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Etichette per i contenuti AI: le regole dall’Europa alla CinaEnzo Mazza
Dall’AI Act europeo alle norme di Cina, Corea del Sud, India, Taiwan e California, cresce l’obbligo di rendere riconoscibili contenuti sintetici e deepfake. Restano però differenze rilevanti su etichette visibili, metadati, controlli tecnici e sanzioni
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Il DNA finisce all’asta: cosa insegna il fallimento di 23andMeFrancesca Niola
Il fallimento di 23andMe ha trasformato milioni di profili genetici in un bene da vendere all’asta. Dal Chapter 11 americano al confronto con il GDPR europeo, il caso mostra quanto sia fragile il confine tra patrimonio aziendale, privacy e consenso...
Più AI, stessa burocrazia: perché la PA deve cambiare i processiAndrea Tironi
L’esperienza di Indonesia, Pakistan e India mostra il potenziale dell’intelligenza artificiale nella pubblica amministrazione, ma anche i suoi limiti. Senza dati ordinati, formazione mirata e processi ripensati, l’AI rischia di diventare un alibi digitale invece che una vera leva di...
Ricerca medica e privacy: come usare il nuovo modello del CCNCESilvia Stefanelli
Il modello informativa CCNCE offre un riferimento concreto per la ricerca medica, ma richiede scelte puntuali su basi giuridiche, titolari, conservazione, ricerca futura e trasferimenti extra-SEE, evitando una compilazione automatica che può produrre errori di conformità e ricadute operative per...
Cybersecurity, il nuovo perimetro è il comportamento delle personeIvan De Tomasi
Privacy europea, gli “anticorpi” che hanno corretto il Digital OmnibusDamiano Fuschi
Il Digital Omnibus apre un confronto decisivo sulla definizione di dato personale nel GDPR. La proposta europea, tra semplificazione normativa, intelligenza artificiale e dati pseudonimizzati, solleva questioni costituzionali sul perimetro della tutela prevista dalla Carta dei diritti fondamentali dell’Unione europea
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L’AI nella PA oltre i pilot: la trasformazione parte dalle personeGherardo Montemagni e Corrado Panzeri
La Pubblica Amministrazione italiana affronta il passaggio dall’AI sperimentale a piattaforme AI-native, mentre regole, pensionamenti e carenza di competenze impongono un ripensamento di processi, governance e formazione per trasformare l’innovazione in valore pubblico diffuso e sostenibile nei servizi quotidiani
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