{"templateName":"fundamentals-template","cssClassNames":"fundamentals-page page basicpage summit-page","allowedRenditionsWidth":["320","480","640","768","960","1200","1440","1920"],"language":"it","description":"Scopri l’importanza della data governance per l’AI, i suoi componenti chiave e le best practice. 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","cssContent":"div.snowflake-breadcrumb a.snowflake-breadcrumb-item,.snowflake-breadcrumb div.snowflake-breadcrumb-item{text-transform:none;font-weight:500}.snowflake-breadcrumb svg{display:none !important}.snowflake-breadcrumb a:has(svg)::after{content:'/';margin:0 12px;color:#666}.fundamentals-hero .display-2-v2{text-transform:none !important}@media screen and (min-width:1024px){.fundamentals-hero .snowflake-hero-system-inner snowflake-container snowflake-hero-system-layout-60-40{width:80% !important;max-width:700px !important}}.snowflake-hero-system-buttons-container+div:has(.snowflake-manual-breadcrumbs),.snowflake-hero-system-buttons-container+div:has(.fundamentals-hero__breadcrumbs),.snowflake-hero-system-buttons-container+div:has(.snowflake-breadcrumb){order:-1}.fundamentals-hero__breadcrumbs ol li:not(:last-child)::after{content:'';display:inline-block;width:12px;height:12px;background-image:url(\"data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' fill='none' 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Con l’accelerazione dell’adozione dell’AI, una data governance efficace è fondamentale per gestire rischi come fughe di dati, allucinazioni o model poisoning. Scopri i componenti chiave, i vantaggi e le best practice della data governance per l’AI, per sviluppare sistemi AI affidabili che generano valore per il business.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text"},"layout":"60-40","buttons_container":{"layout":"SIMPLE","id":"container-bc7b0ffa11",":type":"snowflake-site/components/button/buttons-container",":items":{},":itemsOrder":[]},"flexible_container":{"layout":"SIMPLE","id":"container-40724cad9c",":type":"snowflake-site/components/container",":items":{"text_copy_copy_copy_":{"id":"text-488274ed0e","additionalClasses":"fundamentals-hero__breadcrumbs","text":"\u003Col\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Ca href=\"/it/\"\u003EHome\u003C/a\u003E\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Ca href=\"/it/data-governance/\"\u003EData governance\u003C/a\u003E\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003EGovernance per l’AI\u003C/li\u003E\n\u003C/ol\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-size-regular text-color-text-05"},"manual_breadcrumbs":{"id":"manual-breadcrumbs-d4cbf579db","breadcrumbItems":[],":type":"snowflake-site/components/manual-breadcrumbs"}},":itemsOrder":["text_copy_copy_copy_","manual_breadcrumbs"]},":type":"snowflake-site/components/hero-system","appliedCssClassNames":"snowflake-hero-system-background-grad-white"},"container_copy":{"layout":"RESPONSIVE_GRID","columnCount":12,"columnClassNames":{"container":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12"},"gridClassNames":"aem-Grid aem-Grid--12 aem-Grid--default--12","id":"container-c3fe470242",":type":"snowflake-site/components/container",":items":{"container":{"layout":"RESPONSIVE_GRID","columnCount":12,"columnClassNames":{"flexible_column_cont":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12"},"gridClassNames":"aem-Grid aem-Grid--12 aem-Grid--default--12","id":"container-2fe5152c4c",":type":"snowflake-site/components/container",":items":{"flexible_column_cont":{"id":"flexible-column-container-fff472b94d","type":"2-column-25-75","alignColumns":"top","containerMaxWidth":"extra-large","topPadding":"medium","bottomPadding":"medium","spaceBetween":"small","reverseOnMobile":false,"carouselOnMobile":false,"propertiesCSSClasses":"use-case-body","backgroundImageOption":"none","flexible_column_content_container_1":{"layout":"SIMPLE","id":"container-658454c5c1",":type":"snowflake-site/components/flexible-column-container/flexible-column-content-container",":items":{"text":{"id":"text-e0d2ae484c","additionalClasses":"page-toc","text":"\u003Cul\u003E\n\u003Cli data-anchor=\"overview\"\u003EPresentazione\u003C/li\u003E\n\u003Cli data-anchor=\"what-is\"\u003EChe cos’è la data governance per l’AI?\u003C/li\u003E\n\u003Cli data-anchor=\"components\"\u003EComponenti chiave di una data governance efficace per l’AI\u003C/li\u003E\n\u003Cli data-anchor=\"benefits\"\u003EVantaggi dell’implementazione della data governance per l’AI\u003C/li\u003E\n\u003Cli data-anchor=\"framework\"\u003EBest practice di data governance per l’AI\u003C/li\u003E\n\u003Cli data-anchor=\"best-practices\"\u003EEsempi e casi d’uso di data governance per l’AI\u003C/li\u003E\n\u003Cli data-anchor=\"future\"\u003EPerché la data governance per l’AI determina il successo a lungo termine\u003C/li\u003E\n\u003Cli data-anchor=\"resources\"\u003ERisorse Snowflake\u003C/li\u003E\n\u003C/ul\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-size-regular