AI agent ≠ AI agentica.

C’è una differenza enorme tra:
• sistemi che rispondono
• sistemi che operano per obiettivi

Ho pubblicato un nuovo post su LinkedIn proprio su questo tema:
come cambia la progettazione dei sistemi AI quando si passa da automazioni semplici a architetture agentiche.

Se lavori in uno studio o in un’azienda che sta iniziando a valutare l’AI operativa, questo è un passaggio chiave da capire.

👉 Leggi il post completo qui:
https://www.linkedin.com/in/giuseppevitagliano/recent-activity/all/

❓ 𝗛𝗮𝗶 𝘀𝗲𝗻𝘁𝗶𝘁𝗼 𝗽𝗮𝗿𝗹𝗮𝗿𝗲 𝘀𝗲𝗺𝗽𝗿𝗲 𝗱𝗶 𝗽𝗶𝘂̀ 𝗱𝗶 𝗔𝗜 𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰𝗮 𝘃𝗲𝗿𝗼?
Ma nella maggior parte dei casi viene trattata come una semplice evoluzione tecnica.

In realtà è 𝘂𝗻 𝗰𝗮𝗺𝗯𝗶𝗼 𝗱𝗶 𝗽𝗮𝗿𝗮𝗱𝗶𝗴𝗺𝗮 𝗺𝗼𝗹𝘁𝗼 𝗽𝗶𝘂̀ 𝗽𝗿𝗼𝗳𝗼𝗻𝗱𝗼:
❌ Non si tratta di “𝘢𝘶𝘵𝘰𝘮𝘢𝘵𝘪𝘻𝘻𝘢𝘳𝘦 𝘶𝘯 𝘵𝘢𝘴𝘬 𝘪𝘯 𝘱𝘪𝘶̀”.
✅ Si tratta di progettare sistemi che lavorano per obiettivi.

Molti studi professionali, PMI e organizzazioni editoriali stanno sperimentando agenti AI…
ma senza una struttura metodologica rischiano di creare solo nuovi livelli di complessità.

👉 È per questo che ho iniziato ad applicare il 𝗠𝗲𝘁𝗼𝗱𝗼 𝗢.𝗥.𝗗.𝗜.𝗡.𝗘. anche ai sistemi agentici.

👀𝗡𝗲𝗹 𝗻𝘂𝗼𝘃𝗼 𝗮𝗿𝘁𝗶𝗰𝗼𝗹𝗼 𝗹𝗶𝗻𝗸𝗮𝘁𝗼 𝗾𝘂𝗶 𝘀𝗼𝘁𝘁𝗼 𝘀𝗽𝗶𝗲𝗴𝗼 𝗶𝗻 𝗺𝗼𝗱𝗼 𝗰𝗼𝗻𝗰𝗿𝗲𝘁𝗼:
• come passare da task-based automation a goal-oriented systems
• perché l’organizzazione della conoscenza è il vero “cervello” degli agenti
• come progettare sistemi multi-agente realmente operativi
• quale ruolo deve mantenere l’essere umano nella governance

❌ L’AI agentica non è magia.
✅ È 𝗶𝗻𝗴𝗲𝗴𝗻𝗲𝗿𝗶𝗮 𝗱𝗲𝗶 𝗽𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀𝗶 + 𝗮𝗿𝗰𝗵𝗶𝘁𝗲𝘁𝘁𝘂𝗿𝗮 𝗱𝗲𝗹𝗹𝗮 𝗰𝗼𝗻𝗼𝘀𝗰𝗲𝗻𝘇𝗮 + 𝗺𝗲𝘁𝗼𝗱𝗼 𝗼𝗽𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝘃𝗼.

Se ti interessa capire come introdurre questi sistemi nel tuo studio o nella tua azienda:

👉 𝗤𝘂𝗶 𝘁𝗿𝗼𝘃𝗶 𝗹’𝗮𝗿𝘁𝗶𝗰𝗼𝗹𝗼 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗹𝗲𝘁𝗼
https://www.techmaind.com/ai-agentica-e-il-metodo-ordine-le-fasi-per-implementarli/

Se vuoi parlarne in modo pratico del tuo caso reale, scrivimi in DM.

