👉 Negli ultimi giorni diversi di voi mi hanno scritto in DM dopo il post sul Metodo O.R.D.I.N.E.
❓𝗤𝘂𝗮𝘀𝗶 𝘁𝘂𝘁𝘁𝗲 𝗰𝗼𝗻 𝗹𝗮 𝘀𝘁𝗲𝘀𝘀𝗮 𝗱𝗼𝗺𝗮𝗻𝗱𝗮:
“𝘋𝘢 𝘥𝘰𝘷𝘦 𝘥𝘰𝘣𝘣𝘪𝘢𝘮𝘰 𝘪𝘯𝘪𝘻𝘪𝘢𝘳𝘦 𝘤𝘰𝘯 𝘭’𝘈𝘐?”

❌ La risposta non è ChatGPT.
❌ La risposta non è un tool.
❌ E nemmeno affrettarsi subito a sviluppare qualcosa di personalizzato

✅𝗜𝗹 𝗽𝗿𝗶𝗺𝗼 𝗽𝗮𝘀𝘀𝗼 𝗲̀ 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗼: capire dove si perde tempo ogni giorno.

Nelle organizzazioni che analizzo trovo sempre gli stessi problemi:
• documenti difficili da trovare
• email ripetitive
• contenuti creati ogni volta da zero
• conoscenza aziendale non strutturata

👌 Prima ancora di parlare di AI bisogna fare una cosa molto più semplice:
𝗺𝗮𝗽𝗽𝗮𝗿𝗲 𝗶 𝗽𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀𝗶!

È esattamente la prima fase del Metodo O.R.D.I.N.E.
𝗢 – Osservazione dei processi.

❌ Non serve subito (𝘳𝘪)correre alla tecnologia.
✅ 𝗦𝗲𝗿𝘃𝗲 𝗰𝗮𝗽𝗶𝗿𝗲 𝗰𝗼𝗺𝗲 𝗹𝗮𝘃𝗼𝗿𝗮 𝗱𝗮𝘃𝘃𝗲𝗿𝗼 𝗹’𝗼𝗿𝗴𝗮𝗻𝗶𝘇𝘇𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲.
𝗦𝗼𝗹𝗼 𝗱𝗼𝗽𝗼 𝗵𝗮 𝘀𝗲𝗻𝘀𝗼 𝗶𝗻𝘁𝗿𝗼𝗱𝘂𝗿𝗿𝗲 𝗹’𝗔𝗜!

👉 𝙎𝙚 𝙣𝙚𝙡𝙡𝙖 𝙩𝙪𝙖 𝙖𝙯𝙞𝙚𝙣𝙙𝙖 𝙤 𝙣𝙚𝙡 𝙩𝙪𝙤 𝙨𝙩𝙪𝙙𝙞𝙤 𝙝𝙖𝙞 𝙡𝙖 𝙨𝙚𝙣𝙨𝙖𝙯𝙞𝙤𝙣𝙚 𝙙𝙞 𝙥𝙚𝙧𝙙𝙚𝙧𝙚 𝙤𝙧𝙚 𝙤𝙜𝙣𝙞 𝙨𝙚𝙩𝙩𝙞𝙢𝙖𝙣𝙖 𝙞𝙣 𝙖𝙩𝙩𝙞𝙫𝙞𝙩𝙖̀ 𝙧𝙞𝙥𝙚𝙩𝙞𝙩𝙞𝙫𝙚, 𝙨𝙘𝙧𝙞𝙫𝙞𝙢𝙞 𝙊𝙍𝘿𝙄𝙉𝙀 𝙞𝙣 𝘿𝙈.
Possiamo capire insieme da dove partire.

Se vuoi approfondire il Metodo O.R.D.I.N.E. ho pubblicato una pagina completa sul mio blog TechmAInd dove spiego le 6 fasi del framework:
https://www.techmaind.com/

👌 𝗨𝗻 𝘀𝗲𝗺𝗽𝗹𝗶𝗰𝗲 𝗰𝗮𝘀𝗼 𝗰𝗼𝗻𝗰𝗿𝗲𝘁𝗼 𝗱𝗶 𝘂𝘀𝗼 𝗱𝗲𝗹𝗹'𝗔𝗜
Una delle applicazioni più semplici dell’AI che vedo nelle aziende riguarda le email ripetitive.

