Scanara vs lavoro manuale per il Regolamento sull'IA
Scanara a confronto con fogli di calcolo, consulenti e revisioni periodiche per il Regolamento sull'IA. Nessuna cifra di ore o prezzi senza fonte.
In breve
I fogli di calcolo, i consulenti e le revisioni periodiche si prestano al lavoro che richiede giudizio umano. Scanara aggiunge verifiche basate su regole di codice e documenti, ripetibili, e conserva i risultati come prova. Non sostituisce le decisioni del cliente né la consulenza legale.
Panoramica
Molte organizzazioni iniziano con fogli di calcolo, consulenti esterni e revisioni periodiche. Questi metodi si adattano a valutazioni che richiedono giudizio umano, come l'eccezione dell'articolo 6, paragrafo 3, o la questione se una pratica rientri nell'articolo 5. Scanara documenta tali valutazioni; il cliente decide.
Scanara aggiunge verifiche ripetibili: regole Semgrep per il codice, regole OPA per i documenti in 8 lingue dell'UE, valutazioni guidate con la classificazione dell'articolo 6 registrata e bozze di fascicoli di conformità. Superare una scansione non significa che un'organizzazione sia conforme.
Lo sforzo in sintesi
Con Scanara
Collegate un repository ed eseguite una scansione. Ripetetela dopo le modifiche; con il merge gate attivo vengono scansionate le pull request. Le scansioni pianificate non sono ancora disponibili.
Processo manuale
Ore e costi dipendono dal numero di sistemi di IA, dalla loro classe di rischio e da chi svolge il lavoro. Questa pagina non indica cifre perché nessuna ha una fonte.
Confronto funzionalità
| Funzionalità | Scanara | Processo manuale |
|---|---|---|
| Scansione del codice | Basato su regole, 12 linguaggi di programmazione; l'affidabilità varia in base al linguaggio | Revisione manuale del codice |
| Classificazione del rischio | Flusso guidato; il cliente decide e Scanara registra la determinazione | Basato su fogli di calcolo |
| Validazione documenti | Verifica basata su regole del contenuto richiesto, 8 lingue dell'UE | Verifica manuale dei documenti |
| Frequenza di scansione | Su richiesta; sulle pull request con il merge gate | Ogni volta che la revisione viene ripetuta |
| Copertura | File del repository collegato; il codice personalizzato o offuscato può sfuggire | L'ambito scelto dai revisori |
| Coerenza | Stesse regole e stesso codice danno lo stesso risultato | Dipende dal revisore e dal metodo |
| Scalabilità | I limiti di repository e scansioni dipendono dal piano | Lo sforzo cresce con il numero di sistemi e revisori |
Criticità della conformità manuale
I rilievi invecchiano
Una revisione manuale descrive il codice nel giorno della revisione. Le modifiche successive non sono coperte finché qualcuno non la ripete.
Copertura non uniforme
Una revisione manuale copre ciò che i revisori hanno il tempo di leggere. Revisori diversi possono arrivare a rilievi diversi per lo stesso codice.
Tempo degli ingegneri
Il lavoro manuale può distogliere gli ingegneri dal prodotto per rispondere a questionari, preparare documenti e partecipare a riunioni di revisione.
Impegno per sistema
Ogni sistema di IA aggiuntivo richiede una propria revisione. Lo sforzo cresce con il numero di sistemi.
Come aiuta Scanara
Ripetibile, non una tantum
Eseguite una scansione quando il codice cambia. Con il merge gate attivo, ogni pull request viene scansionata e un controllo in GitHub mostra il risultato.
Basato su regole e ripetibile
Al 24 agosto 2026, le regole coprono 66 dei 113 articoli della mappa di copertura di Scanara. Le valutazioni guidate coprono altri obblighi e il cliente risponde. La scansione del codice può non rilevare codice personalizzato o offuscato.
Risultati nella pull request
Con il merge gate attivo, un controllo su ogni pull request mostra la modalità di scansione, un punteggio, il numero di rilievi per gravità e un link ai dettagli.
Avviare una prima scansione sul vostro repository
Collegate un repository ed eseguite una prima scansione con il piano gratuito. Il vostro team continua a decidere e a completare le valutazioni.
Scanara prepara evidenze dai vostri repository
Scanara legge i vostri repository GitHub collegati ed esegue scansioni basate su regole per individuare pattern comuni di IA e machine learning. Può non rilevare il codice non standard. Separatamente genera bozze di documentazione a partire da modelli e dalle vostre risposte alle valutazioni, come evidenze per il vostro lavoro di conformità. La classificazione la decidete voi.