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AI Summary
Key Moments
Adozione efficace di AI enterprise
Comprendere le differenze tra pilot e deploy produttivi di agenti AI con impatto reale.Sicurezza strutturale degli agenti AI
Affrontare i rischi dell’accesso e permessi con un modello di sicurezza a livello infrastrutturale.Sfide di sicurezza nel cloud per AI
Gestire sicurezza, governance e osservabilità quando l’AI si integra nei sistemi critici aziendali.Robotica e dati per il prossimo salto
Superare il gap dei dati per far “vivere” ai robot il loro momento di crescita simile a ChatGPT.Cinque sessioni sull’AI safety che ogni founder dovrebbe mettere in agenda a TechCrunch Disrupt 2026
Ti fideresti di un agente AI con accesso ai sistemi della tua azienda? Faresti salire i tuoi colleghi su un veicolo autonomo? Metteresti in produzione un robot che deve interpretare un mondo fisico imprevedibile?
Per chi costruisce AI, non sono più domande teoriche. Man mano che l’intelligenza artificiale esce dai prototipi per entrare in aziende, veicoli, robot e agenti autonomi, sicurezza e affidabilità diventano parte integrante del prodotto.
Al TechCrunch Disrupt 2026, cinque sessioni distribuite tra l’AI Stage e il Real World AI Stage portano questi temi al centro. Dalla messa in sicurezza degli agenti all’industrializzazione dell’AI in impresa, ecco dove i founder possono approfondire cosa serve per progettare sistemi di intelligenza artificiale che utenti ed enterprise possano davvero fidarsi a utilizzare.
Stai costruendo la prossima generazione di AI?
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1) Cosa vede Anthropic quando le aziende mettono davvero Claude in produzione
Alcune aziende stanno già misurando valore concreto dall’AI. Altre, dopo 18 mesi, sono ancora ferme ai pilot. Perché?
Cat de Jong, Head of Applied AI di Anthropic, lavora fianco a fianco con le imprese che inseriscono Claude in workflow critici: osserva da vicino dove le implementazioni volano, dove si inceppano e, soprattutto, cosa le distingue.
Nella sessione “What Anthropic Sees When Enterprises Actually Deploy Claude”, sul palco dell’AI Stage, de Jong racconterà cosa succede quando si passa dall’esperimento al go-live. Per i founder che vendono AI al mercato enterprise, è un’occasione per capire sul campo perché alcune adozioni generano impatto di business, mentre altre restano intrappolate in una demo infinita.
Vuoi capire davvero cosa separa un pilot da un deployment che produce ROI? Ascolta l’esperienza diretta di Anthropic.
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2) Il problema della sicurezza degli agenti di cui nessuno parla
Un agente AI capace di agire introduce una nuova classe di rischi. A cosa dovrebbe poter accedere? Quali azioni dovrebbe essere autorizzato a compiere? E cosa succede quando i permessi a livello di applicazione non bastano più?
Nella sessione dell’AI Stage “The Agent Security Problem Nobody Is Talking About”, Ric Smith, President of Products and Technology di Okta, e Gavriel Cohen, cofondatore e CEO di NanoCo, affronteranno la security a livello di infrastruttura: dai limiti dei modelli di permissioning applicativo alle scelte architetturali che i founder devono considerare quando mettono in produzione agenti AI.
Se gli agent ti sono entrati nella roadmap, la sicurezza deve entrarci allo stesso tempo.
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3) Mettere in sicurezza l’AI in azienda: perché il cloud è diventato molto più complesso
Far passare un prodotto AI dentro un’azienda non si gioca su una demo brillante. Quando l’AI tocca sistemi critici, entrano in campo sicurezza, governance e osservabilità.
Nella sessione dell’AI Stage “Securing the AI Enterprise: Why the Cloud Just Got a Lot More Complicated”, Rudy Mitra (VP of Security Services, AWS), Katie Moussouris (CEO, Luta Security) e la veterana della cybersecurity Wendy Nather analizzeranno l’infrastruttura che le enterprise devono predisporre mentre l’AI assume ruoli sempre più autonomi.
Per chi costruisce AI per clienti enterprise, è l’occasione per capire cosa succede quando l’innovazione incontra i requisiti di sicurezza degli stakeholder che vuoi come clienti.
Stai sviluppando AI per il segmento enterprise? Avvicinati alle richieste di sicurezza che possono fare la differenza tra un lancio e uno stop.
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4) Progettare sistemi di AI quando fallire non è un’opzione
Quando l’AI opera nel mondo fisico, la posta in gioco si alza: un errore non resta confinato a uno schermo, ma può impattare veicoli, aeromobili, impianti industriali e missioni critiche.
Sul Real World AI Stage, Nathan Michael (CTO, Shield AI), Mikell Taylor (Director of Robotics Strategy, General Motors) e Raquel Urtasun (founder e CEO, Waabi) porteranno prospettive da difesa e sistemi autonomi per affrontare una delle domande più dure per i founder deep tech: come stabilire quando un sistema autonomo è davvero pronto per essere distribuito in sicurezza?
La conversazione in “Building AI Systems When Failure Is Not an Option” toccherà cultura della sicurezza, testing e validazione, regolamentazioni e come costruire aziende che ispirino fiducia quando le conseguenze degli errori sono fisiche.
Quando non ci si può permettere di sbagliare, il testing non può essere un ripensamento. Scopri come i leader dell’autonomia stanno affrontando la safety a Disrupt.
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5) I robot aspettano il loro “momento ChatGPT”. Cosa li frena?
I robot hanno un problema di dati: non dispongono dei giganteschi dataset che hanno accelerato i progressi dei modelli linguistici e della guida autonoma.
Questo gap è uno dei principali freni alla scalabilità dell’AI fisica. Nella sessione del Real World AI “Robots Are Waiting for Their ChatGPT Moment. Here Is What Is Standing in the Way”, Les Karpas, Inception Global Head of Physical AI di Nvidia, esplorerà come pipeline dati, ambienti di simulazione e foundation model possano colmare il divario e cosa serve per progettare, testare e distribuire robot più affidabili e capaci.
Per i founder che lavorano nella physical AI, la sessione mette a fuoco una domanda chiave: cosa servirà perché la robotica viva il proprio “momento ChatGPT” e conquisti la fiducia necessaria per operare nel mondo reale?
Dai uno sguardo dall’interno a ciò che può sbloccare il prossimo salto della robotica.
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Cinque sessioni. Una domanda che ogni founder AI deve saper affrontare.
Le persone possono fidarsi di ciò che stai costruendo? Queste cinque conversazioni sono parte di oltre 200 sessioni distribuite su sei stage tematici, roundtable e breakout a Disrupt, in programma dal 13 al 15 ottobre al Moscone West di San Francisco. Sono attesi oltre 10.000 founder, investitori, operatori e leader tech, con più di 250 speaker, 300+ startup in esposizione e opportunità di networking a non finire.
Puoi creare un modello più intelligente, un agente più capace o un robot che fa qualcosa di mai visto. Ma convincere i clienti a fidarsi abbastanza da adottarlo potrebbe essere la sfida più dura per arrivare al mercato.
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