Il Kenya persegue da tempo l’ambizione di diventare l’hub africano dell’intelligenza artificiale. Il Paese ha sostenuto l’infrastruttura sovrana per l’IA, appoggiato dichiarazioni continentali che chiedono una maggiore capacità di calcolo locale e ottenuto il diritto di ospitare il vertice del 2027 Responsible AI in the Military Domain. Le più ampie ambizioni tecnologiche del Kenya si fondano sulla sua reputazione di "Silicon Savannah", un soprannome guadagnato grazie a innovazioni come M-Pesa, che hanno dimostrato la capacità del Paese di produrre, e non solo consumare, tecnologia di rilevanza globale.

Ora, la proposta di Artificial Intelligence and Emerging Technologies Policy presenta uno dei piani più dettagliati finora elaborati dal governo su come intende regolamentare, sviluppare e commercializzare l’IA. Arriva insieme ad altri sforzi analoghi nel continente, tra cui la strategia continentale sull’IA dell’Unione Africana del 2024 e il lavoro in corso del Ruanda sulla regolamentazione dell’IA, collocando il panorama normativo africano tra le aree emergenti più attive al mondo nella governance dell’IA.

La bozza di politica va ben oltre una regolamentazione ristretta. Cerca di ridefinire l’economia dell’intelligenza artificiale in Kenya incentivando gli investimenti in infrastrutture locali, imponendo nuovi obblighi alle aziende che distribuiscono IA e offrendo ai consumatori un maggiore controllo su come gli algoritmi influenzano le loro vite. Così facendo, ricalibra l’equilibrio tra chi probabilmente trarrà beneficio dalla transizione verso l’IA e chi rischia di perdere.

Se adottata, la politica inizierebbe a redistribuire costi, opportunità e valore economico di una delle tecnologie a crescita più rapida al mondo, creando chiari vincitori e vinti nell’economia digitale kenyana.

Da utilizzatore di IA a produttore di IA

Durante il boom globale dell’IA, il Kenya, come gran parte dell’Africa, è stato soprattutto un adottante entusiasta più che un creatore. Le imprese hanno integrato chatbot basati su IA nel servizio clienti. Le banche hanno sperimentato sistemi di rilevamento delle frodi e di credit scoring alimentati dall’IA. Gli ospedali stanno esplorando il machine learning per migliorare la diagnosi. Le agenzie governative hanno incorporato l’IA in più ampie strategie di trasformazione digitale.

Tuttavia, l’infrastruttura che alimenta questa trasformazione rimane in gran parte straniera. I principali modelli di IA al mondo sono sviluppati principalmente negli Stati Uniti e in Cina. I chip specializzati che li alimentano sono fabbricati in gran parte da Nvidia, un’azienda americana, mentre gran parte dell’infrastruttura cloud su cui fanno affidamento le imprese keniane è ospitata all’estero. Di conseguenza, una quota significativa del valore economico generato dall’IA fluisce verso le grandi aziende tecnologiche globali invece di rimanere in Kenya.

La proposta di politica sull’IA del Kenya parte dal presupposto che questa dipendenza sia più di una realtà commerciale: è una vulnerabilità strategica. La bozza individua la dipendenza da infrastrutture cloud e di calcolo estere come una delle maggiori debolezze strutturali del Paese, sostenendo che la dipendenza da sistemi ospitati all’esterno indebolisce la sovranità dei dati, riduce il controllo nazionale sugli asset digitali e limita la capacità del Paese di trattenere il valore creato dall’IA.

La risposta del governo è ambiziosa. Invece di trattare l’IA come un’altra tecnologia digitale, la politica la classifica come infrastruttura nazionale strategica, collocandola accanto a settori come trasporti, energia e telecomunicazioni.

"L’ambizione del Kenya è posizionarsi non solo come utilizzatore di IA… ma anche come produttore, implementatore, regolatore, destinazione per gli investimenti e partner internazionale affidabile all’interno dell’economia intelligente", afferma la politica.

Questa distinzione è significativa. Gran parte del dibattito globale sulla regolamentazione dell’IA si è concentrato sulla mitigazione dei danni — dai deepfake, alla disinformazione e ai bias algoritmici fino alla sorveglianza e alla discriminazione. La proposta del Kenya affronta anche queste preoccupazioni, ma pone inoltre una domanda economica più ampia: chi dovrebbe possedere l’infrastruttura, il talento, la proprietà intellettuale e le opportunità di investimento create dall’IA?

