire sicurezza e autonomia digitale in un contesto geopolitico sempre più imprevedibile
• Proteggere i diritti fondamentali dei cittadini europei attraverso un’AI etica e trasparente

Il percorso è lungo e complesso, le sfide sono effettivamente «gigantesche», come ha ammesso il relatore. Ma la direzione è tracciata, le risorse (anche se non sufficienti) cominciano ad essere allocate, e soprattutto – forse per la prima volta – c’è una consapevolezza diffusa della natura strategica e urgente di queste scelte.

Come ha efficacemente sintetizzato Nicoletti chiudendo il suo intervento: l’obiettivo è garantire «questa autonomia della quale abbiamo assolutamente bisogno» per preservare non solo la competitività economica, ma lo stesso modello di società aperta e democratica che caratterizza l’Europa.

Guarda il video completo dell’intervento:

https://www.ictsecuritymagazine.com/articoli/ai-factory-italiana/

Dic 10, 2025 Marina Londei Approfondimenti, Attacchi, Gestione dati, In evidenza, Minacce, Minacce, News, RSS, Vulnerabilità, Vulnerabilità 0

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Secondo il National Cyber Security Centre (NCSC), l’agenzia governativa del Regno Unito per la cybersecurity, il problema della prompt injection (PI) potrebbe non venire mai risolto.

In un approfondimento dedicato l’agenzia ha spiegato che, nonostante le due vulnerabilità vengano spesso accostate, sono in realtà concettualmente molto diverse. Assumere che siano simili significa rischiare di sottovalutare la PI e di conseguenza applicare  misure di mitigazione inefficaci.

“Sebbene il confronto tra la prompt injection e la SQL injection possa essere allettante, è anche pericoloso. La seconda può essere adeguatamente mitigata con query parametrizzate, ma è probabile che la prima non possa mai essere adeguatamente mitigata allo stesso modo. Il meglio che possiamo sperare è di ridurre la probabilità o l’impatto degli attacchi” si legge nel post.

Il concetto dietro le due vulnerabilità è lo stesso: in entrambi i casi si tratta di una gestione errata di dati e istruzioni che consente di eseguire l’input utente come un comando. Nel caso della SQL injection la mitigazione standard è l’uso di query parametrizzate che trattano sempre l’input come dato e mai come istruzione.

Nel caso degli LLM questa distinzione non esiste: quando il chatbot riceve un prompt, lo elabora senza distinguere le istruzioni dai dati, cercando sempre di prevedere il token successivo più probabile. Poiché non c’è una separazione vera tra istruzione e dato a livello del modello, non esiste un equivalente delle query parametrizzate deterministico e risolutivo.

Ad oggi la mitigazione della prompt injection è un’area di ricerca molto attiva e include già diversi approcci, come l’individuazione dei tentativi di injection, l’addestramento dei modelli per prioritizzare le istruzioni rispetto a “dati che sembrano istruzioni” e istruire il modello su cosa sono i “dati“. Di fatto le metodologie si basano sempre sull’idea di separare ciò che è “dato” da ciò che è “istruzione”; poiché però gli LLM operano in maniera intrinsecamente diversa dagli altri sistemi, la mitigazione non è definitiva. 

Prompt injection: urge applicare strategie di mitigazione

Per ridurre il rischio, è fondamentale che sviluppatori e team di sicurezza comprendano che la PI è un rischio persistente che non può essere mitigato completamente con un prodotto o un’appliance esterna.

È necessario che i modelli e le applicazioni vengano progettate seguendo i principi del Secure Design, soprattutto quando l’LLM è autorizzato a chiamare strumenti esterni o API. La protezione deve includere: l’implementazione di controlli di sicurezza non-LLM che vincolino le azioni del sistema e l’applicazione del principio del least privilege.

È possibile inoltre usare tecniche per ridurre la probabilità che l’LLM agisca sulle istruzioni iniettate usando marcatori come i tag XML per incapsulare e separare la sezione “dati” dalle “istruzioni”. L’NCSC in questo caso sconsiglia di affidarsi a delle deny-list di frasi malevole, in quanto la complessità degli LLM offre infinite riformulazioni che possono eludere questi filtri.

