La visibilità diventa essenziale per la sicurezza degli ecosistemi AI aziendali

La mancanza di visibilità nei sistemi AI aziendali sta diventando un problema di sicurezza fondamentale, ostacolando la capacità delle organizzazioni di monitorare il movimento dei dati, applicare le politiche e comprendere gli strumenti o agenti che operano all’interno dell’azienda. Questo gap strutturale ha reso necessario un approccio diverso per garantire la protezione degli ecosistemi AI. La visibilità, infatti, è diventata il prerequisito per tutti gli altri controlli di sicurezza, come sottolinea un recente studio di Cisco.

La crisi della visibilità negli ecosistemi AI

La diffusione rapida dell’adozione dell’AI all’interno delle aziende ha superato il livello di governance, creando un problema di sicurezza radicale. Secondo il Cisco 2025 Cybersecurity Readiness Index, il 60% delle organizzazioni non sa esattamente quali richieste i dipendenti fanno ai tool di GenAI. Questo mancanza di controllo rende difficile il monitoraggio dei dati, l’applicazione delle politiche e la comprensione degli strumenti in uso. Gli strumenti tradizionali di monitoraggio non sono stati progettati per seguire l’uso dell’AI, che si muove in modo diverso rispetto ai sistemi tradizionali. La mancanza di visibilità crea rischi operativi reali, poiché i dati vanno a destinazioni non monitorate. Quando i dipendenti utilizzano strumenti AI non autorizzati, l’IT perde il controllo su dove vanno i dati sensibili. Questo gap strutturale non è dovuto a mancanza di risorse, ma a una mancanza di framework adeguati per il monitoraggio dell’AI.

Le sfide della gestione del rischio AI

Il rischio deriva anche dall’uso non autorizzato di strumenti AI, noto come “shadow AI”. Questo fenomeno si differenzia dal tradizionale “shadow IT” perché le sottoscrizioni di software non autorizzate rimangono visibili ai tool di rilevamento, mentre l’uso dell’AI spesso non lo è. Gli agenti AI, in particolare, operano in modo autonomo e possono agire rapidamente, superando la capacità di risposta umana. Questo rende necessario un controllo più rigoroso e tempestivo.

Un altro aspetto critico è l’integrazione di funzionalità AI nei tool già approvati. Le revisioni di sicurezza iniziali non consideravano le nuove capacità AI, rendendo difficile il rilevamento di comportamenti anomali. La mancanza di un quadro chiaro per il monitoraggio delle attività AI crea lacune di visibilità che si espandono con l’aumento dell’adozione. La governance dell’AI deve evolversi per adattarsi al comportamento dinamico degli agenti. Gli agenti AI agiscono in modo autonomo e possono influenzare sistemi e dati a velocità superiore a quella di un processo umano. Questo richiede un controllo basato su accessi specifici e verificati, limitando i danni potenziali in caso di compromissione.

Per rispondere a questa sfida, le organizzazioni devono adottare strategie specifiche per migliorare la visibilità e il controllo. L’implementazione di piattaforme di rilevamento continuo e di rilevamento delle minacce avanzate è cruciale. Questi strumenti permettono di mantenere un inventario dinamico, che fornisce una visione aggiornata dell’ambiente, evitando di dover ricostruire situazioni dopo un incidente.

Un esempio concreto è la piattaforma di Darktrace, che utilizza un’intelligenza artificiale multi-strato per monitorare diversi ambiti, come reti on-premise, applicazioni cloud, sistemi OT e endpoint. Questa tecnologia non si basa su modelli predefiniti, ma impara il comportamento normale e rileva anomalie in tempo reale. L’approccio zero trust, che limita l’accesso a solo ciò che è necessario, è altresì fondamentale per ridurre i rischi associati all’uso non autorizzato degli agenti AI. La visibilità rimane il primo passo per una innovazione sicura nell’ambito dell’AI. Le aziende che adottano questi strumenti e strategie si posizionano meglio per proteggere i loro ecosistemi AI e mantenere il controllo su un ambiente in rapida evoluzione.