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Tutte le applicazioni di IA richiedono una governance sufficiente.

Non solo AI ad alto rischio: perché tutte le applicazioni di AI hanno bisogno di governance

22 ottobre 2025

Dai chatbot allo scoring: ogni AI in un'azienda ha bisogno di responsabilità misurabili, prove chiare e un processo solido. L'adozione di un approccio strutturato ora proteggerà i dati, il valore del marchio e la capacità di innovare. Punto di partenza: un inventario centralizzato dell'IA, flussi di lavoro vincolanti e mappe di modelli, controllati in Ailance AI Governance.

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Obblighi di segnalazione di incidenti gravi di IA

Incidenti gravi di IA: le previste linee guida dell'UE sugli obblighi di segnalazione stabiliscono nuovi standard per la conformità all'IA

8 ottobre 2025

Alla fine di settembre, la Commissione europea ha lanciato un'indagine pubblica Consultazione a Linee guida e un modulo di segnalazione per gli "incidenti gravi di IA" in conformità al regolamento IA. L'obiettivo è quello di chiarire la gestione degli incidenti gravi che coinvolgono sistemi di IA ad alto rischio prima che gli obblighi di segnalazione diventino obbligatori a partire dall'agosto 2026.

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La valutazione del rischio di IA in azienda può essere molto semplice.

Valutazione e classificazione del rischio di IA in azienda

23 settembre 2025

Al più tardi quando le aziende implementano diversi progetti di IA in parallelo, una base comune per la valutazione è essenziale. In caso contrario, è difficile confrontare aree specialistiche, modelli e tipi di applicazione diversi. Un modello di rischio centralizzato garantisce che tutti i progetti siano valutati secondo gli stessi criteri.

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Le mappe del modello sono importanti per la documentazione dell'IA.

Schede modello: perché le schede modello sono così importanti per la documentazione dell'IA

16 settembre 2025

Le mappe dei modelli rendono l'IA comprensibile. Documentano lo scopo, l'origine dei dati, le versioni, le metriche delle prestazioni e i limiti dei modelli di IA. Se le si usa in modo coerente e le si integra nei flussi di lavoro, si ottiene la verificabilità e si può scalare in modo affidabile. È sufficiente utilizzare le mappe dei modelli insieme all'AI Governance di Ailance.

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