Limiti dei 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.

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'IA air-gapped esegue modelli, RAG e applicazioni di IA all'interno di un dominio di sicurezza isolato senza dipendenze da internet o dal cloud. Scopri come modelli, dati, aggiornamenti e strumenti operano offline.

Gli embedding rappresentano il significato, i database vettoriali recuperano i candidati e i reranker affinano i risultati. Scopri come questi tre livelli di recupero si differenziano e collaborano nel RAG.

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.

Un modello di IA non necessita del recupero per ogni domanda. Il problema importante è sapere quando la sua conoscenza interna non è più sufficiente. Il Trigger di Recupero è un confine decisionale pratico che determina quando un sistema di IA dovrebbe smettere di affidarsi esclusivamente alla conoscenza del modello e ottenere prove esterne prima di rispondere.