Dedagroup porta sul mercato ESS-AI Framework (European Secure&Sovereign AI), una proposta integrata per accompagnare imprese e istituzioni nel passaggio dall’AI sperimentale all’AI industriale.
L’annuncio arriva in una fase in cui l’adozione dell’intelligenza artificiale è ormai diffusa, ma lo scale-up resta selettivo. Secondo la survey di McKinsey “The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation”, il l’88% delle organizzazioni usa regolarmente l’AI in almeno una funzione, ma solo circa un terzo ha iniziato a scalarne i programmi a livello enterprise. È dentro questa distanza tra uso e industrializzazione che si colloca la mossa di Dedagroup.
AI industriale, perché la sfida passa dalla prova al governo
Per le aziende, portare l’AI in produzione significa affrontare problemi che i progetti pilota tendono a lasciare sullo sfondo: qualità del dato, permessi di accesso, integrazione con i sistemi esistenti, auditabilità, responsabilità sugli output, compliance normativa, costi di esecuzione e competenze degli utenti. La generative AI ha accelerato la domanda interna, ma ha anche reso più visibile il rischio di iniziative frammentate, soluzioni non governate e adozione fuori dai perimetri IT.
Il framework ESS-AI nasce con questa impostazione. Dedagroup lo posiziona come un ecosistema full stack, interamente localizzato in Italia, costruito per presidiare la filiera dell’AI: dalla gestione del dato alle piattaforme applicative, dai modelli linguistici alla capacità computazionale, fino ai percorsi di education e adoption.
I cinque pilastri di ESS-AI
La proposta, secondo quanto comunicato, si articola in cinque aree integrate.
La prima riguarda dati, contesto e conoscenza, con l’obiettivo di rendere interrogabili e contestualizzabili le informazioni aziendali anche attraverso modelli linguistici corporate e small language model.
La seconda copre soluzioni avanzate di AI di precisione, basate su modelli e algoritmi specializzati per previsione, ottimizzazione e gestione del rischio.
Il terzo pilastro è l’infrastruttura AI sovrana e sicura, pensata per workload critici e per il controllo del dato.
Il quarto riguarda piattaforme verticali con modelli proprietari e competenze di dominio. I
l quinto è dedicato all’adoption: formazione, sviluppo delle competenze e uso consapevole dell’AI nei processi organizzativi.
Questa architettura risponde a una necessità tipica dei contesti enterprise: evitare che l’AI resti confinata in singole funzioni o in sperimentazioni scollegate dall’operatività.
Sovranità del rischio, oltre la sola localizzazione del dato
Il concetto rilevante è quello di sovranità del rischio. Il baricentro si sposta dalla sola sovranità del dato alla capacità dell’organizzazione di decidere quali informazioni condividere, in quale contesto, con quali livelli di fiducia e con quali controlli. Chiudere completamente i dati riduce il valore dell’AI; aprirli senza regole espone invece l’impresa a rischi operativi, legali e competitivi.
«Siamo convinti che la partita più importante di questa nuova era digitale si giochi proprio nella capacità per ciascuna organizzazione di definire la propria sovranità del rischio, modulata in base alla sensibilità delle informazioni, al contesto d’uso e al livello di fiducia tra i soggetti coinvolti», commenta Marco Podini, CEO e Presidente esecutivo di Dedagroup. «Ogni organizzazione conserva il controllo su ciò che conta davvero, e cede solo quello che è necessario — e sicuro — cedere».
Del resto, l’AI Act, regolamento Ue 2024/1689, adotta un approccio basato sul rischio per sviluppatori e utilizzatori di sistemi di AI. Il Cloud and AI Development Act, proposta della Commissione europea pubblicata il 3 giugno 2026, mira invece a rafforzare sovranità e competitività dell’ecosistema cloud e AI, con tre assi: ricerca e innovazione, capacità infrastrutturale e autonomia. La Commissione indica anche l’obiettivo di almeno triplicare la capacità dei data center europei nei prossimi cinque-sette anni e introduce un framework europeo di valutazione della sovranità cloud e AI.
