Cosa può fare l’AI in una fabbrica della difesa senza far uscire un dato

In più di un’azienda della filiera che abbiamo incontrato, fino a pochi mesi fa l’uso dell’intelligenza artificiale era lasciato alla responsabilità individuale. Un ufficio tecnico caricava un capitolato in uno strumento gratuito per farsi riassumere le clausole. Un responsabile qualità chiedeva a un assistente di riscrivere una non conformità. Nessuno aveva deciso cosa si poteva fare e cosa no, quindi ognuno decideva da solo, con l’account che aveva. Le stesse aziende avevano procedure impeccabili sui materiali e sulla carta: il buco era solo sul software.

Il motivo per cui le PMI della difesa non usano l’AI, o la usano di nascosto, ha poco a che fare con la tecnologia. Nessuno ha scritto le regole. E finché le regole mancano, l’unica risposta prudente che un dirigente può dare è «no», che in pratica significa «sì, ma senza che io lo sappia». Nel campione tedesco dell’indagine BearingPoint sull’aerospazio e difesa, con l’Italia nello stesso studio, solo il 7% dei dirigenti mette l’intelligenza artificiale tra le priorità e il 44% indica i silos come barriera principale. La ragione, più che il disinteresse, è la mancanza di un perimetro dentro cui usarla. Annalisa Alberti di Rheinmetall Italia lo ha detto al Manufacturing Forum: chi non pensa alla fabbrica intelligente «rischia di fare un passo indietro». Il perimetro è il primo passo, e si disegna in un pomeriggio.

Senza regole scritte, il «no» di un dirigente all’AI significa «sì, ma senza che io lo sappia».

Quattro testi bastano per capire il perimetro. La direttiva NIS2, recepita in Italia con il decreto legislativo 138/2024, chiede ai soggetti essenziali e importanti di governare la sicurezza della catena di fornitura: l’elenco dei fornitori ICT rilevanti andava consegnato entro il 31 maggio 2026, le misure di sicurezza vanno adottate entro il 31 ottobre 2026, e le FAQ dell’Agenzia per la cybersicurezza nazionale dicono in chiaro che «le clausole contrattuali da sole non bastano». I requisiti per la catena di fornitura ricadono sui fornitori: chi vende software a un’azienda della difesa entra in quell’elenco.

L’AI Act esclude dal proprio campo i sistemi usati esclusivamente per scopi militari, di difesa o di sicurezza nazionale. La stessa azienda, però, usa l’AI anche per leggere contratti, gestire il personale, selezionare fornitori: quegli usi restano dentro il regolamento, con gli obblighi di alfabetizzazione e di trasparenza che comportano. Il controllo delle esportazioni sui beni a duplice uso, regolamento 2021/821, riguarda anche la tecnologia e i dati tecnici: un modello che riceve un disegno e restituisce una specifica sta trattando materiale controllato. E le norme AQAP, che i committenti NATO richiedono ai fornitori, pretendono tracciabilità di ciò che è stato fatto, da chi e su quale base.

Una nota sugli strumenti aziendali. La protezione dei dati «enterprise» di prodotti come Copilot, descritta nella documentazione Microsoft, vale per i dati aziendali ordinari e per il confine europeo dei dati; non rende uno strumento idoneo a informazioni classificate, e la documentazione stessa non lo sostiene. La Strategia IA e Difesa 2026 del Ministero va nella stessa direzione: architetture aperte contro il lock-in, una fase iniziale di un anno dedicata al consolidamento dei dati, un ruolo esplicito per le medie imprese tecnologiche della difesa.

Il primo passo è classificare le informazioni in quattro classi: pubblico, interno, riservato, classificato. Le prime due coprono la maggior parte del lavoro quotidiano; per le altre due esistono già procedure e armadi chiusi. A ogni classe si abbina una classe di strumenti: per il pubblico e l’interno, strumenti aziendali con protezione dei dati e conservazione in UE; per il riservato, solo strumenti che girano nel perimetro dell’azienda; per il classificato, nessuno strumento di AI finché non esiste un’autorizzazione specifica. La griglia sta in una pagina e si compila con i dirigenti, in un pomeriggio.

