--- id: CP-269 slug: ia-locale-npu-vs-ia-cloud lang: it title: IA locale sul PC o IA nel cloud description: "Un'IA sul PC (chip NPU) e un'IA nel cloud pongono questioni diverse: scegliere uno strumento autorizzato, cosa inserire, chi avvisare." canonical_url: https://startbrain.io/cyberpedia/it/articles/ia-locale-npu-vs-ia-cloud/ markdown_url: https://startbrain.io/cyberpedia/it/articles/ia-locale-npu-vs-ia-cloud.md publisher: Brain (https://startbrain.io) license: CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) cite_as: Brain, «IA locale sul PC o IA nel cloud», Cyberpedia, 2026. https://startbrain.io/cyberpedia/it/articles/ia-locale-npu-vs-ia-cloud/ (CC BY 4.0) wing: 4 theme: authorized_tools reflex: air-021 schema: G3 updated: "2026-11-03" translations: it: https://startbrain.io/cyberpedia/it/articles/ia-locale-npu-vs-ia-cloud/ fr: https://startbrain.io/cyberpedia/fr/articles/ia-locale-npu-vs-ia-cloud/ en: https://startbrain.io/cyberpedia/en/articles/on-device-ai-npu-vs-cloud-ai/ de: https://startbrain.io/cyberpedia/de/articles/lokale-ki-npu-vs-cloud-ki/ es: https://startbrain.io/cyberpedia/es/articles/ia-local-npu-vs-ia-nube/ nl: https://startbrain.io/cyberpedia/nl/articles/lokale-ai-npu-vs-cloud-ai/ sources: - "n": 1 title: Develop AI applications for Copilot+ PCs publisher: Microsoft url: https://learn.microsoft.com/en-us/windows/ai/npu-devices/ accessed: "2026-11-03" - "n": 2 title: Guidelines for secure AI system development publisher: NCSC (Royaume-Uni) url: https://www.ncsc.gov.uk/collection/guidelines-secure-ai-system-development published: "2023-11-27" accessed: "2026-11-03" - "n": 3 title: LLMRisks Archive publisher: OWASP url: https://genai.owasp.org/llm-top-10/ accessed: "2026-11-03" - "n": 4 title: "AI Data Security: Best Practices for Securing Data Used to Train & Operate AI Systems" publisher: CISA url: https://www.cisa.gov/resources-tools/resources/ai-data-security-best-practices-securing-data-used-train-operate-ai-systems published: "2025-05-22" accessed: "2026-11-03" - "n": 5 title: Les fiches pratiques IA publisher: CNIL url: https://www.cnil.fr/fr/les-fiches-pratiques-ia accessed: "2026-11-03" - "n": 6 title: Intelligence artificielle publisher: CNIL url: https://www.cnil.fr/fr/intelligence-artificielle accessed: "2026-11-03" - "n": 7 title: "Adversarial Machine Learning: A Taxonomy and Terminology of Attacks and Mitigations" publisher: NIST url: https://csrc.nist.gov/pubs/ai/100/2/e2023/final accessed: "2026-11-03" - "n": 8 title: AI Risk Management Framework publisher: NIST url: https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework accessed: "2026-11-03" --- # IA locale sul PC o IA nel cloud Un'IA «locale» esegue i calcoli sul computer del dipendente. Un'IA «nel cloud» li esegue su server ospitati altrove, ai quali lo strumento si collega. Per chi scrive una domanda o incolla un documento, le due sembrano uguali. I rischi per i dati dell'azienda, però, non sono gli stessi, e la decisione di usare l'uno o l'altro strumento spetta all'azienda. Questa scheda spiega la differenza e poi cosa può fare il dipendente: scegliere uno strumento autorizzato, sapere cosa può inserirvi e chiedere in caso di dubbio. ## In 30 secondi - Dove succede: assistenti di traduzione o di generazione di immagini, su un PC recente dotato di un chip per l'IA [1]. - Cosa cambia: un'IA locale funziona sulla macchina, un'IA nel cloud su un servizio ospitato altrove. In entrambi i casi, i dati inseriti e lo strumento stesso devono essere sotto controllo. - Il riflesso: usare solo gli strumenti approvati