Colnissar, nasce in Calabria l’AI etica italiana
Colnissar nasce in Calabria con una tesi industriale precisa: l’intelligenza artificiale non può essere valutata solo sulla capacità di generare testi, automatizzare processi o rispondere in tempo reale. Il punto, per Harmonic Innovation Group, è costruire sistemi capaci di incorporare criteri etici già nella fase di addestramento, evitando che la responsabilità resti confinata a filtri esterni, policy d’uso o controlli a posteriori. Il progetto è presentato come concept proprietario di Entopan, ideato dal suo presidente e fondatore Francesco Cicione e sviluppato con Altilia come partner tecnico.
Colnissar è l’acronimo di Cognitive Oriented Layered Noetic Infrastructure for Sapiential Systems and Anthropocentric Reasoning
Colnissar è l’acronimo di Cognitive Oriented Layered Noetic Infrastructure for Sapiential Systems and Anthropocentric Reasoning. La definizione è complessa, ma l’obiettivo dichiarato è abbastanza diretto: creare un livello cognitivo per sistemi di AI orientati al ragionamento antropocentrico, inserito in un ecosistema più ampio fatto di infrastrutture fisiche, digitali, cognitive e tecnologiche. Non un chatbot generalista, quindi, ma una componente architetturale per applicazioni enterprise e agenti intelligenti.
Etica nativa, non filtro esterno
Il cuore del progetto è l’approccio “Ethical by design”. Secondo quanto dichiarato, Colnissar vuole distinguersi dai modelli AI convenzionali perché non tratta l’etica come vincolo aggiunto all’output, ma come parte della struttura generativa. La differenza, in termini tecnici, riguarda il training: dataset selezionati, corpus sapienziale, fonti proprietarie o in uso esclusivo, filosofia morale, teologia, semiologia, estetica ed economia sociale.
La promessa è ridurre il “rumore” tipico dei dati web non selezionati e costruire un modello più controllabile sul piano assiologico. È una promessa ambiziosa. I modelli oggi dominanti lavorano su quantità enormi di dati e usano tecniche di alignment, RLHF e guardrail per rendere più sicuri i comportamenti. Colnissar prova a spostare il problema a monte: formare il modello prima che risponda, non bloccarlo solo quando l’output diventa problematico.
La visione di Harmonic Innovation Group
Emanuele Spampinato, CEO di Harmonic Innovation Group, sintetizza il posizionamento del progetto con una frase destinata a diventare il payoff dell’iniziativa: “Abbiamo il dovere, e l’opportunità, di costruire un’AI buona, non solo brava”. Spampinato collega la traiettoria di Colnissar all’accoglienza ricevuta all’AI Impact Summit di Nuova Delhi e alla selezione IPCEI-AI in sede europea, due passaggi che HIG legge come conferma dell’ambizione e della concretezza della propria visione.
“Abbiamo il dovere, e l’opportunità, di costruire un’AI buona, non solo brava. L’Italia e l’Europa hanno l’approccio culturale e le competenze per guidare questo processo”.
Emanuele Spampinato, CEO di Harmonic Innovation Group
Il messaggio è chiaro: l’Italia e l’Europa non possono competere con gli hyperscaler americani e asiatici soltanto sul terreno della potenza computazionale. Possono però provare a costruire una categoria diversa, più vicina ai temi della sovranità tecnologica, della governance dei dati, della trasparenza delle fonti e della centralità della persona.
Il ruolo tecnico di Altilia
Sul piano tecnico il progetto è affidato ad Altilia, società spin-off del Cnr fondata da Massimo Ruffolo. La piattaforma di Altilia è già orientata all’Agentic AI, cioè all’orchestrazione di agenti intelligenti in ambienti complessi. È un passaggio rilevante perché il mercato enterprise non cerca solo modelli capaci di produrre contenuti, ma sistemi in grado di supportare workflow, decisioni, knowledge management e automazione dei processi.
L’intelligenza artificiale è arrivata a un punto di svolta: occorre progettare sistemi responsabili e governabili, in cui l’etica sia un principio fondante dell’architettura”
Massimo Ruffolo, CEO di Altilia
Ruffolo, CEO di Altilia, afferma che “l’intelligenza artificiale è arrivata a un punto di svolta” e che oggi occorre progettare sistemi “responsabili e governabili”. La sua posizione è netta: l’etica deve diventare un principio fondante dell’architettura, non un livello aggiuntivo.
Dal punto di vista operativo, Colnissar dovrebbe partire da una base open source. Lo stesso Ruffolo spiega che addestrare da zero un sistema di queste dimensioni richiederebbe investimenti sostenibili solo da pochissimi attori globali. La strategia sarà quindi intervenire con fine-tuning e instruction tuning, orientando il comportamento del modello verso criteri coerenti con i valori da preservare.
Roadmap: alpha nel 2026, beta nel 2027
La roadmap prevede una call internazionale a settembre 2026 per aggregare una community di circa 200 esperti tra filosofi, teologi, economisti, giuristi, policy maker, ricercatori e innovatori. Saranno coinvolti nella fase iniziale di addestramento e nello sviluppo del primo benchmark di misurazione dell’eticità dei modelli di intelligenza artificiale.
La versione alpha di Colnissar è attesa entro fine 2026, con uso esclusivo da parte della community. La beta è prevista a fine 2027, con primi impieghi B2B in verticali dedicate. Lo sviluppo B2C arriverà solo in una fase successiva, attraverso ulteriori investimenti e partnership legati al pieno raggiungimento degli obiettivi iniziali.
Governance e benchmark dell’eticità
Uno degli elementi più delicati è il Comitato di Garanzia. Nei materiali sono indicati Francesco Cicione, presidente di Entopan e presidente fondatore di Harmonic Innovation Group, Francesco Profumo, già ministro dell’Istruzione e presidente del Comitato di Indirizzo Strategico e Scientifico di Entopan, e Nicola Rotundo, ethics advisor di Entopan, teologo morale e studioso del rapporto tra AI, etica e società.
Il comitato non dovrebbe limitarsi a certificare gli output finali. La logica indicata è più profonda: accompagnare il processo, contribuire alla definizione dei criteri valoriali, supervisionare la community e partecipare alla costruzione di un benchmark. È qui che Colnissar dovrà dimostrare la propria solidità. Misurare l’eticità di un modello non è come misurare latenza, accuratezza o costo per token. Serve un impianto metodologico auditabile, replicabile, aperto al confronto scientifico.
La scommessa per il mercato enterprise
Per le imprese, il valore potenziale di Colnissar non sta nella retorica della “coscienza” artificiale, ma in una promessa più concreta: sistemi AI più trasparenti, controllabili e coerenti con policy interne, compliance, governance dei dati e responsabilità decisionale. Nei contesti aziendali complessi, il problema non è solo automatizzare. È sapere perché un sistema suggerisce una scelta, quali fonti usa, quali valori incorpora e chi mantiene la responsabilità finale.
La scommessa italiana è tutta qui: non inseguire i grandi modelli generalisti sul loro stesso terreno, ma costruire un’infrastruttura AI con un’identità tecnica e culturale riconoscibile
La scommessa italiana è tutta qui: non inseguire i grandi modelli generalisti sul loro stesso terreno, ma costruire un’infrastruttura AI con un’identità tecnica e culturale riconoscibile. Colnissar dovrà ora passare dal concept alla validazione: alpha, beta, benchmark, casi d’uso e confronto con il mercato. Solo allora si capirà se l’AI “buona, non solo brava” sarà anche abbastanza solida da diventare infrastruttura.