text-color-text-05"},"experiencefragment":{"id":"experiencefragment-bc0f01c857","localizedFragmentVariationPath":"/content/experience-fragments/snowflake-site/language-masters/it/site/share-icons/share-icons-no-title/jcr:content","configured":true,":type":"snowflake-site/components/experiencefragment","xfModelPath":"/content/experience-fragments/snowflake-site/language-masters/it/site/share-icons/share-icons-no-title.xfmodel.json?callerPage=/content/snowflake-site/global/it/data-governance/ai"}},":itemsOrder":["text","experiencefragment"],"appliedCssClassNames":"snowflake-responsive-container-inner-padding-small"},"flexible_column_content_container_2":{"layout":"SIMPLE","id":"fundamentals-main-content",":type":"snowflake-site/components/flexible-column-container/flexible-column-content-container",":items":{"container":{"layout":"RESPONSIVE_GRID","columnCount":12,"columnClassNames":{"title_v2":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12","text":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12"},"gridClassNames":"aem-Grid aem-Grid--12 aem-Grid--default--12","id":"overview",":type":"snowflake-site/components/container",":items":{"title_v2":{"id":"title-v2-d283bbc1b7","type":"heading2","lines":["Presentazione"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text":{"id":"text-06bb2925c1","text":"\u003Cp\u003ELe iniziative di AI spesso partono dalla convinzione che algoritmi migliori consentano di ottenere risultati migliori. Ma quando i sistemi AI superano la POC ed entrano in produzione, emergono dubbi su proprietà, lineage, qualità e accesso ai dati, e le risposte sono spesso frammentate tra team e sistemi. A quel punto, i progressi rallentano perché l’ambiente dati alla base dei modelli ad alte prestazioni non era stato progettato per questo livello di controllo o scalabilità.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003ELa data governance per l’AI colma questa lacuna strutturale. Definisce come classificare, proteggere, documentare, monitorare e rendere utilizzabili i dati lungo l’intero ciclo di vita dell’AI, dal training e dalla feature engineering all’inferenza e all’output. Con l’accelerazione dell’adozione dell’AI, la governance è fondamentale per creare la data foundation operativa che permette ai sistemi AI di scalare in modo responsabile.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"}},":itemsOrder":["title_v2","text"],"appliedCssClassNames":"snowflake-responsive-container-inner-padding-extra-small"},"container_copy_copy__351129430":{"layout":"RESPONSIVE_GRID","columnCount":12,"columnClassNames":{"title_v2_copy":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12","text_copy_1475342575_981197732":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12"},"gridClassNames":"aem-Grid aem-Grid--12 aem-Grid--default--12","id":"what-is",":type":"snowflake-site/components/container",":items":{"title_v2_copy":{"id":"title-v2-d03073793b","type":"heading2","lines":["Che cos’è la data governance per l’AI?"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_copy_1475342575_981197732":{"id":"text-27cb5498a2","additionalClasses":"list--blue-bullets","text":"\u003Cp\u003ELa data governance per l’AI comprende le policy, i processi e le tecnologie che aiutano a garantire che i dati utilizzati per addestrare, testare e gestire i \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/en/fundamentals/ai-models/\"\u003Emodelli AI\u003C/a\u003E siano accurati, sicuri, conformi e gestiti in modo responsabile.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003ELa data governance tradizionale si concentra su reporting, analisi dei dati e conformità alle normative. La data governance per l’AI amplia questo perimetro per considerare l’intero ciclo di vita dei dati che alimentano i modelli, inclusi data set di training, input in tempo reale, feature derivate e output.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E \u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EIl ruolo dell’AI nella data governance\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EL’AI e la data governance sono inseparabili. Il comportamento di un modello riflette la qualità, il lineage e i controlli dei dati sottostanti. Senza dati governati, i modelli possono essere addestrati su data set distorti o incompleti. Le informazioni sensibili possono finire nei prompt o negli output e le \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/en/fundamentals/ai-governance/ai-compliance/\"\u003Einiziative di conformità\u003C/a\u003E possono arenarsi durante gli audit. I team possono non avere visibilità su come sono state prodotte le decisioni del modello, con conseguenti problemi di fiducia e adozione.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003ELa data governance garantisce che i dati in ingresso e in uscita dai sistemi AI siano soggetti a standard coerenti. Risponde a domande importanti, come:\u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EA chi appartiene questo data set?\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EChi o quali sistemi devono avere accesso?\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003ECome è stato preparato e quali trasformazioni sono state applicate?\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EDove viene utilizzato altrove?\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EContiene dati sensibili?\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E \u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003C/ul\u003E\n\u003Ch3\u003ELe conseguenze di una data governance insufficiente per l’AI\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EQuando la governance resta indietro rispetto all’innovazione, l’impatto può essere inizialmente poco evidente, ma diventa rapidamente un fattore di rischio significativo.