Tech Digest: rischi agenti AI, RAG su documenti lunghi e deepfake

Focus di oggi: agenti AI e gestione del rischio, ricerca su documenti lunghi per RAG e minacce da deepfake. Se usate strumenti open source o AI in azienda, alcune conseguenze sono immediate: inventario, accessi e policy d’uso.

OpenClaw: l’AI “agente” scala, ma espone i sistemi

OpenClaw (assistente AI open source) sta crescendo rapidamente e ricercatori hanno segnalato numerose istanze esposte pubblicamente. Il punto non è il progetto in sé, ma il modello operativo: un agente con accessi e integrazioni può amplificare errori di configurazione e credenziali deboli.

Impatto pratico: aumenta il rischio di esposizione di dati e automazioni non controllate.

Conseguenza: entro poche settimane potreste ritrovarvi servizi AI accessibili dall’esterno senza accorgervene.

Micro-azione: fate un inventario delle istanze/integrazioni AI e verificate esposizione, autenticazione e log.

Fonte: VentureBeat — Leggi

PageIndex: alternativa alla vector search per documenti molto lunghi

PageIndex propone un framework open source basato su “tree search” per cercare informazioni in documenti estesi dove la classica ricerca vettoriale (embeddings su chunk) può perdere contesto. È rilevante per chi usa RAG su manuali, contratti, policy o knowledge base interne.

Impatto pratico: riduce risposte incomplete quando i documenti sono lunghi o strutturati.

Conseguenza: potete dover rivedere l’architettura di retrieval se l’AI sbaglia su PDF e procedure.

Micro-azione: testate PageIndex su 10 documenti critici e confrontate precisione/tempi con l’attuale RAG.

Fonte: VentureBeat — Leggi

Governance AI: molti team non controllano gli strumenti già usati

Un tema ricorrente nella messa in produzione dell’AI è la distanza tra policy e uso reale: strumenti introdotti dai team senza governance, dati caricati in modo non tracciato, assenza di controlli su accessi e conservazione. La notizia evidenzia il problema operativo: governare l’esistente prima di scalare.

Impatto pratico: senza regole minime, cresce il rischio di data leak e non conformità.

Conseguenza: entro 30 giorni può diventare necessario bloccare o limitare tool non approvati.

Micro-azione: avviate un “censimento” rapido (survey + log proxy/SSO) degli strumenti AI usati dai team.

Fonte: VentureBeat — Leggi

Deepfake “su misura”: mercato e rischi legali per immagini reali

Un’inchiesta descrive un marketplace che facilita la creazione e vendita di contenuti AI, inclusi deepfake di persone reali e materiale sessualmente esplicito. Per PMI e studi professionali il tema è doppio: rischio reputazionale (dirigenti/dipendenti) e gestione di segnalazioni, rimozioni e prove.

Impatto pratico: serve una procedura interna per incidenti reputazionali legati a deepfake.

Conseguenza: può aumentare il numero di richieste urgenti a HR, legale e IT.

Micro-azione: definite un playbook: raccolta evidenze, contatti piattaforme, comunicazione e supporto alle persone coinvolte.

Fonte: MIT Technology Review — Leggi

Context engineering: ridurre risposte errate di agenti e chatbot

Una guida pratica affronta un problema comune: agenti che rispondono con prezzi vecchi, policy superate o suggerimenti incoerenti perché il contesto fornito è incompleto o non aggiornato. Il punto operativo è progettare “cosa” e “quando” l’AI vede (fonti, priorità, versioni, limiti).

Impatto pratico: meno errori significa meno ticket, reclami e correzioni manuali.

Conseguenza: senza controllo del contesto, l’AI può diffondere informazioni sbagliate a clienti e team.

Micro-azione: introducete versioning dei contenuti (pricing, policy) e test mensili con casi reali.

Fonte: Zapier — Leggi

Se state portando l’AI in processi reali, la priorità è ridurre superfici esposte e ambiguità: inventario degli strumenti, accessi minimi, contesto versionato e procedure per incidenti reputazionali. Sono attività piccole, ma sbloccano un uso più sicuro e prevedibile.