Il progetto illustra bene l’approccio di Samsung: l’assistenza dell’AI viene collocata sul campo, nel punto in cui i dati vengono raccolti, invece di essere rimandata a una fase successiva in ufficio.

La precisazione è importante: RapidCase resta un proof of concept. Il progetto mostra quindi quale flusso di lavoro potrebbe essere possibile, non dimostra che la tecnologia sia già stata adottata su larga scala nelle operazioni di sicurezza pubblica.

Knox permette ai responsabili IT di stabilire le regole

Per un’organizzazione che gestisce informazioni sensibili, una funzione di AI da sola non basta. Servono regole chiare su come quella funzione tratta i dati.

Il Knox Service Plugin di Samsung consente agli amministratori di limitare le funzioni Galaxy AI che dipendono dall’elaborazione cloud oppure di disattivare le funzionalità Galaxy AI in base alle politiche dell’organizzazione.

Questa impostazione è più flessibile di un semplice interruttore “acceso/spento”. Un ente può valutare quali funzioni siano accettabili, quali richiedano una connessione al cloud e quali debbano essere rese indisponibili sui dispositivi gestiti. Samsung presenta inoltre Galaxy AI per le grandi aziende come una soluzione configurabile dagli amministratori IT, in linea con le policy interne.

Per i team che si occupano di sicurezza, il vantaggio pratico è portare la governance al livello della gestione dei dispositivi. Le regole sull’AI possono diventare parte della configurazione centralizzata di una flotta aziendale, invece di essere lasciate soltanto alla valutazione dei singoli dipendenti.

L’elaborazione sul dispositivo può ridurre la dipendenza dal cloud

Galaxy AI combina elaborazione on-device ed elaborazione cloud, mentre la documentazione enterprise di Samsung offre controlli per limitare le funzioni che dipendono dal cloud.

Per le attività che trattano dati delicati o si svolgono in condizioni di connettività limitata, la distinzione è essenziale. Le funzioni che possono essere eseguite localmente non devono necessariamente seguire lo stesso percorso dei processi che richiedono un servizio esterno.

Questo non significa che tutte le funzioni di Galaxy AI vengano eseguite sul dispositivo, né elimina la necessità per ogni organizzazione di svolgere le proprie verifiche sulla protezione dei dati. Significa però che i responsabili della distribuzione possono classificare le funzionalità in base ai requisiti di elaborazione e applicare policy diverse a seconda del caso.

Il dispositivo diventa parte integrante del sistema AI

Negli ambienti operativi sul campo, lo smartphone o il tablet non sono semplici contenitori per il software. Gli operatori possono dover lavorare lontano da una scrivania, raccogliere prove in tempo reale e continuare a operare in condizioni difficili.

Per questo l’approccio di Samsung collega il flusso AI all’hardware Galaxy, alla gestione dei dispositivi e all’ecosistema di software enterprise. I modelli progettati per l’uso professionale e in contesti impegnativi forniscono l’endpoint mobile sul quale possono funzionare applicazioni, comunicazioni e procedure gestite centralmente.

Alla rassegna Milipol TechX 2026, Samsung Singapore ha presentato RapidCase insieme a partner tra cui HTX, Viasat, Versaterm, Airbus e HeadwallVR. Le dimostrazioni hanno riguardato la mobilità sul campo, la gestione di flotte e dispositivi, i flussi per la raccolta delle prove e le esperienze immersive per i centri di comando.

L’ecosistema conta perché un dispositivo sicuro, da solo, non completa un processo operativo. Connettività, acquisizione delle prove, comunicazioni, formazione e strumenti per i centri di comando devono funzionare insieme se l’AI deve essere utile anche fuori dall’ufficio.

L’AI edge comprende anche formazione e benessere degli operatori

La collaborazione di HTX con Fortifyedge mostra un altro possibile impiego dell’AI sul campo. La piattaforma utilizza istruttori virtuali, sistemi di formazione adattivi e avatar AI realistici per supportare esercitazioni in realtà mista con gli operatori della Home Team.

HTX descrive inoltre un proof of concept ospitato su uno smartwatch dotato di sensori capaci di raccogliere dati fisiologici e comportamentali degli operatori.