#AI #AIAgentica #Automazione #Innovazione #DigitalTransformation #KnowledgeManagement #AIstrategy

🚨 𝗠𝗼𝗹𝘁𝗶 𝘀𝗶𝘀𝘁𝗲𝗺𝗶 𝗥𝗔𝗚 𝗼𝗴𝗴𝗶 𝗳𝘂𝗻𝘇𝗶𝗼𝗻𝗮𝗻𝗼…
🚫 ma spesso restituiscono:
• informazioni parziali
• contesto incompleto
• risposte “assemblate”

❓ 𝗣𝗲𝗿𝗰𝗵𝗲́?
Perché cercano somiglianza, non struttura.
𝘌𝘥 𝘦̀ 𝘲𝘶𝘪 𝘤𝘩𝘦 𝘴𝘪 𝘨𝘪𝘰𝘤𝘢 𝘭𝘢 𝘱𝘢𝘳𝘵𝘪𝘵𝘢 𝘷𝘦𝘳𝘢!

👉 Prima ancora di parlare di modelli, vector DB o architetture, c’è una domanda molto più importante:
💼 𝙘𝙤𝙢𝙚 𝙨𝙤𝙣𝙤 𝙤𝙧𝙜𝙖𝙣𝙞𝙯𝙯𝙖𝙩𝙞 𝙞 𝙩𝙪𝙤𝙞 𝙙𝙖𝙩𝙞?

Nella mia esperienza, tutto parte sempre da lì:
• 📄 ecosistema documentale
• 🏗️ struttura delle informazioni
• 🏛️ qualità della conoscenza aziendale

✅ 𝗦𝗼𝗹𝗼 𝗱𝗼𝗽𝗼 𝗮𝘃𝗲𝗿 𝗮𝗻𝗮𝗹𝗶𝘇𝘇𝗮𝘁𝗼 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗶 𝗲𝗹𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁𝗶 𝗵𝗮 𝘀𝗲𝗻𝘀𝗼 𝘀𝗰𝗲𝗴𝗹𝗶𝗲𝗿𝗲:
• tecnologie
• approcci (vector vs vectorless)
• architettura del sistema

Altrimenti si costruisce sopra il caos.
E il risultato è prevedibile!

❓ 𝗨𝗻’𝗮𝗹𝘁𝗿𝗮 𝗰𝗼𝘀𝗮 𝗰𝗵𝗲 𝘃𝗲𝗱𝗼 𝘀𝗽𝗲𝘀𝘀𝗼:
❌ “𝘚𝘦𝘳𝘷𝘦 𝘶𝘯 𝘴𝘪𝘴𝘵𝘦𝘮𝘢 𝘤𝘰𝘮𝘱𝘭𝘦𝘴𝘴𝘰 𝘦 𝘤𝘰𝘴𝘵𝘰𝘴𝘰”
❌ “𝘚𝘦𝘳𝘷𝘦 𝘶𝘯𝘢 𝘵𝘦𝘤𝘯𝘰𝘭𝘰𝘨𝘪𝘢 𝘢𝘷𝘢𝘯𝘻𝘢𝘵𝘢 𝘱𝘦𝘳 𝘧𝘰𝘳𝘻𝘢”
𝗡𝗼𝗻 𝗲̀ 𝗰𝗼𝘀𝗶̀!

Se la base è ben organizzata, anche soluzioni semplici possono funzionare molto bene.
Se invece la conoscenza è disordinata, nemmeno la tecnologia più avanzata risolve il problema.

Oggi nei vostri contesti il problema è più:
👉 trovare le informazioni
oppure
👉 organizzarle nel modo giusto?

✍️✉️ 𝗦𝗰𝗿𝗶𝘃𝗲𝘁𝗲𝗺𝗶 𝗶𝗻 𝗗𝗠 𝗽𝗲𝗿 𝗱𝗶𝗿𝗺𝗶 𝗾𝘂𝗮𝗹 𝗲̀ 𝗹𝗮 𝘃𝗼𝘀𝘁𝗿𝗮 𝘀𝗶𝘁𝘂𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗶 𝗽𝗮𝗿𝘁𝗲𝗻𝘇𝗮 𝗲 𝗶𝗻𝗶𝘇𝗶𝗮𝗿𝗲 𝗮𝗱 𝗲𝗱𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝗿𝗲 𝗹𝗮 𝘃𝗼𝘀𝘁𝗿𝗮 "𝗖𝗮𝘀𝗮 𝗔𝗜"!
https://www.techmaind.com/rag-e-ai-aziendale-ecco-cosa-devi-considerare-davvero/

🎁 Ogni giorno novità importanti.
È necessario saper stare al passo...

🫣 ...ma senza farsi prendere dalla frenesia!

