Il Caso per l’Intelligenza Artificiale Personalizzata e Sovrana nel Settore Pubblico

In deepset, il nostro lavoro open-source con Haystack riflette cambiamenti più ampi nell’impresa e nel settore pubblico. Le organizzazioni stanno abbandonando i progetti pilota e le soluzioni pre-confezionate, orientandosi verso l’orchestrazione dell’IA per casi d’uso trasformativi: il processo di coordinamento di molteplici modelli, strumenti e sistemi in workflow unificati in grado di offrire risultati costanti e responsabili. Nei settori regolamentati, ciò si traduce in sistemi e agenti personalizzati e allineati alla mission che producono risultati misurabili, restando conformi e resilienti ai cambiamenti.

Mentre l’Europa si pone in prima linea nella definizione di ecosistemi IA sovrani, abbiamo sviluppato Haystack per abilitare questo futuro. Sulla base della mia esperienza, ecco come le organizzazioni possono costruire soluzioni IA agentiche e sovrane pronte per la produzione in ambienti regolamentati, e perché la personalizzazione è la chiave per raggiungere responsabilmente affidabilità e sovranità.

I tre pilastri dei sistemi di IA sovrana

Per i responsabili di prodotto, l’IA sovrana non è né una posizione politica né un semplice requisito di conformità, ma un modello operativo di prodotto per ambienti regolamentati. Quando l’IA agentica viene introdotta in questi ecosistemi, deve essere implementata in modo ragionato e aderente ai workflow esistenti.

I tre pilastri dell’IA sovrana sono personalizzazione, flessibilità di deployment e una base open-source. Questi principi dovrebbero guidare qualunque strategia di implementazione IA in un settore regolamentato, indipendentemente dalla posizione geografica.

●  Personalizzazione: Adattare pipeline e agenti IA al dominio specifico di conoscenza, alle regole e ai requisiti di governance di un’impresa o ente pubblico per garantire fiducia.

●  Flessibilità di deployment: L’IA deve poter funzionare ovunque – in cloud, in sistemi on-prem sicuri, ambienti ibridi, private cloud virtuali o persino ambienti isolati (air-gapped).

●  Base open-source: Garantire trasparenza, auditabilità e indipendenza dal vendor, eseguendo sistemi su diversi confini di sovranità.

Insieme, questi tre pilastri consentono alle organizzazioni di costruire IA di cui possono fidarsi, controllare e possedere davvero, favorendo una stretta collaborazione tra team di prodotto, utenti finali, responsabili della sicurezza e stakeholder legali.

Le differenze nel settore pubblico

Negli ambienti regolamentati, l’adozione dell’IA agentica comporta molti rischi: violazioni della sicurezza, fallimenti di conformità e decisioni da “scatola nera” non verificabili. Visto che le organizzazioni sono responsabili per ogni decisione presa dai propri agenti IA e per tutti i dati sensibili trattati da questi sistemi, le istituzioni pubbliche devono dare la priorità, fin dal primo giorno di implementazione, a controllo, conformità e fiducia.

Inoltre, per agevolare il processo gestionale e di cambiamento interno, questi sistemi IA devono aiutare a creare standard di settore per workflow simili. Una soluzione IA unica per tutti semplicemente non funziona quando questi sistemi e agenti devono operare sotto differenti quadri giuridici, classificazioni dei dati e modelli di responsabilità. Utilizzare una "big box solution" pronta all’uso impatterebbe questi workflow regolamentati e richiederebbe agli impiegati di adattarsi, con rischi e responsabilità poco chiari su dati e decisioni. È per questo che, perché l’IA abbia successo nei settori regolamentati, la personalizzazione è imprescindibile.

La personalizzazione è spesso percepita come lenta o costosa. Con livelli e strati di orchestrazione open adeguati, i team possono passare rapidamente dal prototipo al testing iterativo e al deployment in produzione in poche settimane. L’orchestrazione permette ai sistemi IA di evolvere in modo sicuro e incrementale, senza sacrificare la governance. Questi sistemi diventano poi standard per altri reparti o livelli del settore pubblico, che possono adottarli e personalizzarli secondo le proprie esigenze. Gli Enterprise Architect e i Platform Team che li utilizzano spesso lo descrivono come la possibilità di standardizzare architetture replicabili.