Infine, è essenziale monitorare prompt e dati per identificare attività sospette, inclusi l’input e l’output completi dell’LLM, e le chiamate a strumenti o API. Poiché gli attaccanti spesso devono affinare i loro attacchi, il rilevamento e la risposta a chiamate API o strumenti fallite possono indicare le fasi iniziali di una violazione.

L’NCSC avverte che, come è successo con le SQL Injection, c’è il rischio che, se non si adottano fin da subito approcci di sicurezza migliori, avvenga un picco di compromissioni e fughe di dati. “Rischiamo di vedere questo modello ripetersi con la prompt injection, dato che stiamo per integrare la genAI nella maggior parte delle applicazioni. Se queste applicazioni non sono progettate tenendo conto della prompt injection, potrebbe verificarsi un’ondata simile di violazioni“.

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https://www.securityinfo.it/2025/12/10/prompt-injection-un-problema-che-potrebbe-non-venire-mai-risolto-la-visione-dellncsc/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=prompt-injection-un-problema-che-potrebbe-non-venire-mai-risolto-la-visione-dellncsc

L’11 novembre 2025 segna una svolta nell’approccio europeo alla governance AI e alla protezione dei dati: il Garante europeo della protezione dei dati (EDPS) ha pubblicato una guida operativa per il risk management che, per la prima volta, traduce i principi del GDPR in misure tecniche concrete per i sistemi di intelligenza artificiale. Non si tratta dell’ennesimo documento teorico, ma di un framework operativo basato sulla metodologia ISO 31000:2018 per la gestione dei rischi che affronta una delle contraddizioni più complesse della trasformazione digitale: come garantire i diritti fondamentali quando i sistemi che elaborano dati personali sono, per loro natura, opachi e probabilistici.

La guida si inserisce in un momento cruciale. Mentre il Regolamento UE 2024/1689 del 13 giugno 2024 definisce il perimetro normativo dell’intelligenza artificiale in Europa, rimane aperta la questione su come le organizzazioni possano effettivamente implementare controlli che rispettino il Regolamento 2018/1725 (EUDPR), equivalente del GDPR per le istituzioni UE. La distanza tra requisiti legali e fattibilità tecnica non è mai stata così evidente come nell’ambito dell’AI, dove concetti come “rettifica” o “cancellazione” dei dati personali si scontrano con l’architettura stessa delle reti neurali profonde.

L’illusione della neutralità algoritmica e la tassonomia dei bias

Il documento dell’EDPS parte da un presupposto raramente esplicitato con questa chiarezza: l’AI non è neutra. I sistemi di machine learning tendono ad amplificare i bias esistenti, incorporando nei loro parametri le distorsioni presenti nei dataset di addestramento. La guida va oltre questa constatazione, proponendo una tassonomia articolata delle fonti di bias che spazia dalla qualità dei dati (data quality bias) alla rappresentatività del campione (sampling bias), dall’architettura algoritmica (algorithmic bias) alle distorsioni interpretative degli analisti umani (interpretation bias).

L’approccio è pragmatico e richiede un sistema di gestione che garantisca applicazione e conformità: l’EDPS non chiede l’impossibile – l’eliminazione totale del bias – ma richiede alle istituzioni di identificarlo, misurarlo e documentare gli sforzi di mitigazione. È un cambio di paradigma rispetto alla compliance formale: non basta dimostrare di aver scelto il fornitore “giusto” o di aver inserito clausole contrattuali appropriate. Serve una comprensione tecnica profonda di come il sistema funziona, quali sono i suoi failure mode, dove si annidano i rischi per i diritti delle persone.

La tensione tra performance e data minimisation nel machine learning

Una delle questioni più delicate riguarda il principio di minimizzazione dei dati nel contesto della governance AI e della protezione dati. I modelli di machine learning, per loro natura, traggono beneficio da grandi quantità di dati: più esempi vedono durante l’addestramento, migliore è – in teoria – la loro capacità di generalizzazione. Ma il GDPR impone di processare solo dati adeguati e pertinenti, limitati a quanto necessario. Come si conciliano queste esigenze?

