Governed AI Application Platform

Addestra agenti AI.Governali.Falli operare.

Applicazioni e agenti AI governati, con knowledge e compliance integrate. Un unico control plane per modelli, dati, autorizzazioni e azioni.

Schermata integrale della piattaforma AIGovernance: Explorer e cartelle Governance, area centrale, Inspector a destra e footer con stato della connessione

Governance Control
Plane nativo

Application Factory
per soluzioni verticali

Governed AI Runtime
modelli e agenti controllati

Engineering Model
AI-native e verificabile

La piattaforma

AIGovernance

Build and operate governed AI applications

Una piattaforma multi-tenant che unisce governance, dati, documenti, knowledge, modelli, agenti, strumenti e automazioni nello stesso perimetro di identità, autorizzazione, provenance e audit.

Esplora

Tenant, identità, policy, AI Act e GDPR, rischio, autorizzazioni, audit ed evidence.

Dati, documenti, dashboard, task e knowledge diventano primitive per applicazioni verticali governate.

Data, Document, Semantic e Knowledge Memory con retrieval permission-aware e provenance.

Interazione conversazionale e agenti governati con tool autorizzati e human approval.

Functions, Tool Gateway, API tenant, webhook, eventi e integrazioni sotto policy comuni.

Task e data classification, model routing, execution mode e provider autorizzati senza lock-in.

Un modello operativo integrato

Governance integrata nel ciclo operativo

Ogni dato consultato, decisione AI, modello selezionato, strumento utilizzato e azione eseguita attraversa lo stesso sistema di controllo.

01
Governance
Identità, ruoli, policy e Governance Specification definiscono il perimetro operativo.
02
Data & Knowledge
Dati, documenti e knowledge vengono recuperati nel rispetto di permessi e provenance.
03
Model Routing
Il runtime seleziona modelli autorizzati in base a task, dati, rischio, costo e latenza.
04
Tools & Automation
Procedure, Functions e Tool Gateway separano ragionamento probabilistico ed esecuzione.
05
Agents & Approval
Copilot e agenti operano entro livelli di autonomia e checkpoint umani definiti.
06
Evidence & Audit
Decisioni, fonti, tool call ed execution restano ricostruibili e verificabili.

Soluzioni e competenze

Piattaforma e servizi di adozione

AIGovernance è la piattaforma. I servizi AIGConsulting ne accompagnano l’adozione con competenze di governance, architettura, integrazione e delivery per organizzazioni pubbliche e private.

Inventario, classificazione, rischio, DPIA/FRIA, AI Act, GDPR, evidence e responsabilità lungo il ciclo di vita. Il servizio considera insieme perimetro organizzativo, classificazione dei sistemi AI, responsabilità e verifiche. Registri e documenti mantengono i collegamenti necessari a consultare il contesto di ciascun requisito e ricostruire le attività svolte.

Disegno di applicazioni verticali, modelli dati, workflow, knowledge e automazioni riutilizzando le capability della piattaforma. Ogni applicazione parte dai processi e dagli oggetti informativi dell'organizzazione. Campi, relazioni, viste e passaggi operativi sono descritti in modo coerente, così da poter riutilizzare conoscenza, regole e componenti tra i diversi casi d'uso.

Model routing, RAG, API, webhook, Tool Gateway e integrazioni con sistemi esistenti entro un perimetro governato. L'architettura collega modelli e servizi esterni mediante interfacce e regole di accesso definite. I dati, gli strumenti e le chiamate restano nel perimetro autorizzato, distinguendo orchestrazione, integrazione e utilizzo dei modelli.

Sviluppo multi-agent, repository governance, deployment verificato, human gate ed evidence-driven engineering. Il ciclo di consegna comprende issue, sviluppo, verifiche indipendenti, approvazioni e riscontro del rilascio. Ogni passaggio mantiene il riferimento a codice, versioni, controlli ed evidenze, senza confondere automazione e decisione umana.

La piattaforma in azione

La piattaforma in esercizio

Le stesse primitive operative alimentano back-office, knowledge, Copilot, agenti e automazioni mantenendo identità, autorizzazioni e audit coerenti.

Explorer AIGovernance: cartella Governance, moduli applicativi e pannello dei dettagli

Kanban del percorso di conformità AI Act con attività, priorità e stati di avanzamento

Le capacità della piattaforma

Un unico ecosistema operativo

Sei capacità collegate per lavorare con dati, documenti, AI, automazioni e controlli in un contesto governato.