Il secondo passo è la carta manageriale: le regole scritte da chi dirige, non dall’IT. Dieci righe, firmate, che dicono cosa è ammesso per ogni classe, chi approva un nuovo strumento, dove finisce il registro delle operazioni, ogni quanto si rivede. È il documento che il questionario NIS2 e l’audit AQAP vi chiederanno di esibire, ed è il primo che un consulente esterno vi chiederebbe di scrivere. Il piano in 30 giorni della governance dell’AI per le PMI è la versione generale di questa carta; qui la differenza è che le classi contano più dei reparti.

Il terzo passo è il posto unico dove vivono sapere e regole, di proprietà dell’azienda: le procedure, le regole decisionali con la fonte, i capitolati ricorrenti, le non conformità chiuse e il perché. Da lì qualunque modello lavora, con un registro delle operazioni, e cambiare modello domani costa niente perché il contesto resta vostro. È il company brain applicato a una fabbrica: la domanda «di chi è» ha una risposta obbligata quando i dati sono riservati. Il metodo per costruirlo su file è lo stesso di qualunque azienda; cambia solo dove stanno i file.

Il quarto passo è il primo processo: documentale, non produttivo. I capitolati da leggere e confrontare con le capacità dell’azienda, le non conformità da classificare e chiudere con una risposta al cliente, la tracciabilità dei lotti da ricostruire. Sono processi con volumi alti, dati di classe interna o riservata, e un risultato verificabile in settimane. La produzione, la distinta base e la pianificazione vengono dopo, quando il registro delle operazioni ha dimostrato che il perimetro tiene.

Vertesa è un’azienda immaginaria: meccanica di precisione, 120 persone, componenti per sistemi di puntamento venduti a due capocommessa europei. La usiamo come esempio perché nessun dato di un cliente reale può comparire in questo pezzo. La sua carta manageriale, compilata con il metodo qui sopra, è questa.

Tre cose da notare. Le regole sono scritte in italiano corrente, senza nomi di prodotto, perché devono sopravvivere al cambio di strumento. Ogni regola ha un responsabile con nome e cognome, che nell’esempio abbiamo omesso. E c’è una riga per il dubbio: quando non si sa in che classe sta un’informazione, si tratta come riservata e si chiede. È la riga che chiude il Far West.

Se la vostra azienda è tra i soggetti NIS2, o lo è il vostro committente, il questionario ai fornitori arriverà, e per il software di AI farà quattro domande. Quali clausole contrattuali coprono sicurezza, incidenti e cessazione. Quali evidenze dimostrano che le misure esistono davvero: certificazioni, registri, test. Quali dipendenze di secondo livello ci sono dietro, cioè dove girano i modelli e chi fornisce l’infrastruttura. E quanto è sostituibile il fornitore: cosa resta all’azienda se il contratto finisce.

Le quattro domande sono anche un criterio di scelta. Un fornitore che arriva con le risposte pronte, i dati nel perimetro, il registro delle operazioni e il contesto di proprietà del cliente, vi fa risparmiare il tempo del questionario e, soprattutto, non vi lascia con un cervello in affitto dentro un prodotto che non controllate. È il motivo per cui il primo pezzo di questa serie sosteneva che il software che serve alla difesa deve essere sovrano; il terzo, sulla filiera invisibile, porta lo stesso principio fuori dalla fabbrica, ai fornitori.

1. [1]Agenda Digitale, «NIS2 e fornitori: cosa prevedono le FAQ ACN sui contratti». www.agendadigitale.eu
2. [2]Cybersecurity360, «Direttiva NIS2 e supply chain: i nuovi requisiti per la catena di fornitura». www.cybersecurity360.it
3. [3]EUR-Lex, Regolamento (UE) 2024/1689 sull’intelligenza artificiale (AI Act). eur-lex.europa.eu
4. [4]EUR-Lex, Regolamento (UE) 2021/821 sul controllo delle esportazioni di prodotti a duplice uso. eur-lex.europa.eu
5. [5]Microsoft Learn, «Enterprise data protection in Microsoft 365 Copilot». learn.microsoft.com
6. [6]Agenda Digitale, «Strategia IA e Difesa 2026: cosa cambia per imprese, filiere e sovranità tecnologica». www.agendadigitale.eu
7. [7]BearingPoint, «European defense sector faces a major digital execution gap». www.bearingpoint.com
8. [8]Startupbusiness, Manufacturing Forum 2026, intervento di Annalisa Alberti (Rheinmetall Italia). www.startupbusiness.it