AI applicata / Note dal campo
Analisi tecniche, scelte architetturali e casi operativi per portare l'AI dentro processi, documenti e stabilimenti.
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Quando una linea si ferma, la risposta è sepolta in migliaia di rung di logica ladder che pochissime persone in azienda sanno leggere. Ecco come un'AI on-premise può interpretare progetti Rockwell Studio 5000 e testi HMI Ignition per trasformare un codice di allarme in una diagnosi: causa, condizioni di reset, conseguenze.
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Il 10 giugno 2026 il Consiglio dei Ministri ha approvato in esame preliminare i due schemi di decreti legislativi che attuano la Legge 132/2025 e adeguano l'Italia al Regolamento UE 2024/1689. Formazione e lavoro, sicurezza e giustizia, e — per la prima volta in modo organico — gli strumenti civili per il risarcimento dei danni da IA. Una guida ragionata a cosa contengono e perché contano.
Per anni la risposta predefinita è stata "mettilo in cloud". Tra GDPR, AI Act e costi che crescono con l'uso, sempre più organizzazioni stanno riscoprendo il valore di tenere l'intelligenza artificiale dove vivono i dati. Ecco quando l'on-premise conviene davvero — e quando no.
L'80% dell'informazione aziendale è bloccata in documenti non strutturati: PDF, contratti, fatture, referti, email. Trasformarli in dati interrogabili è il vero collo di bottiglia dell'IA enterprise. Ecco come funziona una pipeline di document intelligence moderna, passo per passo.
L'AI Act non riguarda solo chi costruisce modelli: riguarda chiunque li usi. Con le scadenze che si avvicinano e i decreti attuativi italiani in arrivo, ecco una checklist pratica in dieci punti per capire da dove partire — senza farsi prendere dal panico né rimandare.
Portare un LLM in azienda apre superfici di attacco nuove: prompt injection, esfiltrazione di dati, strumenti che eseguono azioni reali. La buona notizia è che eseguire il modello in locale rende molti di questi rischi governabili. Una guida ai controlli che contano.
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