20 gennaio, 2026
Mentre entriamo in un nuovo anno, ho riflettuto su una domanda che quasi tutti i CEO, i CIO e i CTO si pongono oggi: negli ultimi due anni, le aziende hanno investito...
Ascolta il blog: l'IA è OVUNQUE e, per questo motivo, le organizzazioni si stanno affrettando a implementare soluzioni di intelligenza artificiale per ottenere i benefici percepiti dal suo utilizzo. Tuttavia, come...
Il mondo si sta muovendo sempre più verso il cloud e il cloud computing è emerso come una forza fondamentale che guida la trasformazione aziendale in tutti i settori. Questo cambiamento di paradigma rimodella il modo in cui le organizzazioni operano, innovano,…
I dati sono il fondamento di ogni organizzazione moderna, plasmano le decisioni, guidano l'innovazione e alimentano le operazioni quotidiane. Tuttavia, il valore dei dati non è statico: si evolve dal momento in cui vengono creati a...
Commento del blog: preservare le informazioni per le generazioni future è diventato più critico e più impegnativo che mai. Mentre la tecnologia si evolve a un ritmo vertiginoso, garantire che i nostri dati rimangano...

Il vero cambiamento aziendale non è RAG contro CAG

L'intelligenza artificiale aziendale sta fallendo non perché i modelli non siano sufficientemente intelligenti, ma perché non riescono a ricordare ciò che hanno già dimostrato essere vero. La generazione aumentata dal recupero (RAG) crea amnesia nell'intelligenza artificiale. La generazione aumentata dalla cache (CAG) crea memoria istituzionale. Questa distinzione è ciò che determina se l'intelligenza artificiale può operare in ambienti regolamentati e ad alto rischio. Definizioni chiave: Generazione aumentata dal recupero (RAG): un'intelligenza artificiale […]

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Governance, verificabilità e applicazione delle policy sono i veri punti di forza dell'intelligenza artificiale aziendale

L'intelligenza artificiale aziendale non sta fallendo perché i modelli sono deboli. Sta fallendo perché le organizzazioni non possono dimostrare che le decisioni di intelligenza artificiale siano conformi alle policy e alle leggi. Nei settori regolamentati, la chiave vincente è la governance: discendenza e provenienza, RBAC e ABAC, privilegi minimi, conservazione e conservazione legale, e audit trail che mostrano cosa ha visto il modello e perché […]

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Quando i sistemi di backup perdono traccia dei dati: perché le aziende hanno bisogno di un piano di controllo dei dati

I sistemi di backup e snapshot creano copie di dati che non possono gestire. Ciò comporta rischi di conformità, sovraccarico dello storage e set di dati di addestramento AI inaffidabili. Un piano di controllo dei dati fornisce funzionalità di individuazione, classificazione, applicazione delle policy e cancellazione difendibile su ogni copia, ovunque si trovi. Punti chiave Il problema principale: la proliferazione delle copie aumenta su snapshot, backup, repliche e […]

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Che cosa sono CI/CD e come funzionano?

CI/CD è l'acronimo di Continuous Integration e Continuous Delivery. Si tratta della pipeline automatizzata che porta il codice dal laptop di uno sviluppatore alla produzione. Nelle aziende moderne, CI/CD deve anche governare i dati, la sicurezza e i modelli di intelligenza artificiale, non solo le build del software. Punti chiave: CI/CD sostituisce i rilasci manuali lenti con pipeline automatizzate. Riduce i rischi testando, scansionando e […]

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Ciclo di vita dello sviluppo del software nell'era dell'intelligenza artificiale e della regolamentazione

Il tradizionale SDLC si concentra sul codice. Il SDLC dell'era dell'intelligenza artificiale deve trattare i dati come artefatti di prima classe. Ciò significa integrare la discendenza dei dati, i metadati e l'applicazione delle policy in ogni fase, dai requisiti alle operazioni. Questo è in linea con le moderne linee guida in materia di rischio e sicurezza di framework come NIST AI RMF e NIST SSDF. La maggior parte dei contenuti SDLC presuppone ancora un mondo in cui […]

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Test delle prestazioni e test di carico

I test di prestazioni e di carico misurano il comportamento di applicazioni, API e sistemi di intelligenza artificiale in condizioni di domanda prevista e di picco. Nelle aziende moderne, questi test devono includere pipeline di dati, modelli di intelligenza artificiale e controlli di governance, non solo server web. Punti chiave: i test di prestazioni misurano velocità, stabilità e utilizzo delle risorse. I test di carico misurano il comportamento dei sistemi su larga scala. IA e […]

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