Tech Digest: governance AI, codice perso, Claude 4.6 e sicurezza smart contract

Questa settimana: come tenere sotto controllo sistemi AI che cambiano nel tempo, un caso pratico di “codice perso” e tre aggiornamenti utili su modelli e sicurezza applicativa. Se lavori in PMI, l’obiettivo è ridurre rischi e frizioni operative entro poche settimane.

Audit continuo per AI: shadow mode, drift alert e log

Le checklist statiche e gli audit trimestrali non bastano per sistemi AI che possono “derivare” (drift) dopo retraining o cambi di dati. L’articolo propone un ciclo di controllo più continuo: test in shadow mode, avvisi di drift e audit log per ricostruire decisioni e modifiche.

Impatto pratico: meno incidenti e contestazioni quando un modello cambia comportamento.

Conseguenza: serve tracciare versioni, dati e output per dimostrare cosa è successo.

Micro-azione: abilita log di inferenza/feature e una soglia di drift con alert.

Fonte: venturebeat.com — Leggi

Recovering lost code: un promemoria su workflow e backup

Un caso reale: una feature sembra sparita tra branch, worktree e istanze; alla fine era stata sviluppata in una cartella temporanea. È un esempio concreto di come prototipi “veloci” possano sfuggire a versioning e backup, con perdita di tempo e rischio di errori in rilascio.

Impatto pratico: riduce il rischio di lavoro non tracciato e non riproducibile.

Conseguenza: senza una disciplina minima, anche team piccoli perdono ore.

Micro-azione: regola: nessun codice fuori repo; pre-commit e backup automatici.

Fonte: simonwillison.net — Leggi

Claude 4.6: cosa cambia per l’uso operativo dei modelli

Una panoramica su Claude 4.6 e su come viene impiegato in contesti di assistenza clienti e sviluppo applicazioni, anche tramite strumenti che permettono di creare software con prompt. Utile per chi deve valutare policy, limiti e integrazioni senza entrare nel dettaglio “da laboratorio”.

Impatto pratico: supporta scelte rapide su strumenti AI per ticket e sviluppo.

Conseguenza: aumentano i casi d’uso “non tecnici”, serve governance interna.

Micro-azione: definisci quali dati possono finire nei prompt e conserva i log.

Fonte: zapier.com — Leggi

EVMbench: benchmark su vulnerabilità critiche negli smart contract

EVMbench valuta quanto agenti AI sappiano individuare, correggere e sfruttare vulnerabilità ad alta gravità in smart contract. Per chi usa o integra contratti su blockchain, il messaggio è chiaro: aumentano sia gli strumenti di difesa sia le capacità di attacco automatizzate.

Impatto pratico: alza l’asticella dei controlli prima del deploy.

Conseguenza: audit e test devono diventare più sistematici e ripetibili.

Micro-azione: aggiungi test di sicurezza automatici e revisione esterna sul rilascio.

Fonte: openai.com — Leggi

Finanziamento a ricerca indipendente su AI alignment: cosa osservare

Un impegno di finanziamento per sostenere ricerca indipendente su sicurezza e allineamento dei sistemi AI. Per PMI e professionisti non è una guida operativa, ma è un segnale su dove si muoveranno standard, valutazioni di rischio e pratiche di sicurezza nei prossimi mesi.

Impatto pratico: aiuta a prepararsi a richieste di assurance e controlli.

Conseguenza: cresceranno framework e verifiche su sicurezza/affidabilità dei modelli.

Micro-azione: mappa i tuoi casi d’uso AI e i rischi (dati, errori, abusi).

Fonte: openai.com — Leggi

Se stai introducendo AI nei processi, la priorità nelle prossime settimane è rendere tracciabili dati, versioni e decisioni. In parallelo, metti ordine nel workflow di sviluppo e definisci regole semplici su prompt, log e sicurezza prima di scalare l’uso.