La governance dell’intelligenza artificiale e la governance dei dati sono diventate cruciali per garantire lo sviluppo di soluzioni AI affidabili ed etiche. Questi framework di governance sono interconnessi e vitali per il successo delle iniziative guidate dall’AI, specialmente nelle grandi organizzazioni.
In un panorama ipercompetitivo, non è sufficiente distribuire modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM); è necessario un robusto framework LLMOps per garantire affidabilità e conformità. Python, con il suo ricco ecosistema, è il fulcro che unisce prototipazione, monitoraggio e governance in un flusso di lavoro di produzione senza soluzione di continuità.
Singapore sta rispondendo in modo proattivo alle sfide in continua evoluzione poste dall’uso dei dati nell’era dell’intelligenza artificiale (IA). La Ministra per le Comunicazioni e l’Informazione, Josephine Teo, ha sottolineato l’importanza di adattare non solo le leggi e le pratiche, ma anche le norme sociali più ampie.
L’Asia-Pacifico sta assistendo a un’espansione rapida delle tecnologie di sorveglianza, mentre rimane privo di quadri di governance necessari per regolarne l’uso. La mancanza di normative complete consente ai regimi repressivi di utilizzare strumenti di sorveglianza con poca supervisione pubblica.
L’intelligenza artificiale (AI) sta trasformando il panorama della conformità fiscale, offrendo soluzioni innovative che semplificano i processi e aumentano l’accuratezza. Grazie all’automazione delle attività e all’analisi dei dati, le aziende possono ottimizzare le loro strategie fiscali e migliorare l’engagement con i clienti.
L’Atto sull’Intelligenza Artificiale dell’Unione Europea sta per trasformare la governance globale dell’IA, ma i ritardi nella finalizzazione delle linee guida critiche offrono opportunità strategiche per le aziende. Questo articolo esplora come i rischi legati ai tempi normativi possano essere trasformati in vantaggi di mercato, con un focus su settori come la tecnologia sanitaria e i sistemi autonomi.
Al centro della politica dell’intelligenza artificiale (IA) di frontiera c’è un dibattito chiave: la regolamentazione dovrebbe concentrarsi sulla tecnologia stessa – i modelli di IA – o sui suoi utilizzi? La regolamentazione basata sull’entità, che si concentra sulle grandi aziende che sviluppano i modelli e i sistemi più potenti, potrebbe affrontare meglio i rischi distintivi dello sviluppo dell’IA di frontiera.
Il Texas ha recentemente approvato la Responsible Artificial Intelligence Governance Act (TRAIGA), che entrerà in vigore il 1° gennaio 2026. Questa legge impone nuovi requisiti per le aziende e le entità governative che utilizzano sistemi di intelligenza artificiale in vari contesti, inclusi biometria e sanità.
L’adozione di strumenti di intelligenza artificiale generativa, come Zoom AI Companion e Microsoft Copilot, richiede non solo l’implementazione di guardrail robusti, ma anche un’ispezione accurata dei contenuti generati. Questo processo consente alle organizzazioni di garantire che le uscite dell’IA soddisfino le normative interne e i requisiti di conformità.
Pillar Security ha codificato un framework di sicurezza AI che rappresenta un passo avanti significativo negli sforzi dell’industria per garantire operazioni sicure per l’AI. Il framework SAIL delinea il ciclo di vita dello sviluppo dell’AI e oltre 70 rischi, fornendo risorse complete per leader aziendali e IT.