Risposte
Le domande che ci fanno davvero
Una domanda per pagina, con la risposta nel primo blocco e sotto il ragionamento e le fonti primarie. Sono scritte a partire da ciò che abbiamo costruito e abbiamo dovuto difendere — dove una risposta richiederebbe di inventare prove, la pagina non esiste.
Che differenza c’è tra AI privata e AI sovrana?
L’AI privata riguarda chi può vedere i dati. L’AI sovrana riguarda chi può decidere, e sotto quale giurisdizione. I tre modelli di deployment — AI completamente locale, ibrido sovrano, inferenza privata in UE — e cosa garantisce davvero ciascuno.
Un sistema RAG rientra nell’AI Act?
L’AI Act classifica per finalità prevista e per ruolo, non per tecnica. Cosa significa per un sistema di retrieval-augmented generation, quali obblighi ricadono sul deployer anziché sul fornitore del modello, e cosa l’architettura deve essere in grado di dimostrare.
Come si costruisce un sistema RAG con audit trail?
Cosa va registrato perché una risposta sia ricostruibile a distanza di mesi: insieme recuperato, versioni dei documenti, prompt, identità del modello e approvazione. Le scelte di progetto che lo rendono possibile, e quelle che lo rendono impossibile.
Come gestire i documenti normativi superati in un sistema RAG?
Un sistema di retrieval che ordina per similarità restituisce senza problemi una circolare revocata due anni fa. Catene di versioni, intervalli di validità e la differenza tra un documento pertinente e un documento in vigore.
Come valutare un fornitore di AI in un settore regolamentato?
Le domande che separano un fornitore che ha ragionato sulla responsabilità da uno che non l’ha fatto: flussi di dati, sub-responsabili, sostituzione del modello, superficie di audit, obblighi in caso di incidente e dove si ferma davvero la responsabilità.
Come si implementa un LLM on-premise in ospedale?
Sequenza, hardware, perimetro dei dati e governance per un deployment ospedaliero: da cosa partire, quali dati personali non devono mai entrare nell’indice, e quali parti dello stack decidono se il progetto sopravvive al primo audit.
Gli approfondimenti più lunghi sono in Ricerca; come appare un deployment in produzione lo raccontano i case study. Se la tua domanda non è qui, vale la pena farla direttamente.