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Chi in Svizzera lavora con dati dei clienti — fiduciari, revisione, notariato, diritto — si pone le stesse domande prima di ricorrere all'IA: dove finiscono i dati? È compatibile con il segreto professionale? Si può dimostrare cosa è successo? Praevana è costruito esattamente attorno a queste domande. Questa pagina vi risponde apertamente — incluso ciò che (ancora) non possiamo fare. Non affermiamo «100 %», «senza lacune» né «certificato». Non siamo certificati da un ente esterno. La nostra forza è una combinazione di metodi verificabile, con limiti dichiarati onestamente.
Un sondaggio di settore tra revisori svizzeri (giugno 2026) indica il segreto professionale e la protezione dei dati come il principale ostacolo all'uso dell'IA — esattamente l'asse su cui Praevana è progettato.
Di cosa si tratta
Praevana è uno strumento professionale assistito dall'IA per il lavoro quotidiano nelle professioni regolamentate svizzere. La protezione dei dati sensibili non è una funzione tra le altre, ma il punto di partenza dell'intera architettura.
Come proteggiamo i dati dei clienti
Anonimizzazione prima di tutto — in modalità protetta nessun testo grezzo nel cloud. Prima che una richiesta raggiunga un modello linguistico cloud, il testo — anche i contenuti dei documenti — passa attraverso un'anonimizzazione a più stadi. Il modello cloud vede solo testo neutralizzato con segnaposto; la ri-attribuzione avviene solo successivamente, nella nostra infrastruttura. Perché non semplicemente un «fornitore sicuro»? Il modello usato in produzione è soggetto alla giurisdizione statunitense e non offre residenza dei dati UE/CH. Proprio per questo non ci affidiamo al luogo di archiviazione, ma al fatto che solo testo anonimizzato raggiunge il cloud. Le sole garanzie contrattuali non ci bastano — la misura tecnica viene prima. Più stadi di rilevamento indipendenti. L'anonimizzazione combina più procedimenti indipendenti (rilevamento basato su pattern, inclusi formati svizzeri come AVS/IBAN/IDI, più diversi rilevatori di nomi/entità assistiti dall'IA). L'attribuzione resta stabile lungo tutto un dialogo. Limite onesto. Non esiste una garanzia al 100 % — il rilevamento statistico può, in casi isolati, lasciar passare qualcosa. La nostra forza è la combinazione di più stadi, non una promessa assoluta. Deterministico dove possibile (formati svizzeri validati), misurato dove necessario (ogni release viene validata contro un corpus di test etichettato) e un auto-controllo sul testo mascherato prima dell'invio — fail-closed. Il rilevamento avviene on-premise; in modalità protetta al modello arriva solo il testo mascherato. Eccezioni volute sono la ricerca web e la verifica di un'azienda; entrambe le avviate voi stessi. La ricerca web la attivate per ogni singolo messaggio, a partire dall'abbonamento Starter e su richiesta, e l'utilizzo viene registrato.
Segreto professionale (art. 321 CP) & protezione dei dati
Il segreto professionale è il motore primario dell'intera architettura — ogni decisione tecnica è valutata in base alla sua capacità di escludere in modo plausibile la rivelazione di dati protetti. La protezione dei dati (nLPD riveduta) è considerata in modo continuo. Limite onesto. La valutazione giuridica finale (parere legale) e la valutazione d'impatto sulla protezione dei dati sono condotte come documenti distinti — sono in corso, non ancora concluse. Non le presentiamo come già disponibili. Stato comunicato in modo trasparente nel colloquio.
Controllo, tracciabilità & separazione dei clienti
Registro di audit in tutti i piani. Ogni elaborazione viene registrata separata per tenant, filtrabile ed esportabile (CSV; esportazione PDF dal piano Pro). Il registro di audit attesta che il contenuto inviato all'IA era anonimizzato. L'ampiezza dell'attribuzione nominativa e la conservazione dipendono dalla configurazione. Separazione dei clienti. I clienti sono isolati l'uno dall'altro a livello di banca dati; ogni accesso è verificato rispetto a tenant e autorizzazioni.