La guida suggerisce diverse strategie: dal data sampling (selezionare sottoinsiemi rappresentativi invece di utilizzare l’intero dataset) all’uso di dati sintetici, dall’anonimizzazione alla pseudonimizzazione. Ma ogni tecnica porta con sé trade-off complessi. I dati sintetici, per esempio, possono preservare la privacy ma rischiano di introdurre nuovi bias o di non catturare pattern marginali ma significativi. L’anonimizzazione, se mal implementata, può essere vulnerabile ad attacchi di re-identificazione, specialmente quando i modelli sono esposti tramite API pubbliche.

Emerge qui una delle tensioni fondamentali della governance AI e della protezione dati: la protezione dei dati non può essere un vincolo esterno aggiunto a posteriori, ma deve essere embedded nella progettazione stessa del sistema. Il concetto di privacy by design trova nell’AI la sua massima espressione – e la sua massima sfida operativa.

Explainability e interpretability: i prerequisiti dimenticati nella governance AI

Il documento dedica un’intera sezione a interpretability ed explainability, definendole come sine qua non – prerequisiti essenziali per qualsiasi altra forma di compliance. È una scelta significativa, in linea con gli strumenti di valutazione d’impatto dell’AI che permettono di identificare, analizzare e mitigare i rischi associati ai sistemi automatizzati.

Troppo spesso, la discussione sull’AI si concentra su metriche di performance (accuracy, precision, recall) trascurando la comprensibilità del sistema. Ma senza explainability, come può un’organizzazione verificare che il modello rispetti il principio di fairness? Come può identificare e correggere errori sistematici? Come può rispondere alle richieste dei data subject di comprendere le decisioni automatizzate che li riguardano?

La distinzione operata tra interpretability (la capacità di comprendere il funzionamento interno del modello) ed explainability (la capacità di spiegare specifiche decisioni) è particolarmente utile. Un modello può non essere interpretabile nella sua totalità – pensiamo ai transformer con miliardi di parametri – ma deve comunque essere possibile spiegare perché ha prodotto un determinato output per un determinato input. Tecniche come LIME per spiegazioni locali interpretabili o SHAP basato sui valori di Shapley vengono citate come esempi, ma il documento non nasconde che si tratta di approssimazioni, non di spiegazioni complete.

Il problema del machine unlearning e i diritti dei data subject

Tra i passaggi più interessanti della guida c’è quello dedicato ai diritti dei data subject, in particolare al diritto di rettifica e cancellazione. Come si “dimentica” un dato che è stato incorporato nei pesi di una rete neurale addestrata su milioni di esempi? Il documento introduce il concetto di machine unlearning – la capacità di rimuovere selettivamente l’influenza di specifici punti dati dal modello.

Ma la guida non nasconde le difficoltà: l’unlearning “esatto” richiederebbe di riaddestrare il modello da zero escludendo i dati da rimuovere, un processo computazionalmente proibitivo per modelli di grandi dimensioni. L’unlearning “approssimato”, invece, introduce incertezze sulla completezza della rimozione. È un’area di ricerca attiva, ma con soluzioni ancora immature per il deployment in produzione.

In alternativa, viene suggerito l’output filtering: intercettare e bloccare in tempo reale le risposte del modello che potrebbero contenere dati personali. È una soluzione più praticabile, ma che sposta il problema: richiede sistemi di rilevamento affidabili e introduce latenza nelle risposte. Inoltre, non risolve il problema alla radice: i dati restano nel modello, semplicemente vengono oscurati nell’output.

La supply chain dell’AI e il procurement consapevole nella governance AI e protezione dati

Un aspetto spesso sottovalutato, ma al quale la guida dedica attenzione significativa, è la fase di procurement. La maggior parte delle organizzazioni non sviluppa i propri modelli di AI da zero, ma integra soluzioni di terze parti, spesso tramite API. Questo crea una catena di responsabilità complessa dove il data controller (l’istituzione UE) ha visibilità limitata su come i dati vengono effettivamente processati.

La guida propone una checklist dettagliata di informazioni da richiedere ai fornitori: non solo specifiche funzionali, ma documentazione completa sui dataset di addestramento, sulle metriche di fairness e accuracy misurate su diverse demographic, sui processi di quality assurance, sulle misure di sicurezza implementate. È un approccio esigente, che potrebbe incontrare resistenze da parte di fornitori abituati a considerare questi aspetti come “segreti commerciali”.

