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• Guida EU AI Act per imprese: Come Affrontare la Normativa Europea sull'Intelligenza Artificiale

  L’Intelligenza Artificiale ridisegna supply chain, marketing e servizi. L’EU AI Act, in vigore dal 2024 ma applicabile dal 2 agosto 2026 (alcuni obblighi già dal 2025), coniuga innovazione e tutela dei diritti fissando obblighi commisurati al rischio. Le multe possono raggiungere 35 M € o il 7 % del fatturato mondiale.1 Ambito e ruoliLa norma copre chiunque immetta, distribuisca o usi IA se l’output raggiunge il SEE, a prescindere dalla sede. I ruoli regolati sono sei: provider, deployer, importatore, distributore, produttore di prodotto, rappresentante autorizzato. Identificare il proprio è il primo passo.2 Definizioni cardine«Sistema di IA»: software basato su macchine che opera con autonomia variabile generando output (previsioni, consigli, decisioni) idonei a influenzare ambienti fisici o virtuali. I «modelli per scopi generali» (GPAI) eseguono compiti multipli; se l’addestramento supera 10²⁵ FLOPs possono essere dichiarati a «rischio sistemico».3 Alfabetizzazione IAProvider e deployer devono garantire a dipendenti e partner competenze tecniche, etiche e giuridiche adeguate. Serve un programma di formazione continua con evidenze documentate.4 Pratiche vietate (dal 2 febbraio 2025)Sono banditi: tecniche subliminali o manipolative che causano danni; sfruttamento di vulnerabilità legate ad età o disabilità; scraping facciale non mirato; inferenza emotiva in scuole o uffici; categorizzazione biometrica su dati sensibili.5 Sistemi ad alto rischioÈ alto rischio un sistema che:a) è componente di sicurezza di prodotti soggetti a valutazione di terza parte;b) svolge funzioni critiche elencate nell’Allegato III (biometria, infrastrutture, HR, credito, forze dell’ordine, giustizia, processi democratici).Esenzioni limitate per compiti puramente ausiliari. I sistemi dichiarati devono essere registrati in un database UE.6 Requisiti principaliI provider devono: gestire il rischio in modo iterativo; governare i dati riducendo bias; redigere documentazione tecnica completa; registrare eventi per ≥6 mesi; fornire istruzioni d’uso; garantire supervisione umana, robustezza e cybersecurity; superare la valutazione di conformità e apporre la marcatura CE.I deployer devono usare il sistema secondo istruzioni, conservare i log, sorvegliare prestazioni e, se necessario, effettuare una valutazione d’impatto sui diritti fondamentali.7 GPAI e trasparenzaChi rilascia GPAI deve fornire documentazione tecnica, informazioni per gli integratori, rispettare il diritto d’autore e pubblicare il sommario dei dati di training. Se il modello è a rischio sistemico servono anche red-teaming, mitigazione rischi, reporting di incidenti gravi e forte cybersecurity.8 Sandbox e incentiviEntro agosto 2026 ogni Stato membro attiverà sandbox regolatori dove testare IA in sicurezza, con corsie preferenziali per PMI e start-up. Fuori dai sandbox si possono collaudare certi sistemi ad alto rischio su utenti reali previo consenso informato e approvazione dell’autorità competente.9 Governance e scadenzeVigileranno AI Office (Commissione), AI Board e autorità nazionali. Date chiave: divieti febbraio 2025; GPAI agosto 2025; obblighi generali agosto 2026; deroghe per alcune PA fino al 2030.Conclusioni operativeAuditare i sistemi di IA, mappare i ruoli, avviare una solida gestione del rischio e potenziare l’AI Literacy sono azioni urgenti. Integrare i principi dell’AI Act fin dall’ideazione rende i prodotti più affidabili e trasforma l’adempimento in vantaggio competitivo duraturo.