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EConsidera un’organizzazione sanitaria che addestra un modello predittivo per identificare pazienti ad alto rischio. Se i dati di training sono sbilanciati verso determinati gruppi demografici, il modello può offrire prestazioni inferiori per altri. Il problema tecnico deriva da una lacuna di governance: nessun processo garantiva data set bilanciati e rappresentativi.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EOppure immagina un’azienda di servizi finanziari che implementa internamente un assistente di \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/it/fundamentals/generative-ai-architecture-models-applications/\"\u003EAI generativa\u003C/a\u003E. Se le policy di classificazione dei dati sono incoerenti, informazioni sensibili sui clienti potrebbero emergere nei prompt o negli output. L’esposizione non è causata dal modello in sé, ma da controlli dei dati deboli.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EUna data governance per l’AI carente può generare output dei modelli distorti o inaffidabili, violazioni dei dati o esposizioni inappropriate dei dati, violazioni normative, costi di remediation elevati ed erosione della fiducia dei clienti. Con la crescita dell’adozione dell’AI, questi rischi si moltiplicano.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"}},":itemsOrder":["title_v2_copy","text_copy_1475342575_981197732"],"appliedCssClassNames":"snowflake-responsive-container-inner-padding-extra-small"},"container_copy_copy_":{"layout":"RESPONSIVE_GRID","columnCount":12,"columnClassNames":{"title_v2":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12","text_copy_1475342575":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12"},"gridClassNames":"aem-Grid aem-Grid--12 aem-Grid--default--12","id":"components",":type":"snowflake-site/components/container",":items":{"title_v2":{"id":"title-v2-1030eeb3f5","type":"heading2","lines":["Componenti chiave di una data governance efficace per l’AI"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_copy_1475342575":{"id":"text-0c9f173724","additionalClasses":"list--blue-bullets","text":"\u003Cp\u003EUna data governance efficace non nasce da un singolo documento di policy. Richiede controlli coordinati su qualità, sicurezza, lineage e supervisione.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003ESebbene framework come il \u003Ca href=\"https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework\"\u003ENational Institute of Standards and Technology (NIST) AI Risk Management Framework\u003C/a\u003E, l’\u003Ca href=\"https://artificialintelligenceact.eu/\"\u003EAI Act dell’Unione europea\u003C/a\u003E e \u003Ca href=\"https://www.iso.org/standard/42001\"\u003EISO/IEC 42001\u003C/a\u003E offrano indicazioni, tradurre questi principi in pratica richiede una governance coordinata su pipeline di ingestion, ambienti di archiviazione, controlli degli accessi e workflow dei modelli.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E \u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EQualità e integrità dei dati: garantire l’accuratezza dei modelli AI\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EI modelli AI apprendono pattern dai dati. Se i dati sono incompleti, incoerenti o inaccurati, il modello assimilerà questi difetti.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003ELa data governance per l’AI deve includere:\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E \u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EDefinizioni dei dati standardizzate e gestione dei metadati\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EOwnership e stewardship dei dati definite con chiarezza\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003ERegole di convalida per l’ingestion e la trasformazione\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003ELineage documentato e controllo delle versioni per i data set di training\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EControlli degli accessi basati sui ruoli e policy di classificazione dei dati\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EMonitoraggio continuo di drift, anomalie e degrado delle prestazioni dei modelli\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E \u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003C/ul\u003E\n\u003Ch3\u003ESicurezza e privacy dei dati: proteggere le informazioni sensibili\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EI sistemi AI si basano in genere su data set ampi e diversificati. Alcune di queste informazioni possono includere informazioni personali identificabili (PII), informazioni sanitarie protette (PHI) o altri contenuti regolamentati. Per questo, la data governance per l’AI deve affrontare:\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E \u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EClassificazione dei dati ed etichette di sensibilità\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E\u003Ca rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\" href=\"https://www.snowflake.com/en/fundamentals/rbac/\"\u003EControllo