AI Data Sovereignty – Governance, Risk & Strategic Control

Il valore economico del controllo dei dati e il costo della dipendenza tecnologica: investimenti, rischi e scelte strategiche per governare l’AI nelle imprese.

L’adozione crescente dell’Intelligenza Artificiale sta modificando il rapporto delle imprese con il proprio patrimonio informativo, le infrastrutture digitali e i fornitori tecnologici. Dati aziendali, modelli AI e capacità computazionale diventano risorse sempre più importanti per la competitività, ma introducono nuove dipendenze, costi e rischi strategici.

Quanto vale mantenere il controllo dei propri dati? Quanto costa dipendere da piattaforme, modelli e infrastrutture AI esterne? E quali investimenti consentono di preservare autonomia decisionale senza compromettere efficienza e innovazione?

La sovranità dei dati nell’era dell’AI non riguarda soltanto la localizzazione delle informazioni o la conformità normativa, ma la capacità dell’impresa di governare l’accesso, l’utilizzo e il valore economico del proprio patrimonio informativo, mantenendo il controllo sulle scelte tecnologiche e sulle condizioni di utilizzo dei servizi AI.

La sfida è individuare il giusto equilibrio tra soluzioni proprietarie e servizi esterni, valutando costi, prestazioni, rischi di concentrazione e libertà di evoluzione tecnologica.

L’evento approfondisce metodologie, esperienze aziendali e soluzioni tecnologiche per valutare la Data Sovereignty come componente della strategia economico-finanziaria e digitale dell’impresa, collegando governance dei dati, investimenti AI, controllo dei costi e gestione delle dipendenze tecnologiche.

Principali temi di approfondimento

• AI Data Sovereignty & Enterprise Data Governance: controllo, proprietà, accessibilità e utilizzo dei dati aziendali nei sistemi AI. Governance delle informazioni, diritti di utilizzo, protezione del patrimonio informativo e capacità di mantenerne il valore nel tempo.
• Technology Dependencies & Vendor Lock-in: valutazione delle dipendenze da cloud provider, piattaforme AI e modelli proprietari. Rischi di concentrazione, interoperabilità, portabilità dei dati e dei modelli, costi di migrazione e possibilità di sostituire i fornitori.
• AI Infrastructure Economics & Cost Management: confronto tra cloud pubblico, infrastrutture private e architetture ibride. Analisi di CAPEX, OPEX, Total Cost of Ownership, costi computazionali e sostenibilità economica delle diverse scelte tecnologiche.
• AI Models, Data Control & Strategic Autonomy: valutazione dei modelli proprietari e open-weight, delle condizioni di utilizzo dei dati e delle alternative di implementazione. Bilanciare prestazioni, sicurezza, costi e indipendenza tecnologica.
• AI Risk, Governance & Compliance: gestione dei rischi legati alla disponibilità dei servizi, alla riservatezza dei dati, alla dipendenza dai fornitori e ai vincoli normativi. Definizione di responsabilità, controlli e criteri di governo delle tecnologie AI.
• Capital Allocation & AI Investment Decisions: valutazione degli investimenti in infrastrutture, piattaforme e capacità AI. Analisi del ritorno economico, dei costi di lungo periodo e delle alternative tra sviluppo interno, acquisto di servizi e soluzioni ibride.
• Scenario Analysis & Strategic Technology Control: simulazione degli effetti di aumenti dei prezzi, cambiamenti contrattuali, indisponibilità dei servizi e sostituzione dei fornitori. Valutazione dell’impatto economico delle dipendenze tecnologiche sulle strategie aziendali.

Il valore economico dell’autonomia tecnologica

La sovranità dei dati non richiede necessariamente di possedere tutte le infrastrutture o sviluppare internamente i modelli AI. Significa poter scegliere consapevolmente quali risorse controllare direttamente, quali servizi acquistare e quali dipendenze accettare, conoscendone costi, rischi e conseguenze strategiche.

L’evento offrirà un confronto tra Finance, IT, Data Management e Risk Management su come integrare le decisioni tecnologiche nei processi di pianificazione degli investimenti, gestione dei rischi e controllo delle performance.

L’obiettivo è comprendere come misurare il valore economico del controllo dei dati, quantificare il costo della dipendenza tecnologica e orientare gli investimenti AI verso soluzioni sostenibili, flessibili e coerenti con gli obiettivi strategici dell’impresa.

Destinatari: CFO, CIO, CTO, CDO, Finance Director, responsabili IT Strategy, Data Governance, Digital Transformation, Corporate Finance, Risk Management e Strategic Planning.