Nel mondo della sicurezza digitale, l’intelligenza artificiale è ormai parte integrante delle difese: viene impiegata per individuare minacce, verificare identità e automatizzare risposte. Questa trasformazione porta vantaggi evidenti — maggiore velocità nelle indagini, prioritarizzazione intelligente degli allarmi e riduzione dei falsi positivi — ma apre anche nuovi fronti di rischio che i metodi tradizionali faticano a valutare.
Diffusione e limiti degli strumenti “AI-powered”
Le piattaforme di security moderne integrano modelli automatici che correlano eventi e accelerano le contromisure. Tuttavia, questi stessi modelli introducono fragilità operative e di fornitura: bias non rilevati, vulnerabilità difficili da testare e una trasparenza spesso insufficiente. I processi di valutazione convenzionali non sono sempre attrezzati per misurare affidabilità, drift dei modelli o spiegabilità delle decisioni.
Impatto sull’acquisto e sulla governance
Per chi gestisce la sicurezza la conseguenza è netta: bisogna ripensare criteri di acquisto e modelli di governance.
Non basta più valutare solo prezzo e performance. Occorrono contratti che prevedano aggiornamenti controllati, audit indipendenti, garanzie su accesso e protezione dei dataset usati per l’addestramento, e metriche sulla spiegabilità e robustezza dei modelli. Senza queste tutele, una tecnologia pensata per difendere può trasformarsi in vettore di rischio.
Generative AI e agenti autonomi: cosa cambia
Negli ultimi tempi i vendor hanno cominciato ad integrare capacità generative e agenti autonomi nelle soluzioni di sicurezza. La motivazione è comprensibile: carenza di competenze, sovraccarico di allarmi e pressione sui team operativi. Ma l’implementazione spesso procede più in fretta dei controlli operativi. Quando automazioni e agenti prendono decisioni esecutive senza adeguate verifiche, il comportamento del sistema può diventare opaco e mutare nel tempo a causa del drift dei dati o di aggiornamenti non governati.
Rischi concreti degli agenti agentic
Gli agenti autonomi possono eseguire azioni che vanno dal blocco di utenti alla modifica di policy e configurazioni, fino all’attivazione di workflow di remediation. Se operano in produzione senza limiti tecnici rigidi e senza meccanismi di rollback immediato, la probabilità di interruzioni di servizio, escalation di privilegi o disallineamenti delle policy cresce. Errori piccoli possono moltiplicarsi a velocità macchina, con impatti operativi e perdite economiche.
Perché i criteri di acquisto tradizionali non bastano più
Acquistare una soluzione oggi significa valutare responsabilità, tracciabilità delle decisioni e sicurezza dei dati di training oltre alle classiche metriche di accuratezza e costo. L’assenza di trasparenza crea un “rischio black-box” difficile da gestire in caso di incidente o di verifica normativa.
Per contenere questo rischio servono garanzie contrattuali, monitoraggio continuo e audit indipendenti integrati nel ciclo di vita della soluzione.
Una proposta pratica: TRiSM
L’approccio Trust, Risk and Security Management (TRiSM) sposta l’attenzione dalle sole policy documentali a controlli tecnici e verifiche continue. Significa validare i dati in ingresso, monitorare nel tempo il comportamento dei modelli, applicare policy contestuali e produrre report chiari per compliance e incident response. In breve: passare da verifiche puntuali a una gestione dinamica del rischio.
Misure operative: controlli integrati e guardian indipendenti
Sul piano operativo, le contromisure efficaci sono quelle incorporate nei workflow: validazione dei dati prima dell’uso, limitazioni sulle azioni automatiche considerate ad alto rischio, logging dettagliato e canali di intervento umano rapido. I “guardian” — sistemi di controllo indipendenti dagli agenti — osservano, vincolano e, se necessario, correggono il comportamento degli agenti senza dipendere dal sistema che monitorano.
Questi strumenti migliorano tracciabilità e accountability e riducono la probabilità di deriva autonoma.
Cosa aspettarsi nel breve termine
Nei prossimi mesi è probabile che vedremo una maggiore diffusione di audit esterni, standard tecnici condivisi e linee guida internazionali. Allo stesso tempo, molte realtà inizieranno a integrare guardian e controlli automatici nelle pipeline di produzione e nei processi di compliance.
Il ruolo umano resta decisivo
L’adozione dell’AI può diventare un vantaggio competitivo se accompagnata da una governance rigorosa. Il controllo umano rimane essenziale ogni volta che le decisioni automatizzate toccano processi critici, responsabilità legali o conformità normativa. Serve una combinazione di controlli esecutivi, trasparenza operativa e oversight indipendente: solo così i risultati saranno verificabili, tracciabili e, soprattutto, responsabilmente gestiti. Chi saprà integrare automazione e governance otterrà non solo maggiore efficacia operativa, ma anche resilienza e fiducia da parte di stakeholder e clienti.