❓ 𝗨𝗻 𝗲𝘀𝗲𝗺𝗽𝗶𝗼 𝗿𝗲𝗮𝗹𝗲
Uno studio professionale riceve ogni giorno decine di richieste simili:
• documenti da inviare
• chiarimenti su pratiche
• informazioni operative

𝘖𝘨𝘯𝘪 𝘳𝘪𝘴𝘱𝘰𝘴𝘵𝘢 𝘳𝘪𝘤𝘩𝘪𝘦𝘥𝘦 𝘱𝘰𝘤𝘩𝘪 𝘮𝘪𝘯𝘶𝘵𝘪...
😱 𝗺𝗮 𝗺𝗼𝗹𝘁𝗶𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝘁𝗼 𝗽𝗲𝗿 𝗱𝗲𝗰𝗶𝗻𝗲 𝗱𝗶 𝗲𝗺𝗮𝗶𝗹 𝗮𝗹 𝗴𝗶𝗼𝗿𝗻𝗼 𝗱𝗶𝘃𝗲𝗻𝘁𝗮 𝘁𝗲𝗺𝗽𝗼 𝗼𝗽𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝘃𝗼 𝗲𝗻𝗼𝗿𝗺𝗲!

Qui l’AI non serve per “𝘧𝘢𝘳𝘦 𝘤𝘰𝘴𝘦 𝘧𝘶𝘵𝘶𝘳𝘪𝘴𝘵𝘪𝘤𝘩𝘦”.

💡𝗦𝗲𝗿𝘃𝗲 𝗽𝗲𝗿 𝗰𝗼𝘀𝘁𝗿𝘂𝗶𝗿𝗲 𝘂𝗻 𝘀𝗶𝘀𝘁𝗲𝗺𝗮 𝗰𝗵𝗲:
👉 riconosce il tipo di richiesta
👉 recupera le informazioni corrette
👉 genera una risposta coerente

Risultato:
✅ meno tempo perso
✅ più velocità operativa
✅ maggiore qualità delle risposte

𝗤𝘂𝗲𝘀𝘁𝗼 𝗲̀ 𝗶𝗹 𝘁𝗶𝗽𝗼 𝗱𝗶 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗹𝗲𝗺𝗮 𝗰𝗵𝗲 𝗮𝗳𝗳𝗿𝗼𝗻𝘁𝗼 𝗰𝗼𝗻 𝗶𝗹 𝗠𝗲𝘁𝗼𝗱𝗼 𝗢.𝗥.𝗗.𝗜.𝗡.𝗘.
Non partendo dalla tecnologia.
👉 𝙋𝙖𝙧𝙩𝙚𝙣𝙙𝙤 𝙙𝙖𝙞 𝙥𝙧𝙤𝙘𝙚𝙨𝙨𝙞!

✍️ 𝙎𝙚 𝙫𝙪𝙤𝙞 𝙘𝙖𝙥𝙞𝙧𝙚 𝙨𝙚 𝙣𝙚𝙡 𝙩𝙪𝙤 𝙘𝙤𝙣𝙩𝙚𝙨𝙩𝙤 𝙚𝙨𝙞𝙨𝙩𝙤𝙣𝙤 𝙖𝙩𝙩𝙞𝙫𝙞𝙩𝙖̀ 𝙨𝙞𝙢𝙞𝙡𝙞 𝙙𝙖 𝙖𝙪𝙩𝙤𝙢𝙖𝙩𝙞𝙯𝙯𝙖𝙧𝙚, 𝙧𝙞𝙨𝙥𝙤𝙣𝙙𝙞 "𝙊𝙍𝘿𝙄𝙉𝙀" 𝙣𝙚𝙞 𝙘𝙤𝙢𝙢𝙚𝙣𝙩𝙞 𝙚 𝙩𝙞 𝙘𝙤𝙣𝙩𝙖𝙩𝙩𝙚𝙧𝙤̀ 𝙞𝙣 𝘿𝙈.

A proposito del Metodo O.R.D.I.N.E. ho pubblicato una pagina completa sul mio blog TechmAInd dove spiego le 6 fasi del framework:
https://www.techmaind.com/

🚫 ALT! Non tutti possono fare tutto con l'AI!

Premesse per quello che stai per leggere:
1️⃣ lavoro con l'AI e sono un AI Enthusiast
2️⃣ sono un Web Developer di lunga data
3️⃣ mi piace lavorare con l'AI ma sapere quello che fa dietro le quinte
4️⃣ questo post non è fatto con l'AI (anche se so che le emoji di questo post vi hanno ingannato 😊)

✖️ Il tema non è solo "creare codice".
✅ Il tema è sapere cosa fa quel codice e saperlo e poterlo controllare.