degli accessi basato sui ruoli\u003C/a\u003E\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EMascheramento dei dati, tokenizzazione e crittografia a riposo e in transito\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003ELogging di audit e monitoraggio delle attività\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EPolicy di conservazione ed eliminazione dei dati\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EMonitoraggio di prompt e output per sistemi di AI generativa\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003C/ul\u003E\n\u003Cp\u003ESicurezza e governance sono strettamente collegate. Una solida data governance nell’AI garantisce che solo utenti e sistemi autorizzati possano accedere ai dati sensibili e che l’utilizzo sia allineato alle policy.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E \u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EData lineage e provenienza: garantire trasparenza e accountability\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EMan mano che i sistemi AI diventano più complessi, si complica anche il percorso che i dati seguono prima di influenzare una decisione del modello. Il data lineage, cioè la capacità di tracciare i dati dalla fonte, attraverso la trasformazione, fino all’output del modello, abilita la trasparenza. La provenienza aggiunge contesto sull’origine dei dati e su come sono stati modificati.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EImmagina un modello di credit scoring che respinge una domanda. Le autorità di regolamentazione possono richiedere una spiegazione di come è stata presa la decisione. Senza lineage documentato, ricostruire quel percorso decisionale può diventare un’attività manuale e dispendiosa in termini di tempo.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003ELa data governance per l’AI deve coprire aspetti di \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/en/data-governance/data-lineage/\"\u003Elineage e provenienza\u003C/a\u003E, tra cui:\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E \u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003ETracciamento automatizzato della trasformazione dei dati\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EControllo delle versioni per i data set di training\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EGestione dei metadati\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EReporting pronto per gli audit\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003C/ul\u003E\n\u003Cp\u003ELa trasparenza non è solo un requisito normativo. Contribuisce anche a costruire fiducia interna tra utenti e stakeholder.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"}},":itemsOrder":["title_v2","text_copy_1475342575"],"appliedCssClassNames":"snowflake-responsive-container-inner-padding-extra-small"},"container_copy_43816":{"layout":"RESPONSIVE_GRID","columnCount":12,"columnClassNames":{"title_v2_copy_copy_c_1270131726":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12","text_copy_copy_29527_1354236156":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12","card_v2":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12"},"gridClassNames":"aem-Grid aem-Grid--12 aem-Grid--default--12","id":"benefits",":type":"snowflake-site/components/container",":items":{"title_v2_copy_copy_c_1270131726":{"id":"title-v2-f47d47498a","type":"heading2","lines":["Vantaggi dell’implementazione della data governance per l’AI"],":type":"snowflake-site/components/title-v2","appliedCssClassNames":"snowflake-responsive-component-top-padding-extra-small"},"text_copy_copy_29527_1354236156":{"id":"text-f9b291e165","additionalClasses":"list--blue-bullets","text":"\u003Cp\u003EQuando la governance viene trattata come un fattore abilitante, e non come un vincolo, le organizzazioni ottengono ritorni concreti. Ecco i principali vantaggi.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E \u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EMaggiore accuratezza e affidabilità dei modelli AI\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EData set puliti e ben documentati riducono rumore e bias. Il monitoraggio di anomalie e drift previene il degrado delle prestazioni nel tempo. \u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EI team dedicano meno tempo al debug di output inspiegabili e più tempo a perfezionare i modelli per generare impatto sul business. La data governance per l’AI crea una data foundation stabile, che consente all’innovazione di avanzare più rapidamente.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E \u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003ERiduzione del rischio e miglioramento della compliance\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EIl controllo normativo sull’AI sta aumentando in diverse giurisdizioni. Le organizzazioni devono dimostrare un utilizzo responsabile dei dati e pratiche trasparenti per i modelli. \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/en/fundamentals/ai-governance/framework/\"\u003EI framework di AI e data governance\u003C/a\u003E forniscono policy e procedure documentate, tracciabilità per gli audit e prove chiare dei controlli di compliance.