Ma è proprio qui che si gioca la partita della governance AI e della protezione dati: senza trasparenza sulla supply chain, il principio di accountability rimane una dichiarazione d’intenti. L’EDPS sta sostanzialmente dicendo alle istituzioni UE: non potete delegare la compliance, anche quando procurate tecnologie sviluppate altrove. Un principio rafforzato anche dalla recente Legge 132/2025 che disciplina sviluppo e uso dell’AI, entrata in vigore il 10 ottobre 2025, che ha introdotto obblighi specifici per l’uso dell’AI nel contesto nazionale.

Oltre la checklist: verso una cultura della risk literacy

Ciò che distingue questo documento da molte altre linee guida è il rifiuto della compliance meccanica. Non si tratta di spuntare caselle, ma di sviluppare una capacità organizzativa di risk assessment specifica per l’AI. Il framework ISO 31000 viene adottato come base metodologica, ma viene esplicitato che ogni organizzazione dovrà adattarlo al proprio contesto, alle proprie use case, ai propri risk appetite.

Le metriche proposte negli annex – da BLEU e ROUGE per il NLP, a ImageNet e COCO per la computer vision, fino a MMLU per la comprensione multimodale del linguaggio – non sono prescrittive ma esemplificative. L’invito è a sviluppare una “risk literacy” che permetta di navigare la complessità dell’AI senza cadere né nell’entusiasmo acritico né nel rifiuto preconcetto.

L’approccio europeo si distingue per il tentativo di bilanciare innovazione e protezione attraverso un framework basato sul rischio che potrebbe influenzare gli standard globali, sebbene evidenze preliminari del 2025 mostrino un’adozione internazionale più limitata del previsto rispetto all’atteso “Effetto Bruxelles”.

Zone d’ombra e domande aperte nella governance AI

Nonostante il rigore e la completezza, il documento lascia inevitabilmente alcune questioni in sospeso. La prima riguarda l’enforcement: quali saranno le conseguenze per le istituzioni che non riusciranno a implementare questi controlli? Il GDPR prevede sanzioni significative, ma applicarle in un contesto dove la “conformità perfetta” è probabilmente irraggiungibile richiede una dose di pragmatismo che deve ancora essere calibrata.

La seconda questione riguarda l’evoluzione tecnologica: il documento è datato novembre 2025, ma i sistemi di AI si evolvono con una velocità che rende qualsiasi framework rapidamente obsoleto. Come mantenere rilevante questa guida quando emergeranno nuove architetture, nuove modalità di addestramento, nuovi vettori di attacco? La sfida è creare framework sufficientemente robusti attraverso norme ISO specifiche che resistano al cambiamento tecnologico ma rimangano abbastanza flessibili da adattarsi all’innovazione.

Infine, c’è la questione della competenza: implementare questi controlli richiede team interdisciplinari con competenze profonde sia in machine learning che in data protection law. Quante organizzazioni dispongono realmente di queste risorse? Il rischio è che la guida diventi un documento aspirazionale, consultato ma non implementato, o implementato in modo superficiale per pura facciata.

Un cambio di paradigma necessario per la governance AI e la protezione dati

Nonostante questi interrogativi, la guida dell’EDPS rappresenta un passo avanti significativo. Per la prima volta, un’autorità di controllo europea tenta di colmare il gap tra principi legali e implementazione tecnica nell’ambito dell’AI, senza rifugiarsi in astrazioni né in tecnicismi inaccessibili.

Il messaggio di fondo è chiaro: l’adozione dell’AI nelle istituzioni pubbliche europee non può essere guidata solo da considerazioni di efficienza o innovazione. Deve essere un processo consapevole, dove ogni scelta tecnologica viene valutata anche – e soprattutto – in termini di impatto sui diritti fondamentali delle persone. Non è una posizione luddista o anti-tecnologica, ma una riaffermazione dei valori che dovrebbero caratterizzare l’azione pubblica in una democrazia liberale.

Resta da vedere se questo approccio rigoroso alla governance AI e alla protezione dei dati diventerà lo standard anche al di fuori delle istituzioni UE, influenzando il mercato più ampio dell’AI. Le dinamiche competitive potrebbero spingere le organizzazioni a privilegiare velocità e performance rispetto alla compliance approfondita. Ma forse è proprio questo il test decisivo: riuscirà l’Europa a dimostrare che è possibile sviluppare e utilizzare l’AI in modo potente ed efficace senza sacrificare la protezione dei dati personali?