Come appaiono i sistemi IA sovrani personalizzati

Quando si considerano opzioni per l’IA sovrana, i sistemi di successo includono:

1. Controllo su modelli, dati e distribuzione: L'orchestrazione modulare delle pipeline di IA evita il lock-in con i fornitori, integra in modo sicuro i dati sensibili e consente la distribuzione in ambienti self-hosted.
2. Infrastruttura con priorità alla sicurezza e auditabilità: Registrazione integrata, controlli di accesso e prontezza alla conformità supportano la fiducia pubblica e la trasparenza.
3. Progettazione human-in-the-loop: Le persone restano responsabili delle decisioni, con l'IA che automatizza i compiti ripetitivi senza sostituire il giudizio degli impiegati o la conoscenza storica, ma integrandoli nei flussi di lavoro.
4. Spiegabilità e tracciabilità: Ogni output deve essere visionabile e giustificabile durante audit e revisioni di governance.

Per questo gli enti pubblici stanno andando oltre i modelli di IA "big box" e le soluzioni puntuali, orientandosi verso infrastrutture pronte per la produzione, sicure e progettate specificamente per i loro reali flussi di lavoro.

A causa dell’“hype” sugli agenti IA, le organizzazioni si sono concentrate nel trovare un modello di IA da adottare e distribuire. Tuttavia, per costruire agenti IA affidabili in ambienti regolamentati, i team devono partire dall'orchestrazione. I modelli e i sistemi inevitabilmente cambieranno.

Le piattaforme di orchestrazione modulare permettono alle organizzazioni di integrare modelli, logiche di dominio e dati come componenti intercambiabili all’interno di pipeline di IA governate. Queste pipeline sono costruite con controlli granulati sui dati, procedure di test per il feedback degli utenti, tracciabilità degli audit, gestione di identità e accessi e integrazione CI/CD per il miglioramento continuo e la gestione del rischio. Questo porta l’IA nelle pratiche standard di sviluppo e distribuzione software, rendendo possibile a questa architettura di abilitare l’autonomia degli agenti pur applicando una rigorosa conformità e adattandosi ai flussi così come sono.

Dalla politica alla pratica con Haystack: casi d’uso reali

Se le organizzazioni non sono sicure di come possa essere utilizzata l’IA personalizzata, noi di deepset abbiamo lavorato in contesti regolamentati e ad alto rischio per dimostrare che l’orchestrazione personalizzata dell’IA è essenziale come livello di gestione trasversale su tutta l’infrastruttura. 

Ad esempio, presso il Ministero Federale Tedesco della Ricerca, Tecnologia e Spazio, il personale aveva difficoltà a orientarsi fra 200 pagine di manuale che regolamentavano la gestione dei programmi di finanziamento, causando ritardi e incoerenze nelle attività successive. Questo problema è stato risolto con un sistema di IA personalizzato basato su Haystack, che ora fornisce risposte verificate alle domande degli impiegati sul manuale in meno di tre secondi, con attribuzione completa delle fonti. Questo ha migliorato l'efficienza senza compromettere conformità, tracciabilità e progettazione human-in-the-loop.

In contesti di difesa, il progetto KITCH guidato da Airbus Defense and Space ha utilizzato sistemi agentici orchestrati basati su RAG per integrare simulazioni e strumenti avanzati, supportando decisioni in tempo reale in situazioni che cambiano rapidamente. Questi programmi sono stati impiegati per sviluppare informazioni contestualizzate in ambienti critici che aiutano i leader a prendere decisioni più rapide e affidabili.

A livello più ampio nell’UE, la Commissione Europea ha costruito la propria piattaforma sovrana di intelligenza artificiale su Haystack per abilitare la personalizzazione necessaria a rispondere alle esigenze dei diversi dipartimenti, garantendo il controllo su infrastrutture e architetture che rispettano i requisiti normativi, e creando un ecosistema per l’innovazione e la replicabilità.

Verso un futuro integrato con l’IA nel settore pubblico

I settori regolamentati hanno esigenze specifiche per l’IA agentica: devono poterla governare, verificare, personalizzare e fidarsi, il che significa che soluzioni generiche non basteranno mai. Sistemi sovrani costruiti con la produzione come priorità definiranno la prossima fase di adozione di IA nel settore pubblico.

Al centro di questo cambiamento si trova l’orchestrazione dell’IA. L’IA sovrana non si costruisce scegliendo il modello “giusto”: si costruisce progettando il contesto giusto attraverso un sistema resiliente e orchestrato. Man mano che l’IA evolve in questi ambienti, la vera trasformazione in contesti regolamentati arriverà da piattaforme che legano l’autonomia degli agenti a controllo, conformità, tracciabilità e responsabilità umana. Questo è il futuro dell’IA responsabile e sovrana, nonché l’opportunità per le istituzioni pubbliche che vogliono costruire consapevolmente il futuro dei propri flussi di lavoro.

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