Data Workspace
Tabelle metadata-driven, relazioni, viste
Tabelle metadata-driven, relazioni, viste e record per costruire il back-office delle applicazioni. Il workspace permette di descrivere dati e processi mediante tabelle configurabili, relazioni e viste contestuali. Le informazioni sono riutilizzabili da altre aree della piattaforma senza duplicare il patrimonio informativo o separarlo dalle autorizzazioni.
Document & Knowledge
Documenti collaborativi, retrieval permission-aware
Documenti collaborativi, fonti indicizzate, retrieval permission-aware e conoscenza con provenance. I documenti e le note restano collegati a record e processi. Le fonti possono essere organizzate in una struttura consultabile e, quando prevista l'indicizzazione, il recupero delle informazioni considera provenienza, permessi e versioni dei contenuti.
AIG Copilot
Accesso conversazionale, risposte citate
Accesso conversazionale a dati e knowledge con risposte citate e azioni autorizzate. Le richieste dell'utente si collocano nel contesto della specifica applicazione e delle sue fonti autorizzate. La conversazione può associare le risposte ai riferimenti consultati, mentre strumenti e operazioni restano soggetti alle regole di accesso.
Governed Automation
Eventi, webhook, API sotto policy
Eventi, webhook, API e pianificazioni attivano procedure e integrazioni sotto policy. Le attività sono collegate a eventi e condizioni esplicite, così da distinguere l'origine dell'azione dal relativo effetto. Gli scambi con i servizi esterni usano integrazioni configurate e mantengono il riferimento agli oggetti del workspace interessati.
AI Governance
Sistemi AI, modelli, dataset, vendor, rischi
Sistemi AI, modelli, dataset, vendor, rischi, controlli, DPIA/FRIA, incidenti ed evidence. L'inventario consente di mettere in relazione le componenti tecniche con le responsabilità organizzative. Valutazioni, rischi, obblighi, controlli e documentazione possono così essere consultati come parti dello stesso caso di governance.
Audit & Evidence
Execution collega identità, oggetto, versione
Ogni execution collega identità, oggetto, versione, fonti, modello, tool utilizzati ed esito. Per ricostruire un'attività è importante sapere chi l'ha avviata, quali fonti e strumenti erano coinvolti e quale risultato è stato prodotto. Le evidenze operative si collegano ai processi e ai controlli cui fanno riferimento.

Quadro normativo

Allineati alle regole europee e italiane

AI ActInventario dei sistemi AI, classificazione del rischio, controlli, responsabilità, documentazione, evidence e gestione degli incidenti lungo il ciclo di vita.
Reg. (UE) 2024/1689
GDPRDPIA, rischi e controlli, minimizzazione del contesto inviato ai modelli, evidence, incidenti, vendor e contratti collegati ai trattamenti.
Reg. (UE) 2016/679
Legge italiana sull’AIInventario e responsabilità dei casi d’uso, tracciabilità delle decisioni, controllo degli accessi, documentazione ed evidence nel raccordo con il quadro europeo.
L. 132/2025
Linee guida AgIDGovernance dei casi d’uso nella PA attraverso ruoli, controlli, rischio, documentazione, vendor, contratti ed evidenze verificabili.
Adozione dell’AI nella PA

Governato per progetto

Controlli e tracciabilità integrati

Ogni organizzazione opera nel proprio perimetro, con autorizzazioni applicate lato server.

Modelli e provider sono execution resources selezionate attraverso policy e routing.

Le azioni con effetti sul sistema passano da procedure, schema, policy e secret isolation.

Fonti, decisioni, tool call ed esiti restano collegati al lifecycle operativo.

La governance accompagna ogni progetto lungo l’intero ciclo operativo: tenant, modelli, strumenti e fonti restano nello stesso perimetro di controllo. Policy e autorizzazioni determinano quali risorse possono essere utilizzate e quali azioni possono essere eseguite, mentre decisioni, tool call ed esiti producono evidenze ricostruibili. In questo modo l’AI non opera come componente separato, ma come risorsa governata e verificabile all’interno dei processi dell’organizzazione.

Golden Path

Dal template alla risposta citata, con evidenza di esecuzione

Il percorso di riferimento della piattaforma è un flusso end-to-end da verificare come insieme, non la somma di componenti separati.

Un’applicazione verticale nasce da un template e viene predisposta nel tenant con dati, documenti, dashboard e task. Il template definisce la struttura iniziale dell'applicazione senza richiedere che ogni elemento venga ricreato manualmente. Le successive configurazioni collegano informazioni, responsabilità e attività al contesto dell'organizzazione destinataria.

La Governance Specification definisce le regole che l’applicazione deve rispettare prima di usare l’AI. La specifica distingue gli obiettivi applicativi dai vincoli di accesso, dalle responsabilità e dalle verifiche richieste. Le regole accompagnano il caso d'uso e forniscono il contesto per decidere come utilizzare dati, modelli e strumenti.

Documenti e dati vengono indicizzati mantenendo fonte, versione e permessi. Le fonti sono collegate ai processi e ai dati pertinenti, così da permetterne l'uso nelle successive fasi del percorso. Versioni, provenienza e perimetro delle autorizzazioni aiutano a individuare quali contenuti possono essere consultati.

Il recupero delle informazioni rispetta le autorizzazioni dell’utente che pone la domanda. Il sistema deve selezionare informazioni pertinenti senza oltrepassare i permessi stabiliti per l'utente e per il contesto applicativo. I documenti recuperati restano riconducibili alle rispettive fonti e ai collegamenti nel patrimonio informativo.

