Che cos’è
L’Artificial Intelligence applicata al business non è un prodotto: è una capacità da integrare nei processi. I miei progetti AI si muovono su tre direttrici:
- Generative AI applicata — assistenti interni (RAG su knowledge base aziendale), content generation, supporto clienti, automazione di task ripetitivi con LLM.
- AI per la sicurezza — detection con ML su log e telemetrie, anomaly detection, supporto al SOC, threat hunting assistito.
- Governance & compliance — adeguamento al nuovo AI Act europeo (Regolamento 2024/1689), implementazione di un AI Management System secondo ISO/IEC 42001:2023, valutazione dei rischi.
L’AI Act classifica i sistemi per rischio (inaccettabile, alto, limitato, minimo) e impone obblighi specifici — molte aziende useranno AI “ad alto rischio” senza saperlo.
Cosa ottieni
- Use case assessment — quali processi beneficerebbero davvero dall’AI, quali sono solo hype, quali vanno evitati per rischio.
- Proof of concept controllato — un PoC stretto, con metriche chiare, sull’use case a più alto ROI.
- Data readiness review — l’AI senza dati buoni non funziona. Analizzo la data supply chain prima del modello.
- Architettura di riferimento — RAG, vector store, model gateway, guardrail, osservabilità, human-in-the-loop.
- Piano di governance AI — policy di uso aziendale (anche solo per ChatGPT/Copilot), acceptable use policy, gestione dei dati in ingresso e in uscita.
- AI Act gap analysis — classificazione del rischio del sistema, obblighi di trasparenza, post-market monitoring, documentazione tecnica.
- Security-by-design — OWASP Top 10 per LLM: prompt injection, insecure output handling, training data poisoning, model denial of service.
A chi si rivolge
- PMI e aziende medio-grandi che vogliono integrare AI in modo serio, senza shadow AI incontrollato.
- Organizzazioni già con dati puliti (CRM, ERP, knowledge management) pronte per RAG interni.
- Team di security che vogliono aumentare il signal-to-noise ratio nel SOC con ML.
- Soggetti potenzialmente «high-risk» ai sensi dell’AI Act (HR, biometria, infrastrutture critiche, educazione, giustizia).
- Enti che offrono servizi AI-powered al pubblico e devono rispondere a requisiti di trasparenza.
Metodologia
- Discovery & use case mining — workshop con stakeholder di business per estrarre i veri pain points.
- Feasibility assessment — incrocio fra valore atteso, maturità dei dati, rischio normativo, complessità tecnica.
- PoC su un use case circoscritto, con metriche di successo concordate prima di iniziare.
- AI Act classification — se il sistema è ad alto rischio, lo dichiariamo subito e costruiamo la documentazione.
- Architecture design — scelta del modello (closed vs open weights, cloud vs on-prem), vector store, orchestrazione, guardrail.
- Security review — OWASP LLM Top 10, red teaming del sistema prima del rilascio.
- Rollout graduale con human-in-the-loop e KPI di qualità continuamente monitorati.
Perché con me
Ho tenuto il webinar «IA e Cybersecurity — Intelligenza Artificiale oggi e nel futuro» (Musa Formazione 2024) e il talk «AI, algoritmi predittivi e cyber security» (ICT Security & Privacy Friday 2023). L’AI che consiglio è quella in cui ti fidi del sistema e sai come dimostrare che funziona. Combino competenza tecnica (architetture) e prospettiva di sicurezza (guardrail, red teaming) — cosa che pochi consulenti AI generalisti offrono.