Dedagroup ha presentato ESS-AI Framework, acronimo di European Secure&Sovereign AI, una proposta full stack progettata per portare l’intelligenza artificiale in processi aziendali e pubblici nei quali dati, infrastruttura, modelli, sicurezza e responsabilità operativa devono essere gestiti come un’unica architettura.
Il framework nasce per superare l’adozione frammentata di chatbot, proof of concept isolati e strumenti generativi non integrati con i sistemi informativi dell’organizzazione. L’obiettivo dichiarato è costruire una filiera localizzata in Italia che copra il percorso completo dell’AI, dall’infrastruttura fisica alla gestione del dato, dai modelli linguistici alle applicazioni verticali, fino alla formazione delle persone chiamate a usare e governare le nuove soluzioni.
Il nucleo informativo della proposta è il knowledge graph di Istella, descritto come il più grande knowledge graph italiano e costruito su oltre 6 miliardi di pagine web indicizzate. Un knowledge graph non funziona come un archivio di documenti consultato soltanto per parole chiave: rappresenta entità, concetti, relazioni e collegamenti tra informazioni. In un sistema di intelligenza artificiale, questa struttura può essere usata per contestualizzare le risposte, collegare dati aziendali e fonti esterne, verificare le relazioni tra soggetti e ridurre la dipendenza da una generazione linguistica basata esclusivamente sulle probabilità apprese dal modello.
Su questa base Dedagroup colloca i modelli linguistici LLLM e Corporate SLM di Istella. I modelli di dimensione più contenuta, adattabili a domini applicativi specifici, sono pensati per organizzazioni che devono usare l’AI su documenti, procedure, dati interni e processi verticali senza inviare necessariamente l’intero patrimonio informativo a piattaforme generaliste esterne. Un Corporate SLM può essere configurato per lavorare su lessico, regole, documentazione e knowledge base di una singola azienda, mantenendo il perimetro informativo più controllabile rispetto a un servizio generico rivolto al pubblico.
L’infrastruttura di calcolo indicata per il framework è Intacture, data center inaugurato in Trentino e partecipato da Dedagroup come socio fondatore privato. In un’architettura AI full stack, il data center non è soltanto il luogo in cui risiedono server e GPU: definisce dove vengono elaborati i dati, con quali misure di sicurezza, quali latenze di rete, quali controlli di accesso e quali possibilità di separare carichi di lavoro, ambienti di sviluppo e sistemi in produzione. La localizzazione dell’infrastruttura assume quindi rilievo soprattutto per applicazioni che trattano dati sensibili, informazioni industriali, documenti finanziari o basi informative della pubblica amministrazione.
ESS-AI Framework è strutturato intorno a cinque componenti integrate. La prima riguarda dati e modelli linguistici, con il knowledge graph e le piattaforme di Istella come base per sistemi contestualizzati. La seconda è l’AI di precisione, orientata a modelli costruiti o adattati per compiti e domini specifici invece che a un uso indistinto di un unico modello generalista. La terza è l’infrastruttura sovrana, con capacità di calcolo e gestione dei dati localizzate sul territorio nazionale. La quarta riguarda piattaforme verticali già rivolte a settori specifici, mentre la quinta riguarda l’adozione organizzativa, con competenze, processi di governance e formazione degli utenti.
Le applicazioni già indicate da Dedagroup comprendono Unica Wealth Solutions per il settore bancario ed Emira per l’energia. Nel caso della finanza, una piattaforma di data intelligence può collegare informazioni patrimoniali, dati di portafoglio, documenti, regole di compliance e interazioni commerciali per supportare consulenti e operatori nelle analisi. Nel settore energetico, l’AI può invece essere applicata a dati di consumo, asset, reti, contratti, manutenzione, previsioni e documentazione tecnica, con modelli capaci di produrre sintesi, interrogazioni contestuali e supporto decisionale su grandi quantità di informazioni eterogenee.
Il concetto utilizzato da Dedagroup è quello di “sovranità del rischio”. L’impostazione non coincide con il semplice mantenimento interno di tutti i dati, ma con la capacità di decidere quali informazioni possono essere condivise, con quali fornitori, in quali condizioni, per quale scopo e con quali controlli. In pratica, un’organizzazione deve definire per ogni sistema AI il livello di sensibilità dei dati, i permessi di accesso, le politiche di retention, i log delle attività, le responsabilità umane e i meccanismi per verificare l’output prodotto dal modello.
La componente agentica del framework è rilevante perché sposta l’AI dalla generazione di testi all’esecuzione controllata di workflow. Un agente può interrogare basi documentali, estrarre dati, compilare una pratica, avviare una richiesta, proporre un’azione o raccogliere informazioni da più sistemi. Per funzionare in un ambiente aziendale deve però essere collegato a strumenti autorizzati, regole di accesso, tracciamento delle operazioni e soglie di approvazione umana. La qualità del modello linguistico è soltanto una parte del sistema: l’affidabilità complessiva dipende dal modo in cui l’agente riceve dati, usa API, gestisce errori e restituisce risultati verificabili.
ESS-AI Framework propone quindi un modello di adozione nel quale infrastruttura, dati, modelli e applicazioni non vengono trattati come livelli separati. Il valore della piattaforma dipenderà dalla capacità di integrare questi elementi nei processi effettivi delle organizzazioni, mantenendo tracciabilità, sicurezza, controllo degli accessi e responsabilità umana lungo l’intero ciclo di utilizzo dell’intelligenza artificiale.