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EOltre alla regolamentazione formale, la governance riduce il rischio operativo. Riduce al minimo la probabilità di violazioni dei dati, accessi non autorizzati e danni reputazionali.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E \u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003ERisultati di business e fiducia più solidi\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003ELa fiducia è difficile da misurare, ma facile da perdere. I clienti sono più propensi ad adottare servizi basati sull’AI quando ritengono che i loro dati siano gestiti in modo responsabile. Gli stakeholder interni sono più propensi ad affidarsi agli insight generati dall’AI quando comprendono come vengono prodotti gli output. In questo senso, la data governance per l’AI supporta decisioni migliori, innovazione più rapida e brand equity di lungo periodo.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05 snowflake-responsive-component-bottom-padding-extra-small"},"card_v2":{"id":"card-v2-299cc4b73f","configurationStatus":{"configured":true,"message":""},"tags":[{"tagText":"Storia di un cliente","tagColor":"#EEBDD3"}],":type":"snowflake-site/components/card-v2","title":{"id":"title","type":"heading4","lines":["La città di Gilbert, negli Stati Uniti, rafforza la governance dei dati e migliora il servizio al pubblico"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"button":{"id":"button","showOutboundIcon":false,"buttonLink":{"valid":true,"url":"https://www.snowflake.com/en/customers/all-customers/case-study/town-of-gilbert/"},"linkTargetContentType":"GENERIC",":type":"snowflake-site/components/button","linkType":"SNOWFLAKE_EXTERNAL","text":"Leggi la customer story"},"type":"content-card","text":{"id":"text","text":"\u003Cp\u003ECentralizzare i dati nell’AI Data Cloud Snowflake aiuta l’amministrazione di Gilbert a potenziare la governance dei dati, accelerare la collaborazione e condividere con i cittadini informazioni sulle prestazioni.\u003C/p\u003E\r\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text"},"layoutStyle":"horizontal","appliedCssClassNames":"snowflake-responsive-component-top-padding-extra-small"}},":itemsOrder":["title_v2_copy_copy_c_1270131726","text_copy_copy_29527_1354236156","card_v2"],"appliedCssClassNames":"snowflake-responsive-component-bottom-padding-extra-small snowflake-responsive-container-inner-padding-extra-small"},"container_copy_438167016":{"layout":"RESPONSIVE_GRID","columnCount":12,"columnClassNames":{"container":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12","container_1553234849":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12","title_v2":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12","text_copy_1475342575":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12","container_722934705":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12"},"gridClassNames":"aem-Grid aem-Grid--12 aem-Grid--default--12","id":"framework",":type":"snowflake-site/components/container",":items":{"title_v2":{"id":"title-v2-d97957835e","type":"heading2","lines":["Best practice di data governance per l’AI"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_copy_1475342575":{"id":"text-2ee5ab5001","additionalClasses":"list--blue-bullets","text":"\u003Cp\u003ECostruire una data governance efficace per l’AI richiede più delle sole misure tecniche di protezione. Richiede standard chiari, controlli integrati e una supervisione continua che evolva insieme ai sistemi AI.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E \u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EDefinire policy e procedure chiare di data governance\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EParti da standard documentati che definiscano categorie di classificazione dei dati, ruoli di ownership e stewardship, workflow di approvazione degli accessi e policy di utilizzo accettabile per i sistemi AI.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EQueste policy devono coprire l’intero ciclo di vita dell’AI, inclusi dati di training, dati di inferenza e output dei modelli. La governance non può fermarsi all’ingestion.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003ELa collaborazione cross-funzionale è essenziale. I team legali, di compliance, data engineering e business devono allinearsi su definizioni e responsabilità, così che le policy si traducano in un’esecuzione coerente.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E \u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EAllineare i controlli di governance al ciclo di vita dell’AI\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EI requisiti di governance cambiano man mano che i dati passano dall’ingestion al training dei modelli fino al deployment in produzione. I data set di training richiedono controllo delle versioni, documentazione delle trasformazioni e processi di approvazione chiari. I workflow di feature engineering richiedono metadati tracciabili. Le pipeline di inferenza richiedono restrizioni di accesso più rigorose e monitoraggio degli output.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EMappare i controlli di governance su ogni fase del ciclo di vita dell’AI riduce i punti ciechi ed evita che i controlli si concentrino solo al punto di ingresso. La data governance per l’AI funziona al meglio quando riflette il modo in cui i modelli vengono effettivamente costruiti e implementati.