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L’intelligenza artificiale continua a occupare il centro del dibattito internazionale, tra esigenze di sicurezza, strategie industriali e nuovi approcci alla governance dei modelli avanzati. Al vertice G7, i leader delle principali economie hanno discusso un possibile schema per consentire a Paesi e organizzazioni considerati “affidabili” di accedere ai sistemi di AI più evoluti sviluppati negli Stati Uniti, un tema emerso con forza dopo la decisione di Washington di limitare l’accesso internazionale ai modelli di Anthropic.
Sul fronte del mercato, Salesforce rafforza la propria presenza in Italia con un investimento da un miliardo di euro in cinque anni, puntando sull’AI agentica attraverso Agentforce, nuovi uffici e un’academy dedicata alla formazione.
Intanto OpenAI lavora a strumenti per aumentare la sicurezza dei propri modelli, sperimentando il metodo “Deployment Simulation”, che utilizza conversazioni reali anonimizzate per prevedere comportamenti e criticità prima del rilascio sul mercato.
Buona lettura!
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A Évian i leader hanno elaborato un possibile schema per consentire a Paesi e soggetti “affidabili” di usare i modelli di intelligenza artificiale più avanzati sviluppati negli Stati Uniti. Il dossier nasce dopo lo stop imposto da Washington all’accesso internazionale ai modelli di Anthropic | | | |
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Con Agentforce, nuovi uffici e una academy dedicata. Salesforce prova a trasformare l’Italia in un mercato di riferimento per l’AI agentica. Il salto dai progetti pilota all’uso industriale resta il nodo decisivo | | | |
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“Deployment Simulation” è un metodo che prova a prevedere il comportamento dei modelli prima del rilascio usando conversazioni reali anonimizzate. Il sistema punta a misurare rischi, errori e comportamenti indesiderati in contesti più vicini all’uso quotidiano, con effetti diretti su costi, fiducia e governance | | | |
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Uno studio Anthropic ha letto circa 400mila sessioni di Claude Code tra ottobre 2025 e aprile 2026: le persone decidono cosa costruire, l’agente come, e a fare la differenza sul risultato è la competenza nel dominio. In sette mesi il debug si è dimezzato e il valore del compito tipico è cresciuto del 27% | | | |
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La governance multi-cloud come disciplina per controllare costi, ridurre il lock-in e mantenere coerenza di sicurezza tra provider diversi. Le aziende cercano resilienza, migliori condizioni commerciali, accesso a servizi innovativi e minore dipendenza da un singolo fornitore. Particolare attenzione a policy, interoperabilità, automazione e FinOps | | | |
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Come si decide quale agente fare per primo? Come si costruisce la checklist di governance prima del rilascio? Quali sono i dieci controlli di sicurezza che separano un sistema affidabile da un incidente in attesa? Come si fa AgentOps nei mesi successivi | | | |
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