Qualità & gestione degli errori dell'IA
L'IA generativa resta fallibile — lo diciamo apertamente. Vi rispondiamo con più meccanismi: una telemetria che rileva e neutralizza i segnaposto inventati; un procedimento di segnaposto scelto deliberatamente che riduce la confabulazione; e un essere umano nel ciclo dove conta (p. es. risultati di ricerca solo con fonte comprovata, altrimenti «da verificare»). L'allucinazione è misurata e ridotta — non esclusa.
Collocazione rispetto ai framework consolidati (auto-valutazione)
Chiarimento preliminare: Praevana non è certificato né sottoposto ad audit esterno. La collocazione seguente è un'auto-valutazione per strutturare i colloqui — non una prova di conformità o certificazione.
- NIST AI RMF — Affrontiamo onestamente parti di Identificare / Misurare / Gestire: identificazione dei rischi, misurazione (gate di valutazione contro un corpus di test, telemetria), governo (cicli di tuning regolari). Nessuna valutazione formale di conformità.
- ISO/IEC 42001 (sistema di gestione dell'IA) — Elementi presenti (decisioni di architettura documentate, registro di audit, processo di verifica/tuning definito). Nessun sistema di gestione certificato ai sensi della norma.
- Regolamento UE sull'IA (EU AI Act) — Valutazione, non un impegno: Praevana è uno strumento professionale assistito dall'IA, non un sistema ad alto rischio manifesto; la classificazione vincolante spetta al diritto e resta da stabilire.
- FINMA / DORA — Rilevante solo se un cliente vigilato o regolato finanziariamente nell'UE usa Praevana in outsourcing; in tal caso forniamo elementi (registro di audit, architettura indipendente dal modello), ma nessuna prova di conformità. I fiduciari svizzeri di norma non sono vigilati dalla FINMA.
Ciò che diciamo apertamente — limiti noti
- Nessuna certificazione né audit esterno. Auto-valutazione, non attestata.
- Nessuna garanzia di anonimizzazione al 100 %. Rilevamento statistico; la forza = combinazione di metodi, misurata e validata contro un corpus di test etichettato.
- Nessun passaggio automatico in caso di indisponibilità di un fornitore. La scelta del fornitore (Claude o ChatGPT) è in funzione da luglio 2026; con ciò non si intende un failover automatico.
- Residenza dei dati del modello cloud fuori da UE/CH; la protezione si basa sull'anonimizzazione, non sul luogo di archiviazione.
- Parere legale e valutazione d'impatto in corso, non ancora conclusi.
- I testi legali (CG / informativa sulla protezione dei dati / contratto di trattamento / colofone) esistono in prime versioni e sono in fase di finalizzazione giuridica.
Domande frequenti — risposte brevi
I dati vedono mai un modello cloud statunitense?
Non i dati grezzi dei clienti: testi e documenti vengono anonimizzati a più stadi prima di ogni chiamata al cloud; il modello vede solo testo neutralizzato con segnaposto. La protezione si basa deliberatamente sull'anonimizzazione, non sul luogo di archiviazione.
Garantite l'anonimizzazione al 100 %?
No, nessuno serio lo fa. Combiniamo più stadi di rilevamento indipendenti, li misuriamo contro un corpus di test etichettato e validiamo ogni release su questa base — e ricontrolliamo il testo mascherato on-premise prima dell'invio (fail-closed).
Come state con l'art. 321 CP?
Il segreto professionale è il motore primario dell'architettura; le sole garanzie contrattuali non ci bastano, perciò l'anonimizzazione tecnica a monte. La valutazione giuridica finale è condotta come documento distinto, ancora in corso.
Potete dimostrare cosa è successo?
Sì, tramite un registro di audit separato per tenant, con eventi filtrabili ed esportazione, che attesta che il contenuto inviato era anonimizzato.
I nostri clienti sono separati dagli altri?
Sì, con separazione a livello di banca dati; ogni accesso verifica tenant e autorizzazioni.
Cosa succede se il fornitore di IA si guasta?
L'architettura è indipendente dal modello e scegliete voi stessi il fornitore (Claude o ChatGPT). Un failover automatico in caso di indisponibilità non è integrato: il cambio è un clic, non un automatismo. Lo diciamo apertamente.
Siete certificati?
No, e non lo affermiamo. Esponiamo architettura, meccanismi di misurazione e limiti — è la nostra forma di affidabilità, ed è verificabile.