Tech Digest: sicurezza AI, workflow automatizzati e resilienza dei modelli

Se usi strumenti con AI nel lavoro quotidiano, questa settimana porta indicazioni pratiche su sicurezza, automazione e continuità operativa. Focus su azioni applicabili subito in PMI: audit, workflow, e gestione dei rischi quando i modelli o i fornitori hanno downtime.

AI security: come proteggere strumenti e processi in azienda

Molti tool “tradizionali” hanno ormai funzioni AI attive di default: aumenta la superficie di rischio senza che il team se ne accorga. L’articolo propone un approccio di audit leggero: mappare tool, dati coinvolti, permessi e punti di uscita (condivisioni, plugin, integrazioni).

Impatto pratico: riduce il rischio di fuga dati e uso improprio di informazioni interne.

Conseguenza: entro 30 giorni puoi rendere tracciabili accessi, permessi e dati usati dall’AI.

Micro-azione: crea un elenco dei tool con AI e rivedi permessi, log e policy dati.

Fonte: zapier.com — Leggi

Come costruire un workflow automatizzato con AI (senza vivere di prompt)

Passare dai prompt manuali a flussi automatizzati significa definire input, regole, controlli e output verificabili. La guida spiega come strutturare un processo “a blocchi” (trigger, azioni, verifica, escalation) e dove mettere i passaggi umani per evitare errori.

Impatto pratico: standardizza attività ripetitive e riduce tempi di esecuzione.

Conseguenza: entro 30 giorni puoi trasformare 1 processo in un flusso tracciabile.

Micro-azione: scegli un task ricorrente (es. triage email) e definisci trigger, output e controllo qualità.

Fonte: zapier.com — Leggi

Continuità operativa: failover automatico quando il modello AI va giù

Le interruzioni dei provider di modelli possono bloccare processi critici (assistenza, operations, back office). La notizia descrive un approccio di failover: reindirizzare automaticamente il traffico AI su modelli/endpoint alternativi quando si rilevano errori o latenze fuori soglia.

Impatto pratico: limita fermi operativi e SLA mancati su processi che dipendono dall’AI.

Conseguenza: entro 30 giorni puoi definire un piano di fallback e metriche di salute.

Micro-azione: identifica le funzioni “mission critical” e progetta un percorso di fallback manuale o alternativo.

Fonte: venturebeat.com — Leggi

LinkedIn: perché il prompting non bastava e hanno puntato su modelli piccoli

Per alcuni casi d’uso (come raccomandazioni), affidarsi solo a prompt su modelli generici può essere poco stabile e costoso. L’articolo racconta l’orientamento verso modelli più piccoli e specializzati, con logiche più prevedibili e controllo migliore su latenza e costi.

Impatto pratico: aiuta a scegliere AI più “operativa” e misurabile, non solo generativa.

Conseguenza: entro 30 giorni puoi rivedere i casi d’uso e valutare modelli più leggeri.

Micro-azione: per ogni processo, misura tempi/costi e chiedi un’alternativa “small model” o regole + AI.

Fonte: venturebeat.com — Leggi

Claude: un caso che riapre il tema di privacy e “memorie” nei modelli

Un’analisi mostra come, interagendo con un modello, si possa arrivare a far emergere un documento interno non presente nel prompt di sistema, descritto come “incorporato” nel modello. È un promemoria sui limiti di riservatezza e sul fatto che non tutto è controllabile via istruzioni.

Impatto pratico: rafforza la necessità di policy: cosa si può inserire in chat e cosa no.

Conseguenza: entro 30 giorni puoi aggiornare le regole interne su dati sensibili e testing.

Micro-azione: definisci una lista “vietato condividere” e applicala a chat, plugin e integrazioni.

Fonte: simonwillison.net — Leggi

La direzione è chiara: l’AI va gestita come un pezzo di infrastruttura, non come un assistente “magico”. Metti in agenda audit dei tool, workflow con controlli, e un piano di continuità per quando i modelli non rispondono.