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• Appalti Pubblici Digitali: come vincere con l’Offerta Economicamente Più Vantaggiosa

  Partecipare a una gara pubblica è un percorso che inizia prima del bando e termina col collaudo.In un contesto di piena digitalizzazione, le piattaforme di e-procurement hanno sostituito le sedute fisiche. Questo richiede non solo competenze normative, ma anche dimestichezza con firma digitale, marca temporale e gestione sicura dei file: abilità ormai basilari quanto il calcolo dei costi. Trascurarle significa perdere competitività, soprattutto nei settori ad alto tasso di innovazione.La sfida è presentare una Offerta Economicamente Più Vantaggiosa (OEPV) in cui prezzo e qualità risultino credibili e misurabili.Servono integrità penale, fiscale e contributiva, bilanci solidi, polizze adeguate e, per lavori oltre soglia, Attestazione SOA. Tenere aggiornato il Fascicolo Virtuale dell’Operatore Economico velocizza i controlli. In mancanza di alcuni requisiti si può ricorrere ad avvalimento o raggruppamenti temporanei.Monitorare BDNCP, G.U.R.I. e TED con filtri su codici CPV e parole chiave evita candidature fuori target. Un’azienda ICT che filtra “30200000-1” (hardware) e “cloud” individua bandi coerenti. AI generativa analizza ribassi medi, tempi di esecuzione e peso tecnico, evidenziando le gare più promettenti.Tre “buste” digitali:Amministrativa: eDGUE, dichiarazioni, garanzia provvisoria (≈ 2 %). Un certificato scaduto o formato errato comporta esclusione.Tecnica: progetto, KPI, sostenibilità. Esempio: help-desk h 24 invece di h 12 con riduzione dei ticket pendenti del 30 %. Grafici e Gantt rendono tangibili i benefici.Economica: ribasso, costi manodopera e oneri di sicurezza. Un modello predittivo indica il ribasso “sicuro”; oltre la soglia scatta la verifica di anomalia.Firmare digitalmente e caricare con anticipo; il sistema rifiuta file oltre l’orario. Un test-upload il giorno prima verifica compatibilità dei formati. La piattaforma rilascia marca temporale. In caso di crash, screenshot e PEC all’assistenza possono salvare l’offerta.La Stazione Appaltante apre la busta amministrativa; se conforme, valuta la tecnica con griglie pubblicate e infine l’economica. Ribassi anomali avviano il contraddittorio. Dopo standstill (≈ 35 gg) e controlli FVOE si firma il contratto.Alla stipula elettronica si presenta la garanzia definitiva (≈ 10 %), riducibile con rating di legalità. SAL o verifiche periodiche certificano progressi; varianti vanno autorizzate. Il subappalto è ammesso fino al 40 % del valore. Il collaudo finale libera le garanzie e rafforza la reputazione aziendale.Audit interni, scouting digitale e AI generativa per testi e simulazioni riducono i rischi di esclusione e migliorano il punteggio tecnico. Un team multidisciplinare massimizza il ROI dell’attività gare, trasformando la complessità normativa in vantaggio competitivo. Trasparenza e sostenibilità sono i nuovi discriminanti.Requisito chiave? Nessuna irregolarità penale, fiscale o contributiva.Accelerare la ricerca? Filtri CPV e motore semantico.Perché la OEPV è complessa? Valuta qualità oltre al prezzo.AI generativa: vantaggi? Bozze rapide e benchmark di gare simili.Attestazione SOA: quando serve? Lavori pubblici > 150 000 €.Offerta anomala: che succede? Verifica dei costi, possibile esclusione.Tempistiche contratto? Terminato lo standstill, firma in poche settimane.Migliorie non previste? Ammesse se pertinenti ai criteri di gara.1. Preparazione aziendale2. Ricerca dei bandi3. Costruzione dell’offerta4. Invio telematico5. Valutazione e aggiudicazione6. Contratto ed esecuzioneConclusioni operativeFAQ essenzialio3

