I termini dell'IA spiegati in breve

Un procedimento in cui un sistema di IA, prima della risposta, cerca i passaggi pertinenti in una base di sapere propria (retrieval) e formula la risposta esclusivamente su questa base (generation) – invece di rispondere dal sapere acquisito nell'addestramento. Questo rende le risposte attuali e documentabili: ogni affermazione si può ricondurre a un documento preciso. KOSMO lavora secondo questo principio.

Un database che memorizza i testi non come parole, ma come vettori numerici (embedding). I contenuti di significato affine vi stanno vicini, il che rende possibile una ricerca semantica: una domanda sul «diritto alle ferie» trova anche un passaggio sulle «ferie annuali», senza che la parola chiave compaia letteralmente. Nei sistemi RAG il database vettoriale è il componente che fornisce i passaggi pertinenti.

Modello di esercizio in cui un software gira sull'hardware proprio o nel data center proprio dell'organizzazione – in contrapposizione all'esercizio presso il fornitore cloud. I dati non lasciano la rete propria, aggiornamenti e accessi restano sotto controllo proprio. Per le organizzazioni con dati particolarmente da tutelare è la forma più estesa di sovranità sui dati.

Termine generico per i sistemi di IA gestiti interamente in un ambiente controllato dall'organizzazione – on-premise oppure in un data center dedicato e tutelato contrattualmente. Gli input e i documenti non vengono trasmessi a terzi e non vengono usati per addestrare modelli altrui. Distinzione: i servizi di IA pubblici elaborano le richieste sull'infrastruttura del fornitore.

Sistema di autorizzazioni in cui i diritti di accesso non vengono assegnati a singole persone, ma a ruoli (per esempio «contabilità» o «ufficio del personale»). Gli utenti ricevono i diritti tramite il loro ruolo. Questo riduce le fonti di errore in caso di assunzioni e uscite ed è il presupposto perché un assistente di IA risponda soltanto sui contenuti che la persona che chiede può effettivamente vedere.

Abbreviazione di «conferenza delle autorità indipendenti per la protezione dei dati della Federazione e dei Länder». La DSK armonizza l'interpretazione del diritto della protezione dei dati in Germania e pubblica guide orientative – tra cui una sull'uso conforme delle applicazioni di IA, cui le organizzazioni possono riferirsi in concreto nell'introdurre l'IA.

Il regolamento (UE) 2024/1689 crea regole uniformi per l'intelligenza artificiale nell'Unione. È entrato in vigore il 1° agosto 2024; la maggior parte degli obblighi si applica dal 2 agosto 2026. L'approccio è basato sul rischio: i sistemi di IA vengono classificati in categorie che vanno da minima a inaccettabile, con requisiti graduati di trasparenza, documentazione e vigilanza. I sistemi di sapere interni ricadono tipicamente nelle categorie più basse – la classificazione concreta dipende dalla finalità d'uso.