AI locale e modelli open-weight: i dati restano davvero privati?
Far girare un modello in locale riduce alcuni trasferimenti, ma non rende automaticamente privati dati, RAG e log. Una guida per scegliere cloud, on-premise o ibrido.
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Criteri pratici per orientarsi tra processi, software e AI.
Guide e approfondimenti su automazioni, integrazioni e sviluppo: cosa valutare prima di scegliere uno strumento o avviare un progetto.
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MCP e permessi: collegare l’AI ai dati senza accessi inutili.
Un collegamento MCP sicuro non dipende da una promessa nel prompt: tool, credenziali, dati, rete e approvazioni devono imporre confini verificabili.
Leggi l’articoloVibe coding: dal prompt alla produzione senza perdere il controllo.
Il prompt accelera il primo prototipo; requisiti, confini operativi, verifiche indipendenti e rollback lo rendono software governabile.
Leggi l’articoloIl test passa, il maintainer boccia: i limiti dei coding agent.
I test automatici sono necessari, ma non misurano da soli correttezza completa, coerenza architetturale e costo futuro di una patch.
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Il database non è un file da rigenerare: isolamento, migrazioni prudenti, backup e restore verificati devono precedere l’autonomia dell’agente.
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Il caso OpenAI non celebra un prompt perfetto: documentazione versionata, architettura verificabile e cicli di feedback hanno reso Codex efficace.
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Valutazioni, dati, prompt injection, privilegi e supervisione: come portare l’AI oltre una demo convincente.
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