La scelta fra strumenti dedicati e modelli generalisti istruiti internamente è una decisione tecnologica, ma incide anche sulla titolarità e sulla tutela del sapere aziendale.

Due uffici, lo stesso compito

In una stessa azienda, due uffici affrontano lo stesso compito: classificare la documentazione tecnica che arriva dai fornitori. Il primo acquista la licenza di un software dedicato, progettato proprio per questo tipo di attività. Nel secondo, un tecnico esperto dedica alcune settimane a istruire un assistente generalista, mettendo per iscritto regole, esempi ed eccezioni che conosce per esperienza.

Dopo tre mesi i risultati sono comparabili. La differenza si colloca su un altro piano. Nel primo ufficio la competenza di settore è quella che il fornitore ha incorporato nel prodotto, mentre l’esperienza maturata internamente continua a risiedere soprattutto nelle persone. Nel secondo, quella stessa esperienza ha assunto la forma di istruzioni scritte, consultabili e riutilizzabili, che appartengono all’azienda.

La scelta fra intelligenza artificiale generalista e software verticali viene di norma valutata in termini di costi, tempi e prestazioni. Sono criteri corretti, ai quali conviene affiancarne un altro: dove si colloca, e a chi appartiene, la conoscenza che l’impresa inserisce in questi strumenti.

Due famiglie di strumenti, spesso un motore comune

I modelli generalisti sono gli assistenti ormai di uso quotidiano, come Claude, ChatGPT o Gemini, in grado di svolgere compiti molto diversi tra loro. In partenza non conoscono i processi di una specifica impresa, ma possono essere istruiti attraverso indicazioni dettagliate, esempi, documenti di riferimento e procedure scritte.

I software verticali sono invece progettati per un compito definito: l’analisi di contratti, la revisione di documenti tecnici, la gestione di una pratica. Offrono un’interfaccia guidata e un risultato immediatamente utilizzabile. Molti di essi sono costruiti sui grandi modelli generalisti, ai quali il fornitore affianca un proprio strato di istruzioni, dati, controlli e interfaccia.

L’entità di questo strato varia sensibilmente da prodotto a prodotto.

Le soluzioni più leggere consistono in un’interfaccia che fornisce al modello istruzioni predefinite; le più strutturate integrano banche dati proprietarie, verifiche di qualità sugli output, collegamenti con i sistemi aziendali e garanzie contrattuali sul risultato. Sono offerte che rispondono a esigenze diverse e che comportano, per l’impresa, livelli differenti di investimento, di valore aggiunto e di legame con il fornitore.

Vantaggi e limiti delle due soluzioni

Nessuna delle due soluzioni è preferibile in assoluto. La scelta dipende dalla natura del compito, dalle competenze disponibili e dalla vicinanza del compito al cuore dell’attività.

Aspetto	Software verticale	Generalista istruito internamente
Avvio	Rapido, con interfaccia guidata	Richiede tempo e persone dedicate
Competenze richieste	Contenute per l’utente	Intermedie: occorre saper redigere istruzioni efficaci
Supporto e garanzie	Assistenza, impegni contrattuali, spesso certificazioni	A carico dell’impresa
Aggiornamenti e manutenzione	Curati dal fornitore	Manutenzione delle istruzioni a carico dell’impresa
Trasparenza delle istruzioni	Variabile secondo il prodotto	Piena
Adattabilità	Nei limiti delle funzioni previste	Ampia, modificabile in qualsiasi momento
Dipendenza	Dal fornitore e dall’evoluzione del prodotto	Dalle persone interne in grado di gestirlo
Costo nel tempo	Licenze ricorrenti, generalmente prevedibili	Tempo del personale ed eventuali infrastrutture

Il software verticale è generalmente la soluzione più indicata quando il compito è standardizzato, non incide sul vantaggio competitivo o richiede garanzie che l’impresa non è in grado di fornire autonomamente.

Lo sviluppo interno risulta particolarmente adatto quando il compito incorpora un sapere distintivo: il modo in cui l’azienda progetta, collauda, negozia e decide. È soprattutto in questo secondo caso che la scelta assume un rilievo che va oltre l’aspetto tecnico.

Il know-how scritto come segreto commerciale

Istruire un modello linguistico significa mettere per iscritto ciò che di norma resta nell’esperienza delle persone: criteri di valutazione, eccezioni, soglie, sequenze di controllo, il modo in cui un esperto riconosce un problema prima che si manifesti.

È un know-how che assume, spesso per la prima volta, una forma esplicita, ordinata e riutilizzabile.

Per il diritto industriale questo passaggio è rilevante.

Il Codice della proprietà industriale tutela come segreti commerciali le informazioni aziendali e le esperienze tecnico-industriali che soddisfano tre requisiti cumulativi (art. 98 CPI, come modificato in attuazione della Direttiva UE 2016/943):

1. essere segrete, ossia non generalmente note o facilmente accessibili agli esperti e agli operatori del settore;
2. avere valore economico in quanto segrete;
3. essere sottoposte a misure ragionevolmente adeguate a mantenerle segrete.

