Scalare l’AI Aziendale nel 2026 Richiede Governance
Ci riteniamo ben preparati per fornire AI su scala aziendale nel 2026, avendo intenzionalmente superato la fase di sperimentazione e piloti isolati. Il nostro obiettivo è rendere l’AI implementabile, sicura e governabile su larga scala, trattandola come un sistema a ciclo completo che copre le basi dei dati, lo sviluppo dei modelli, l’implementazione e l’interazione con l’utente.
Le Sfide Principali
La sfida più grande non riguarda l’infrastruttura, ma le competenze e la prontezza della governance. Molte organizzazioni desiderano adottare l’AI, ma mancano di capacità di sicurezza, rischio e conformità consapevoli dell’AI, con una visibilità limitata su dove viene utilizzata l’AI, quali dati consuma, come si comportano i modelli nel tempo e chi è responsabile. Ciò crea esposizione riguardo a perdite di dati, pregiudizi, uso improprio e conformità.
Il Nostro Ruolo
Il nostro ruolo è quello di colmare il divario tra innovazione ed esecuzione di livello enterprise integrando i principi di sicurezza informatica, governance dei dati e AI responsabile nel design e nell’implementazione dell’AI. Quando implementiamo l’AI per i clienti, affrontiamo rischi come deepfake, frodi informatiche e privacy dei dati fin dal primo giorno.
Strategie di Implementazione
Iniziamo comprendendo come e dove viene utilizzata l’AI, quali dati tocca e come vengono prese le decisioni, in modo che le misure di protezione siano costruite precocemente. Ci concentriamo su controlli di identità robusti, validazione dei dati, monitoraggio continuo e privacy by design, supportati dalla governance dei modelli e dalla loro spiegabilità per mantenere visibilità, responsabilità e fiducia.
Architetture Cloud-Native e Ibride
Le architetture cloud-native e ibride plasmano la nostra roadmap per l’AI, consentendo velocità, flessibilità e controllo normativo, allineandosi con iniziative nazionali per supportare un’adozione responsabile, scalabile e conforme dell’AI aziendale.
