Use case

Governa l'AI dove gira, non quando arriva il conto.

Controlla spesa, rischio e compliance AI nel punto in cui l'AI gira: budget e tetti per team e caso d'uso, accesso con ambito limitato per ogni agente, ed evidenze di audit prodotte dalla piattaforma invece che ricostruite a mano.

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Il problemaLa soluzione

Oggi la governance dell'AI vive sulla carta.

Con Mia-Platform la governance dell'AI vive dove l'AI gira.

  • La spesa in AI cresce senza un proprietario chiaro per team o caso d'uso. Il conto arriva dopo, e attribuirlo significa andare a chiedere in giro.

    La spesa viene attribuita a un team e a un caso d'uso mentre accade, e un tetto è qualcosa che imposti in anticipo invece che scoprire.

  • Gli agenti raggiungono dati e tool senza una policy coerente. La governance esiste sulla carta, ma non nel punto in cui l'AI gira davvero.

    La policy si applica dove l'agente chiama un modello o un tool, così quello che è scritto e quello che accade sono la stessa cosa.

  • Gli obblighi normativi entrano in vigore progressivamente, mentre le evidenze per un audit vanno ricostruite a mano, mesi dopo l'attività che descrivono.

    La traccia è il sottoprodotto dell'esecuzione sotto policy, quindi produrre evidenze è un export e non un progetto.

Tre fronti, un solo posto dove si applicano.

Non tre fasi: tre cose che si rompono separatamente e che tiene insieme lo stesso meccanismo, la piattaforma che decide cosa un agente può fare prima che lo faccia.

  1. Spesa

    Tracciamento dei token, budget e tetti per team e caso d'uso, con caching, model routing e retrieval del contesto regolati prima che i token vengano spesi.

  2. Rischio

    Identità dell'agente, accesso con ambito limitato, separazione dei compiti, autonomia legata all'ambiente e applicazione delle policy, con un audit trail dietro a tutto.

  3. Compliance

    Evidenze per gli audit e il lavoro di readiness che le regole AI in arrivo richiedono, prodotti da quello che la piattaforma già registra.

Cosa sta nel livello di esecuzione.

Quattro controlli che agiscono al momento della chiamata, l'ultimo in cui si può ancora decidere qualcosa.

  • Tracciamento e attribuzione dei token

    Spesa suddivisa per team, agente, caso d'uso e modello, mentre accade. La domanda su chi stia spendendo cosa smette di avere come risposta un foglio di calcolo una volta al mese.

  • Budget, tetti e routing

    Un budget per team e caso d'uso, e cosa succede quando finisce deciso in anticipo: bloccare la chiamata, o instradarla su un modello più economico. Caching e retrieval del contesto regolato riducono i token che ogni chiamata richiede.

  • Identità dell'agente e accesso limitato

    Ogni agente ha un'identità, l'accesso che quell'identità porta ha un ambito, e separazione dei compiti e autonomia legata all'ambiente valgono come policy aziendale invece che progetto per progetto.

  • Evidenze di audit

    Cosa ha girato, sotto quale policy, con quali dati e a quale costo, registrato mentre accade. Un audit o una revisione interna si servono da quel registro invece che da una ricostruzione.


Perché le risposte abituali si fermano prima.

Gli strumenti di policy definiscono, quelli FinOps riportano, i gateway vedono il traffico che gli viene dato. Nessuno dei tre sta nel punto in cui si decide.

Ogni riga è lo stesso compito: la risposta a cui si ricorre di solito, e cosa cambia qui.

La risposta abituale

Uno strumento di governance che definisce policy, registro dei rischi e documentazione dei modelli.

Con Mia-Platform

Applicato alla chiamata

La policy si applica quando un agente chiama un modello o un tool, non quando qualcuno apre il documento che la descrive.

La risposta abituale

Uno strumento FinOps che legge l'export di fatturazione dopo che i soldi sono usciti.

Con Mia-Platform

Prevenuto, non riportato

Contesto, agente e modello si decidono prima che i token vengano spesi, l'unico momento in cui un costo si può ancora evitare.

La risposta abituale

Un gateway accanto alla piattaforma, che governa il traffico che gli capita di vedere.

Con Mia-Platform

Dentro il substrato

L'applicazione delle regole vive nella piattaforma su cui i tuoi team già costruiscono, quindi non c'è una strada attorno da trovare.

Cosa potrai misurare.

La governance è reale solo se diventa numeri. Questi sono quelli di cui questo use case risponde, sulla tua baseline.

  • Spesa

    Quanto costa, e quanto ha smesso di costare.

    • Spesa AI per team e per caso d'uso
    • Spesa evitata da tetti e routing
  • Copertura

    Quanta dell'AI in azienda è davvero governata.

    • Quota di spesa AI sotto policy
    • Tool AI non governati trovati e messi sotto controllo
  • Compliance

    Quanto tempo richiedono le evidenze.

    • Tempo per produrre le evidenze di audit

Pubblichiamo gli indicatori, non un risparmio medio: la baseline è la tua, e lo è anche il delta. Misurarli prima che cambi qualcosa fa parte del lavoro.


FAQFAQ

Le obiezioni che solleva, con risposta.

No, e non ci prova. Quegli strumenti sono il posto dove vivono policy, registri di rischio e documentazione dei modelli, e lì restano. Quello che non possono fare è applicare una policy nel momento in cui un agente chiama un modello. È la parte che copre questo use case, il che rende i due strumenti complementari e non concorrenti.

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