⛔ Oggi tutti possono scrivere codice, ma questo non significa fare un buon lavoro.

❓ Domanda n.1: se realizzi un'intera applicazione con l'AI e poi ti accorgi che qualcosa non va e non sai dove mettere le mani?
❓ Domanda n.2: se realizzi un'intera applicazione con l'AI senza sapere come realmente i tuoi dati vengono gestiti da quel codice che non sai capire, puoi davvero fidarti dell'output?

Provate a rispondere a queste due domande.

#ai #coding #intelligenzaartificiale

https://www.techmaind.com/

🔴 GitHub ha sospeso le nuove iscrizioni a Copilot Pro.

Motivo?

👉 l’AI agentica consuma più risorse del previsto!
Non è un dettaglio tecnico.

È un segnale molto chiaro: stiamo passando da AI che risponde a AI che lavora.
💵 E il lavoro ha un costo. Anche per l'AI.

Ho scritto un approfondimento su questo tema e su cosa significa davvero progettare sistemi AI sostenibili.

👉 Leggi qui:
https://www.techmaind.com/ai-agentica-e-costi-nascosti-cosa-sta-succedendo/

𝗣𝗮𝗿𝗹𝗶𝗮𝗺𝗼 𝗱𝗶 𝗔𝗜 (𝗮𝗻𝗰𝗼𝗿𝗮⁉️😜)
C’è una cosa che noto sempre più spesso.
👉 Molta AI… funziona solo in demo!

Nei post, nelle presentazioni, nei video vediamo:
• 🤖 agenti autonomi
• ⛓️ automazioni intelligenti
• ⚙️ sistemi che “𝘧𝘢𝘯𝘯𝘰 𝘵𝘶𝘵𝘵𝘰 𝘥𝘢 𝘴𝘰𝘭𝘪”

Poi però quando entrano in azienda succede questo:
• ❌ risultati incoerenti
• ❌ output non verificabili
• ❌ processi poco affidabili

𝗣𝗲𝗿𝗰𝗵𝗲́❓
Perché quella non è AI reale.
È AI hype.

La differenza non è nel modello: è nel sistema.
➡️ 𝙉𝙚𝙞 𝙥𝙧𝙤𝙨𝙨𝙞𝙢𝙞 𝙥𝙤𝙨𝙩 𝙩𝙞 𝙢𝙤𝙨𝙩𝙧𝙤 𝙘𝙤𝙨𝙖 𝙘𝙖𝙢𝙗𝙞𝙖 𝙙𝙖𝙫𝙫𝙚𝙧𝙤!

🤖 Il problema dell’AI in azienda non è la tecnologia.
È il caos su cui viene costruita.

Nella maggior parte delle organizzazioni troviamo:
• documenti sparsi
• informazioni duplicate
• conoscenza non strutturata
• processi non chiari

E sopra questo caos si prova a costruire:
👉 chatbot
👉 agenti
👉 automazioni

𝗜𝗹 𝗿𝗶𝘀𝘂𝗹𝘁𝗮𝘁𝗼❓
AI che sembra intelligente…
ma non è affidabile.
😏 𝘙𝘪𝘤𝘰𝘳𝘥𝘢: 𝘴𝘦 𝘭𝘢 𝘣𝘢𝘴𝘦 𝘦̀ 𝘥𝘪𝘴𝘰𝘳𝘥𝘪𝘯𝘢𝘵𝘢, 𝘢𝘯𝘤𝘩𝘦 𝘭’𝘈𝘐 𝘭𝘰 𝘴𝘢𝘳𝘢̀!

❌ AI reale non significa “𝘱𝘪𝘶‌ 𝘢𝘷𝘢𝘯𝘻𝘢𝘵𝘢”.
✅ Significa 𝗽𝗶𝘂‌ 𝘀𝘁𝗿𝘂𝘁𝘁𝘂𝗿𝗮𝘁𝗮.