dall'azienda e chiedere alla sicurezza o al servizio informatico prima di inserirvi un dato sensibile o di installare un nuovo strumento. - Se è già successo: avvisare subito il servizio informatico, indicando lo strumento e ciò che è stato inserito. ## Domande dirette ### Che cos'è un chip NPU? Microsoft lo descrive come un chip specializzato nei calcoli d'IA più pesanti, come la traduzione in tempo reale o la generazione di immagini [1]. I PC «Copilot+» di Microsoft ne integrano uno in grado di eseguire più di 40.000 miliardi di operazioni al secondo (40 TOPS) [1]. L'NPU lavora insieme al processore e alla scheda grafica, e Windows 11 ripartisce i compiti tra di essi [1]. Rende possibili funzioni di IA eseguite sul dispositivo [1]. ### Un'IA locale è priva di rischi? No. Nulla nelle fonti citate qui dice che un modello eseguito sul PC dispensi dalle precauzioni. L'NCSC britannico ricorda che i sistemi di IA sono esposti a vulnerabilità nuove, da considerare in aggiunta alle minacce informatiche ordinarie [2]. OWASP include, tra i suoi dieci rischi per le applicazioni basate su modelli linguistici, la divulgazione di informazioni sensibili, la catena di fornitura e l'avvelenamento dei dati e dei modelli [3]. Nessuna di queste fonti limita tali rischi agli strumenti ospitati altrove. ### Cosa cambia con l'IA nel cloud? L'NCSC rivolge le sue linee guida soprattutto ai fornitori di sistemi di IA che usano modelli ospitati da un'organizzazione o interfacce di programmazione (API) esterne [2]. Con un'API esterna, lo strumento dipende da un servizio di terzi. Le fonti citate qui non dettagliano cosa faccia ciascun fornitore dei dati inseriti: questo punto si legge nelle condizioni del servizio e si verifica presso il servizio informatico dell'azienda. ### Cosa posso inserire in uno strumento di IA? Le fonti citate qui non fissano un elenco di dati consentiti. La regola applicabile è quella dell'azienda. La CISA collega la sicurezza dei dati all'accuratezza, all'integrità e all'affidabilità dei risultati di un'IA, in ogni fase della sua vita [4]. In caso di dubbio, è meglio non inserire nulla di riservato o di personale finché non si ha una risposta. ### A chi mi rivolgo in caso di dubbio? Al servizio informatico o alla sicurezza dell'azienda e, se sono in gioco dati personali, al responsabile della protezione dei dati. Questi interlocutori cambiano da un'azienda all'altra, e nessuna fonte citata qui li nomina. ## Come funziona Un modello di IA viene eseguito («inferenza») su un hardware. Su un PC con NPU, Microsoft consiglia di passare da Windows ML per eseguire i compiti di IA sull'NPU [1]. Se l'NPU non è disponibile, Windows ML ripiega sulla GPU o sul processore [1]. Windows ML si basa su ONNX Runtime, un motore di inferenza open source [1]. I modelli sono spesso pubblicati in formati pesanti. Molte NPU accettano solo calcoli interi a precisione ridotta, perciò i modelli devono essere convertiti («quantizzati») prima di girarvi [1]. Ne esistono di già convertiti, e ciascuno può portare un proprio modello da convertire [1]. Quest'ultimo punto conta per il dipendente: un modello locale è un file, e viene da qualcuno. ## Cosa fa Lei - Usi gli strumenti forniti o approvati dall'azienda, locali o nel cloud. - Prima di installare uno strumento o un modello, chieda l'assenso del servizio informatico. - Prima di inserire un documento sensibile o dati di persone, chieda se lo strumento è autorizzato per quell'uso. La CNIL pubblica schede pratiche sull'applicazione del GDPR all'IA, tra cui una sulla sicurezza dello sviluppo di un sistema