Questo esempio amplia la discussione sull’AI enterprise edge oltre la gestione dei rapporti d’incidente. L’intelligenza artificiale può contribuire alla preparazione del personale e al monitoraggio delle condizioni operative, non soltanto all’elaborazione immediata delle informazioni raccolte sul posto.

Sono però applicazioni che coinvolgono dati personali particolarmente sensibili. Richiedono quindi regole precise su governance, consenso, accesso e tempi di conservazione.

Cosa insegna il modello Samsung alle aziende

Nel complesso, il lavoro di Samsung e HTX suggerisce una lista di valutazione pratica per le organizzazioni che prendono in considerazione l’AI in ambienti mission-critical:

• Scegliere il luogo giusto per l’elaborazione. Occorre distinguere le attività che possono essere eseguite sul dispositivo da quelle che richiedono servizi cloud.
• Rendere le policy applicabili. Gli strumenti di gestione dei dispositivi possono limitare o disattivare le funzioni che non rispettano i requisiti dell’organizzazione.
• Progettare intorno al flusso di lavoro reale. Le informazioni vanno raccolte dove si svolge l’attività, invece di aggiungere l’AI soltanto quando i dati arrivano in una sede centrale.
• Interpretare correttamente i proof of concept. RapidCase dimostra la direzione possibile di un flusso operativo, ma non equivale a un’implementazione produttiva universale.
• Integrare partner specializzati. Connettività, gestione delle prove, formazione e strumenti per i centri di comando possono determinare se un dispositivo con AI diventerà davvero una piattaforma operativa.

Samsung sta quindi posizionando l’AI enterprise come una piattaforma edge gestita: i dispositivi Galaxy forniscono l’endpoint, Knox offre i controlli sulle policy, l’elaborazione locale può ridurre la dipendenza dal cloud per le attività appropriate e i partner aggiungono flussi di lavoro specifici per ciascun settore.

La prova più concreta non è la promessa che ogni operazione sensibile sia già pronta per essere automatizzata. È un’idea più prudente: le organizzazioni possono introdurre l’AI gradualmente, incorporando fin dall’inizio scelte su elaborazione, sicurezza e governance.

Il progetto illustra bene l’approccio di Samsung: l’assistenza dell’AI viene collocata sul campo, nel punto in cui i dati vengono raccolti, invece di essere rimandata a una fase successiva in ufficio.

La precisazione è importante: RapidCase resta un proof of concept. Il progetto mostra quindi quale flusso di lavoro potrebbe essere possibile, non dimostra che la tecnologia sia già stata adottata su larga scala nelle operazioni di sicurezza pubblica.

Knox permette ai responsabili IT di stabilire le regole

Per un’organizzazione che gestisce informazioni sensibili, una funzione di AI da sola non basta. Servono regole chiare su come quella funzione tratta i dati.

Il Knox Service Plugin di Samsung consente agli amministratori di limitare le funzioni Galaxy AI che dipendono dall’elaborazione cloud oppure di disattivare le funzionalità Galaxy AI in base alle politiche dell’organizzazione.

Questa impostazione è più flessibile di un semplice interruttore “acceso/spento”. Un ente può valutare quali funzioni siano accettabili, quali richiedano una connessione al cloud e quali debbano essere rese indisponibili sui dispositivi gestiti. Samsung presenta inoltre Galaxy AI per le grandi aziende come una soluzione configurabile dagli amministratori IT, in linea con le policy interne.

Per i team che si occupano di sicurezza, il vantaggio pratico è portare la governance al livello della gestione dei dispositivi. Le regole sull’AI possono diventare parte della configurazione centralizzata di una flotta aziendale, invece di essere lasciate soltanto alla valutazione dei singoli dipendenti.

L’elaborazione sul dispositivo può ridurre la dipendenza dal cloud

Galaxy AI combina elaborazione on-device ed elaborazione cloud, mentre la documentazione enterprise di Samsung offre controlli per limitare le funzioni che dipendono dal cloud.

Per le attività che trattano dati delicati o si svolgono in condizioni di connettività limitata, la distinzione è essenziale. Le funzioni che possono essere eseguite localmente non devono necessariamente seguire lo stesso percorso dei processi che richiedono un servizio esterno.