Prima dell’inferenza viene costruito un contesto minimo e autorizzato: è il confine tra autorizzazione deterministica e inferenza probabilistica. La costruzione del contesto precede la chiamata al modello e delimita quali informazioni sono necessarie al compito. Identità, privilegi, fonti e strumenti applicabili restano distinti dal ragionamento probabilistico.

Il Model Router seleziona un modello autorizzato; la risposta riporta le fonti e l’esecuzione lascia evidenza di audit. L'orchestrazione distingue la selezione del provider dalla preparazione del contesto, dalla produzione della risposta e dalle eventuali azioni. Fonti, autorizzazioni e dati di esecuzione permettono di ripercorrere il trattamento della richiesta.

Dalla norma alla funzione

Cosa fa la piattaforma per ciascun obbligo

La governance dei sistemi AI è una capability centrale di AIGovernance: gli stessi oggetti usati per la compliance alimentano anche il runtime applicativo, così la conformità non è separata dall’operatività.

Inventario dei sistemi AI, classificazione del rischio, controlli, responsabilità, documentazione ed evidenze lungo il ciclo di vita; supervisione umana per le azioni che la richiedono. La relazione tra inventario, processi, fornitori e documentazione consente di leggere i requisiti pertinenti per ciascun sistema. Il livello di approfondimento dipende da finalità, impieghi previsti e classificazione del rischio.

DPIA e FRIA, rischi e controlli, minimizzazione del contesto inviato ai modelli, incidenti, vendor e contratti collegati ai trattamenti. La gestione del trattamento collega scopi, categorie di dati, ruoli e misure applicabili. Provenienza delle fonti e autorizzazioni diventano rilevanti anche quando un modello utilizza contenuti estratti da documenti e basi informative.

Responsabilità, tracciabilità delle decisioni, controllo degli accessi e registrazione dei controlli previsti per ciascun caso d’uso. Il quadro applicabile richiede di collegare il caso d'uso pubblico a responsabilità, processo amministrativo e misure di presidio. Le informazioni documentali aiutano a ricostruire scelte, verifiche e persone coinvolte.

Registro del perimetro e classificazione dell’organizzazione, rischi e controlli di cybersicurezza, incidenti e obblighi di notifica, sicurezza della supply chain, vulnerabilità ed evidence. Rischi, misure tecniche e organizzative, fornitori e processi critici devono essere letti nello stesso quadro di governo. Le evidenze raccolte supportano le verifiche degli obblighi pertinenti all'organizzazione.

Catalogo e implementazione dei controlli, rischi, responsabilità, evidence e verifiche periodiche per supportare il governo del sistema di gestione della sicurezza delle informazioni. Il modello di controllo associa ogni misura ai rischi e alle responsabilità interessate, con traccia delle verifiche e delle evidenze. Le attività di riesame e miglioramento restano collegate alla documentazione del sistema di gestione.

Gestione del rischio ICT, incidenti, fornitori terzi, continuità operativa, controlli ed evidenze per le organizzazioni soggette al regolamento. Il perimetro comprende le dipendenze dai fornitori ICT e la continuità dei servizi critici. Incidenti, controlli, contratti e responsabilità possono essere messi in relazione per sostenere il monitoraggio della resilienza operativa.

Applicazioni verticali

Pubblica amministrazione

L’Application Factory permette di costruire applicazioni verticali sul patrimonio dati e sui controlli comuni.

Albo soggetti, esposti, fascicolo, parti, termini, sedute e audizioni, provvedimenti, dashboard di carichi e scadenze. Il percorso può collegare soggetti, procedimenti, documenti e scadenze alle attività degli uffici interessati. Lo stato delle fasi e i riferimenti agli atti consentono una lettura coerente del fascicolo e delle responsabilità.

Affidamenti e contratti di servizio, indicatori di controllo analogo, obblighi e controlli, evidenze, anomalie e relazione periodica. La scheda riunisce informazioni societarie, affidamenti, attività di controllo e documentazione di supporto. Indicatori, scadenze e riscontri possono essere associati agli obblighi pertinenti per seguire l'esercizio del controllo analogo.

Progetti, bandi, partner, work package, milestone, deliverable, budget, spese, timesheet e avanzamento. Il contesto del progetto include ruoli dei partner, attività previste, costi e risultati attesi. Milestone, giustificativi e avanzamento possono essere letti insieme, mantenendo il collegamento tra piano di lavoro ed evidenze.

Evento emergenziale, interventi, affidamenti, personale e mezzi, costi, giustificativi, controlli e rendiconto finale. Ogni spesa deve essere ricondotta all'evento, alle attività svolte e ai soggetti responsabili. Documenti, interventi, verifiche e approvazioni compongono il percorso di rendicontazione e facilitano i controlli successivi.

