Dedagroup ESS-AI nasce per portare l’intelligenza artificiale fuori dalla fase dei test e dentro i processi reali di aziende e istituzioni. Inoltre, il framework European Secure&Sovereign AI unisce dati, modelli linguistici, infrastrutture sovrane, competenze verticali e formazione. Allo stesso tempo, Deda introduce il concetto di sovranità del rischio, cioè la capacità di aprire i dati in modo controllato, senza rinunciare a sicurezza e governo. Per questo il progetto punta a costruire aziende più consapevoli, operative e responsabili nell’uso dell’AI.

Dedagroup ESS-AI: dall’esperimento al processo aziendale

Dedagroup ESS-AI si propone come framework integrato per accelerare il passaggio verso la AI-Empowered Company. Non si parla quindi di una singola piattaforma, ma di un ecosistema che copre più livelli della filiera AI.

Inoltre, il progetto nasce in Italia e resta localizzato nel Paese. Questo aspetto riguarda infrastrutture, gestione del dato, modelli linguistici, competenze applicative e percorsi di accompagnamento.

L’obiettivo è rendere l’AI utilizzabile nei contesti operativi, non solo nei laboratori o nei progetti pilota. Le imprese hanno bisogno di strumenti che lavorino su dati reali, processi esistenti e vincoli normativi concreti.

In più, Dedagroup vuole presidiare il percorso sia sul piano tecnologico sia su quello culturale. Per usare bene l’AI, infatti, servono infrastrutture solide, ma anche persone formate.

Dedagroup ESS-AI e sovranità del rischio

Il concetto più interessante è quello di sovranità del rischio. Deda supera l’idea di chiudere completamente i dati, perché un’AI efficace ha bisogno di accedere, combinare e interpretare informazioni su larga scala.

Inoltre, aprire tutto senza regole sarebbe altrettanto rischioso. Il framework cerca quindi un equilibrio: ogni organizzazione mantiene il controllo sulle informazioni più sensibili e condivide solo ciò che può condividere in sicurezza.

Questa impostazione mette al centro la responsabilità umana. La tecnologia può elaborare, proporre e automatizzare, ma le scelte sul rischio restano nelle mani delle persone.

Di conseguenza, l’AI non diventa un sistema opaco che decide al posto dell’azienda. Diventa uno strumento governato, integrato e adattato al contesto d’uso.

I cinque pilastri del framework

ESS-AI si basa su cinque pilastri integrati. Il primo riguarda dati, contesto e conoscenza, con modelli Corporate LLM e Corporate SLM capaci di rendere interrogabile e contestualizzato il patrimonio informativo aziendale.

Inoltre, il secondo pilastro riguarda lo sviluppo di soluzioni avanzate di AI di precisione, con modelli e algoritmi specializzati per previsione, ottimizzazione e gestione del rischio.

Il terzo pilastro è l’infrastruttura AI sovrana e sicura, progettata per workload critici. In più, il quarto riguarda piattaforme verticali integrate con modelli proprietari ad alto impatto sul business.

Infine, il quinto pilastro tocca adozione, formazione e competenze. Qui entra la parte più concreta: aiutare le aziende a integrare l’AI nei processi senza lasciare sole le persone che dovranno usarla ogni giorno.

Knowledge graph Istella e modelli italiani

Dentro il progetto ha un ruolo importante Istella, con il suo grande knowledge graph italiano. Parliamo di oltre 6 miliardi di pagine web indicizzate, circa metà in lingua italiana, insieme a interazioni sociali e contenuti multimediali.

Inoltre, questa base viene trasformata in una mappa della conoscenza utile per dare più contesto ai modelli. L’obiettivo è superare il limite dei modelli generalisti, spesso forti in ampiezza ma meno precisi nei domini specifici.

Su questa base nascono LLM e Corporate SLM sviluppati da Istella, addestrati su dati italiani e adattabili alle esigenze dei singoli clienti.

Per aziende e istituzioni italiane, questo può fare differenza. Un modello capace di capire lingua, contesto, documenti e settore specifico può produrre risultati più vicini ai processi reali.

Dedagroup ESS-AI: infrastruttura, data center e AI agentica

Dedagroup ESS-AI poggia anche su infrastrutture ad alte prestazioni. Tra gli asset citati c’è Intacture, data center ipogeo sviluppato in Trentino, all’interno di una miniera attiva.

Inoltre, questa infrastruttura punta su capacità computazionale specializzata, sicurezza fisica, sovranità del dato e federabilità con ecosistemi nazionali ed europei.

La parte applicativa viene presidiata dall’AI Innovation Center di Deda. Qui vengono sviluppate soluzioni AI, algoritmi proprietari, modelli di valorizzazione del dato e sistemi di AI agentica.

In più, il framework include soluzioni già operative in settori regolamentati. Tra gli esempi ci sono Unica Wealth Solutions per il banking, EMIRA per l’energy, Refer per la gestione documentale e Stealth Cosmica per il fashion.

Persone, competenze e adozione responsabile

Deda insiste su un passaggio importante: diventare una AI-Empowered Company non significa solo comprare strumenti. Serve cambiare processi, competenze e modo di prendere decisioni.

Inoltre, il gruppo integra nell’offerta percorsi di education, reskilling e upskilling grazie a partnership con poli accademici e centri di ricerca. L’obiettivo è formare chi dovrà governare dati, modelli e rischi.

Questa parte evita un errore frequente nelle aziende. Spesso si parla di AI come se bastasse installare una piattaforma, mentre il problema vero arriva quando i team devono usarla nei processi quotidiani.

Per questo Dedagroup affianca alla tecnologia un centro di competenza AI con oltre 200 professionisti. Il lavoro punta ad accelerare un’adozione responsabile, scalabile e integrata.

Una via italiana all’AI industriale

La proposta di Deda guarda a un mercato in cui l’AI non può restare sperimentale. Inoltre, aziende e istituzioni hanno bisogno di soluzioni che rispettino dati, sicurezza, contesto normativo e autonomia industriale europea.

Dedagroup ESS-AI prova a rispondere con un modello full stack: infrastruttura, dati, modelli, piattaforme verticali e formazione. Non una scorciatoia, ma una filiera completa.

Il valore sta nel collegamento tra tecnologia e responsabilità. L’AI deve essere potente, però deve anche restare governabile, spiegabile e adatta al dominio in cui opera.

Così Dedagroup si candida a un ruolo forte nella nuova fase dell’AI europea. Dalla sperimentazione all’industria, il passaggio richiede metodo, controllo e competenze; ESS-AI nasce proprio per accompagnare questa transizione.