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• Virtual Try-On e Modalità AI di Google Shopping: guida strategica per dirigenti e imprenditori

  Virtual Try-On e Modalità AI di Google Shopping: guida strategica per dirigenti e imprenditoriFunzionalità emergentiLa ricerca conversazionale, alimentata da modelli linguistici come Google Gemini e dal colossale Shopping Graph, trasforma Google Shopping in un vero consulente digitale: comprende intenti complessi, filtra 50 miliardi di schede prodotto e restituisce suggerimenti in tempo reale. Query fan-out parallele, monitoraggio dei prezzi e alert automatici accorciano il percorso d’acquisto.Virtual Try-On, il nuovo camerino digitaleIl Virtual Try-On (VTO) consente di sovrapporre un capo alla foto dell’utente con resa realistica: l’AI interpreta corpo, tessuti, pieghe e riflessi senza modelli 3D. Riduce l’incertezza sulla vestibilità, alza il tempo di permanenza sulle pagine e taglia i resi. Ne beneficiano i brand con immagini HD, pose frontali e descrizioni curate.Categorie supportate e sviluppi futuriAl momento il VTO copre top, camicie, pantaloni, gonne e abiti; scarpe, intimo e accessori arriveranno quando l’algoritmo gestirà meglio materiali e forme. L’integrazione con Google Lens permetterà di “provare” un look a partire da una foto. Feed Merchant Center ricchi di attributi strutturati favoriscono la visibilità nelle risposte dell’AI.Checkout automatizzato e “Buy for me”Impostando un alert di prezzo, l’agente completa l’acquisto con i dati di pagamento salvati (Google Pay consigliato). Per i merchant diminuiscono i carrelli abbandonati; per i manager cresce la necessità di funnel fluidi, prezzi competitivi e audit continui sull’esperienza.Dati e immagini decisiviIl motore visivo richiede foto ≥ 512 px (meglio 1024+), sfondi neutri e luce uniforme. Materiale, vestibilità e colori vanno codificati nei feed: l’AI li usa per descrizioni mirate. Privacy garantita: le foto degli utenti non vengono riutilizzate né condivise.Casi di studio e opportunitàMarchi early-adopter registrano tassi di interazione VTO superiori al 30 % e conversioni in crescita. PMI e retailer di nicchia colmano il gap affidandosi a consulenti per ottimizzare feed, immagini e checkout. Investire ora crea barriere d’ingresso difficili da superare.Implicazioni managerialiLe nuove funzioni trasferiscono valore da prezzo e traffico a esperienza e fiducia. Roadmap consigliata:• finanziare shooting professionali e data enrichment;• integrare wallet digitali e one-click checkout;• monitorare KPI su interazione VTO, alert di prezzo e conversioni assistite;• formare il team su Generative Engine Optimization, evoluzione SEO orientata ai LLM.FAQ essenziali– Perché la ricerca conversazionale? Offre risposte contestuali e suggerimenti personalizzati, tagliando i tempi di scelta.– Come funziona il VTO? L’algoritmo riconosce il corpo e genera un’anteprima del capo con texture e ombre coerenti.– Dove è attivo “Buy for me”? In roll-out negli USA, con estensioni graduali.– Serve Google Pay? No, ma i pagamenti rapidi migliorano l’esperienza.– Il VTO riduce i resi? I primi dati mostrano cali sensibili dei resi dovuti alla resa estetica.ConclusioniVirtual Try-On, ricerca conversazionale e checkout agentico inaugurano un commercio interattivo, dove l’immagine sostituisce parte della prova fisica e l’AI media esigenze, scorte e pagamenti. Investire in feed accurati, fotografie di qualità e funnel snelli consente a dirigenti e imprenditori di cogliere le opportunità di questo scenario in rapida evoluzione, migliorando soddisfazione e fidelizzazione dei clienti.

