IA in azienda, il rischio invisibile: sicurezza indietro su 10 casi su 10

L’intelligenza artificiale entra nei processi aziendali a velocità elevata, ma il fronte della protezione resta scoperto. Lo studio di Deloitte fotografa infatti un divario netto: le imprese corrono verso l’adozione, mentre i controlli non tengono il ritmo.

Numeri alti, tutele basse

Fabio Battelli, enterprise security leader della società di consulenza, spiega che l’indagine è stata costruita per misurare non soltanto quanto l’IA generativa sia già diffusa, ma anche con quali cautele. Il risultato è chiaro: l’80% delle organizzazioni intervistate ha già integrato soluzioni di IA, però solo il 9% ha considerato fin dall’inizio gli aspetti di sicurezza. Tradotto, per un responsabile della sicurezza su dieci la visibilità reale su ciò che accade in azienda è ancora molto limitata.

Lo shadow AI complica tutto

Secondo Battelli, il problema non è l’assenza di consapevolezza, bensì la lentezza della risposta. Finora molte aziende hanno puntato soprattutto su regole formali e procedure, senza però ottenere una mappa tecnica precisa di chi utilizzi gli strumenti generativi e con quali finalità. È qui che entra in gioco lo shadow AI: dipendenti che usano applicazioni di IA senza che l’organizzazione sappia esattamente chi le stia adottando e per quali attività. Per difendere davvero un sistema, osserva Deloitte, bisogna prima capire chi lo sta usando.

Gli agenti aprono nuovi rischi

Il passaggio dall’IA conversazionale a quella agentica rende il quadro ancora più delicato. Nei sistemi che non si limitano a dialogare, ma eseguono azioni concrete all’interno dei processi aziendali, serve la certezza che l’agente sia autorizzato e che la sua identità sia verificata. Se questi strumenti vengono manipolati o impiegati in modo improprio, il controllo sulle funzioni più sensibili dell’impresa può venir meno.

Dati sensibili nel mirino

Il tema della riservatezza resta centrale anche perché l’IA, per produrre valore, ha bisogno di attingere a informazioni strategiche e confidenziali. Questo obbliga a proteggerla sia nella fase di addestramento sia nell’uso quotidiano. A presidiare questi confini ci sono i guardrail, filtri studiati per bloccare richieste non ammesse, ma non bastano da soli: i sistemi nativi intercettano solo il 30% dei casi e possono essere aggirati cambiando formulazione o lingua. Se i controlli non vengono testati in modo continuo, il rischio diventa l’oversharing, cioè la dispersione di dati sensibili.