Programmi, progetti, milestone, soggetti responsabili, budget, avanzamento, rischi, controlli, scadenze, deliverable ed evidenze. Programmazione, responsabilità e documenti di avanzamento sono collegati allo stesso progetto. Risorse, obiettivi, rischi e scadenze possono essere esaminati in relazione alle decisioni e alle evidenze disponibili.

Applicazioni verticali

Banche e assicurazioni

Tre applicazioni previste sul patrimonio dati e sui controlli comuni, per le scadenze regolatorie di banche e assicurazioni.

Merito di credito delle persone fisiche e pricing vita e salute: ruoli, FRIA, fornitori, supervisione umana ed evidenze entro il 2 dicembre 2027. Il caso d'uso richiede una lettura coordinata di finalità, classificazione, impatti e misure di presidio. L'inventario del sistema può collegare dati, attori, modello, controlli e documentazione previsti dalle norme applicabili.

Fornitori di modelli e servizi AI, clausole contrattuali, ruoli AI Act e rischio di concentrazione, collegati al registro dei fornitori ICT previsto da DORA. L'analisi considera l'impiego dei servizi dei fornitori e la dipendenza dai relativi modelli. Contratti, ruoli e controlli possono essere collegati ai sistemi e ai processi interessati, evitando registri isolati.

Gap analysis sulle sei aree della Comunicazione del 17 luglio 2026, piano di lavoro ed evidenze per la relazione entro il 31 dicembre 2026. Il quadro di valutazione riunisce aspetti di governo dei sistemi AI, sicurezza e rischi operativi. Responsabilità, attività correttive ed evidenze permettono di documentare il percorso verso le verifiche di competenza.

Innovazione

Conoscenza, contesto e decisioni governate

Il tratto distintivo è la coerenza end-to-end tra governance, dati, knowledge, runtime AI, strumenti e automazioni: ragionamento probabilistico ed esecuzione deterministica restano separati, e le autorizzazioni si propagano anche alle rappresentazioni derivate.

Contesto minimo e autorizzato costruito prima di ogni inferenza: identità, ruolo, tenant, dati, documenti, policy e strumenti consentiti. Prima della richiesta al modello il perimetro delle informazioni disponibili viene delimitato secondo identità, processo e autorizzazioni. La composizione delle fonti resta distinta dalle operazioni che potrebbero produrre effetti sui sistemi.

Consolidamento della conoscenza con provenance, versione delle fonti, stato di validazione, confidenza e rilevamento dei contenuti obsoleti. Il trattamento della conoscenza tiene conto delle fonti originali e del loro stato di aggiornamento. Metadati, relazioni e versioni concorrono alla preparazione di un contesto consultabile, senza perdere il riferimento ai documenti.

Grafo derivato per lineage, dipendenze e analisi di impatto; GraphRAG che combina grafo, ricerca semantica, dati e documenti, mostrando il percorso usato. Il grafo non è una seconda fonte di verità. Lo scopo è rendere leggibili le dipendenze tra processi, dati, sistemi e responsabilità. La combinazione di collegamenti strutturati e ricerca semantica è descritta come obiettivo evolutivo, da distinguere dalle funzioni già disponibili.

Motore decisionale indipendente dal provider, separato dal modello generativo, per classificazione, routing, approvazioni e guardrail. Nessun modello ottiene autorità sugli effetti collaterali. Le scelte automatizzabili devono essere riconducibili a regole definite e verificabili. La separazione dal modello generativo permette di descrivere condizioni, autorizzazioni e criteri di approvazione prima di eseguire operazioni.

Policy, autorizzazioni e schemi separano il ragionamento del modello dalle operazioni con effetti su dati, sistemi e servizi esterni. Le richieste degli agenti attraversano un punto di controllo che applica permessi e policy agli strumenti utilizzabili. La distinzione tra risposta informativa e azione operativa consente di presidiare gli effetti sui dati e sui servizi.

Engineering Model

Sviluppo AI-native, verificabile e sotto controllo

AIGovernance è sviluppata con agenti AI trattati come attori di un processo governato, non come semplici assistenti. Lo stesso principio di governance vale per la piattaforma e per il suo ciclo di sviluppo.

Ogni lavoro parte da una issue, da una baseline controllata e da una branch dedicata. La repository history conserva decisioni di progetto, variazioni proposte e verifiche associate al codice. La tracciabilità delle attività permette di distinguere ciò che è progettato da ciò che è stato integrato o effettivamente distribuito.

Agenti coordinati da policy leggibili dalle macchine; in caso di dubbio l’azione è bloccata, non consentita. La separazione dei ruoli evita che chi produce una modifica ne determini autonomamente l'approvazione. Le verifiche incrociate e i gate espliciti rendono osservabili eventuali incertezze o condizioni non soddisfatte.

Un deploy si dichiara completato solo se la versione in esecuzione corrisponde a quella sorgente e di build. La corrispondenza tra sorgenti, artefatti e runtime è una condizione controllabile del rilascio. Versioni e riferimenti della build consentono di identificare la modifica effettivamente disponibile e di diagnosticarne gli scostamenti.