I maggiori vincitori potrebbero non essere le aziende di IA

I beneficiari immediati della strategia del Kenya difficilmente saranno le aziende di IA stesse. Piuttosto, i maggiori vincitori potrebbero essere le industrie che rendono possibile l’intelligenza artificiale.

La politica proposta chiede investimenti in capacità di calcolo domestica, infrastruttura cloud sovrana, sistemi sicuri di gestione dei dati, connettività digitale, energia sostenibile e capacità nazionali di test per l’IA. Sostiene che l’accesso a costi contenuti alle risorse di calcolo debba diventare una priorità nazionale, non un aspetto secondario commerciale.

Così facendo, amplia la definizione stessa di infrastruttura per l’IA. La discussione non si limita agli sviluppatori software che costruiscono modelli, ma include data center, reti in fibra, provider cloud, sistemi elettrici e strutture di calcolo ad alte prestazioni capaci di addestrare algoritmi sofisticati.

Ciò riflette un consenso globale crescente: la corsa all’IA è vinta non solo da chi scrive gli algoritmi, ma da chi controlla l’infrastruttura che li alimenta. Per il Kenya, la cui economia digitale ha storicamente dipinto di dipendenza da infrastrutture tecnologiche importate, la proposta segnala un tentativo di trattenere localmente una quota maggiore della catena del valore dell’IA.

Il quadro rappresenta anche un cambiamento significativo nella politica industriale. Tradizionalmente, il governo keniano ha lasciato che fossero i mercati privati a determinare dove confluisse l’investimento tecnologico. L’approccio proposto è più interventista e utilizza regolamentazione, appalti pubblici, finanziamenti alla ricerca e coordinamento istituzionale per rafforzare le capacità nazionali di IA. Se avrà successo, potrebbe avvantaggiare operatori di data center, provider di infrastrutture cloud, università, ricercatori sui chip e imprese che sviluppano prodotti di IA per le lingue africane e per i mercati locali.

Le startup ottengono un governo disposto a prendere posizione

Per anni, la politica tecnologica del Kenya si è concentrata soprattutto sulla creazione di un contesto favorevole all’innovazione. La proposta sull’IA va molto oltre.

Impegna il governo ad ampliare i finanziamenti alla ricerca, commercializzare tecnologie sviluppate localmente, istituire centri di eccellenza, migliorare la tutela della proprietà intellettuale e utilizzare gli appalti pubblici per sostenere l’innovazione nazionale, purché siano rispettati standard di qualità e di rapporto qualità-prezzo.

Questo impegno conta. Gli appalti pubblici restano uno dei maggiori mercati tecnologici del Paese. Reindirizzare anche solo una frazione della spesa pubblica verso le imprese keniane di IA potrebbe creare opportunità che il capitale di rischio privato ha faticato a offrire.

La proposta riconosce inoltre che le ambizioni del Kenya in materia di IA non possono poggiare soltanto su piattaforme tecnologiche straniere. Chiede una collaborazione più profonda tra università, governo e industria, insieme a maggiori investimenti in ricerca e sviluppo e al sostegno alla commercializzazione di innovazioni che troppo spesso non riescono a passare dal laboratorio al mercato.

Per le startup locali, il messaggio è chiaro: il governo ora considera le aziende di IA non semplicemente come imprese tecnologiche, ma come asset strategici nazionali.

Le università diventano centrali

Una delle caratteristiche più significative, ma facilmente trascurabili, della proposta è il ruolo centrale attribuito alle università. Invece di trattare l’istruzione superiore soltanto come fornitore di talenti, la politica colloca le università come partner fondamentali nella costruzione dell’ecosistema keniano dell’IA.

Dovranno formare professionisti qualificati, generare proprietà intellettuale, sviluppare modelli di IA per le lingue africane, produrre dataset di alta qualità e ridurre la dipendenza del Paese dalle tecnologie importate. Questo approccio riflette una crescente consapevolezza del fatto che la competitività dell’IA nel lungo periodo si costruisce sulla capacità di ricerca.

I Paesi che guidano oggi la corsa all’IA, come Stati Uniti e Cina, hanno investito pesantemente in università e istituti di ricerca decenni prima che i large language models (LLMs) diventassero commercialmente validi. Il Kenya sembra intenzionato a seguire un percorso simile, sebbene su scala più ridotta. Secondo la proposta, le università diventerebbero motori dell’innovazione, producendo brevetti, dataset, strutture di test e spin-off commerciali a sostegno dell’industria locale dell’IA.