Un sistema AI funziona davvero quando:
✔️ sa dove trovare le informazioni
✔️ lavora su dati organizzati
✔️ restituisce risposte verificabili
✔️ segue processi chiari

𝗘𝘀𝗲𝗺𝗽𝗶𝗼 𝘀𝗲𝗺𝗽𝗹𝗶𝗰𝗲:
❌ AI hype
→ 𝘤𝘦𝘳𝘤𝘢 𝘲𝘶𝘢𝘭𝘤𝘰𝘴𝘢 𝘦 𝘳𝘪𝘴𝘱𝘰𝘯𝘥𝘦
✅ AI reale
→ 𝘵𝘳𝘰𝘷𝘢 → 𝘷𝘦𝘳𝘪𝘧𝘪𝘤𝘢 → 𝘤𝘰𝘭𝘭𝘦𝘨𝘢 → 𝘳𝘦𝘴𝘵𝘪𝘵𝘶𝘪𝘴𝘤𝘦

👉 Il salto non è tecnologico. È progettuale.

𝙋𝙚𝙧 𝙨𝙖𝙥𝙚𝙧𝙣𝙚 𝙨𝙚𝙢𝙥𝙧𝙚 𝙙𝙞 𝙥𝙞𝙪‌: https://www.techmaind.com/

🤖 𝗟𝗮 𝘀𝗲𝘁𝘁𝗶𝗺𝗮𝗻𝗮 𝘀𝗰𝗼𝗿𝘀𝗮 𝗚𝗶𝘁𝗛𝘂𝗯 𝗵𝗮 𝘀𝗼𝘀𝗽𝗲𝘀𝗼 𝗻𝘂𝗼𝘃𝗲 𝗶𝘀𝗰𝗿𝗶𝘇𝗶𝗼𝗻𝗶 𝗮 𝗖𝗼𝗽𝗶𝗹𝗼𝘁 𝗣𝗿𝗼...
❌ non per mancanza di utenti.
✔️ ma per un 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗹𝗲𝗺𝗮 𝗱𝗶 𝗰𝗼𝘀𝘁𝗶.

Gli agenti AI oggi:
• lavorano per più step
• eseguono task complessi
• mantengono contesto
• consumano molte più risorse

𝗘 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗼 𝗰𝗮𝗺𝗯𝗶𝗮 𝘁𝘂𝘁𝘁𝗼...
👉 𝘓’𝘈𝘐 𝘯𝘰𝘯 𝘦̀ 𝘱𝘪𝘶̀ 𝘶𝘯𝘢 𝘳𝘪𝘴𝘱𝘰𝘴𝘵𝘢.
👉 𝘌̀ 𝘭𝘢𝘷𝘰𝘳𝘰.
E il lavoro costa.

La vera differenza non è: AI potente vs AI semplice.
👉 ma: 𝗔𝗜 𝘀𝗼𝘀𝘁𝗲𝗻𝗶𝗯𝗶𝗹𝗲 𝘃𝘀 𝗔𝗜 𝗶𝗻𝗴𝗲𝘀𝘁𝗶𝗯𝗶𝗹𝗲

🧑‍🎓 𝙎𝙚 𝙫𝙪𝙤𝙞 𝙘𝙖𝙥𝙞𝙧𝙚 𝙘𝙤𝙢𝙚 𝙘𝙤𝙨𝙩𝙧𝙪𝙞𝙧𝙚 𝙨𝙞𝙨𝙩𝙚𝙢𝙞 𝘼𝙄 𝙘𝙝𝙚 𝙛𝙪𝙣𝙯𝙞𝙤𝙣𝙖𝙣𝙤 𝙙𝙖𝙫𝙫𝙚𝙧𝙤 𝙣𝙚𝙡 𝙩𝙪𝙤 𝙘𝙤𝙣𝙩𝙚𝙨𝙩𝙤, 𝙨𝙘𝙧𝙞𝙫𝙞𝙢𝙞 𝙞𝙣 𝘿𝙈 𝙚 𝙨𝙚𝙜𝙪𝙞𝙢𝙞 𝙨𝙪 LinkedIn:
https://www.linkedin.com/in/giuseppevitagliano/

👉 𝗟’𝗔𝗜 𝗳𝘂𝗻𝘇𝗶𝗼𝗻𝗮 𝗱𝗮𝘃𝘃𝗲𝗿𝗼 𝘀𝗼𝗹𝗼 𝗾𝘂𝗮𝗻𝗱𝗼 𝗱𝗶𝘃𝗲𝗻𝘁𝗮 𝘀𝗶𝘀𝘁𝗲𝗺𝗮.