La risposta a questa domanda definirà non solo il futuro della governance tecnologica, ma l’identità stessa del progetto europeo nell’era digitale. Come evidenziato nell’analisi sulla ridefinizione del concetto di sicurezza nazionale nell’era AI, la sfida principale consiste nel mantenere un controllo razionale e democratico su uno sviluppo tecnologico di portata epocale, preservando i valori fondamentali delle società libere attraverso una governance multilivello che bilanci innovazione e protezione.

https://www.ictsecuritymagazine.com/articoli/governance-ai/

Meta taglia i fondi al Metaverso e scommette tutto sull’AI

Meta Platforms sta ufficialmente ridimensionando l’ambizioso progetto del Metaverso. Dopo anni di investimenti faraonici e perdite operative record, l’azienda di Mark Zuckerberg sta per voltare pagina, spostando drasticamente il proprio focus e le proprie risorse finanziarie verso l’intelligenza artificiale (AI). Quella che era stata presentata come la “prossima piattaforma di computing” e il “nord magnetico” dell’azienda si sta trasformando in una voce di R&D con budget ridotto, mentre l’AI si prende la scena come priorità assoluta.

Come si legge nel documento finanziario appena pubblicato e relativo ai risultati del terzo trimestre 2025: “Abbiamo l’opportunità di creare nuove esperienze e servizi basati sull’intelligenza artificiale che trasformeranno il modo in cui le persone interagiscono con i nostri prodotti in futuro. Prevediamo che gli investimenti che stiamo effettuando nelle nostre campagne pubblicitarie e nelle iniziative di coinvolgimento organico il prossimo anno ci consentiranno di continuare a registrare una forte crescita del fatturato nel 2026, mentre i nostri progressi nei modelli e nei prodotti di intelligenza artificiale ci consentiranno di capitalizzare su nuove opportunità di fatturato negli anni a venire”.

La scure dei tagli sul Metaverso

Secondo quanto riportato da diverse fonti stampa, Meta starebbe valutando un taglio potenziale delle risorse per il gruppo Metaverso che potrebbe arrivare fino al 30% nel 2026. Sebbene i piani non siano ancora definitivi, questa mossa riflette un drastico cambio di rotta.

Le sforbiciate colpirebbero in particolare il prodotto di mondi virtuali Meta Horizon Worlds e l’unità Quest virtual reality, che rappresenta la maggior parte della spesa legata al Metaverso. La ragione principale? La mancanza di trazione e di concorrenza attesa nel settore. Zuckerberg ha chiesto in generale ai dirigenti di Meta di cercare tagli del 10% in tutte le divisioni per il ciclo di bilancio 2026, ma il gruppo Metaverso è stato invitato a fare tagli più profondi.

Le conseguenze potrebbero manifestarsi rapidamente, con possibili licenziamenti già a partire da gennaio. Un portavoce di Meta ha confermato il riorientamento degli investimenti: “All’interno del nostro portafoglio complessivo di Reality Labs, stiamo spostando parte dei nostri investimenti dal Metaverso verso gli occhiali AI e i dispositivi indossabili, dato il momento favorevole in quel settore”.

I numeri imbarazzanti di Reality Labs

Gli investitori hanno a lungo criticato gli sprechi della divisione Reality Labs – il braccio di Meta che sviluppa cuffie Quest, Horizon Worlds e gli occhiali Ray-Ban Meta – che ha accumulato oltre 70 miliardi di dollari di perdite operative dall’inizio del 2021.

• 2021: Perdite annuali di 10.2 miliardi di dollari.
• 2022: Perdite annuali di 13.7 miliardi di dollari.
• 2023: Perdite annuali di 16.1 miliardi di dollari.
• 2024: Perdite annuali stimate di 17.7 miliardi di dollari.

Nell’ultimo trimestre analizzato, Reality Labs ha registrato una perdita di ben 4.4 miliardi di dollari a fronte di entrate per soli 470 milioni di dollari.

