Machine Learning
4 Novembre 2026
L’intelligenza artificiale accelera l’innovazione aziendale ma espone dati, processi e infrastrutture a rischi nuovi. Il CISO deve governarne l’adozione con autorizzazioni preventive, responsabilità formali, monitoraggio sostenibile, competenze specialistiche e un framework condiviso che concili velocità del business, compliance e sicurezza L'articolo CISO e AI in azienda: il vero rischio è innovare senza regole proviene da Agenda Digitale.
4 Novembre 2026
Bilanci sempre più dipendenti da algoritmi predittivi espongono aziende e revisori a nuovi rischi: stime opache, anomalie prive di rilievo, sistemi IT vulnerabili e decisioni non replicabili impongono controlli più profondi, competenze tecnologiche e una responsabilità manageriale capace di andare oltre la correttezza dei numeri L'articolo Revisione di bilancio nell’era dell’AI: i rischi che le imprese non vedono proviene da Agenda Digitale.
3 Novembre 2026
L’AI può aiutare a studiare i tumori, interpretare il dolore e prevedere alcune complicanze delle terapie. L’adozione nei percorsi oncologici richiede prove sui benefici per i pazienti, valutazioni economiche e una supervisione clinica capace di orientare le decisioni dei medici L'articolo AI in oncologia, come scegliere tecnologie utili ai pazienti proviene da Agenda Digitale.
2 Novembre 2026
Gli algoritmi possono accelerare l’azione amministrativa, ma la black box dei modelli di Machine Learning rischia di indebolire conoscibilità, difesa e controllo. L’obbligo di motivazione impone di spiegare dati, regole, contributo del sistema e valutazione del funzionario pubblico responsabile del procedimento L'articolo Decisioni pubbliche con l’AI: come rendere trasparenti gli algoritmi proviene da Agenda Digitale.
30 Ottobre 2026
Gli ERP con intelligenza artificiale aggiungono previsioni e agenti ai processi aziendali. Per scegliere una soluzione, però, occorre verificare quali funzioni siano disponibili, quali dati richiedano e quanto costino: il risultato si misura sui benefici ottenuti mantenendo tracciabilità e controllo umano L'articolo ERP con AI integrata: guida alla scelta dei sistemi gestionali di nuova generazione proviene da Agenda Digitale.
30 Ottobre 2026
Nei data center europei, supercomputer e processori quantistici iniziano a condividere risorse e flussi di lavoro. Il quantum-centric supercomputing prende forma attraverso questa collaborazione: il calcolo classico coordina le applicazioni, mentre le QPU affrontano passaggi specifici L'articolo Quantum-Centric Supercomputing: QPU e HPC nei Data Center proviene da Agenda Digitale.
30 Ottobre 2026
L'infrastruttura informativa aziendale affronta una crisi di frammentazione che ostacola la produttività e vanifica gli investimenti in intelligenza artificiale generativa. L'Enterprise AI Search si afferma come lo strato di contesto essenziale per alimentare assistenti e agenti autonomi con dati sicuri, pertinenti e verificati. L'articolo Enterprise AI Search, come scegliere la piattaforma per portare l’AI nei dati aziendali proviene da Agenda Digitale.
28 Ottobre 2026
A Hyderabad gli sviluppatori passano dalla scrittura del codice alla guida di agenti AI, mentre l’outsourcing indiano perde il suo vantaggio fondato sul lavoro a basso costo. Crescono produttività e investimenti, ma per neolaureati e mansioni di ingresso aumentano i rischi L'articolo Da sviluppatori a orchestratori: l’AI cambia il lavoro in India proviene da Agenda Digitale.
26 Ottobre 2026
Dal 26 marzo 2029 HealthData@EU dovrà rendere operativo il riuso secondario dei dati sanitari in Europa, offrendo ai progetti di intelligenza artificiale dataset più ampi e rappresentativi, ma imponendo qualificazione, ambienti sicuri, tracciabilità degli accessi e una governance condivisa tra autorità, ospedali e ricerca L'articolo HealthData@EU, come cambierà l’AI sanitaria europea dal 2029 proviene da Agenda Digitale.