✅ 𝗠𝗮 𝗾𝘂𝗮𝗻𝗱𝗼 𝗲̀ 𝗽𝗿𝗼𝗴𝗲𝘁𝘁𝗮𝘁𝗮 𝗽𝗲𝗿 𝗹𝗮𝘃𝗼𝗿𝗮𝗿𝗲 𝘀𝘂:
• processi reali
• conoscenza strutturata
• flussi operativi chiari

𝗤𝘂𝗶𝗻𝗱𝗶 𝗲𝗰𝗰𝗼 𝘂𝗻𝗮 𝗰𝗼𝘀𝗮 𝗺𝗼𝗹𝘁𝗼 𝗰𝗼𝗻𝗰𝗿𝗲𝘁𝗮:
👉 Cerco 3 realtà (studi professionali, PMI o organizzazioni che lavorano con documenti e contenuti) con cui applicare questo approccio in modo operativo.

✅ Per lavorare su:
• analisi dei processi
• organizzazione della conoscenza
• costruzione di sistemi AI realmente utilizzabili

🎯 𝗟’𝗼𝗯𝗶𝗲𝘁𝘁𝗶𝘃𝗼 𝗲̀ 𝗰𝗮𝗽𝗶𝗿𝗲, 𝗶𝗻 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗲𝘀𝘁𝗶 𝗿𝗲𝗮𝗹𝗶:
👉 dove l’AI può ridurre tempo operativo
👉 come trasformare attività ripetitive in processi automatizzati
👉 come evitare errori comuni nelle implementazioni

Se ti riconosci in uno di questi scenari:
• molte attività manuali e ripetitive
• documenti difficili da gestire
• utilizzo dell’AI ancora “a tentativi”
𝘀𝗰𝗿𝗶𝘃𝗶𝗺𝗶 𝗶𝗻 𝗗𝗠.

Una delle illusioni più comuni sull’AI aziendale è questa:
👉 “Basta collegare i documenti a un chatbot.”
Purtroppo non funziona così 😄
Il vero problema nei sistemi RAG non è:
❌ trovare informazioni
Ma:
✔ trovare quelle corrette
✔ con il giusto contesto
✔ nel momento giusto

Quando dati e conoscenza sono disordinati:
• l’AI confonde le fonti
• perde contesto
• restituisce risposte poco affidabili
Ed è lì che si vede la differenza tra: 👉 demo AI e
👉 sistemi AI realmente utilizzabili

Ho pubblicato una riflessione completa su LinkedIn partendo da un nuovo contenuto molto interessante condiviso oggi da GenAI Works 👇

https://www.linkedin.com/posts/giuseppevitagliano_rag-aicheatsheet-aicommunity-activity-7462034396896841728-BPeN

🤔 Chi controlla davvero la tua AI aziendale: tu o il provider del modello?
La Cina ha richiamato pubblicamente il principio di sovranità digitale nel contesto della crescente contrapposizione tra ecosistemi AI statunitensi e cinesi. Il fatto è geopolitico, ma il segnale per le organizzazioni è più ampio: dipendere integralmente da un unico stack o provider esterno può diventare anche una scelta strategica, non soltanto tecnologica.

👉 Cosa cambia concretamente
Il tema della libertà di scelta dell’infrastruttura AI e della dipendenza da provider esterni acquista ulteriore rilevanza. Per imprese e PA, la possibilità di mantenere dati e knowledge base sotto il proprio controllo e cambiare modello senza ricostruire tutta l’architettura diventa un argomento sempre più forte.

🎯 La necessità è quindi evitare lock-in tecnologico e dipendenza totale da servizi AI esterni.

✅ La soluzione?
- sovranità e controllo dei dati
- libertà di scelta del modello
- governance della conoscenza
💥 Questi sono i pilastri di Gol-IA, il nuovo sistema di AI per Aziende e Studi Professionali che sarà disponibile da settembre.

