Guide su Governance dell'IA
Tutti gli articoli nella categoria Governance dell'IA
EU AI Act: cosa cambia da dicembre 2, 2026 (checklist)
Il 2 dicembre 2026 si applicano due nuovi divieti dell'articolo 5 e termina il periodo di grazia per la marcatura a lettura ottica. Una checklist per ruolo e orizzonte attraverso 2027 e 2028.
MAS AIRG: un piano di transizione di 12-mese per l'intelligenza artificiale degli agenti nelle banche
Il MAS ha confermato che l'intelligenza artificiale dell'agente rientra nelle aspettative di vigilanza dell'AIRG, con una transizione proposta di 12-mese. Un piano mensile per gli FI regolamentati dal MAS.
Esempio di funzionamento FRIA completato: agente di alert-triage AML
Un articolo 27-struttura FRIA completato per una banca fittizia dell'UE che utilizza un agente di triage di allerta antiriciclaggio: tutte e sei le sezioni, registro dei rischi, controlli di runtime, download.
Controlla Copilot, Agentforce e agenti IA personalizzati
Applica un metodo di controllo a Microsoft Copilot, Salesforce Agentforce e agli agenti AI personalizzati, con prove della piattaforma, elenchi di controllo e un esempio di schema valido.
Software di audit degli agenti AI: requisiti, categorie e guida per l'acquirente neutrale
Valuta il software di audit degli agenti AI con i requisiti 12, le attuali categorie di fornitori, i test di approvvigionamento, le linee guida sullo stack e un elenco di controllo dell'acquirente scaricabile.
Agenti di triage di allerta antiriciclaggio: controlli e prove
Gestisci un processo di triage degli avvisi AML dall'acquisizione fino alla disposizione, alla revisione del produttore e del controllore, al recupero e alle prove sigillate con soglie politiche verificabili.
Supervisione umana per gli agenti IA: quando è richiesta l'approvazione?
Decidi quando un agente AI può procedere, necessita di revisione o deve fermarsi. Utilizza una tabella di policy a quattro risultati, un flusso di lavoro maker-checker, uno schema di prove e un playbook.
NIST AI RMF vs EU AI Act vs ISO/IEC 42001: quale si applica alla tua organizzazione
Confronto tra NIST AI RMF, EU AI Act e ISO/IEC 42001 per autorità, ambito, garanzie, evidenze e copertura dei controlli sugli agenti.
Playbook sulla risposta agli incidenti degli agenti AI: contenere, ripristinare, prove, segnalare
Un manuale pratico per la risposta agli incidenti degli agenti di intelligenza artificiale per il contenimento, il rollback sicuro, la conservazione delle prove, il recupero e le decisioni di reporting dell'articolo 73 della legge sull'intelligenza artificiale dell'UE.
Il registro degli agenti AI: un modello di inventario multipiattaforma per Copilot, Agentforce e agenti personalizzati
Scarica un modello di inventario degli agenti AI multipiattaforma che copre proprietà, autonomia, autorizzazioni, sistemi, regole di approvazione, prove, trigger di revisione e lacune note.
Governance dell'IA in runtime: prima, durante e dopo
La governance dell'IA runtime controlla le azioni degli agenti durante l'esecuzione dei sistemi. Scopri come differisce dall'osservabilità, dai guardrail e dalla governance dei record.
La violazione di Hugging Face da parte di un agente AI: 17.000 eventi registrati, fase per fase
Cosa ha divulgato Hugging Face su un'intrusione condotta da un agente AI autonomo, cosa OpenAI ha poi attribuito ai propri modelli e quali controlli devono intervenire prima dell'esecuzione di un'azione dell'agente.
Come controllare un sistema di agenti AI: un framework aziendale per la produzione
Un framework di audit degli agenti AI di dominio 12- pronto per il lavoro sul campo per ambito, proprietà, autorità, controlli di runtime, campionamento, prove, risultati e follow-up.
Matrice di responsabilità degli agenti AI: chi possiede cosa nella produzione
Una matrice di responsabilità pronta sul campo per i ruoli di governance degli agenti AI 13 attraverso progettazione, approvazione, rilascio, runtime, incidenti, modifiche e ritiro.
Programma di controllo degli agenti AI: ambito, campionamento, prove e reporting
Un programma di audit interno pronto per il lavoro sul campo per l'ambito dell'agente AI, la completezza della popolazione, la valutazione del rischio, i test di controllo, il campionamento, le prove, i risultati e il follow-up.
SAFR, spiegato: all'interno del framework runtime di MAS per gli agenti AI nella finanza
SAFR è il riferimento di governance runtime di MAS BuildFin.ai per gli agenti IA nel settore finanziario. All'interno: quattro componenti, quattro disposizioni, buste e mandati.
La mappa di controllo e prova degli agenti antiriciclaggio: ogni azione dell'agente, il suo cancello di controllo, la persona responsabile e le sue prove sigillate
La tabella canonica che mappa ogni azione dell'agente antiriciclaggio e dei pagamenti con il suo cancello di controllo, persona responsabile e record di prove sigillate, fa riferimenti incrociati a DORA, antiriciclaggio e Wolfsberg.
Perché la governance statica dell'AI non funziona per gli agenti in produzione
La governance AI progettata per modelli statici non è in grado di governare agenti autonomi che ragionano dinamicamente e agiscono alla velocità delle macchine. Le evidenze provenienti da ogni grande analista, ente di standardizzazione e piattaforma tecnologica convergono su un'unica conclusione: la governance deve spostarsi all'interno del sistema.
Autonomia responsabile: supervisione per gli agenti AI
Il dibattito sulla supervisione umana è spesso inquadrato come una falsa alternativa binaria: o gli esseri umani esaminano ogni decisione oppure l'AI opera in modo autonomo. Una supervisione efficace consiste nell'avere i controlli giusti nei momenti giusti, con una chiara attribuzione delle responsabilità. Questa è l'autonomia responsabile.
Audit trail degli agenti AI: evidenze e replay
Crea audit trail per le azioni degli agenti AI, riproduci le decisioni, verifica policy e approvazioni e dimostra l’integrità dei record.
Il collo di bottiglia della governance IA: perché l'adozione degli agenti si blocca
L'adozione degli agenti IA nelle imprese non è frenata dalle capacità tecniche, ma dalla capacità di governance. Le organizzazioni riescono a sviluppare agenti IA più velocemente di quanto riescano ad approvarli, monitorarli e sottoporli ad audit. Colmare questo divario di governance richiede di trattare la governance come infrastruttura abilitante.
Shadow AI: il rischio di conformità nascosto nella vostra organizzazione
Come gli strumenti di IA non autorizzati creano zone d'ombra nella conformità al Regolamento europeo sull'IA. Scoprite come identificare, inventariare e governare lo shadow AI prima che lo facciano le autorità di vigilanza.
Conformità degli agenti AI: requisiti dell’AI Act UE
Versione storica del 15 luglio 2026: classificazione degli agenti AI, obblighi, supervisione, log, rischi ed evidenze.