✅ Un consulente esterno competente può supportarti in questo percorso 💪

#intelligenzaartificiale #AI #progettiAI

👉 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 “𝘱𝘪𝘶̀ 𝘢𝘷𝘢𝘯𝘻𝘢𝘵𝘢”.
✅ Significa 𝗽𝗶𝘂̀ 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 𝙥𝙞𝙪̀ 𝙨𝙚𝙜𝙪𝙞𝙢𝙞 𝙨𝙪 LinkedIn:
https://www.linkedin.com/in/giuseppevitagliano/

🤖 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

Anthropic ammette che l’IA sta imparando a creare IA migliori più velocemente del previsto https://it.finance.yahoo.com/notizie/anthropic-ammette-che-l-ia-170931132.html

🤔 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/

🎯AI aziendale, il rischio non è solo nel modello: i 5 livelli di controllo dell’AI
Mantenere il controllo sull'AI aziendale: sicurezza, sandbox e controllo operativo sono centrali quando l’AI agisce su risorse aziendali.

https://www.techmaind.com/ai-aziendale-il-rischio-non-e-solo-nel-modello-i-5-livelli-di-controllo-dellai/

🤔 𝗜𝗹 𝗰𝗼𝘀𝘁𝗼 𝗱𝗲𝗹𝗹’𝗔𝗜 𝗮𝘇𝗶𝗲𝗻𝗱𝗮𝗹𝗲 𝗻𝗼𝗻 𝗲̀ 𝘀𝗼𝗹𝗼 𝗶𝗹 𝗽𝗿𝗲𝘇𝘇𝗼 𝗱𝗲𝗹 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹𝗹𝗼. 𝗘̀ 𝘁𝘂𝘁𝘁𝗼 𝗰𝗶𝗼̀ 𝗰𝗵𝗲 𝘀𝗲𝗿𝘃𝗲 𝗽𝗲𝗿 𝗳𝗮𝗿𝗹𝗼 𝗹𝗮𝘃𝗼𝗿𝗮𝗿𝗲 𝗱𝗮𝘃𝘃𝗲𝗿𝗼.

Alibaba comunica +45% per AI Cloud and Compute Services, ma anche +75% negli investimenti in conto capitale, spinti dall’infrastruttura AI e dalla crescente adozione degli agenti.

✅ Per un’azienda questo rende sempre più interessante una strategia ibrida: modelli locali dove bastano, cloud dove serve più potenza, knowledge base sotto il proprio controllo.

𝙀𝙘𝙘𝙤 𝙘𝙤𝙢𝙚 𝙧𝙚𝙖𝙡𝙞𝙯𝙯𝙖𝙧𝙚 𝙪𝙣𝙖 𝙞𝙣𝙛𝙧𝙖𝙨𝙩𝙧𝙪𝙩𝙩𝙪𝙧𝙖 𝙞𝙗𝙧𝙞𝙙𝙖:
https://www.techmaind.com/ai-in-azienda-il-costo-vero-e-linfrastruttura/

🤔Sappiamo davvero perché un’AI ha risposto in un certo modo?
Anthropic ha pubblicato CHIVE, una nuova ricerca che mette alla prova le spiegazioni del comportamento degli LLM attraverso modifiche controllate dei prompt.
Il risultato è interessante: alcuni strumenti avanzati di interpretabilità non hanno aiutato gli agenti a prevedere meglio come il modello avrebbe reagito rispetto alla semplice lettura della conversazione.
Per le aziende il messaggio è chiaro: non basta avere un modello potente. Servono test, osservabilità, controllo del contesto e governance della knowledge base.

È uno dei principi alla base di Gol-IA: separare la conoscenza aziendale dal singolo modello e mantenere sotto controllo fonti, retrieval e informazioni utilizzate per generare le risposte.

👉 Approfondisco il tema nell'articolo "AI aziendale: perché capire il modello non basta":
https://www.techmaind.com/ai-aziendale-perche-capire-il-modello-non-basta/

🤔Un controllo AI è davvero affidabile se funziona soltanto sui casi che ha già visto?
Anthropic ha testato rilevatori di menzogne per LLM e ha scoperto che il fine-tuning generalizza male quando i casi reali si allontanano dai dati usati per addestrare il detector.

👉 Per le aziende il messaggio è importante: non basta “testare una volta” un sistema AI. Servono valutazioni continue su documenti, prompt e workflow reali, con fonti e risposte tracciabili.

✅ È uno dei principi su cui si basa il nuovo ambiente AI Gol-IA dedicato a Studi Professionali e Aziende che sarà disponibile a settembre: governare non soltanto il modello, ma anche knowledge base, contesto, utenti e verifiche.

👉Leggi il mio approfondimento👈