👉 Restate sintonizzati 👈

🤔 𝗣𝗼𝘀𝘀𝗼 𝗽𝗲𝗿𝗺𝗲𝘁𝘁𝗲𝗿𝗲 𝗮 𝘂𝗻 𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁𝗲 𝗔𝗜 𝗱𝗶 𝗹𝗮𝘃𝗼𝗿𝗮𝗿𝗲 𝘀𝘂𝗶 𝘀𝗶𝘀𝘁𝗲𝗺𝗶 𝗮𝘇𝗶𝗲𝗻𝗱𝗮𝗹𝗶 𝘀𝗲𝗻𝘇𝗮 𝗰𝗼𝗻𝗰𝗲𝗱𝗲𝗿𝗴𝗹𝗶 𝗶𝗺𝗽𝗹𝗶𝗰𝗶𝘁𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗲 𝗮𝗰𝗰𝗲𝘀𝘀𝗼 𝗮 𝘁𝘂𝘁𝘁𝗼?
Stiamo entrando nella fase in cui il problema non è più capire se un agente AI riesce a compiere un'azione, ma stabilire quali azioni gli consentiamo di compiere.

📰 𝗟𝗮 𝗻𝗼𝘁𝗶𝘇𝗶𝗮
Reuters riferisce che OpenAI ha rallentato parte delle attività di sviluppo e testing per rafforzare i controlli di sicurezza dopo gli incidenti verificatisi durante valutazioni cyber avanzate, incluso quello che ha coinvolto Hugging Face. OpenAI aveva già documentato ufficialmente che alcuni propri modelli erano riusciti a concatenare vulnerabilità, ottenere accesso a Internet da un ambiente di test e compromettere infrastruttura Hugging Face durante una valutazione deliberatamente configurata con protezioni ridotte.

👉 𝗖𝗼𝘀𝗮 𝗰𝗮𝗺𝗯𝗶𝗮 𝗰𝗼𝗻𝗰𝗿𝗲𝘁𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗲
Più gli agenti acquisiscono capacità di utilizzare strumenti, eseguire codice, accedere a sistemi e perseguire obiettivi multi-step, meno è sufficiente ragionare sulla sola “𝘴𝘪𝘤𝘶𝘳𝘦𝘻𝘻𝘢 𝘥𝘦𝘭 𝘮𝘰𝘥𝘦𝘭𝘭𝘰”.
Diventano 𝗳𝗼𝗻𝗱𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗮𝗹𝗶 sandbox, autorizzazioni, limiti sugli strumenti, audit, isolamento delle reti e controllo delle azioni. Questa è anche la lettura che OpenAI dà dei propri incidenti di valutazione.

🎯 La necessità è quindi mantenere la governance AI Agent in azienda.

✅ 𝗟𝗮 𝘀𝗼𝗹𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲? 𝙂𝙤𝙡-𝙄𝘼 𝙥𝙚𝙧𝙢𝙚𝙩𝙩𝙚 𝙙𝙞 𝙜𝙤𝙫𝙚𝙧𝙣𝙖𝙧𝙚 𝙡'𝘼𝙄 𝙖𝙯𝙞𝙚𝙣𝙙𝙖𝙡𝙚
Un hub centrale può diventare il punto in cui vengono definiti utenti, knowledge base, modelli, fonti, workflow, autorizzazioni e tracciamento delle operazioni, invece di lasciare agenti autonomi collegati direttamente alle risorse aziendali.

💥 𝙂𝙤𝙡-𝙄𝘼, 𝗶𝗹 𝗻𝘂𝗼𝘃𝗼 𝘀𝗶𝘀𝘁𝗲𝗺𝗮 𝗱𝗶 𝗔𝗜 𝗽𝗲𝗿 𝗔𝘇𝗶𝗲𝗻𝗱𝗲 𝗲 𝗦𝘁𝘂𝗱𝗶 𝗣𝗿𝗼𝗳𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹𝗶 𝗰𝗵𝗲 𝘀𝗮𝗿𝗮̀ 𝗱𝗶𝘀𝗽𝗼𝗻𝗶𝗯𝗶𝗹𝗲 𝗱𝗮 𝘀𝗲𝘁𝘁𝗲𝗺𝗯𝗿𝗲: contattami in DM per saperne di più.

👉 Per saperne di più 👈

🤔 AI Agent in azienda: il problema non è più solo cosa sanno fare, ma cosa gli permettiamo di fare.
Anthropic ha pubblicato un nuovo Risk Report che mette al centro sandbox, monitoraggio, permessi e salvaguardie di deployment. Quando un agente può accedere a file, sistemi e workflow, la governance diventa parte dell’architettura AI.
✅ È esattamente il tema su cui Gol-IA interviene: mantenere sotto controllo utenti, knowledge base, modelli, fonti e automazioni.

Approfondisco il tema sul mio profilo LinkedIn:
https://www.linkedin.com/in/giuseppevitagliano/recent-activity/all/