La nostra garanzia che rende le soluzioni del Gruppo pronte per l'adozione reale nelle aziende
Protezione e anonimizzazione dei dati sensibili per ridurre il rischio di esposizione verso modelli e servizi esterni, preservando la riservatezza e l’integrità delle informazioni.
Controlli, documentazione e tracciabilità per supportare il rispetto delle normative AI applicabili. Il monitoraggio dell’evoluzione normativa e l’aggiornamento dei presidi accompagnano la soluzione nel tempo, in funzione del contesto d’uso e del livello di rischio.
Gestione di accessi e autorizzazioni, monitoraggio di utilizzi, costi e prestazioni e instradamento delle attività verso i modelli più adatti al compito, bilanciando qualità dei risultati, tempi e consumi.
Robustezza dei modelli, spiegabilità della base algoritmica e degli output, accompagnate da verifiche delle prestazioni, gestione degli errori e supervisione umana nei passaggi critici.
Uno sguardo ad alcune componenti del sistema che potenziano le soluzioni in cui vengono integrati
Architetture secure-by-design e protezione dei dati.
Anonimizzazione, pseudonimizzazione e filtraggio dei dati sensibili prima dell’invio ai modelli.
Cifratura dei dati in transito e a riposo, vault delle credenziali e gateway API sicuri.
Framework di federated learning per elaborazioni distribuite senza centralizzare i dati.
Test di sicurezza, protezione da prompt injection e monitoraggio degli incidenti.
Requisiti normativi tradotti in controlli verificabili.
Mappatura dei requisiti applicabili e valutazione del rischio per caso d’uso.
Data lineage e audit trail per ricostruire provenienza dei dati, elaborazioni e utilizzi.
Versionamento di modelli, configurazioni e documentazione tecnica.
Policy di conservazione e cancellazione dei dati, con evidenze a supporto degli audit.
Orchestrazione e controllo centralizzato dell’AI.
Identity & Access Management con ruoli, permessi e segregazione degli accessi.
Dashboard centralizzata per utilizzi, consumi, costi e prestazioni.
Routing multi-modello in base a task, qualità, latenza e costo.
Budget, quote di utilizzo, soglie di allerta e workflow di approvazione.
Validazione dei modelli e continuità operativa.
Benchmark e test di robustezza su dati rappresentativi del contesto d’uso.
Strumenti di explainability e verifica della coerenza degli output.
Monitoraggio del degrado delle prestazioni e dei cambiamenti nei dati (drift).
Meccanismi di fallback, ripristino e supervisione umana nei passaggi critici.
