La sovranità digitale e il ruolo cruciale dei dati nell'AI

In un'epoca in cui nazioni come Francia e Germania pongono la sovranità digitale al centro delle loro agende politiche, una domanda fondamentale emerge con crescente urgenza: chi detiene realmente la proprietà dei dati che alimentano i sistemi di intelligenza artificiale in Europa? Con la progressiva mercificazione dei modelli di AI, il vantaggio competitivo si sta spostando in modo significativo verso lo strato dei dati, rendendo la loro proprietà e il loro controllo elementi strategici. In un'economia guidata dall'AI, sono i dati proprietari, e non i modelli in sé, a generare opportunità di differenziazione e valore.

In questo contesto, startup come Countly si posizionano come piattaforme di analisi di prodotto e coinvolgimento clienti, basate su un'architettura open source e self-hosted. L'obiettivo è aiutare le organizzazioni a ridurre la dipendenza da piattaforme di terze parti, consentendo loro di acquisire, analizzare e agire sui propri dati utente, mantenendone il pieno controllo. L'azienda opera sulla convinzione che la privacy dei dati e la capacità di ottenere insight concreti siano intrinsecamente connesse. Onur Alp Soner, CEO e co-fondatore di Countly, sottolinea come la sua azienda, fondata nel 2013, abbia anticipato questa tendenza, costruendo la propria offerta attorno all'analisi self-hosted ben prima che la sovranità dei dati diventasse una questione centrale in Europa.

Il valore strategico della proprietà dei dati nell'era dell'AI

Integrare la sovranità dei dati nella strategia commerciale di un'azienda può rafforzare la differenziazione del prodotto, costruire fiducia normativa e aprire nuove opportunità di partnership, specialmente in settori dove il controllo dei dati è critico, come la sanità, la finanza e i servizi pubblici. La piattaforma di Countly, basata su un'infrastruttura open source e self-hosted, permette alle aziende di raccogliere e elaborare dati operativi e di utilizzo dai loro prodotti software, offrendo una comprensione approfondita delle interazioni degli utenti e la possibilità di migliorare tali esperienze.

Secondo Soner, il focus principale di Countly è sempre stato il controllo e la proprietà dei dati. L'idea di base è semplice: se un'azienda non controlla i propri dati, non controlla i propri sistemi. Questo concetto, che ha guidato l'azienda fin dal primo giorno, è diventato ancora più rilevante con l'evoluzione del dibattito. Se in passato la questione era legata principalmente a pratiche di raccolta dati da parte di terze parti per scopi pubblicitari, con l'introduzione del GDPR e, più recentemente, con l'avvento dell'AI, l'attenzione sulla proprietà dei dati è cresciuta esponenzialmente. L'AI, in particolare, sta rendendo la proprietà dei dati economicamente vantaggiosa, trasformando i dati che alimentano i sistemi di machine learning in un asset aziendale di alto valore, sia direttamente (vendita di dati) che indirettamente (utilizzo dei dati per generare ricavi). Per chi valuta deployment on-premise, comprendere questi trade-off è cruciale, e risorse come quelle offerte da AI-RADAR su /llm-onpremise possono fornire framework analitici per decisioni informate.

Il paradosso della sovranità e la via da seguire per l'Europa

Nonostante l'aspirazione europea alla sovranità digitale, esiste un paradosso evidente: molte aziende europee dipendono ancora da infrastrutture, strumenti di analisi o modelli sviluppati da aziende statunitensi o cinesi. Soner ammette che anche Countly, pur costruendo infrastrutture per la sovranità dei dati, si affida a tecnicie di queste origini, in quanto la maggior parte dei database principali, ad esempio, sono di base statunitense. La questione non è quindi se utilizzare tecnicie esterne, ma come utilizzarle, adottando una strategia a strati.

La sovranità dei dati si traduce in una strategia architetturale deliberata: decidere cosa mantenere in-house e cosa può essere esternalizzato. Questo implica il controllo dei flussi di dati, la decisione su quali informazioni lasciano il sistema e la costruzione di dataset proprietari. L'obiettivo è utilizzare strumenti globali, ma a condizioni proprie, mantenendo il controllo dello strato dati, che è la vera fonte di vantaggio competitivo a lungo termine. Aziende come Instagram, Amazon, Uber e Airbnb sono, in fondo, aziende basate sui dati. Ignorare i flussi di dati significa perdere questo vantaggio. Per l'Europa, la sfida non è solo costruire aziende innovative, ma anche riuscire a trattenerle, creando un ecosistema attraente in termini di finanziamenti, incentivi e supporto, elementi essenziali per mantenere talenti e imprese sul territorio.

Costruire il futuro: il controllo dello strato dati come leva strategica

Soner suggerisce che la proprietà dei dati dovrebbe essere integrata nella cultura aziendale fin dalle prime fasi. Ogni decisione, anche per le piccole imprese, dovrebbe passare attraverso la lente del controllo dei dati. Non si tratta solo di conformità normativa, ma di riconoscere che i propri dati rappresentano l'unico elemento veramente unico e distintivo del proprio business. L'AI amplifica la qualità dei dati su cui è addestrata; senza controllo su questi dati, le aziende rischiano di esternalizzare il proprio vantaggio competitivo a lungo termine.

Il dibattito sull'AI in Europa si concentra spesso sui primi due strati dell'ecosistema: il compute (GPU, infrastrutture) e i modelli (LLM). Tuttavia, lo strato dati, pur essendo altrettanto, se non più, importante, riceve meno attenzione. La vera opportunità per l'Europa non risiede nel competere direttamente sui modelli, ma nel possedere e controllare lo strato dati che li sottende. Questo significa costruire i propri sistemi, supportare le proprie aziende e trattenere i propri talenti. Solo così, utilizzando tecnicie globali alle proprie condizioni, l'Europa potrà definire il proprio futuro e catturare valore nell'era dell'intelligenza artificiale.