Il rilascio richiede verifica umana; il possesso di accesso a una macchina non equivale ad autorizzazione al deploy. Le approvazioni restano collegate alle persone e alle responsabilità previste dal processo. Un'automazione può predisporre evidenze e proporre un'azione, ma non attribuirsi autonomamente l'autorizzazione a pubblicare.

Esiti, test e decisioni restano ricostruibili, con procedure di recovery e riconciliazione. Log, risultati dei controlli e riferimenti alle decisioni permettono di riesaminare un intervento. In caso di errore, procedure e informazioni di stato sostengono la diagnosi, il ripristino e la riconciliazione delle versioni.

Test, controlli di qualità e invarianti bloccano la promozione quando l’evidenza richiesta non è completa o coerente. La promozione di una modifica dipende da verifiche coerenti con il livello di rischio e con le evidenze richieste. Esiti automatici e collaudo umano sono distinti; un test superato non equivale a una conferma della resa funzionale.

Cybersecurity

La sicurezza come dominio di governance

AIGovernance tratta la sicurezza informatica con gli stessi oggetti della governance: controlli, rischi, incidenti, fornitori ed evidenze, nello stesso perimetro di identità, autorizzazione e audit. La piattaforma integra gli output di SIEM, SOC e scanner di vulnerabilità e non li sostituisce.

Registro dei rischi con scoring dichiarativo, cicli e campagne di revisione, collegato a controlli ed evidence. Per ciascun rischio è utile esplicitare origine, probabilità, impatto e misure di trattamento. Le revisioni e le responsabilità vengono collegate ai sistemi e alle attività interessate, evitando una valutazione priva di contesto.

Registro con ciclo di vita degli incidenti AI secondo l’AI Act (artt. 72-73). Le integrazioni con le autorità esterne non sono ancora disponibili. La registrazione riguarda classificazione, trattamento, attori, scadenze ed evidenze del caso. La capacità di preparare una segnalazione non implica l'esistenza di una connessione automatica con le autorità competenti.

Registro di vendor e provider con contratti collegati ai sistemi AI e ai trattamenti. Ogni fornitore può essere collegato ai contratti, ai servizi e alle dipendenze che introduce. La stessa vista permette di ricostruire i sistemi interessati e le informazioni da considerare durante una valutazione.

Evidenze collegate a controlli e rischi, con scadenze e notifiche di rinnovo. La documentazione non resta separata dalle verifiche: a ciascuna evidenza si possono associare oggetto, scadenza e controllo pertinente. Questo collegamento facilita la gestione dei rinnovi e il riesame dello stato.

Vulnerabilità provenienti da scanner e fonti esterne diventano finding collegati ad asset, rischi, controlli, task, evidence e verifica della remediation. I risultati esterni possono essere ricondotti ai sistemi, agli asset e alle responsabilità coinvolte. Priorità, contesto del rischio e misure adottate aiutano a leggere i finding come parte di un processo di governo.

Valutazioni di sicurezza versionate collegano fornitori, dipendenze, criticità, attestazioni, finding, rischi e azioni di remediation. La valutazione prende in considerazione servizi utilizzati, dipendenze, attestazioni ed eventuali criticità. I riscontri sono collegati agli elementi della filiera che possono incidere sulla sicurezza complessiva.

Cybersecurity

Allineamento a NIS2, DORA e AI Act

Un unico modello collega requisiti, controlli, incidenti, fornitori, vulnerabilità ed evidenze, applicando a ciascuna organizzazione i profili regolatori pertinenti.

Libreria di controlli pre-mappati su ISO/IEC 27001 (Annex A), NIS2 (art. 21), GDPR (art. 32) e AI Act (art. 15), estendibile da ciascun tenant. Un controllo è utile quando l'organizzazione ne conosce la finalità, il perimetro e il responsabile. Mappature normative, stato di applicazione e documenti di verifica possono convivere nella stessa scheda di presidio.

Notifica al CSIRT con scadenze a 24 ore, 72 ore e un mese e, se coinvolti dati personali, al Garante entro 72 ore; timeline calcolata automaticamente, destinatari e template. I regimi di notifica non coincidono per tutte le organizzazioni e gli eventi. Il sistema deve consentire di identificare gli obblighi pertinenti senza confondere scadenze, canali di comunicazione e responsabilità.

Classificazione dell’entità come essenziale o importante, obblighi di registrazione ACN e requisiti dell’art. 21 mappati sui controlli. La classificazione del soggetto dipende da attività svolte, dimensioni e settore. Registrazioni, requisiti e scadenze vanno quindi collegati al contesto organizzativo effettivamente rilevante.

Verifica periodica che un controllo sia davvero in funzione (ad esempio MFA, cifratura, logging attivi), non solo documentato. Per ogni misura vengono descritti oggetto della verifica, periodicità e risultato atteso. Evidenze e responsabilità aiutano a distinguere l'esistenza documentale del controllo dalla sua effettiva applicazione.