Il contrasto con le app core di Meta è lampante: Facebook, Instagram e WhatsApp continuano a generare profitti consistenti attraverso la vendita di annunci pubblicitari, fungendo da “miniere di contanti” per l’azienda. È evidente che il P&L (Conto Economico) di Meta è stato reso “spettacolarmente sbilanciato” dal progetto Metaverso. Il problema di fondo? Come riassunto nell’articolo, sembra che “a nessuno piacesse” l’idea di lavorare, fare shopping o socializzare come “torsoli fluttuanti” in ambienti virtuali poco convincenti.

L’AI è la nuova Stella Polare di Zuckerberg

Il “vecchio racconto” del Metaverso come nuova realtà onnicomprensiva sta svanendo dai deck per gli investitori. la narrazione che lo sta sostituendo è molto più “2025”: AI, AI, e ancora AI.

Zuckerberg ha trascorso l’ultimo anno a ridefinire Meta come una “società AI-first“. Il piano prevede ingenti investimenti in infrastrutture e sviluppo:

• spese in conto capitale 2025: L’azienda prevede di spendere 70–72 miliardi di dollari per data center, chip personalizzati e lo sviluppo della famiglia di modelli Llama.
• infrastruttura AI: Meta ha lanciato un “Superintelligence Lab” e ha investito 14.3 miliardi di dollari in Scale AI per una partecipazione del 49%, una mossa che rientra nella roadmap AI a lungo termine.

Riguardo allo spostamento di risorse verso le infrastrutture strategiche per Meta, sempre nel documento finanziario è scritto: “Un requisito fondamentale per concretizzare queste opportunità è la capacità infrastrutturale. Mentre iniziavamo a pianificare per il prossimo anno, è diventato chiaro che le nostre esigenze di elaborazione hanno continuato ad aumentare in modo significativo, anche rispetto alle aspettative del trimestre scorso. Stiamo ancora lavorando ai nostri piani di capacità per il prossimo anno, ma prevediamo di investire in modo aggressivo per soddisfare queste esigenze, sia costruendo la nostra infrastruttura sia stipulando contratti con fornitori di cloud terzi. Prevediamo che ciò eserciterà un’ulteriore pressione al rialzo sulle nostre spese in conto capitale e sui piani di spesa per il prossimo anno”.

Mentre il Metaverso presentava un “problema di economia per unità” dovuto a headset ingombranti e contenuti scarsi, l’infrastruttura AI offre partnership (con nomi come Nvidia, AMD), clienti (inserzionisti, sviluppatori) e modelli di entrate che Wall Street accoglie con favore. L’AI, in sostanza, è entrata nella stessa sala riunioni con un pitch più pulito e un modello di ricavo che non richiede agli utenti di abbandonare il mondo reale per Horizon Worlds.

L’hardware resiste, ma con un nuovo scopo

È cruciale notare che Meta non sta abbandonando l’hardware in toto. Le cuffie Quest e gli occhiali Ray-Ban Meta continueranno a esistere. Tuttavia, anche questi prodotti vengono ridefiniti in chiave AI.
ufficialmente, “la prevista riduzione del fatturato di Reality Labs è dovuta al fatto che abbiamo anticipato l’introduzione di Quest 3S nel quarto trimestre dello scorso anno, nonché all’acquisto di visori Quest da parte dei partner commerciali nel terzo trimestre di quest’anno per prepararsi alle festività natalizie, che sono stati registrati come fatturato nel terzo trimestre”.

Gli occhiali Ray-Ban, che continuano a vendere bene, vengono sempre più inquadrati come hardware AI prima che come esperimenti di moda AR. La visione è quella di farli diventare il punto di accesso ideale per la “superintelligenza personale” di Meta. La recente assunzione dell’ex dirigente di design di Apple, Alan Dye, per guidare uno studio creativo in Reality Labs, sottolinea l’impegno nel continuare a sviluppare hardware di consumo, anche se il branding del Metaverso scompare.

In conclusione, sebbene il Metaverso non sia stato “ucciso” solo dall’AI – avendo faticato a trovare una raison d’être per conto suo – l’AI ha fornito a Meta una via d’uscita più promettente e finanziariamente sana. Il “villaggio fantasma” del Metaverso rimane sulla mappa, ma è l’infrastruttura che alimenta feed e chatbot a ricevere tutti i nuovi investimenti.

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