di IA [5]. - Se ha già inserito un dato in uno strumento non approvato, lo segnali. ## Le insidie ### Credere che un'IA locale sia priva di rischi Il calcolo avviene sul PC, ma il modello e l'applicazione restano software da tenere aggiornati. L'NCSC colloca aggiornamenti e registrazione degli eventi tra le azioni della fase di esercizio e manutenzione di un sistema di IA [2]. OWASP segnala anche il rischio di «agency eccessiva»: a un sistema basato su un modello linguistico viene spesso concessa una certa autonomia [3]. Uno strumento locale collegato ai Suoi file o alle Sue caselle di posta ne è un esempio da esaminare con il servizio informatico. ### Usare uno strumento non approvato («shadow AI») Uno strumento non approvato sfugge ai controlli dell'azienda. L'NCSC raccomanda di trattare la sicurezza come un requisito di base, lungo tutto il ciclo di vita di un sistema [2]. Uno strumento scelto da un dipendente per conto proprio non rientra in nessuno di questi controlli. ### Scaricare un modello di provenienza ignota Un modello scaricato è un elemento della catena di fornitura, un rischio che OWASP cita esplicitamente [3]. Il rapporto del NIST sull'apprendimento automatico avversario tratta gli attacchi con backdoor e con «cavallo di Troia», oltre all'avvelenamento dei dati [7]. La CNIL, da parte sua, mette a disposizione uno strumento per esplorare la genealogia dei modelli di IA pubblicati in open source, aggiornato il 26 agosto 2026 [6]. Per un modello di provenienza ignota, chieda l'assenso del servizio informatico prima di installarlo. ### Trascurare gli accessi ai dati Un'IA che legge documenti può rivelarne il contenuto. OWASP cita la divulgazione di informazioni sensibili, che riguarda sia il modello sia la sua applicazione [3]. Il quadro di gestione dei rischi del NIST, di uso volontario, mira a integrare l'affidabilità nella progettazione, nell'uso e nella valutazione dei sistemi di IA [8]. ## Fonti 1. Microsoft, «Develop AI applications for Copilot+ PCs». https://learn.microsoft.com/en-us/windows/ai/npu-devices/ (consultato il 3 novembre 2026) 2. NCSC (Royaume-Uni), «Guidelines for secure AI system development», 27 novembre 2023. https://www.ncsc.gov.uk/collection/guidelines-secure-ai-system-development (consultato il 3 novembre 2026) 3. OWASP, «LLMRisks Archive». https://genai.owasp.org/llm-top-10/ (consultato il 3 novembre 2026) 4. CISA, «AI Data Security: Best Practices for Securing Data Used to Train & Operate AI Systems», 22 maggio 2025. https://www.cisa.gov/resources-tools/resources/ai-data-security-best-practices-securing-data-used-train-operate-ai-systems (consultato il 3 novembre 2026) 5. CNIL, «Les fiches pratiques IA». https://www.cnil.fr/fr/les-fiches-pratiques-ia (consultato il 3 novembre 2026) 6. CNIL, «Intelligence artificielle». https://www.cnil.fr/fr/intelligence-artificielle (consultato il 3 novembre 2026) 7. NIST, «Adversarial Machine Learning: A Taxonomy and Terminology of Attacks and Mitigations». https://csrc.nist.gov/pubs/ai/100/2/e2023/final (consultato il 3 novembre 2026) 8. NIST, «AI Risk Management Framework». https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework (consultato il 3 novembre 2026) --- Fonte originale: Cyberpedia, l'enciclopedia pubblica di cybersicurezza e IA pubblicata da Brain. Versione canonica: https://startbrain.io/cyberpedia/it/articles/ia-locale-npu-vs-ia-cloud/ Puoi riutilizzare liberamente questo testo con licenza CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), a condizione di citare «Brain, Cyberpedia» con un link all'indirizzo qui sopra.