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Chiarezza normativa, in anticipo.
Avvisi e analisi sulle normative che stanno ridisegnando tecnologia e industria: AI Act, MiCA, NIS2, DORA, GDPR, tokenizzazione, licenze FinTech e conformità cyber.
L'AI Act è in vigore: cosa devono fare davvero i consigli di amministrazione
Gli obblighi dell'AI Act europeo entrano in vigore per fasi. Si muoveranno più in fretta le aziende che lo tratteranno come un programma di governance, non come una revisione legale una tantum.
MiCA in pratica: classifica il tuo token prima che sia lui a classificare te
Sotto MiCA è la natura giuridica del token a definire l'intero percorso di conformità. La classificazione non è una formalità, è la strategia.
NIS2 porta la cybersicurezza nel bilancio del consiglio di amministrazione
NIS2 estende gli obblighi di cybersicurezza in profondità nell'industria e nelle infrastrutture, e rende il management personalmente responsabile delle inadempienze.
Preparazione a DORA: la resilienza operativa è ora un test giuridico
DORA trasforma la resilienza ICT in un obbligo vigilato, tanto per le entità finanziarie quanto per i loro fornitori di tecnologia.
Tokenizzare gli asset reali: liquidità senza perdere la certezza giuridica
La tokenizzazione promette liquidità a immobili e materie prime. Il valore dipende interamente dal legame tra token e titolo giuridico.
La mappa delle licenze FinTech: scegli la licenza più leggera che funziona
I lanci FinTech più rapidi nascono strutturando il prodotto in modo che richieda la licenza più leggera praticabile, non la più pesante.
GDPR e decisioni automatizzate: la regola che vincola la tua AI
L'articolo 22 del GDPR governa in silenzio una larga parte delle implementazioni di AI. Ignoralo e il tuo modello diventa una passività giuridica.
Di chi sono i dati delle macchine? La domanda che l'Industria 4.0 ha dimenticato di porsi
Le fabbriche connesse generano un valore enorme nei dati delle macchine, e un'ambiguità altrettanto enorme su chi sia autorizzato a usarli.
Contratti con i fornitori di AI: allocare il rischio quando il modello sbaglia
Quando un sistema di AI produce un output dannoso, è il contratto a decidere chi sopporta la perdita. La maggior parte dei contratti di AI tace proprio dove conta.
Anticipa il cambiamento
Le regole corrono veloci. Noi di più.
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