La Compliance AI è al centro della strategia europea per la trasformazione digitale. Il nuovo studio della Commissione Europea, “Study on the next data frontier: generative AI, regulatory compliance and international dimensions”, lancia un messaggio chiaro: senza interoperabilità, data spaces e governance federata, l’Europa rischia di restare indietro nella corsa globale all’intelligenza artificiale generativa. Il documento, realizzato per la DG Cnect, analizza tre direttrici: fabbisogni di dati per l’innovazione, automazione della compliance e convergenza normativa internazionale.
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Generative AI: il gap europeo e la sfida dei dati
Secondo il report, l’ecosistema europeo della generative AI è dinamico ma ancora distante da Stati Uniti e Cina nello sviluppo di modelli fondativi. “L’Europa eccelle nella ricerca e nelle applicazioni, ma manca di investimenti e risorse per costruire architetture di base”, si legge nel documento. Il principale ostacolo è l’accesso a dataset di qualità, multilingue e settoriali. La predominanza dell’inglese nei dati di training genera bias e sotto-rappresentazione culturale, mentre le pmi affrontano costi elevati per acquisizione, preparazione e gestione dei dati.
Persistono barriere legali e tecniche: Gdpr, copyright e frammentazione normativa aumentano la complessità. “Il costo della compliance è un onere significativo per le imprese europee”, sottolinea lo studio. Iniziative come Common European Data Spaces e Gaia-X sono considerate cruciali per migliorare la disponibilità di dati, ma la partecipazione resta limitata. Il report invita a rafforzare interoperabilità e fiducia, elementi chiave per un’AI inclusiva e competitiva.
Automazione della compliance: opportunità e criticità
La seconda direttrice riguarda la digitalizzazione dei processi di conformità nei settori regolati: agricoltura, automotive, healthcare, chimica ed energia. Nonostante la complessità normativa – dal Cap alle direttive sulla sostenibilità – le pmi continuano a preferire metodi manuali, più economici ma meno efficienti. “Gli strumenti avanzati, come digital logbook e Fmis, offrono benefici significativi ma restano appannaggio delle grandi imprese”, evidenzia il report.
Le barriere sono note: costi, competenze digitali e problemi di interoperabilità con i sistemi nazionali. Soluzioni sperimentali, come piattaforme blockchain per la tracciabilità, sono ancora limitate a progetti pilota. Il documento indica la necessità di investire in standard armonizzati, infrastrutture interoperabili e formazione digitale. Solo così sarà possibile evitare che la digitalizzazione della compliance diventi un fattore di esclusione per i piccoli operatori.
Governance globale: l’Europa e la “terza via”
Sul piano internazionale, il report analizza otto economie e individua quattro modelli di governance: rights-driven (Ue), market-driven (Usa), state-driven (Cina) e consensus-driven (Giappone). Se Tokyo si allinea pienamente agli standard europei, Canada e Corea del Sud mantengono convergenza parziale, mentre Usa e Cina seguono approcci opposti: il primo frammentato e settoriale, il secondo basato su localizzazione e controllo statale.
L’Ue propone una “terza via”: protezione dei diritti e architetture federate per favorire innovazione. Sei casi d’uso illustrano le opportunità: dai Battery Passports per la tracciabilità delle filiere alle Federated Learning per la genomica, fino ai Digital Twins per l’aerospazio. In tutti i casi emerge un fattore comune: la necessità di data trustee e tecnologie privacy-enhancing per superare il deficit di fiducia.
Le raccomandazioni strategiche
Il report invita l’Ue a sfruttare la propria “gravità regolatoria” per esportare modelli interoperabili e promuovere partenariati globali. Tra le priorità: accordi di adeguatezza settoriale, progetti pilota Gaia-X/Idsa, iniziative come “Traceability for Sustainable Trade” con il Brasile. Cruciale anche il potenziamento delle PETs (Privacy-Enhancing Technologies) e la definizione di categorie per i dati non personali sensibili. Infine, investimenti mirati in generative AI, federated learning e infrastrutture transfrontaliere possono consolidare il ruolo dell’Europa come standard-setter globale per un’economia dei dati sicura e human-centric.