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• AI generativa e partecipazione alle gare d’appalto: strategie operative, norme e opportunità 2025

  Modelli linguistici di ultima generazione, come GPT-4, stanno modificando la preparazione e la gestione delle gare d’appalto. Il nuovo Codice dei Contratti Pubblici (D.Lgs. 36/2023) apre spazi concreti all’impiego di questi strumenti, ma impone anche doveri di trasparenza e controllo. Di seguito una sintesi – entro i quattromila caratteri – delle principali potenzialità, cautele e ricadute operative.1. ScenarioPartecipare a un bando richiede oggi competenze normative, tecniche e digitali che molte PMI non possiedono. L’AI generativa riduce il divario: riassume capitolati, evidenzia clausole cruciali e propone bozze di risposta in pochi minuti, lasciando al team la parte strategica.2. Ricerca e analisiCombinando scraping, NLP e ranking semantico, soluzioni verticali di AI setacciano Gazzetta Ufficiale, TED e portali regionali, selezionano gli avvisi coerenti e li distillano in abstract con importo, scadenze e requisiti, segnalando certificazioni mancanti. L’impresa riceve un flusso ordinato di opportunità spesso invisibili con metodi manuali.3. Stesura dell’offertaUn sistema addestrato su bandi precedenti genera automaticamente struttura, sezioni obbligatorie e riferimenti normativi. Il team inserisce dati puntuali (fatturato, mezzi, cronoprogramma) e il modello restituisce una bozza uniforme. Restano indispensabili la verifica dei numeri e l’adattamento ai criteri qualitativi che distinguono l’impresa.4. Vincoli giuridiciIl Codice consente l’uso di algoritmi ma ribadisce che la decisione finale spetta alla PA e che i concorrenti rispondono di quanto dichiarano. L’AI Act europeo chiederà maggiore trasparenza sui sistemi ad alto impatto, mentre il GDPR impone di trattare cv e dati di progetto con misure adeguate, specie se i modelli risiedono in cloud extra-UE.5. Governance ed eticaAllucinazioni, bias e omologazione sono rischi reali. Le best practice prevedono:▪ workflow di controllo a più livelli;▪ retrieval augmented generation ancorata a fonti interne;▪ policy che vietano di caricare informazioni sensibili su servizi non qualificati;▪ log delle versioni per tracciare responsabilità.6. Impatti organizzativiAccanto a figure classiche compaiono prompt engineer, knowledge specialist e auditor di AI. Il valore umano passa dalla dattilografia alla supervisione di qualità: chi sa orchestrare modelli, dati e norma diventa decisivo per la competitività dell’offerta.7. ProspettiveArrivano modelli verticali addestrati su corpus di appalto, integrati nei portali e-procurement: la macchina suggerisce, compila e – lato PA – pre-valuta. La sfida sarà mantenere il giudizio umano su merito e creatività, evitando testi perfetti nella forma ma indistinguibili nel contenuto.ConclusioniL’AI generativa non è un automatismo risolutivo, ma un co-pilota potente. Usata con metodo riduce tempi e costi, democratizza l’accesso ai bandi e innalza la qualità documentale. Trascurarne i limiti espone a esclusioni, sanzioni e perdite di reputazione. Servono governance, formazione continua e una strategia che bilanci efficienza e responsabilità.FAQ essenziale• Serve dichiarare l’uso di AI? Non ancora, ma i contenuti restano sotto piena responsabilità dell’impresa.• Come limitare fughe di dati? Preferire soluzioni on-premise o cloud UE con crittografia e mascheramento.• L’AI decide i punteggi? No: il Codice impone sempre controllo umano.• Le PMI possono permettersela? Costi e modelli in cloud stanno abbassando la soglia d’ingresso.• Quale competenza è più richiesta? Saper dialogare con i modelli e validarne gli output.

