Policy e limiti dati

L'IA sovrana riguarda il controllo effettivo su modelli, dati, infrastrutture, software, operazioni e dipendenze strategiche — non semplicemente dove è ospitato un modello di IA.

Il Model Context Protocol collega le applicazioni di intelligenza artificiale a strumenti, risorse e prompt esterni attraverso un confine standard client-server. Scopri cosa fa MCP, cosa non fa e dove si colloca nell'architettura degli agenti.

Il controllo RBAC stabilisce cosa può fare un utente; l'isolamento dei tenant stabilisce a quali risorse di quale tenant può accedere tale azione. Scopri perché la sicurezza SaaS multi-tenant richiede entrambi i confini.

Una Fonte di Verità definisce quale fonte è autorevole per un fatto o uno stato specifico. Scopri come si differenzia da RAG, provenienza, memoria, contesto, database vettoriali e sistemi di registrazione.

La governance dell'IA definisce chi può approvare, gestire, modificare e verificare i sistemi di IA attraverso modelli, fornitori, dati, autorizzazioni, rischi, valutazione e l'intero ciclo di vita.

Un Architetto di Piattaforme AI progetta fondamenta AI riutilizzabili attraverso modelli, fornitori, recupero, agenti, identità, sicurezza, valutazione, osservabilità e operazioni.

Un Solution Architect AI trasforma i requisiti aziendali in un sistema AI pronto per la produzione, attraverso dati, modelli, strumenti, sicurezza, runtime, valutazione e operazioni.

L'IA generativa è più di un modello. Scopri come modelli, recupero, strumenti, contesto, runtime e applicazioni si integrano nei sistemi di IA in produzione.

L'IA agentica utilizza modelli all'interno di cicli di esecuzione a più passaggi, in cui possono scegliere strumenti, osservare i risultati, aggiornare lo stato e adattare l'azione successiva entro limiti espliciti di runtime e di autorizzazione.

L'architettura AI aziendale spiega come l'AI cambia i sistemi aziendali attraverso autorità sui dati, identità, permessi, fornitori, rischio, governance, valutazione, conformità e operazioni.

MCP, A2A, UCP, AP2 e A2UI sono spesso presentati come standard per agenti concorrenti. Per lo più risolvono problemi di interoperabilità diversi. Questa guida mappa ciascun protocollo sul confine che effettivamente standardizza—e mostra come possano lavorare insieme in un unico sistema di produzione.

Un agente IA può citare fonti e comunque utilizzare le prove sbagliate. Questo articolo introduce un metodo pratico per verificare il supporto delle affermazioni, l'autorevolezza della fonte, l'applicabilità, la provenienza e se le prove abbiano effettivamente influenzato la risposta.