Un LLM è probabilistico. Un processo aziendale non dovrebbe esserlo necessariamente.
Questa distinzione è alla base dell’architettura Flowvenue: il modello linguistico può comprendere una richiesta, aiutare nella progettazione o svolgere una specifica attività AI; il runtime del processo esegue invece regole, stati, validazioni e azioni configurate nel backend.
Perché affidare tutto all’LLM crea un problema di governance
Un modello generativo può produrre risposte diverse a input simili, interpretare un’ambiguità in modi differenti o richiedere una conferma. Sono caratteristiche intrinseche dei sistemi probabilistici.
Se la stessa probabilisticità viene usata anche per definire implicitamente cosa debba succedere a un record, quale approvazione sia necessaria o quale stato debba seguire, diventa più difficile distinguere ragionamento AI e regola di business.
Il modello propone, il processo governa
Nei Termini di Servizio Flowvenue formalizza la separazione tra fase conversazionale e execution. Dopo il corretto avvio di un processo e la disponibilità dei dati richiesti, la progressione, le validazioni, le integrazioni e la persistenza seguono la logica configurata dal cliente.
Questo consente di progettare pattern come:
- AI che propone una classificazione e persona che la approva;
- AI che sintetizza un documento ma non modifica autonomamente uno stato critico;
- routing deterministico verso escalation quando si verificano condizioni definite;
- approvazione umana prima di un invio esterno;
- processi completamente privi di AI quando non necessaria.
Auditabilità e human oversight
La separazione aiuta anche l’audit: è più semplice ricostruire quali dati erano presenti, quale output è stato prodotto dall’AI, quale persona lo ha verificato e quale regola ha determinato il passaggio successivo.
Questo è particolarmente utile nei casi in cui l’organizzazione debba implementare human oversight o dimostrare il funzionamento dei propri controlli.
Il cliente sceglie anche il motore di inferenza
L’architettura non lega la governance a un unico provider. Flowvenue documenta modalità con LLM gestiti, BYOK, endpoint privati/on-premise e client esterni via MCP. Il cliente può quindi separare ulteriormente il runtime dei processi dall’ambiente in cui avviene l’inferenza.
È questo che significa “AI Act compliant”?
È più corretto parlare di architettura orientata alla governance e all’AI Act readiness che di conformità automatica di qualsiasi caso d’uso. L’AI Act assegna infatti obblighi in base a ruoli, sistemi, finalità e rischio.
Flowvenue mette a disposizione controlli utili per implementare una governance verificabile; il cliente rimane responsabile di come configura e utilizza i propri processi.
Un esempio concreto: il bundle AI Act
Questi principi sono applicati nel bundle AI Act Compliance & AI Governance: l’AI può effettuare assessment preliminari e triage, mentre classificazioni sensibili, escalation e human oversight vengono inseriti in workflow strutturati.
Per il quadro normativo e operativo completo consulta il pillar AI Act 2026 per le aziende.