La sovranità non coincide più soltanto con la collocazione geografica dell’infrastruttura. Diventa un insieme di criteri su controllo, trasparenza della supply chain, governance degli accessi, resilienza e capacità di mantenere autonomia nei casi d’uso più sensibili.
Istella e il ruolo della conoscenza contestuale
Uno degli asset centrali di ESS-AI è Istella, società nella quale Dedagroup è entrata nel dicembre 2025 acquisendo una quota iniziale del 39%. Secondo il comunicato dell’operazione, Istella ha indicizzato oltre 6 miliardi di pagine web, circa metà in lingua italiana, più di 4 miliardi di interazioni social e centinaia di milioni di contenuti multimediali, generando un knowledge graph utilizzabile per addestrare e specializzare modelli linguistici.
Per l’AI enterprise, il punto tecnico è la contestualizzazione. I modelli generalisti possono essere potenti, ma non conoscono per impostazione i domini, i processi, il lessico, le policy e le basi informative specifiche di un’organizzazione. Knowledge graph, modelli linguistici aziendali e small language model verticali servono a ridurre questa distanza, collegando le capacità linguistiche dell’AI a patrimoni informativi più pertinenti e controllabili.
Nel framework Dedagroup, questa base viene collegata alle competenze applicative del gruppo in settori come banking, energy, gestione documentale e fashion.
Intacture e il ritorno del compute nella strategia AI
La componente infrastrutturale passa anche da Intacture, data center ipogeo sviluppato in Trentino all’interno di una miniera attiva, a cui Deda partecipa. La Provincia autonoma di Trento ha presentato il progetto nel 2024 come il primo data center in Europa all’interno di una miniera attiva, con un investimento complessivo di 50,2 milioni di euro, di cui 18,4 milioni da fondi PNRR e circa 31,8 milioni da risorse private.
Il richiamo all’infrastruttura non è secondario. L’AI industriale ha bisogno di capacità computazionale, sicurezza fisica, continuità, efficienza energetica, prossimità normativa e possibilità di federarsi con ecosistemi nazionali ed europei. Il report “AI Index 2026” dello Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence segnala che gli investimenti corporate globali in AI sono più che raddoppiati nel 2025 e che i costi di compute e la spesa infrastrutturale delle principali aziende del settore sono arrivati a livelli record. Anche per questo la disponibilità di infrastrutture controllabili diventa parte della strategia, non un dettaglio tecnico.
AI agentica, il nodo di governance che non si può eludere
Dedagroup inserisce nel perimetro dell’annuncio anche modelli di AI agentica, cioè sistemi capaci non solo di analizzare e consigliare, ma di agire nei processi operativi in modo tracciabile e conforme ai requisiti normativi europei. È uno degli sviluppi più promettenti dell’AI enterprise, ma anche uno dei più esposti a rischi di governance.
La stessa survey McKinsey 2025 indica che il 23% dei rispondenti dichiara di scalare sistemi agentici in almeno una funzione, mentre un ulteriore 39% è in fase di sperimentazione. Gartner, in una nota di maggio 2026, prevede però che entro il 2027 il 40% delle imprese ridimensionerà o dismetterà agenti AI autonomi a causa di lacune di governance emerse dopo incidenti in produzione. La questione riguarda il livello di autonomia, il perimetro di accesso ai sistemi, la tracciabilità delle azioni, le escalation umane e i controlli differenziati per casi d’uso.
La prova sarà sui casi d’uso misurabili
ESS-AI arriva in un mercato che chiede meno sperimentazione isolata e più capacità di execution. La proposta di Dedagroup è coerente con le priorità europee su sovranità, cloud, infrastruttura e AI affidabile, e si distingue perché prova a mettere insieme componenti che spesso vengono trattate separatamente: dato, modelli, compute, applicazioni verticali e competenze.
La prova industriale sarà però nei progetti: tempi di messa in produzione, metriche di efficienza, qualità degli output, controllo dei rischi, integrazione con i sistemi esistenti, auditing e ritorno sui processi.
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Redazione ZeroUno
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