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E \u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EInvestire nell’automazione dei metadati e del lineage\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003ELa documentazione manuale raramente regge alla scala. L’acquisizione automatizzata dei metadati e il tracciamento del lineage assicurano che trasformazioni dei dati, derivazioni delle feature e versioni dei dati di training vengano registrate in modo coerente. Questa documentazione diventa critica quando si indaga sul model drift, si eseguono audit sulle decisioni o si risponde a richieste normative.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003ENei sistemi AI, i metadati non sono un elemento accessorio. Forniscono il contesto che rende gli output spiegabili e riproducibili.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E \u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EIntegrare la governance nei workflow di sviluppo dell’AI\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EIntegrare regole di convalida, controlli di accesso e verifiche delle policy nelle pipeline di sviluppo riduce gli attriti e abbassa il costo della remediation. I processi di revisione dei modelli possono includere criteri di governance insieme alle metriche delle prestazioni, assicurando che compliance e accuratezza evolvano insieme. Quando la governance diventa parte delle pratiche quotidiane di sviluppo, accelera l’esecuzione invece di limitarla.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E \u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EImplementare il monitoraggio continuo dei dati e il controllo qualità\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003ELa governance è un processo continuo: le organizzazioni devono monitorare le pipeline di dati per rilevare anomalie, tracciare le prestazioni dei modelli nel tempo e rivedere regolarmente i log degli accessi. \u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003ELe distribuzioni dei dati cambiano. Le definizioni di business evolvono. Vengono introdotte nuove fonti di dati. Senza una supervisione continua, controlli che un tempo sembravano sufficienti possono degradarsi silenziosamente.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E \u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EDefinire data stewardship e accountability\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EL’accountability trasforma la governance da policy a pratica concreta. Nomina data steward responsabili di domini definiti. Stabilisci percorsi di escalation per le violazioni della governance. Crea comitati di revisione o consigli di governance per supervisionare le iniziative di AI ad alto impatto.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"container":{"layout":"RESPONSIVE_GRID","columnCount":12,"columnClassNames":{"text":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12","title_v2_copy_copy_c":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12"},"gridClassNames":"aem-Grid aem-Grid--12 aem-Grid--default--12","id":"best-practices",":type":"snowflake-site/components/container",":items":{"title_v2_copy_copy_c":{"id":"title-v2-166ee4c1b4","type":"heading2","lines":["Esempi e casi d’uso di data governance per l’AI"],":type":"snowflake-site/components/title-v2","appliedCssClassNames":"snowflake-responsive-component-top-padding-extra-small"},"text":{"id":"text-f8860bc5cb","additionalClasses":"list--blue-bullets","text":"\u003Cp\u003ELe sfide di governance variano in base al settore, ma i principi di fondo restano coerenti: visibilità, controllo e accountability lungo l’intero ciclo di vita dell’AI.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E \u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EData governance per l’AI nel settore sanitario: tutelare la privacy dei dati dei pazienti\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003ELe organizzazioni sanitarie si affidano sempre più all’AI per diagnostica, triage dei pazienti e previsione delle riammissioni. Man mano che le organizzazioni iniziano a implementare \u003Ca href=\"https://snowflake.com/en/fundamentals/ai-agents/\"\u003Eagenti AI\u003C/a\u003E per coordinare i workflow assistenziali, sintetizzare la documentazione clinica e supportare la comunicazione con i pazienti, i requisiti di governance si ampliano ulteriormente e richiedono controlli più rigorosi sull’accesso ai dati in tempo reale e sugli output dei modelli. \u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EQuesti casi d’uso dipendono da informazioni sanitarie protette (PHI) altamente sensibili. Una solida data governance per l’AI garantisce che:\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E \u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003ELe PHI siano de-identificate o mascherate prima del training dei modelli\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EL’accesso ai dati sensibili sia limitato tramite controlli basati sui ruoli\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EIl data lineage sia documentato per supportare la revisione clinica e normativa\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EGli output dei modelli siano monitorati per prevenire divulgazioni indesiderate\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003C/ul\u003E\n\u003Cp\u003EQuando i controlli di governance sono integrati fin dall’inizio, le iniziative di AI possono procedere senza compromettere la privacy dei pazienti o la conformità alle normative.