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- help.js: aggiunta sezione workflow (Compliance Journey) + pageMap entry - i18n.js: 16 chiavi IT/EN per workflow (fasi, stati, etichette) - docs/AI_LEVELS_SCHEMA.md: schema architettura 5 livelli AI con privacy matrix L1 Guida (safe), L2 Operativo, L3 Aziendale (anonimizzato), L4 Cross-Org (k-anonymity), L5 Normativo Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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# Schema Livelli AI — NIS2 Agile
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> Versione 1.0 — 2026-03-09
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> Documento di architettura per l'evoluzione dell'integrazione AI nella piattaforma
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## Overview
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La piattaforma NIS2 Agile prevede 5 livelli progressivi di assistenza AI, ciascuno con un perimetro di conoscenza, accesso ai dati e vincoli di privacy distinti.
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L1 Guida Piattaforma → Dati: nessuno → Tutti
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L2 Assistente Operativo → Dati: sessione corrente → Tutti
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L3 Assistente Aziendale → Dati: org corrente → Org-scoped
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L4 Analisi Cross-Org → Dati: org multiple → Consultant / Super Admin
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L5 Feed Normativo AI → Dati: pubblici/ACN → Tutti
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```
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## L1 — Guida Piattaforma
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**"Cosa fa questa funzione?"**
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### Scopo
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Spiegare le funzionalità del software NIS2 Agile: come usare ogni modulo, cosa significano i campi, come interpretare i risultati.
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### Dati in ingresso al modello
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- Pagina corrente (es. `risks.html`)
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- Domanda dell'utente
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- **Nessun dato aziendale** — il prompt non include mai dati dell'organizzazione
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### Perimetro risposta AI
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- Spiegare interfaccia, workflow, pulsanti, campi
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- Spiegare la normativa NIS2 in termini generali
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- Non può rispondere su dati specifici dell'organizzazione
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### Implementazione attuale
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→ `HelpSystem` in `help.js` — già implementato (modale contestuale per pagina)
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→ **Evoluzione**: aggiungere chat testuale basata su Claude API con contesto solo documentazione piattaforma
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### Privacy
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✅ **Nessun rischio** — zero dati personali o aziendali nel prompt
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## L2 — Assistente Operativo
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**"Come faccio a...?"**
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### Scopo
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Guidare l'utente nell'esecuzione di operazioni specifiche: "come compilo l'assessment?", "come classifico questo rischio?", "cosa devo scrivere nel campo X?".
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### Dati in ingresso al modello
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- Pagina corrente + stato del form (campo attivo, errori)
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- Domanda dell'utente
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- **Solo dati minimi di contesto** (es. "stai compilando il campo 'impatto' di un rischio")
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- **No PII, no dati sensibili** dell'organizzazione
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### Perimetro risposta AI
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- Istruzioni operative step-by-step
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- Suggerimenti contestuali sul campo corrente
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- Best practice NIS2 per il dato che si sta inserendo
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### Implementazione
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→ **Da costruire**: chat widget flottante attivabile per pagina
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→ Prompt di sistema: documentazione operativa + pagina corrente
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→ Modello suggerito: `claude-haiku-4-5` (economico, bassa latenza)
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### Privacy
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✅ **Rischio basso** — includere solo tipo di form/campo, mai i valori inseriti
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## L3 — Assistente Aziendale
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**"Come siamo messi noi?"**
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### Scopo
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Rispondere a domande sui dati reali dell'organizzazione corrente: "quali sono i nostri rischi critici?", "cosa manca per completare il gap assessment?", "quali policy non sono ancora approvate?".
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### Dati in ingresso al modello
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- Dati aggregati dell'organizzazione corrente (stesso multi-tenancy JWT)
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- Gap assessment: punteggi per categoria
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- Risk register: numero e livelli rischi, trattamenti
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- Policy: stato approvazione
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- Training: % completamento
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- **Dati anonimizzati**: nomi persone → ruoli, fatturato → range, nome org → settore+dimensione
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### Perimetro risposta AI
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- Analisi dello stato di compliance specifico dell'org
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- Priorità di intervento personalizzate
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- Raccomandazioni basate sui gap reali
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- Previsioni di rischio
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### Implementazione attuale parziale
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→ `AIService.php` — `analyzeGapAssessment()`, `suggestRisks()`, `generatePolicy()`, `classifyIncident()` già implementati
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→ **Evoluzione**: aggiungere endpoint conversazionale `/api/ai/chat` con contesto org anonimizzato
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### Anonimizzazione applicata (già in AIService.php)
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```php
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// Già implementato:
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- employeeRange(): dipendenti → range (micro/piccola/media/grande)
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- settore → codice ATECO, NON nome azienda
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- NO nome organizzazione nel prompt
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- NO fatturato esatto (solo range)
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- NO nomi di persone
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```
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### Privacy
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⚠️ **Attenzione moderata**
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- Dati limitati all'org dell'utente autenticato (multi-tenancy garantito da `requireOrgAccess()`)
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- Anonimizzazione obbligatoria prima dell'invio ad Anthropic
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- Log AI interaction in `ai_interactions` table per audit
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- **GDPR**: dati inviati a Anthropic USA → DPA Agreement necessario (verificare contratto)
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## L4 — Analisi Cross-Organizzazione
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**"Come si confrontano i miei clienti?"**
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### Scopo
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Permettere a consulenti, CISO multi-cliente e super_admin di analizzare pattern, benchmark e confronti **aggregati e anonimi** tra organizzazioni diverse.