Gli svantaggiati

Se la politica promette nuove opportunità per le imprese locali, segnala anche un contesto operativo più impegnativo per le grandi aziende tecnologiche globali come OpenAI e Anthropic.

Si applica non solo alle imprese keniane, ma anche alle società estere i cui sistemi di IA sono utilizzati in Kenya o i cui output hanno "effetti diretti e prevedibili" su persone, imprese o interessi pubblici nel Paese.

Si estende anche ai provider cloud, agli sviluppatori di modelli, agli intermediari di dati, alle società di AI assurance e ai fornitori tecnologici i cui prodotti sono distribuiti in Kenya, indipendentemente da dove tali sistemi siano sviluppati o ospitati.

Come l’AI Act dell’UE e il GDPR prima di esso, la bozza rivendica autorità sui sistemi di IA i cui effetti si avvertono in Kenya, indipendentemente dal luogo in cui sono sviluppati o ospitati. Ciò segna una svolta sottile ma importante rispetto alla regolamentazione tecnologica precedente, che spesso si concentrava sul controllo delle piattaforme digitali dopo il verificarsi del danno. Il Kenya si basa inoltre sul Data Protection Act del 2019, che ha istituito l’Office of the Data Protection Commissioner e introdotto principi di consenso, trasparenza e responsabilità, ora estesi dalla politica sull’IA ai sistemi algoritmici.

Il Kenya propone invece una supervisione che copre l’intero ciclo di vita dell’IA — dalla ricerca e dallo sviluppo dei modelli fino alla distribuzione, al monitoraggio, alla segnalazione degli incidenti e al successivo ritiro — assegnando responsabilità chiare a sviluppatori, deployer, operatori e utenti. I sistemi ritenuti più rischiosi sarebbero soggetti a requisiti più rigorosi di audit, spiegabilità e supervisione umana.

Per aziende come OpenAI, Google, Microsoft e Anthropic, molti di questi obblighi saranno familiari, riflettendo approcci regolatori già in corso di definizione in Europa. Ma per le imprese che hanno considerato l’Africa soprattutto come un mercato di espansione con una supervisione relativamente leggera, il messaggio è diverso. Il Kenya sta segnalando che l’accesso a una delle più grandi economie digitali del continente dipenderà sempre più dalla conformità a regole determinate a livello locale, e non da impegni volontari.

Banche, assicurazioni, fintech e ospedali affrontano nuovi oneri di conformità

Le imprese immediatamente più colpite potrebbero non essere affatto quelle tecnologiche. Banche, fintech, compagnie assicurative, operatori di telecomunicazioni, ospedali e agenzie governative utilizzano sempre più spesso sistemi di IA sviluppati da terze parti. In base alle regole proposte, erediteranno anche la responsabilità per il modo in cui tali sistemi vengono impiegati.

La politica considera l’IA non semplicemente come software acquistato da fornitori, ma come sistemi in grado di influenzare diritti, opportunità e accesso ai servizi essenziali. Le organizzazioni che li utilizzano restano quindi responsabili dei loro risultati.

Per le banche, ciò potrebbe significare un maggiore scrutinio delle decisioni di credito automatizzate e dei sistemi di rilevamento frodi. Per i datori di lavoro, solleva interrogativi sul reclutamento assistito dall’IA e sulla gestione delle performance. I fornitori sanitari che implementano strumenti diagnostici potrebbero trovarsi di fronte a aspettative più elevate in materia di supervisione, documentazione e revisione umana. Le agenzie governative che automatizzano i servizi pubblici potrebbero dover dimostrare che le decisioni assistite dall’IA restino trasparenti e soggette a supervisione umana.

La nuova politica suggerisce che l’IA debba integrare il giudizio umano, non sostituirlo.

"Gli esseri umani conserveranno un controllo significativo sui sistemi che incidono sui diritti individuali, sulla sicurezza o sull’accesso ai servizi essenziali", afferma la politica, aggiungendo che i sistemi ad alto rischio dovrebbero consentire intervento, revisione e una chiara attribuzione delle responsabilità.

Questo accento suggerisce che i costi di conformità andranno ben oltre l’acquisto della tecnologia. Le organizzazioni potrebbero dover documentare come gli algoritmi arrivano alle decisioni, istituire meccanismi di revisione umana, conservare tracce di audit e garantire la responsabilità quando i sistemi automatizzati falliscono. Per settori già soggetti a una forte regolamentazione, come banche e assicurazioni, la governance dell’IA potrebbe aggiungere un ulteriore livello di supervisione operativa.