L’intelligenza artificiale sta entrando in una nuova fase. Dopo i chatbot e gli strumenti capaci di assistere gli utenti nella ricerca di informazioni o nella generazione di contenuti, oggi il mercato guarda agli agenti AI: sistemi in grado di compiere azioni, prendere decisioni, interagire con software aziendali e gestire processi in autonomia crescente. Un salto evolutivo che promette efficienza e velocità, ma che apre anche scenari inediti sul fronte della sicurezza informatica.
Per Pierpaolo Alì, director Southern Europe di OpenText Cybersecurity, il punto centrale è permettere alle imprese di innovare senza esporre dati, applicazioni e identità digitali a nuovi rischi. In questa prospettiva, la cyber resilienza diventa il vero fattore competitivo.
Perché oggi si parla tanto di cyber resilienza?
Perché il paradigma è cambiato. Per anni il tema della cyber security è stato interpretato soprattutto come difesa perimetrale: impedire intrusioni, bloccare malware, ridurre le vulnerabilità. Oggi tutto questo non basta più. Le aziende vivono in ecosistemi aperti, distribuiti, interconnessi, con dati che transitano tra cloud, partner, dispositivi mobili e piattaforme digitali.
Cyber resilienza significa garantire continuità operativa anche in presenza di minacce. Vuol dire mettere le imprese nelle condizioni di continuare a lavorare, innovare e crescere, pur sapendo che il rischio zero non esiste. In una fase di accelerazione tecnologica come quella attuale, è un approccio indispensabile.
L’intelligenza artificiale rende questo scenario ancora più complesso?
Fino a poco tempo fa parlavamo di AI come strumento di supporto: aiutava a scrivere testi, analizzare dati, automatizzare attività ripetitive. Con l’AI agentica entriamo in un’altra dimensione. Gli agenti possono ricevere obiettivi, accedere a informazioni aziendali, interrogare applicazioni, compiere task articolati e prendere decisioni operative.
Oggi l’AI non è più solo un assistente, ma un soggetto attivo nei processi. E ogni soggetto attivo introduce nuovi profili di rischio, soprattutto se opera su dati sensibili o sistemi critici.
Il dato resta quindi il cuore del problema?
Senza dubbio. Negli ultimi anni si è parlato molto di data economy, big data, data lake, analytics. Oggi vediamo chiaramente che tutto quel percorso converge: il dato è la materia prima su cui lavorano gli agenti AI.
Se un sistema intelligente deve decidere, suggerire, classificare o eseguire attività, utilizza dati aziendali. Per questo il valore del dato cresce ulteriormente, ma cresce anche la necessità di proteggerlo. Dobbiamo creare condizioni di utilizzo sicuro.
Come si costruisce questa protezione?
Con un approccio di data-centric security. In pratica, il dato va protetto sempre, non solo quando esce dal perimetro aziendale. Noi lavoriamo su modelli di cifratura avanzata che consentono di mantenere formato, significato e contesto dell’informazione, così da poterla elaborare anche in sicurezza.
L’idea è semplice: un utente, umano o artificiale, deve accedere solo a ciò che gli serve davvero, per il tempo necessario e con privilegi coerenti al compito assegnato. Questo riduce enormemente il rischio di esposizione o abuso.
Molte aziende, però, non sanno nemmeno dove si trovino tutti i propri dati.
È un problema molto diffuso. In tanti casi, se si chiede a un’organizzazione dove siano esattamente tutte le informazioni rilevanti, la risposta non è chiara. I dati possono essere su server legacy, piattaforme cloud, laptop remoti, ambienti di test, archivi dimenticati o in mano a fornitori esterni. Spesso le aziende scoprono di possedere patrimoni informativi molto più vasti di quanto immaginassero.
Prima ancora di proteggere, bisogna vedere. Serve capacità di discovery, classificazione e valutazione del rischio.
Oltre ai dati, gli agenti AI sono anche nuove identità digitali?
Questo è un punto chiave. Un agente AI, di fatto, è una nuova identità che entra nell’organizzazione. Accede a sistemi, interagisce con software, può avviare processi e prendere iniziative entro certi limiti.
Di conseguenza aumenta in modo significativo il numero di identità da governare. E servono modelli zero trust evoluti e strumenti di identity governance capaci di controllare continuamente chi accede, cosa sta facendo e se il comportamento è coerente con il ruolo previsto.
C’è poi il tema della sicurezza applicativa.
Gli agenti AI lavorano dentro ecosistemi software. Inoltre, oggi l’intelligenza artificiale viene sempre più spesso utilizzata per scrivere codice o accelerare lo sviluppo applicativo.
Questo crea grandi opportunità in termini di time to market più rapido, minori costi operativi e maggiore competitività, ma impone controlli rigorosi. Occorre verificare che il codice generato non introduca vulnerabilità, controllare le librerie open source utilizzate, analizzare la supply chain del software e suggerire correzioni in automatico. In ambienti ad alta intensità di sviluppo, questi strumenti fanno una differenza enorme.
Lei insiste molto sul fattore tempo…
Perché oggi il tempo è decisivo. Gli attaccanti stanno già usando strumenti automatizzati e AI per colpire con velocità crescente. Possono operare in modo continuo, testare varianti, personalizzare campagne di phishing, cercare vulnerabilità in tempi rapidissimi.
Dall’altra parte non possiamo pensare di rispondere solo con processi manuali. Serve usare l’intelligenza artificiale per rilevare anomalie, correlare eventi, prevedere comportamenti ostili e reagire in real time. È l’unico modo per riequilibrare le forze in campo.
Le imprese italiane sono pronte a questa trasformazione?
La sensibilità sta crescendo molto. Le aziende hanno compreso che il tema non riguarda solo l’IT ma il business nel suo complesso. Stanno investendo in formazione, governance e sperimentazioni.
Detto questo, siamo ancora in una fase di transizione. C’è stato entusiasmo iniziale, poi una presa di coscienza dei rischi e ora una fase più matura di valutazione. Nei prossimi due o tre anni vedremo impatti profondi sull’organizzazione del lavoro e sulle competenze richieste.
Tuttavia, bloccare l’adozione dell’AI sarebbe un errore strategico. Il punto non è scegliere tra innovazione e sicurezza, ma farle procedere insieme.
Anche il sistema formativo rischia di rincorrere il cambiamento?
È inevitabile, almeno in parte. Formare persone per professioni che stanno nascendo adesso è complesso. I tempi dell’istruzione sono più lunghi di quelli dell’innovazione tecnologica.
Per questo conteranno sempre di più adattabilità, apprendimento continuo e capacità di lavorare con strumenti in evoluzione costante. Le competenze statiche non bastano più.