Valutazione di sicurezza dei fornitori e registrazione delle vulnerabilità, con integrazione degli scanner e dei feed esistenti anziché strumenti proprietari. I finding sono associati a fornitori, componenti e servizi interessati, con riferimento alle misure di presidio. Le informazioni di provenienza consentono di ricostruire l'origine delle segnalazioni e delle valutazioni.

Per i soggetti cui DORA si applica, requisiti di resilienza ICT, incidenti e rischio dei fornitori vengono collegati a controlli, responsabilità ed evidence. Incidenti, dipendenze tecnologiche e misure di continuità devono essere esaminati in relazione alle attività critiche. Per i soggetti interessati le informazioni di controllo possono supportare le verifiche previste.

Cybersecurity

Sicurezza della piattaforma

Isolamento, minimo privilegio, gestione dei segreti, audit e boundary autorizzativi proteggono dati, modelli, strumenti e ciclo di sviluppo.

Il tenant è il confine di isolamento: autorizzazioni e separazione dei dati sono applicate lato server, non nel client. L'organizzazione proprietaria dello spazio determina il perimetro dei record consultabili. Ruoli e verifiche applicate ai dati servono a prevenire l'accesso non autorizzato tra contesti distinti.

Utenti, agenti e strumenti operano con il minimo privilegio necessario; il contesto inviato a modelli e tool è minimizzato. La minimizzazione limita dati e strumenti a quanto necessario per il compito. Il criterio vale sia per la consultazione umana sia per le richieste dirette a modelli e agenti.

Segreti e credenziali non sono esposti ai client; le azioni con effetti sul sistema passano dal Tool Gateway sotto policy e schema. La separazione tra interfaccia utente e credenziali operative riduce l'esposizione delle risorse. Operazioni e connessioni devono passare attraverso componenti che ne verificano autorizzazione e ambito.

Nessun modello accede direttamente a database, caselle di posta o URL arbitrari: dati e azioni passano da boundary autorizzati, con human approval dove previsto. Informazioni non attendibili, istruzioni nei documenti e richieste degli agenti non devono eludere il perimetro deciso dall'organizzazione. La disponibilità di uno strumento non equivale al diritto di utilizzarlo.

Fonti, decisioni, tool call ed esiti restano collegati al lifecycle, per ricostruire cosa è accaduto e con quali evidenze. La ricostruzione dell'esecuzione collega input, fonti, strumenti e risultati pertinenti al processo. La verifica successiva può così identificare chi ha operato e quali informazioni sono state considerate.

Gli agenti di sviluppo sono trattati come principal non fidati; issue, PR e documentazione sono input potenzialmente ostili. Rischio classificato in modo deterministico, con human gate prima del rilascio. La filiera comprende sorgente, dipendenze, revisioni e artefatti di esecuzione. Ogni passaggio richiede condizioni di accesso e di promozione controllate, senza conferire privilegi impliciti agli agenti di sviluppo.

Come funziona

Dalla conoscenza al servizio AI governato

Un percorso in quattro passaggi collega le fonti, organizza le responsabilità, applica i controlli e porta i risultati nelle applicazioni.

CollegaRiunisci nel medesimo contesto i documenti, le tabelle, i sistemi e le fonti informative già disponibili. Ogni collegamento conserva il riferimento all'origine e all'ambito nel quale viene utilizzato.
OrganizzaDescrivi processi, unità organizzative, dati, modelli e fornitori mediante oggetti e relazioni. Il patrimonio informativo resta consultabile e riutilizzabile tra workspace e applicazioni.
GovernaAssocia ruoli, autorizzazioni, rischi e controlli alle attività pertinenti. Documenta le verifiche, collega le evidenze e rendi ricostruibili decisioni e operazioni lungo il ciclo di vita.
CostruisciProgetta applicazioni e automazioni sul patrimonio informativo governato, riutilizzando dati e regole. La continuità tra processi e operatività aiuta a mantenere controllo e tracciabilità.

Architettura della piattaforma

Organizzazione → Processi → Dati → AI → Applicazioni → Governance

AIGovernance collega organizzazione, processi, dati, sistemi AI e applicazioni nello stesso modello informativo e di controllo.

Un inventario collega organizzazioni, processi, sistemi AI, responsabilità e fornitori ai requisiti applicabili. Rischi, controlli, valutazioni ed evidenze restano associati agli oggetti governati, permettendo di ricostruire decisioni, verifiche e attività lungo il loro ciclo di vita.

Tabelle, viste e record strutturati condividono il contesto con documenti e conoscenza. Le relazioni collegano fonti, processi e applicazioni; i permessi regolano la consultazione e consentono di ricondurre informazioni e risposte ai contenuti da cui derivano.

Le applicazioni si progettano a partire da entità, relazioni e processi già descritti nello spazio di lavoro. Campi, viste, interazioni e automazioni utilizzano un patrimonio informativo comune, riducendo le duplicazioni e mantenendo visibili responsabilità e collegamenti.