Questo non significa che tutte le funzioni di Galaxy AI vengano eseguite sul dispositivo, né elimina la necessità per ogni organizzazione di svolgere le proprie verifiche sulla protezione dei dati. Significa però che i responsabili della distribuzione possono classificare le funzionalità in base ai requisiti di elaborazione e applicare policy diverse a seconda del caso.

Il dispositivo diventa parte integrante del sistema AI

Negli ambienti operativi sul campo, lo smartphone o il tablet non sono semplici contenitori per il software. Gli operatori possono dover lavorare lontano da una scrivania, raccogliere prove in tempo reale e continuare a operare in condizioni difficili.

Per questo l’approccio di Samsung collega il flusso AI all’hardware Galaxy, alla gestione dei dispositivi e all’ecosistema di software enterprise. I modelli progettati per l’uso professionale e in contesti impegnativi forniscono l’endpoint mobile sul quale possono funzionare applicazioni, comunicazioni e procedure gestite centralmente.

Alla rassegna Milipol TechX 2026, Samsung Singapore ha presentato RapidCase insieme a partner tra cui HTX, Viasat, Versaterm, Airbus e HeadwallVR. Le dimostrazioni hanno riguardato la mobilità sul campo, la gestione di flotte e dispositivi, i flussi per la raccolta delle prove e le esperienze immersive per i centri di comando.

L’ecosistema conta perché un dispositivo sicuro, da solo, non completa un processo operativo. Connettività, acquisizione delle prove, comunicazioni, formazione e strumenti per i centri di comando devono funzionare insieme se l’AI deve essere utile anche fuori dall’ufficio.

L’AI edge comprende anche formazione e benessere degli operatori

La collaborazione di HTX con Fortifyedge mostra un altro possibile impiego dell’AI sul campo. La piattaforma utilizza istruttori virtuali, sistemi di formazione adattivi e avatar AI realistici per supportare esercitazioni in realtà mista con gli operatori della Home Team.

HTX descrive inoltre un proof of concept ospitato su uno smartwatch dotato di sensori capaci di raccogliere dati fisiologici e comportamentali degli operatori.

Questo esempio amplia la discussione sull’AI enterprise edge oltre la gestione dei rapporti d’incidente. L’intelligenza artificiale può contribuire alla preparazione del personale e al monitoraggio delle condizioni operative, non soltanto all’elaborazione immediata delle informazioni raccolte sul posto.

Sono però applicazioni che coinvolgono dati personali particolarmente sensibili. Richiedono quindi regole precise su governance, consenso, accesso e tempi di conservazione.

Cosa insegna il modello Samsung alle aziende

Nel complesso, il lavoro di Samsung e HTX suggerisce una lista di valutazione pratica per le organizzazioni che prendono in considerazione l’AI in ambienti mission-critical:

• Scegliere il luogo giusto per l’elaborazione. Occorre distinguere le attività che possono essere eseguite sul dispositivo da quelle che richiedono servizi cloud.
• Rendere le policy applicabili. Gli strumenti di gestione dei dispositivi possono limitare o disattivare le funzioni che non rispettano i requisiti dell’organizzazione.
• Progettare intorno al flusso di lavoro reale. Le informazioni vanno raccolte dove si svolge l’attività, invece di aggiungere l’AI soltanto quando i dati arrivano in una sede centrale.
• Interpretare correttamente i proof of concept. RapidCase dimostra la direzione possibile di un flusso operativo, ma non equivale a un’implementazione produttiva universale.
• Integrare partner specializzati. Connettività, gestione delle prove, formazione e strumenti per i centri di comando possono determinare se un dispositivo con AI diventerà davvero una piattaforma operativa.

Samsung sta quindi posizionando l’AI enterprise come una piattaforma edge gestita: i dispositivi Galaxy forniscono l’endpoint, Knox offre i controlli sulle policy, l’elaborazione locale può ridurre la dipendenza dal cloud per le attività appropriate e i partner aggiungono flussi di lavoro specifici per ciascun settore.

La prova più concreta non è la promessa che ogni operazione sensibile sia già pronta per essere automatizzata. È un’idea più prudente: le organizzazioni possono introdurre l’AI gradualmente, incorporando fin dall’inizio scelte su elaborazione, sicurezza e governance.