L’IA nelle infrastrutture del trasporto: governare prima di automatizzare

intervista ad Amir Topalovic, CEO di AISMA

Quali applicazioni di IA avete sviluppato o potreste sviluppare per i sistemi portuali e aeroportuali?

Porti e aeroporti producono ogni giorno una grande quantità di informazioni: eventi dei sistemi di sicurezza, flussi video, procedure operative, piani di security, documentazione tecnica, comunicazioni tra enti diversi. Il problema raramente è la mancanza di dati; è la difficoltà di metterli in relazione nel momento in cui occorre decidere.
Per il mondo della sicurezza abbiamo sviluppato, sulla nostra piattaforma Cogniss, uno strato cognitivo che si affianca alle piattaforme PSIM esistenti senza sostituirle: ricerca in linguaggio naturale sullo storico degli eventi, classificazione automatica degli allarmi, assistenza all’operatore con il richiamo della procedura pertinente, analisi delle immagini video associate agli eventi. In porti e aeroporti gli stessi moduli possono aiutare la control room a distinguere gli allarmi rilevanti dai falsi positivi, a ricostruire in pochi secondi la cronologia di un incidente, a rendere interrogabili i piani di sicurezza e la documentazione delle infrastrutture. Lo stesso approccio vale per i processi che circondano la security: la gestione degli accessi di fornitori e operatori, il coordinamento con le autorità, la manutenzione degli impianti. Il mondo marittimo lo conosciamo da vicino.
Come soci di ONTM lavoriamo con aziende del settore e, con il progetto di ricerca SEASMA, abbiamo sviluppato un sistema di monitoraggio marino e costiero che integra sensori IoT, immagini satellitari radar e droni di superficie e subacquei, con funzioni di allerta precoce validate sul campo in aree marine protette italiane. Le stesse tecniche di fusione dei dati si prestano alla sorveglianza degli specchi d’acqua portuali.

Si parla sempre più spesso di minacce combinate, multidimensionali, multidominio. In che modo l’IA risponde a esigenze sempre più articolate e complesse?

Una minaccia ibrida si riconosce dalle correlazioni: un’anomalia sulla rete informatica, un varco forzato, un drone segnalato, un’informazione che circola fuori contesto. Presi singolarmente sono eventi minori; insieme possono descrivere un attacco.
L’IA è utile quando collega domini che di solito restano separati: fisico, cyber, operativo, informativo. Per farlo serve però una base di conoscenza strutturata, un’ontologia che descriva asset, aree, ruoli, procedure e relazioni, sulla quale i modelli possano ragionare. In un terminal portuale, ad esempio, significa sapere che un determinato varco serve una specifica banchina, chi è autorizzato a transitarvi e quale procedura si applica se l’evento coincide con un’anomalia di rete. Senza questa struttura un modello linguistico produce risposte plausibili, non affidabili. Con essa l’operatore riceve un quadro coerente e verificabile: ogni indicazione riporta le fonti da cui deriva. Quando la fonte manca, il sistema lo dichiara invece di colmare il vuoto con un’ipotesi. In un contesto di sicurezza, sapere di non sapere è un’informazione operativa.
La complessità, in altre parole, non si affronta con modelli sempre più grandi, ma con una conoscenza meglio organizzata.

Esistono realmente dei rischi che l’IA possa sfuggire al controllo degli umani?

I rischi esistono, ma raramente hanno la forma degli scenari cinematografici. Nella pratica delle organizzazioni li vedo in tre forme molto concrete.
La prima è l’opacità: sistemi che producono risposte senza che sia possibile ricostruire come vi siano arrivati.
La seconda è la delega silenziosa: l’operatore che, sotto pressione, accetta il suggerimento della macchina senza verificarlo, perché nella maggior parte dei casi il suggerimento è corretto.
La terza è la dipendenza: dati, conoscenza e processi critici affidati a un unico fornitore o a un’infrastruttura che l’organizzazione non controlla.
In tutti e tre i casi il controllo non viene sottratto da un’IA autonoma; viene ceduto, spesso inconsapevolmente, da chi la adotta senza un’architettura di governo. Per le infrastrutture critiche è un rischio che non si può accettare, perché le conseguenze di una decisione sbagliata non restano confinate all’organizzazione che l’ha presa.

Si può fare ancora qualcosa per evitare che accada il peggio?

Si può fare molto, a partire dalla fase di progetto. Il controllo dell’IA non si aggiunge a posteriori: si progetta nell’architettura. Per questo abbiamo costruito Cogniss come un Cognitive Control Plane, un livello di governo tra dati, modelli e persone. Struttura la conoscenza in ontologie, applica regole, limiti operativi e permessi di accesso a ogni passaggio, registra ogni elaborazione in un audit trail immutabile. Il modello di IA si può sostituire senza ricostruire il sistema e la piattaforma può essere installata on-premises o in ambienti isolati dalla rete, così che i dati sensibili non escano dal perimetro dell’infrastruttura. Il principio è semplice: il sistema propone, la persona decide, e ogni decisione resta ricostruibile.
Il quadro europeo va nella stessa direzione: come sottolinea l’avv. Francesca Niola, Legal Chief di AISMA, l’AI Act pone supervisione umana e tracciabilità al centro dei sistemi ad alto rischio.
Resta un elemento spesso sottovalutato, la formazione: un’organizzazione governa l’IA quando le sue persone sanno leggerne i risultati e riconoscerne i limiti.

Dalla security alla resilienza: come può un gestore portuale o aeroportuale avviare un progetto di IA in modo sostenibile?

Seguiamo un ordine preciso: prima le regole, poi le risorse, infine la soluzione. Si verifica anzitutto la conformità del progetto rispetto ad AI Act, GDPR e NIS2. Si individuano poi le leve di finanziamento disponibili, oggi significative anche per la sicurezza delle infrastrutture del trasporto.
Infine si sviluppa la soluzione: un assessment iniziale dei processi, un progetto pilota su un perimetro controllato e misurabile, l’estensione alla produzione solo dopo averne validato il valore in condizioni reali.
È un percorso che riduce il rischio a ogni passaggio e rende visibili fin dall’inizio costi e benefici. Resilienza, per noi, significa questo: tecnologie che rafforzano la capacità di decidere delle persone, senza creare nuove dipendenze, tecnologiche o di fornitore.

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