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• AI frugale: guida alla sostenibilità dei modelli generativi tra creatività e governance

  AI frugale: guida pratica alla sostenibilità dei modelli generativiLa corsa ai grandi modelli linguistici sta ridefinendo ricerca, industria e produzioni culturali, ma la loro fame di calcolo esacerba consumo energetico, domanda idrica e disuguaglianze nell’accesso alle risorse. Un’AI frugale propone di bilanciare creatività, impatto ambientale e responsabilità sociale. Di seguito sei punti chiave per orientarci.1. Architetture digitali sobrieI data center assorbono fino all’1,5 % dell’elettricità globale e, se collocati dove l’energia costa poco, trasferiscono l’onere ambientale su territori fragili. Serve progettare cluster compatti, alimentati da rinnovabili locali e raffreddati con sistemi ad acqua circolare, associando metriche trasparenti come un “coefficiente di intensità” che combini kWh, tempo di training e fabbisogno idrico.2. Governance multilivelloNormative frammentate e autoregolazione insufficiente lasciano un vuoto di tutela. Occorrono autorità indipendenti con diritto d’ispezione sui modelli, licenze a livelli di rischio e obbligo di documentare dataset, consumo di energia e sistemi di mitigazione dei bias. Il principio di “intervento umano significativo” deve restare inderogabile nelle decisioni che toccano diritti fondamentali.3. Cultura digitale e biasL’adozione di generatori testuali e visivi democratizza l’accesso agli strumenti creativi, ma riduce la diversità linguistica e moltiplica le “allucinazioni” informative. È necessario etichettare l’origine dei contenuti, stimolare alfabetizzazione algoritmica e promuovere dataset plurilingue curati dalle stesse comunità che rappresentano.4. Creatività e diritto d’autoreI modelli apprendono ricombinando opere protette. Per evitare un’espropriazione invisibile servono licenze che riconoscano il contributo degli autori, accompagnate da log di tracciabilità che consentano di risalire alle fonti. L’AI può restare un acceleratore di idee se l’autore umano mantiene il controllo sul risultato finale e riceve una remunerazione proporzionata all’uso del proprio lavoro.5. Ricerca condivisa e filiere equeOpen source, laboratori civici e “fair data labeling” remunerato sono leve essenziali per distribuire benefici e competenze. Coinvolgere scuole, biblioteche e PMI nel co-design dei modelli rafforza la loro pertinenza locale e riduce la dipendenza da soluzioni chiuse dei big tech. Una certificazione “fair AI” può premiare i progetti che rispettano diritti dei lavoratori digitali e delle minoranze linguistiche.6. Dal gigantismo al minimalismo funzionaleNon ogni problema richiede miliardi di parametri. Modelli leggeri, addestrati su dataset mirati e ottimizzati per hardware a basso consumo, soddisfano molte applicazioni – dal supporto sanitario territoriale alla logistica agricola – tagliando costi e CO₂. Incentivi pubblici e rating ambientali possono spostare capitali verso soluzioni che coniugano ROI e impatto positivo.ConclusioneUn futuro sostenibile per l’AI passa per scelte progettuali che rendano visibile il costo delle decisioni algoritmiche. Integrare metriche ambientali, tutele legali e partecipazione civica nei cicli di vita dei modelli è la condizione per trasformare la potenza di calcolo in valore condiviso, senza gravare sugli ecosistemi né comprimere la creatività umana.FAQ sintetica• Consumo energetico? Dipende da architettura e durata del training; modelli frugali tagliano i kWh fino all’80 %.• Plagio? Microporzioni di opere protette possono configurare violazioni; servono licenze dedicate.• Bias? Audit periodici, dataset inclusivi e feedback umano continuo riducono distorsioni.• Lavoro creativo? Alcuni compiti si automatizzano, ma nascono ruoli di curatela, prompt engineering e verifica.• Come iniziare? Misurare il proprio impatto, scegliere modelli distillati e impostare target di efficienza prima di scalare.

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