Modelli linguistici e agenti interagiscono con dati e knowledge mediante contesti autorizzati. Retrieval, strumenti e azioni fanno parte di un percorso controllato: la selezione dei modelli e l'uso delle fonti possono essere ricondotti al processo e alle regole di governance.

API, webhook, eventi e connettori collegano il workspace ai servizi già in uso. Le operazioni possono seguire trigger, condizioni e regole esplicite, distinguendo l'origine dei dati, i sistemi destinatari e gli esiti delle integrazioni a supporto dell'operatività.

Rischi di sicurezza, vulnerabilità, incidenti e dipendenze dai fornitori sono rappresentati insieme ai sistemi e ai processi interessati. Controlli, assegnazioni ed evidenze consentono di seguire le verifiche e di collegare la gestione cyber alle responsabilità organizzative.

Scenario PA

Introdurre un nuovo servizio basato su AI mantenendo controllo e tracciabilità

Esempio: un ente introduce un assistente AI per supportare l’istruttoria di un procedimento. Il processo, le fonti documentali, il modello, il fornitore, i rischi, i controlli e le autorizzazioni vengono collegati nello stesso contesto di governance, così che ogni utilizzo resti riconducibile a responsabilità ed evidenze.

Processo e unità organizzative
Censimento processo e responsabilità
Censimento del processo e delle responsabilità organizzative coinvolte. Il procedimento può essere associato a unità organizzative, referenti e fasi operative. In questo modo gli elementi del fascicolo restano consultabili insieme ai controlli e ai documenti utili per l'istruttoria.
Dati e documenti
Fonti informative per servizio e verifiche
Collegamento delle fonti informative necessarie al servizio e alle verifiche. Provenienza, versione e perimetro delle fonti determinano come utilizzarle nella fase successiva. Il collegamento tra documenti e processo evita che la consultazione avvenga fuori dal contesto previsto.
Modello AI e fornitore
Identificazione modello e fornitore
Identificazione del modello utilizzato e del relativo fornitore nel contesto governato. Il modello non è descritto come componente isolata: il servizio considera la finalità, il fornitore e le autorizzazioni applicabili. Questi riferimenti entrano nel quadro di valutazione e tracciabilità.
Rischi e controlli
Registrazione rischi e controlli previsti
Registrazione dei rischi applicabili e dei controlli previsti per il caso d'uso. Rischi e controlli sono legati agli oggetti operativi cui si applicano, con indicazione delle responsabilità. La documentazione consente di spiegare perché una misura è prevista e come viene verificata.
Documentazione ed evidenze
Raccolta evidenze lungo il lifecycle
Raccolta delle evidenze e della documentazione prodotta lungo il lifecycle. Evidenze, atti e informazioni prodotte nel tempo vengono associate ai passaggi del caso d'uso. Il ciclo documentale serve a ricostruire le decisioni e ad agevolare le verifiche successive.
Autorizzazioni
Ruoli, permessi, approvazioni operative
Applicazione di ruoli, permessi e approvazioni alle attività operative. Le operazioni sono permesse solo alle identità e ai ruoli pertinenti. Approvals e tracciabilità distinguono la consultazione dalla modifica o dall'esecuzione di un'azione con effetti.
Applicazione operativa
Collegamento servizio a governance e audit
Collegamento del servizio in esercizio al contesto di governance e audit. Il servizio conserva il collegamento tra attività svolte, sistema interessato e contesto di governance. Il controllo può così riguardare anche la fase operativa e non soltanto la progettazione iniziale.

Perché AIGovernance

Governance applicata agli oggetti e alle operazioni

Controlli, responsabilità, conoscenza e applicazioni condividono lo stesso patrimonio informativo, mantenendo relazioni, evidenze e decisioni tracciabili.

Controlli, responsabilità, audit ed evidenze collegati agli oggetti governati. L'informazione organizzata consente di leggere sistemi, attività e documenti nel loro contesto. I riferimenti ai controlli aiutano a interpretare responsabilità ed esiti senza duplicare registri separati.

Organizzazioni, processi, applicazioni, modelli, dataset, fornitori e contratti collegati tra loro. I collegamenti tra entità rappresentano il quadro complessivo, non soltanto un elenco di elementi. Ogni relazione può essere usata per seguire impatti, dipendenze e riferimenti documentali.

Conoscenza e documenti collegati al contesto operativo e alle relative fonti. Le fonti informative diventano consultabili in relazione ai processi e agli oggetti del workspace. Provenienza e contesto supportano la lettura dei documenti e delle informazioni recuperate.

Architettura predisposta per integrare modelli e provider differenti entro policy di autorizzazione. Separare la logica applicativa dal provider rende più chiaro il perimetro di utilizzo. La selezione può dipendere da criteri di accesso e dalle caratteristiche del singolo caso.

Foundation a sette lingue (it, en, fr, de, es, pt, el), con copertura di interfaccia, contenuti e risposte AI progressiva. Il cambio lingua non modifica permessi, audit o policy. Le lingue sono uno strato della piattaforma e richiedono coerenza tra messaggi, comandi e contenuti. La disponibilità di una foundation non implica la traduzione completa di ogni interfaccia.