La norma precisa che la segretezza si valuta anche con riferimento all’insieme delle informazioni o alla precisa configurazione e combinazione dei loro elementi.

Un corpus organico di istruzioni, esempi e basi documentali può quindi soddisfare i primi due requisiti anche quando le singole indicazioni, prese isolatamente, non sono di per sé riservate. Il terzo requisito dipende invece interamente dalle scelte organizzative dell’impresa.

Il sapere che resta nell’esperienza di un dipendente è difficile da identificare.

Il sapere tradotto in istruzioni scritte è invece identificabile, datato e attribuibile.

Proprio per questo può diventare un bene aziendale: lo si può inventariare, proteggere con accessi riservati e obblighi di confidenzialità e, se necessario, far valere.

Ciò presuppone di sapere dove questo sapere risiede e chi vi ha accesso.

Il tema riguarda tanto i software verticali quanto le piattaforme generaliste in cloud: in entrambi i casi le istruzioni risiedono, materialmente, presso un terzo.

È quindi opportuno verificare nel contratto chi sia titolare delle configurazioni create dall’utente, se i dati inseriti possano essere utilizzati dal fornitore per finalità ulteriori e se le istruzioni siano esportabili. Le risposte possono essere del tutto soddisfacenti, ma vanno verificate, perché da esse dipende la possibilità di dimostrare l’adozione di misure «ragionevolmente adeguate».

Va infine considerato che lo strato di istruzioni costruito da un fornitore sopra il modello generalista costituisce, a sua volta, il suo know-how, legittimamente protetto come segreto commerciale. Il fornitore tutela il proprio sapere; l’impresa che utilizza lo strumento ha interesse a fare altrettanto con il suo.

Cloud o infrastruttura interna

Un ulteriore passo consiste nell’eseguire i modelli linguistici sui server dell’impresa.

Esistono modelli a pesi aperti installabili in locale, che consentono di mantenere istruzioni, documenti e dati all’interno del perimetro aziendale.

Per informazioni riservate, come un’invenzione non ancora depositata o i parametri di un processo produttivo, il maggiore controllo è evidente e rafforza le misure di protezione già descritte. Del resto, anche alcuni fornitori di software verticali offrono installazioni on-premise o ambienti dedicati.

Questa soluzione presenta anche limiti. I modelli eseguibili localmente sono di norma meno performanti dei modelli più avanzati disponibili in cloud; richiedono inoltre hardware adeguato, manutenzione e competenze che non tutte le imprese possiedono. Per molte realtà la soluzione più praticabile è ibrida: modelli locali per i contenuti più sensibili e servizi in cloud, con garanzie contrattuali verificate, per le altre attività.

Che si scelga il cloud o l’infrastruttura interna, per chi segue la strada dello sviluppo interno l’elemento determinante resta la presenza di persone in grado di istruire i modelli.

Anche il quadro normativo va in questa direzione: l’art. 4 del Regolamento europeo sull’intelligenza artificiale (AI Act) chiede a fornitori e deployer di sistemi di IA di adottare misure per sostenere l’alfabetizzazione in materia di IA del proprio personale.

La disposizione è stata riformulata dal cosiddetto Digital Omnibus (Reg. UE 2026/1744), in vigore dal 27 luglio 2026, che ha trasformato l’obbligo di garantire un livello sufficiente di competenze in un obbligo di sostenerne lo sviluppo, senza eliminarlo.

Cinque domande prima di scegliere

1. Quali componenti aggiunge il fornitore al modello linguistico su cui si basa il prodotto (banche dati, controlli di qualità, integrazioni, garanzie)?
2. Le istruzioni e i dati inseriti sono consultabili ed esportabili?
3. Chi è titolare delle configurazioni e delle basi di conoscenza create all’interno dello strumento?
4. Dove vengono trattate le informazioni riservate, e con quali garanzie?
5. In caso di cambio di fornitore, quali competenze e quali contenuti resterebbero in azienda?

Non esistono risposte valide in assoluto. È però utile che l’impresa le conosca prima di sottoscrivere un contratto, e non dopo.

Lo strumento cambia, il sapere resta

Tornando ai due uffici: il software può sempre essere sostituito, e le soluzioni di domani saranno con ogni probabilità migliori di quelle attuali.

Software verticali e sviluppo interno possono inoltre convivere nella stessa organizzazione, ciascuno nei compiti per cui è più adatto.

Nel lungo periodo, tuttavia, è utile chiedersi che cosa rimanga all’impresa.

Da questo punto di vista lo sviluppo interno offre un vantaggio specifico: accanto al risultato operativo produce un patrimonio di conoscenze scritto, tutelabile e in continua crescita, e forma persone in grado di farlo evolvere. Investire in queste persone significa investire in un bene immateriale che, a differenza di molti altri, l’azienda costruisce da sé.