Le reti di telecomunicazione stanno vivendo una trasformazione profonda. L’Inferenza Distribuita nelle reti tlc rappresenta il motore di una trasformazione profonda dell’intero settore. Al centro di questo cambiamento c’è l’adozione dell’Inferenza Distribuita (ID), una tecnologia che integra l’intelligenza artificiale direttamente nei nodi periferici della rete — antenne 5G, sensori IoT, microdata center — per elaborare i dati più vicino a dove vengono generati.
Un approccio che promette minore latenza, risparmio energetico e nuovi modelli di business per gli operatori, con applicazioni in settori strategici come automotive, sanità e logistica.
Ma se l’adozione dell’Inferenza Distribuita può segnare un punto di svolta per le Tlc, presenta anche nuove criticità in termini di sicurezza e regolazione: privacy, cybersecurity e conformità normativa diventano i nuovi campi di battaglia.
Indice degli argomenti
🔹 Inferenza Distribuita e intelligenza artificiale all’edge: una nuova architettura di rete
Nel nuovo paradigma, l’intelligenza artificiale non lavora più solo nei grandi data center. Gli algoritmi di machine learning e deep learning vengono “spinti” ai bordi della rete, operando direttamente su dispositivi a bassa potenza. Così si ottengono risposte immediate per applicazioni in tempo reale come il riconoscimento vocale o la guida autonoma.
Il risultato? Meno dati trasmessi, meno congestione, maggiore efficienza. Ma questa nuova architettura decentralizzata cambia le regole del gioco anche sul fronte della sicurezza.
🔹 Cybersicurezza distribuita: i rischi dell’edge computing
Con i dati che non passano più dai server centrali, ma vengono elaborati in centinaia di nodi periferici, la superficie d’attacco si espande significativamente. I dispositivi edge diventano nuovi bersagli: custodiscono dati sensibili, modelli predittivi, software critici.
In Italia, dove nel 2023 gli attacchi ransomware gravi sono cresciuti del 65%, la difesa informatica si fa distribuita.
Il Rapporto Clusit 2024 lo ha sottolineato chiaramente: servono misure di sicurezza end-to-end, aggiornamenti software sicuri e dinamici, autenticazione forte tra nodi, protezione dei modelli AI da manipolazioni e tecnologie di privacy-preserving AI (come il federated learning o differential privacy).
La normativa esiste già: il Perimetro di Sicurezza Nazionale Cibernetica, il DDL Cybersicurezza e la direttiva NIS 2 (recepita con il D.Lgs. 138/2024) si applicano anche agli operatori privati di reti critiche. L’ACN intensifica la vigilanza su infrastrutture edge, estendendo il controllo all’intera catena di approvvigionamento ICT.
🔹 Privacy e AI distribuita: cosa cambia con GDPR e AI Act
Dal punto di vista della privacy, l’Inferenza Distribuita riduce i trasferimenti internazionali di dati e ne limita l’accumulo. Ma restano problemi di responsabilità legale e accountability.
Chi controlla i nodi edge? Chi è il titolare, chi il responsabile?
Le principali criticità:
- Ruoli privacy: la gestione da parte di soggetti terzi richiede definizione contrattuale chiara dei ruoli.
- Accountability: obbligo di dimostrare l’adozione di misure di conformità ai principi di privacy by design e by default.
- Limitazione della conservazione: i dati devono essere conservati solo per il tempo strettamente necessario, documentando eventuali eccezioni nel DPIA.
In Italia sarà il Garante Privacy a valutare caso per caso la liceità del trattamento decentralizzato, con particolare attenzione alle discriminazioni algoritmiche.
A ciò si aggiungono gli obblighi del nuovo AI Act europeo, che impone standard stringenti anche per l’AI operante in ambienti edge, inclusi trasparenza, auditabilità e supervisione umana.
🔹 Interoperabilità e concorrenza: il rischio dei silos chiusi
La diffusione dell’Inferenza Distribuita richiede regole per l’interoperabilità. Senza standard aperti, si rischia la creazione di silos proprietari che frenano la concorrenza.
Sarà fondamentale il ruolo dell’AgID e del Centro di Coordinamento Nazionale per il Digitale, impegnati a definire un’infrastruttura AI pluralista e interoperabile.
In parallelo, le autorità antitrust dovranno garantire accesso equo ai nodi edge e impedire discriminazioni verso operatori minori.
🔹 Innovare senza dimenticare i diritti
L’adozione dell’Inferenza Distribuita nelle reti tlc rappresenta una svolta strategica: può renderle più intelligenti, efficienti, sostenibil, ma pone una sfida complessa: trovare un equilibrio tra innovazione, sicurezza e diritti.
Serve coordinamento tra operatori, regolatori e istituzioni, con regole chiare e strumenti efficaci. In questa direzione si muove il Tavolo tecnico permanente promosso dal Dipartimento per la Trasformazione Digitale, che punta a creare un ecosistema edge integrato e competitivo.
In gioco non c’è solo la tecnologia: c’è la fiducia nella società digitale del futuro.
Testo a cura di
Dino Dima, Partner di DLA Piper
Amedeo Barbato, Lawyer di DLA Piper
Giulia Zappaterra, Legal Director di DLA Piper