Applicazioni verticali costruite sul patrimonio informativo e sui controlli condivisi. I modelli informativi riutilizzabili permettono di comporre soluzioni verticali mantenendo collegamenti a dati, responsabilità e verifiche. Ogni applicazione deve comunque rispondere alle esigenze del proprio processo.

Sicurezza e controllo

Isolamento dei dati e governo degli accessi

Dati, identità e operazioni restano separati per organizzazione e governati da ruoli, policy, autorizzazioni e audit verificabili.

Separazione logica dei contesti organizzativi secondo l'architettura multi-tenant. Il perimetro del tenant definisce chi è titolare dello spazio e quali dati vi appartengono. Permessi e isolamento accompagnano l'accesso ai record e alle risorse della piattaforma.

Accessi e operazioni governati secondo ruoli e permessi. Le verifiche si applicano in base all'identità, al ruolo e al contesto della richiesta. Consultazione, modifica e azioni operative devono restare distinguibili.

Azioni e informazioni rilevanti progettate per essere ricostruibili e verificabili. Riferimenti a fonti, operazioni, versioni ed esiti consentono di ricostruire un'attività. Le evidenze risultano utili soltanto se collegate ai relativi processi e controlli.

Collegamento delle informazioni alle fonti e al contesto in cui vengono utilizzate. Documenti, record e informazioni devono poter mantenere il riferimento all'origine. Il contesto di provenienza aiuta a valutare aggiornamento, pertinenza e affidabilità del dato consultato.

Integrazione di modelli differenti entro policy, autorizzazioni e criteri di utilizzo. La sostituibilità richiede di distinguere il caso d'uso e le sue regole dall'infrastruttura scelta per l'esecuzione. Criteri di selezione e autorizzazioni determinano il perimetro.

Controlli coerenti con esigenze enterprise e Pubblica Amministrazione. Le politiche stabiliscono condizioni e limiti delle operazioni consentite nei processi organizzativi. I permessi vengono applicati al contesto effettivo, non alla sola presenza di uno strumento.

Architettura aperta

Si integra con i sistemi esistenti

AIGovernance collega dati, applicazioni, servizi cloud, processi e sistemi di sicurezza attraverso API, webhook, connettori e standard aperti.

Addestra agenti AI.Governali.Falli operare.

AIGovernance

Governance Control Plane

Application Factory

Knowledge Orchestration

AIG Copilot & Agents

Automation & Integration

Governed AI Runtime

Governance integrata nel ciclo operativo

01Governance

02Data & Knowledge

03Model Routing

04Tools & Automation

05Agents & Approval

06Evidence & Audit

Piattaforma e servizi di adozione

AI Governance & Compliance

Application & Process Design

AI Architecture & Integration

Engineering & Delivery Model

La piattaforma in esercizio

Un unico ecosistema operativo

Allineati alle regole europee e italiane

Controlli e tracciabilità integrati

Dal template alla risposta citata, con evidenza di esecuzione

1 · Template e provisioning

2 · Governance e policy

3 · Ingestione della knowledge

4 · Retrieval permission-aware

5 · Governed Context Package

6 · Routing, modello e risposta

Cosa fa la piattaforma per ciascun obbligo

AI Act

GDPR

Legge 132/2025 e linee guida AgID

NIS2

ISO/IEC 27001

DORA

Pubblica amministrazione

Procedimenti disciplinari

Controllo analogo e in-house

Gestione dei grant di ricerca

Rendicontazione costi di emergenza

Progetti e investimenti pubblici

Banche e assicurazioni

Registro AI e FRIA per scoring e pricing

Terze parti AI e contratti

Relazione AI-cyber per il CdA

Conoscenza, contesto e decisioni governate

Governed Context Package

Knowledge Compiler

Governance Graph e Hybrid GraphRAG

Governed Decision Engine

Policy & Tool Gateway

Sviluppo AI-native, verificabile e sotto controllo

Repository come fonte di verità

Multi-agent con policy fail-closed

Versione sorgente, build ed esecuzione allineate

Human gate e segregazione dei compiti

Evidence e recovery

Test e quality gate

La sicurezza come dominio di governance

Registro rischi

Registro incidenti

Fornitori e contratti

Evidence con scadenze

Vulnerability management

Supply chain security

Allineamento a NIS2, DORA e AI Act

Catalogo controlli di sicurezza

Incidenti con notifica multipla

Registro entità NIS2

Continuous control monitoring

Sicurezza dei fornitori e delle vulnerabilità

DORA e resilienza ICT

Sicurezza della piattaforma

Isolamento tenant

Accessi e privilegi minimi

Gestione di secret e credenziali

Sicurezza dell’AI

01
Governance

02
Data & Knowledge

03
Model Routing

04
Tools & Automation

05
Agents & Approval

06
Evidence & Audit