Engineering introduce IS-IA (Italy’s Sovereign Intelligence Architecture), un’architettura progettata per consentire a imprese e pubbliche amministrazioni di sviluppare e governare l’intelligenza artificiale mantenendo il controllo su dati, modelli e infrastrutture. L’iniziativa si basa su EngGPT 2, foundation model proprietario che rappresenta il nucleo di una piattaforma di Private Generative AI concepita per coniugare prestazioni elevate, trasparenza e conformità normativa.
IS-IA: un approccio architetturale per un’AI governabile
IS-IA nasce con l’obiettivo di superare il modello dell’“AI in affitto”, in cui le organizzazioni utilizzano piattaforme esterne senza poter controllare pienamente i processi di addestramento e gestione dei modelli. L’architettura proposta da Engineering introduce un approccio end-to-end che copre l’intero ciclo di vita dell’intelligenza artificiale: dall’infrastruttura al dato, dal foundation model fino all’orchestrazione nei processi di business e alle attività di governance.
Questo paradigma consente alle organizzazioni di trasformare l’AI in un asset strategico cumulabile nel tempo, preservando il patrimonio informativo e il know-how distintivo. La possibilità di mantenere la proprietà dei modelli e dei dati contribuisce a rafforzare l’autonomia tecnologica e la competitività, in particolare in contesti regolamentati o caratterizzati da elevati requisiti di sicurezza e conformità.
Aldo Bisio, CEO Engineering dichiara: “L’adozione pervasiva della GenAI è un passaggio urgente per la competitività del Paese. Deve tuttavia essere pienamente governabile per evitare “espropri” di competenze e know how distintivi delle nostre aziende e Istituzioni. Abbiamo sviluppato una architettura “sovrana” (nel senso di governabile e ispezionabile), che consente di mantenere il pieno controllo su dati, modelli e infrastrutture, per preservare il patrimonio cognitivo e delle soluzioni delle aziende e delle Istituzioni. Con IS-IA, la nostra Italy’s Sovereign Intelligence Architecture costruita sul foundation model EngGPT 2, portiamo sul mercato un’architettura di GenAI sviluppata in Italia: efficiente, aperta, conforme all’AI Act, capace di integrarsi in ambienti ibridi e di adattarsi ai contesti più regolamentati. Non si tratta solo di adottare l’AI: si tratta di costruirla e governarla come asset strategico del Paese. IS-IA ed EngGPT 2 sono un abilitatore concreto di questa visione e un’opportunità per rafforzare autonomia tecnologica, innovazione e crescita del sistema Paese”.
EngGPT 2: foundation model italiano per la generative AI privata
Al centro dell’architettura IS-IA si colloca EngGPT 2, un large language model sviluppato con 16 miliardi di parametri e addestrato su circa 2,5 trilioni di token. Una quota significativa dei dati utilizzati per l’addestramento è in lingua italiana, con l’obiettivo di migliorare la capacità del modello di comprendere contesti linguistici, normativi ed economici specifici del sistema Paese.
Il modello è stato sviluppato con il contributo di oltre 130 ricercatori del Competence Center R&I del gruppo, impegnati in numerosi progetti su tecnologie AI e data. L’architettura consente di abilitare scenari di generative AI privata, mantenendo elevati livelli di personalizzazione e controllo, elementi sempre più rilevanti per imprese e pubbliche amministrazioni che operano in contesti regolamentati.
Efficienza energetica e architettura Mixture of Experts
Uno degli elementi distintivi di EngGPT 2 riguarda l’efficienza energetica, ottenuta attraverso l’adozione di un’architettura Mixture of Experts. Questo approccio consente al modello di attivare solo le componenti necessarie per elaborare una richiesta, riducendo significativamente il consumo energetico rispetto ai modelli densi di dimensioni comparabili.
Secondo quanto dichiarato, l’architettura può garantire un training fino a dieci volte più efficiente e una riduzione dei costi di inferenza compresa tra il 50% e l’80%. L’efficienza operativa si traduce anche in un minore impatto ambientale, grazie alla riduzione del consumo energetico e delle risorse necessarie per il raffreddamento dei data center.
I servizi associati alla piattaforma vengono erogati anche attraverso data center alimentati da energia rinnovabile, contribuendo a rafforzare l’approccio sostenibile della soluzione.
Trasparenza, sicurezza e conformità all’AI Act
IS-IA ed EngGPT 2 sono progettati secondo principi di security by design, con l’obiettivo di garantire tracciabilità, auditabilità e verificabilità dei processi di addestramento e utilizzo del modello. L’architettura rende disponibili informazioni sui dataset, sulle tecniche di training e sulle metriche di valutazione, favorendo la trasparenza e la possibilità di verificare il comportamento del sistema.
La piattaforma è sviluppata in conformità con i requisiti dell’AI Act europeo, consentendo alle organizzazioni di adottare soluzioni di intelligenza artificiale in modo coerente con i requisiti normativi emergenti. Questo elemento assume particolare rilevanza nei settori caratterizzati da elevati vincoli regolatori, come finanza, sanità, energia e pubblica amministrazione.
Interoperabilità e scenari agentici
L’architettura IS-IA è progettata per integrarsi con piattaforme enterprise esistenti, inclusi sistemi ERP, CRM e strumenti di analisi dati, consentendo l’attivazione di casi d’uso avanzati basati su modelli specializzati. L’interoperabilità consente inoltre di combinare modelli proprietari e modelli di mercato all’interno di architetture agentiche, favorendo lo sviluppo di workflow automatizzati multi-agente.
Questa capacità di integrazione permette alle organizzazioni di valorizzare il proprio patrimonio informativo e di sviluppare applicazioni AI personalizzate in funzione delle specificità di settore.
Un modello di AI come capitale strategico
L’approccio proposto da Engineering mira a trasformare l’intelligenza artificiale da tecnologia generalista a componente strutturale del vantaggio competitivo. Attraverso IS-IA, le organizzazioni possono governare direttamente dati, modelli e infrastrutture, riducendo la dipendenza da piattaforme esterne e rafforzando la propria autonomia tecnologica.
In questo scenario, l’AI non viene considerata solo uno strumento operativo, ma un capitale strategico capace di generare valore cumulabile nel tempo, sostenendo innovazione, efficienza e competitività del sistema economico.
