Engineering ha presentato IS-IA, l’architettura nazionale di Intelligenza artificiale che vuole trasformare il patrimonio cognitivo italiano in un vero vantaggio competitivo. Il progetto nasce dalla convinzione che l’autonomia tecnologica richieda più di infrastrutture: serve una base di persone qualificate, dati di qualità e competenze accumulate nel tempo.
IS-IA: intelligenza artificiale sovrana made in Italy
Il cuore della proposta è una piattaforma private generative AI interamente gestita sul territorio nazionale. Come ha affermato la responsabile delle relazioni istituzionali, “sovrana, sovrana nel senso giusto: governabile, controllabile, ispezionabile, trasparente, capace di operare in perimetri sicuri“. La sovranità non è un mero slogan: tutti i dati, i modelli e le infrastrutture rimangono in Italia sotto la governance europea dell’IA Act, evitando così dipendenze da soluzioni estere.
Governance, trasparenza e conformità normativa
IS-IA è stata progettata per rispondere alle esigenze di imprese e pubbliche amministrazioni che vogliono mantenere il controllo sui propri asset digitali. La piattaforma è totalmente conforme all’AI Act e al quadro normativo italiano, garantendo ispezioni continue e una completa tracciabilità dei processi di addestramento. Il modello di riferimento, ENG GPT-2, è stato validato dal Politecnico di Milano, che ha verificato la sua robustezza, verificabilità e le performance rispetto a benchmark internazionali.
ENG GPT-2: il motore di 16 miliardi di parametri
ENG GPT-2 rappresenta il fondamento tecnico di IS-IA. Si tratta di un modello da 16 miliardi di parametri, concepito per offrire potenza comparabile ai più noti frontier model, ma con la possibilità di essere governato da chi lo utilizza. La piattaforma è stata resa pubblica su Huggingface, dove è disponibile il technical report con elenco completo dei dataset, pipeline di addestramento, metriche e limitazioni, eliminando qualsiasi forma di “scatola nera”.
Efficienza energetica e impatto ambientale
Grazie all’architettura Mixture of Experts ENG GPT-2 attiva solo le sub-componenti necessarie per ogni richiesta, riducendo drasticamente il consumo di risorse. Il training risulta dieci volte più efficiente dal punto di vista energetico, mentre l’inferenza consente un risparmio tra il 50 % e l’80 % dei costi operativi. I data center che ospitano l’infrastruttura, situati a Pont-Saint-Martin, Torino e Vicenza, sono alimentati esclusivamente da energia rinnovabile, limitando l’impatto ambientale anche sul consumo d’acqua per il raffreddamento.
In un contesto internazionale in cui i grandi attori statunitensi e cinesi stanno definendo standard globali, Engineering auspica un quadro di regole condiviso, ma riconosce che nel breve periodo è ancora difficile realizzarlo. Tuttavia, la strategia di IS-IA mira a fornire alle aziende italiane gli strumenti per avanzare nell’uso dell’AI senza doversi affidare a soluzioni esterne, preservando così interessi nazionali e competitività.
