Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale ha rivoluzionato il modo in cui le aziende operano, ma ci sono aspetti critici che non possiamo trascurare. Uno di questi è il controllo degli accessi, un elemento fondamentale che può fare la differenza tra la sicurezza e il caos. Perché è così importante? Gli esperti del settore avvertono che un’errata gestione dell’accesso ai dati può portare a perdite devastanti e a violazioni di sicurezza. Scopriamo insieme perché questo tema è così cruciale nel mondo attuale!
1. La percezione errata della sicurezza nell’AI
Spesso si pensa che l’AI di per sé rappresenti una minaccia per la sicurezza. Ma, è davvero così? Secondo esperti come Nader Henein di Gartner, il problema non è l’AI in quanto tale, ma come gestiamo l’accesso ai dati.
In molte conversazioni con CIO e CISO, è emerso chiaramente che il rischio principale deriva dalla concessione di accesso ai dati sensibili a sistemi AI che non dovrebbero averlo.
Immagina di avere un nuovo dipendente che, senza alcuna supervisione, può accedere a tutte le informazioni aziendali. Spaventoso, vero? Questo è esattamente ciò che accade quando non si implementano misure di controllo degli accessi nell’AI. Se i modelli AI sono addestrati su dati sensibili senza restrizioni, il rischio di divulgazione di informazioni riservate aumenta in modo esponenziale.
2. Tipi di perdita di dati: interni ed esterni
Le aziende devono temere due categorie principali di perdita di dati: la fuga di dati interni e quella esterna. La fuga interna si verifica quando un modello AI fornisce informazioni a un utente interno che non dovrebbe riceverle.
Henein lo definisce ‘oversharing’. Ti sei mai chiesto quanto possa essere pericoloso? Può accadere facilmente se non vengono impostati correttamente i limiti di accesso.
D’altra parte, la fuga esterna si verifica quando informazioni sensibili vengono condivise in modo inappropriato attraverso interazioni con il modello AI. Entrambi i tipi di perdita sono direttamente correlati a come i dati vengono inizialmente forniti all’AI e alle barriere necessarie per prevenire tali perdite. Senza un’adeguata configurazione, le aziende rischiano seriamente di trovarsi in situazioni compromettenti.
3. La necessità di un accesso controllato nell’AI
Henein insiste sulla necessità di un accesso controllato all’interno dei motori AI. Ma perché è così cruciale? Se questi sistemi non sanno quali dati un utente è autorizzato a vedere, il rischio di esposizione di informazioni riservate diventa palpabile.
In pratica, è come dare a un nuovo impiegato le chiavi di tutti gli uffici senza alcuna restrizione: un errore che potrebbe costare caro all’azienda.
Nonostante l’industria continui a spingere per un accesso illimitato ai dati da parte delle AI, esperti come Henein avvertono della necessità di adottare un approccio più cauto e di scalare la fiducia nei modelli AI, proprio come si farebbe con un nuovo assunto. Solo con misure di controllo degli accessi adeguate le aziende possono sfruttare appieno il potenziale dell’AI senza compromettere la sicurezza delle informazioni.
4. La strada da percorrere: piccoli modelli AI personalizzati
Secondo Henein, i modelli di linguaggio più piccoli potrebbero rappresentare una soluzione efficace, consentendo una personalizzazione che risponde alle esigenze specifiche di ciascun utente. Ti sei mai chiesto come questo possa migliorare la sicurezza? Questa personalizzazione non solo migliora l’efficienza, ma permette anche di limitare l’accesso a dati sensibili solo a chi ne ha realmente bisogno.
In un contesto in cui l’adozione dell’AI è in rapida crescita, è fondamentale che leader aziendali e IT considerino queste tecnologie come nuovi membri del team, ai quali dar fiducia gradualmente. Non è più sufficiente avere modelli AI all’avanguardia: è essenziale che le aziende investano in sistemi di sicurezza che garantiscano la protezione dei dati, evitando la pressione di una corsa all’adozione dell’AI senza una strategia chiara.
