Guide pratiche su AI governata e collaborazione Business/IT.
Compliance, sicurezza, costi e adozione dell'AI dentro aziende reali.
Articoli
Data governance: un framework pratico per l'azienda
Come costruire un framework di data governance che regga l'uso quotidiano dell'AI: ruoli, policy, controlli e strumenti di attribuzione.
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Shadow AI: cos'è e come governarlo in azienda
Shadow AI è l'uso di strumenti AI senza approvazione IT. Cosa comporta per dati e conformità, come individuarlo e come riportarlo sotto governo.
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Claude API pricing: come stimare e controllare i costi
Come funziona il pricing a token dei modelli Claude, come stimare la spesa mensile per team e come evitare costi AI fuori controllo.
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ChatGPT aziendale: alternative governate a confronto
Perché un abbonamento ChatGPT standard non basta in azienda e quali alternative offrono davvero controllo su dati, costi e conformità.
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Audit trail: come tracciare accessi a dati e codice
Cos'è un audit trail e perché serve per la conformità AI Act e NIS2. Come sapere sempre chi ha fatto cosa, su quali dati, con quale strumento AI.
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AI Act: 10 obblighi per le aziende italiane
Gli obblighi concreti del Regolamento UE 2024/1689 per chi sviluppa o usa intelligenza artificiale in Italia, spiegati per livello di rischio.
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ACN e NIS2: il ruolo dell'Agenzia per la Cybersicurezza
Cosa fa l'ACN nell'attuazione della NIS2 in Italia: registrazione dei soggetti, vigilanza, sanzioni e i riferimenti ufficiali da conoscere.
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AI policy aziendale: regole pratiche per usare l'AI
Come definire una AI policy aziendale chiara, applicarla agli strumenti di lavoro e ridurre l'uso non controllato di dati e servizi esterni.
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Allineamento business e IT: dai requisiti al software
Come ridurre i malintesi tra business e IT collegando requisiti, esempi e test al software che deve essere realizzato.
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Collaborazione business e IT: una guida pratica per lavorare meglio
Come migliorare la collaborazione tra business e IT, ridurre i passaggi a vuoto e rendere più chiari costi, accessi, requisiti e strumenti.
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Controllo dei costi dell'intelligenza artificiale in azienda
Come monitorare la spesa per l'AI per persona, progetto e strumento, impostare limiti e prevenire fatture inattese.
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Gestione accessi consulenti esterni: lavorare in sicurezza
Come dare accesso a consulenti e fornitori senza lasciare dati, credenziali o permessi aperti oltre la durata dell'incarico.
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Gestione licenze software: capire cosa viene usato davvero
Come usare i dati di utilizzo per rinnovare le licenze software, ridurre gli sprechi e lasciare alle persone gli strumenti che servono.
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Knowledge base aziendale: informazioni utili in un posto solo
Come costruire una knowledge base aziendale che raccolga decisioni, procedure e conoscenze, rendendole facili da trovare e mantenere aggiornate.
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Onboarding sviluppatori: far partire una persona nuova in poche ore
Come ridurre i tempi di onboarding degli sviluppatori con ambienti già pronti, accessi ordinati e strumenti disponibili dal primo giorno.
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Proof of concept e progetto pilota: provare prima di decidere
Come organizzare un proof of concept o un progetto pilota breve, misurare risultati reali e decidere se adottare un nuovo strumento.
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Provare l'intelligenza artificiale in sicurezza
Come valutare nuovi strumenti di AI in un ambiente di test isolato, senza collegarli subito ai sistemi e ai dati reali dell'azienda.
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Tracciabilità degli accessi ai dati: sapere chi vede cosa
Come migliorare la tracciabilità degli accessi a dati e codice, rispondere ai controlli e individuare permessi non più necessari.
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