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E \u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EData governance per l’AI nella finanza: gestire rischio e compliance\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003ELe istituzioni finanziarie utilizzano l’AI per alimentare sistemi di rilevamento delle frodi, credit scoring e antiriciclaggio. In questo contesto, le aspettative normative sono elevate e l’auditabilità non è negoziabile. Una data governance efficace nell’AI supporta:\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E \u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EDocumentazione chiara degli input dei modelli e delle trasformazioni delle feature\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EControllo delle versioni per i data set di training\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003ELog di audit che acquisiscono accessi e percorsi decisionali\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003ESistemi di monitoraggio che rilevano output distorti o anomali\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003C/ul\u003E\n\u003Cp\u003ESe un modello segnala una transazione o rifiuta una richiesta di credito, l’organizzazione deve essere in grado di spiegare come è stata raggiunta la decisione. Le strutture di governance rendono questa spiegazione possibile e difendibile.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E \u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EData governance per l’AI nel settore manifatturiero: governare i dati operativi e IoT\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EI produttori applicano sempre più l’AI a manutenzione predittiva, controllo qualità e ottimizzazione della supply chain. Questi sistemi acquisiscono dati da sensori, log dei macchinari e sistemi aziendali, spesso in tempo reale.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EA differenza del settore sanitario e della finanza, la preoccupazione principale non riguarda sempre i dati personali. Riguarda l’affidabilità dei dati e la continuità operativa. Una governance solida garantisce che:\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E \u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EGli stream di dati dei sensori siano validati per accuratezza e coerenza\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EI metadati registrino la fonte e il timestamp degli input operativi\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EIl model drift sia rilevato prima di incidere sui risultati di produzione\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003EI controlli di accesso proteggano i dati di processo proprietari\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003C/ul\u003E\n\u003Cp\u003EQuando i modelli di manutenzione predittiva si basano su dati inaccurati o incoerenti, il tempo di inattività aumenta e i rischi per la sicurezza crescono. La governance riduce questa esposizione dando struttura agli ambienti di dati operativi ad alto volume.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"}},":itemsOrder":["title_v2_copy_copy_c","text"],"appliedCssClassNames":"snowflake-responsive-container-inner-padding-small"},"container_1553234849":{"layout":"RESPONSIVE_GRID","columnCount":12,"columnClassNames":{"text_copy":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12","title_v2_copy_copy_c":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12"},"gridClassNames":"aem-Grid aem-Grid--12 aem-Grid--default--12","id":"future",":type":"snowflake-site/components/container",":items":{"title_v2_copy_copy_c":{"id":"title-v2-2cb48a487b","type":"heading2","lines":["Perché la data governance per l’AI determina il successo a lungo termine"],":type":"snowflake-site/components/title-v2","appliedCssClassNames":"snowflake-responsive-component-top-padding-extra-small"},"text_copy":{"id":"text-bc0e9b83b3","additionalClasses":"list--blue-bullets","text":"\u003Cp\u003ELa promessa dell’AI sta nella velocità e nell’intelligenza su larga scala. Ma operare su larga scala amplifica ciò che sta alla base: fondamenta solide o debolezze nascoste.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003ELe organizzazioni che considerano strategica la data governance per l’AI rafforzano la propria posizione. Passano da una gestione del rischio reattiva a una progettazione consapevole dei sistemi. Possono rispondere senza esitazioni a domande su fonti dei dati, input dei modelli e percorsi decisionali. Possono ampliare i casi d’uso di AI con fiducia, non con cautela. In definitiva, la data governance per l’AI determina se i modelli avanzati restano strumenti sperimentali o evolvono in sistemi enterprise affidabili.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"}},":itemsOrder":["title_v2_copy_copy_c","text_copy"],"appliedCssClassNames":"snowflake-responsive-container-inner-padding-small"},"container_722934705":{"layout":"RESPONSIVE_GRID","columnCount":12,"columnClassNames":{},"gridClassNames":"aem-Grid aem-Grid--12 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