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**Esempi di query valide:**
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- "Qual è il gap medio nel settore sanità tra i miei clienti?"
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- "Quali rischi sono più frequenti nelle PMI del settore energia?"
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- "Benchmark: come si posiziona questo cliente rispetto agli altri?"
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### Ruoli autorizzati
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- `consultant` — solo le org di cui è membro (`user_organizations`)
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- `super_admin` — tutte le org della piattaforma
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### Dati in ingresso al modello
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- **AGGREGATI**: medie, percentuali, distribuzioni — mai dati di singola org
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- **ANONIMI**: organizzazioni identificate come "Org A", "Org B" — mai nome reale
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- Settore e dimensione: consentiti (non identificativi singolarmente)
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- **VIETATO**: nome org, P.IVA, referenti, incidenti specifici, dati PII
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### Regola fondamentale
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> **Un consulente NON deve mai poter ricostruire i dati di un'organizzazione specifica attraverso l'AI. Solo aggregati.**
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### Implementazione
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→ **Da costruire**: `AIService::crossOrgAnalysis()` con:
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- Query aggregata su DB (GROUP BY settore/dimensione)
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- Anonimizzazione labels prima del prompt
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- Filtro ruolo in `requireOrgAccess()` — verifica membership consultant
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- Endpoint: `POST /api/ai/cross-analysis` (solo `consultant`, `super_admin`)
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### Privacy — CRITICO
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🔴 **Alto rischio — implementare con cura**
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- MAI passare org_id nel prompt
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- MAI passare nomi, P.IVA, email nel prompt
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- Aggregazione minima: almeno 3 organizzazioni per gruppo (k-anonymity)
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- Audit log obbligatorio di ogni query cross-org (chi ha chiesto cosa, quando)
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- **Consenso**: verificare se GDPR richiede consenso esplicito per analisi comparativa
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- Il modello deve rispondere SOLO in forma aggregata — aggiungere istruzione nel system prompt:
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> "Non fornire mai dati riferibili a una singola organizzazione. Rispondi solo con statistiche aggregate."
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## L5 — Feed Normativo AI
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**"Cosa cambia con la nuova circolare ACN?"**
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### Scopo
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Aggiornamenti normativi automatici e analisi dell'impatto sulle organizzazioni: nuove circolari ACN, aggiornamenti DORA, modifiche D.Lgs. 138/2024, sentenze rilevanti.
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### Dati in ingresso al modello
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- Testo normativo (fonte pubblica: GU, ACN, EUR-Lex)
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- Classificazione dell'organizzazione corrente (Essenziale/Importante/settore)
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- **No dati interni** dell'organizzazione
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### Perimetro risposta AI
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- Riepilogo delle novità normative in linguaggio semplice
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- Impatto specifico per tipo di soggetto NIS2 (Essenziale vs Importante)
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- Scadenze e obblighi derivanti dall'aggiornamento
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- Collegamento ai moduli della piattaforma da aggiornare
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### Implementazione attuale
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→ `NormativeController.php` — feed già implementato con ACK tracciato
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→ **Evoluzione**: aggiungere `AIService::analyzeNormativeUpdate()` che:
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- Riceve il testo normativo
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- Genera riassunto + impatto per la classificazione dell'org
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- Suggerisce i controlli/policy da aggiornare
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### Privacy
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✅ **Nessun rischio significativo** — dati normativi pubblici + solo classificazione org (non identificativa)
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## Matrice Riepilogativa
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| Livello | Chi | Dati AI | Privacy | Stato |
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| **L1** Guida Piattaforma | Tutti | Nessuno | ✅ Safe | ✅ Implementato (help.js) |
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| **L2** Assistente Operativo | Tutti | Contesto UI | ✅ Safe | 🔵 Da costruire |
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| **L3** Assistente Aziendale | Utenti org | Dati org anonimizzati | ⚠️ Attenzione | ✅ Parziale (AIService) |
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| **L4** Cross-Org Analysis | Consultant / Admin | Aggregati anonimi | 🔴 Alto | 🔵 Da costruire |
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| **L5** Feed Normativo | Tutti | Testi pubblici | ✅ Safe | 🔵 Evoluzione normative |
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## Principi Privacy Trasversali
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1. **Data Minimization**: inviare ad Anthropic solo il minimo indispensabile
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2. **Anonimizzazione sistematica**: nomi → ruoli, fatturati → range, org → settore+dim
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3. **Audit trail**: ogni chiamata AI loggata in `ai_interactions` con timestamp, user, tipo
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4. **Scope enforcement**: il layer PHP verifica sempre `requireOrgAccess()` prima di costruire il prompt
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5. **No PII in prompt**: vietato nome persona, email, CF, P.IVA nel prompt
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6. **K-anonymity per L4**: aggregare su minimo 3 org per evitare identificazione indiretta
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7. **DPA Anthropic**: verificare Data Processing Agreement per trattamento dati EU
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## Prossimi Sprint Suggeriti
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| Priorità | Feature | Livello | Effort |
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| Alta | Chat widget contestuale per pagina | L2 | 3 giorni |
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| Alta | `POST /api/ai/chat` con contesto org | L3 | 2 giorni |
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| Media | `analyzeNormativeUpdate()` per feed ACN | L5 | 1 giorno |
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| Bassa | Cross-org benchmark per consultant | L4 | 5 giorni |
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*Documento mantenuto da: Claude Code / Team NIS2 Agile*
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*Aggiornare a ogni modifica architettura AI o normativa privacy*
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