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Note sul campo su agenti e dati strutturati — cosa si rompe quando i modelli scrivono SQL, perché i numeri plausibili non sono risposte, e cosa serve per stamparne uno che puoi difendere.

5 articoli · ultimo 2026-07-22

IIGli articoli

  1. No. 005Analytics4 min di lettura

    The 15%-off dashboard: wrong joins corrupt analytics silently

    A generated join that fans out rows doesn't crash. It inflates a metric by 15% and lets everyone keep steering by it. Silent wrongness is the real cost of text-to-SQL.

  2. No. 004Governance8 min di lettura

    Riproduci Ciò Che Ha Risposto il Tuo Agente: Audit Trail AI Che Reggono

    Solo il 17% delle organizzazioni è in grado di ricostruire ciò che hanno fatto i propri agenti. Dal 2 agosto 2026 l'EU AI Act richiede che il registro esista. La riproduzione è il modo in cui regge.

  3. No. 003Determinismo9 min di lettura

    Il fatturato sbagliato con aria sicura: perché i modelli linguistici non sanno fare i conti

    Il modello ti consegna un dato di fatturato con tono impeccabile e nessuna aritmetica dietro. La ricerca dice che il fallimento è strutturale — e lo è anche la soluzione.

  4. No. 002Sicurezza9 min di lettura

    Il prompt injection è il nuovo SQL injection — e la soluzione non è SQL

    P2SQL, CVE-2024-5565, EchoLeak, il leak di Supabase: SQL ostile arriva nell'output del modello. La soluzione è un agente senza sintassi in cui iniettare.

  5. No. 001Incidenti9 min di lettura

    Sola lettura che non lo era: la settimana in cui gli agenti AI hanno cancellato la produzione

    Un agente ha cancellato un database di produzione. Un altro ha distrutto file utente. Un terzo ha inviato un ordine di cancellazione a un milione di installazioni. Una settimana di luglio — un unico percorso di scrittura condiviso.

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IVI filoni

Tre domande, affrontate in ordine.

Governance

Chi decide cosa può leggere un agente — e dove vive quella decisione? Nel codice, fissata prima della prima chiamata. Mai in un prompt.

Governance dei dati AI

Accuratezza

Perché un numero plausibile non è una risposta, e come lo stesso modello passa da 0/16 a 16/16 quando è il SQAI runtime a calcolare.

L'analista dati AI

Provenienza

Ogni risultato viene consegnato con l'hash che lo riproduce — mesi dopo, in entrambi i linguaggi, byte per byte.

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