Intelligenza Artificiale Generativa: tra crescita esplosiva e sfide ineludibili per la sicurezza

Di Umberto Pirovano, Senior Manager Technical Solutions di Palo Alto Networks

L’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) sta ridefinendo il panorama tecnologico e aziendale a una velocità sorprendente. Secondo il report di Palo Alto Networks “The State of Generative AI in 2025”, il traffico GenAI ha registrato un’impennata di oltre l’890% nel 2024. Questa crescita esplosiva è attribuibile alla maturazione dei modelli di AI, alla sempre più spinta automazione aziendale e a una maggiore diffusione, guidata da ritorni di produttività sempre più evidenti. L’aumento in termini di adozione e utilizzo segna un passaggio definitivo: la GenAI non è più una novità, ma una utility essenziale.

Secondo la Ricerca dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, nel 2024 in Italia è stata la GenAI a trainare il mercato dell’intelligenza artificiale: ben il 43% della spesa in questa tipologia di soluzioni riguardava esclusivamente la GenAI o progetti ibridi, che includevano anche quella tradizionale.

Tuttavia, questa rapida espansione porta con sé sfide significative, in particolare per quanto riguarda la sicurezza dei dati. Gli incidenti di prevenzione della perdita di dati (DLP) legati alla GenAI sono più che raddoppiati: nel 2025, il numero medio mensile è aumentato di 2,5 volte, rappresentando ora il 14% di tutti gli incidenti legati ai dati. Le applicazioni di GenAI amplificano un vettore crescente di perdita di informazioni, poiché un utilizzo non consentito o disattento può portare a fughe di proprietà intellettuale, problemi di conformità normativa e violazioni.

Le aziende hanno rilevato in media 66 applicazioni GenAI in uso, di cui il 10% classificate come ad alto rischio. L’utilizzo diffuso di strumenti non autorizzati, la mancanza di policy di AI chiare e la pressione ad adottare rapidamente questa tecnologia – senza adeguati controlli di sicurezza – possono esporre le imprese a rischi significativi.

La maggioranza delle transazioni di GenAI (83,8%) deriva da quattro casi d’uso principali: assistenti di scrittura, agenti conversazionali, ricerca aziendale e piattaforme per sviluppatori. Si tratta di tool popolari tra i dipendenti perché eseguono direttamente attività quotidiane e ripetitive. Gli assistenti di scrittura, ad esempio, supportano gli utenti nelle varie fasi di preparazione di un testo, dalla stesura di email alla generazione di post fino alla creazione di report. Gli agenti conversazionali offrono invece risposte istantanee in linguaggio naturale a un’ampia gamma di domande, rendendoli utili nel servizio clienti, nell’apprendimento e nella produttività.

Che le tecnologie di GenAI stiano già dimostrando un impatto positivo in numerose aree è più che evidente, come emerso anche dal report di Gartner “Inform Your Generative AI Strategy With Healthcare Provider Case Examples”.  Nel settore sanitario, ad esempio, si possono citare la documentazione clinica automatizzata, il supporto alle decisioni cliniche e la personalizzazione del percorso di cura del paziente. 

Anche in Italia, settori cruciali come Oil & Gas, servizi finanziari, assicurativo e sanitario, che gestiscono e conservano dati e informazioni altamente sensibili, stanno integrando la GenAI nelle loro attività per ottimizzare le operazioni, snellire i processi e incrementare efficienza e produttività. Tuttavia, il loro utilizzo rappresenta un rischio intrinseco visto il potenziale da parte degli utenti di inserire informazioni ancora riservate, esponendole così a furto o esfiltrazione. Infatti, pur avendo a disposizione applicazioni controllate e protette dalla propria azienda, non tutti i dipendenti le utilizzano, affidandosi invece ad app di terze parti, magari percepite come più efficienti, comode o semplicemente più facili da usare. 

In virtù delle sue avanzate capacità di analisi predittiva, l’intelligenza artificiale rappresenta inoltre un pilastro fondamentale nella prevenzione. Attraverso l’elaborazione di dati storici e informazioni in tempo reale, i sistemi AI sono in grado di prefigurare e segnalare potenziali problematiche prima che queste possano generare conseguenze negative. Ad esempio, nel contesto finanziario, ciò si traduce nella capacità di rilevare transazioni fraudolente, mitigando le perdite economiche; in ambito sanitario, l’AI può contribuire a salvare vite umane prevedendo gli esiti clinici dei pazienti e suggerendo appropriate misure preventive.

Sfide e rischi della GenAI

L’intelligenza artificiale è una tecnologia emergente che sta catalizzando un notevole interesse. Tuttavia, è fondamentale essere consapevoli delle potenziali sfide e complessità che essa comporta. Con un numero sempre più esteso di aziende che sperimentano app GenAI di terze parti, è importante comprendere appieno il panorama di rischio:

• Mancanza di visibilità sull’utilizzo dell’AI: la “Shadow AI” rende difficile per i team di sicurezza monitorare e controllare come gli strumenti di GenAI vengono utilizzati in azienda.

• Accesso non autorizzato ed esposizione dei dati: difficoltà nel limitare l’accesso agli strumenti di GenAI tramite account personali o nel rilevare (e bloccare) quando gli utenti caricano dati sensibili.

• Interazioni AI insicure: modelli di AI “jailbroken” o manipolati possono rispondere con link dannosi e malware, o consentire il loro utilizzo per scopi non intenzionali.

• Proliferazione di plugin, copilot e agenti AI: ecosistemi di AI complessi con plugin per browser, agenti AI, bot e copilot creano un “ingresso laterale” spesso trascurato, aumentando le vulnerabilità.

In conclusione, mentre la GenAI offre opportunità senza precedenti per innovazione ed efficienza, è imperativo che le aziende adottino un approccio proattivo e strategico alla gestione dei rischi. Consapevolezza, formazione degli utenti e implementazione di policy robuste e misure concrete di sicurezza sono passi fondamentali per sfruttare appieno il potenziale della GenAI e proteggere le risorse più preziose: i dati.

Contenuti correlati

• 
  Cresce l’Application Hub di SECO

  Dopo la sua recente presentazione, l’Application Hub di SECO ha iniziato la sua crescita grazie all’aggiunta di nuove applicazioni di Intelligenza Artificiale. L’azienda precisa che si tratta dell’inizio di aggiunte regolari all’Hub, previste per i prossimi mesi....
• 
  Palo Alto Networks acquisirà CyberArk

  È stato siglato un accordo definitivo in base al quale Palo Alto Networks acquisirà CyberArk.  Le aziende sottolineano che questa operazione strategica costituisce l’ingresso formale di Palo Alto Networks nel settore della sicurezza delle identità. Nikesh Arora,...
• 
  Palo Alto Networks: le principali sfide cyber per le aziende europee nel 2025

  Da una nuova ricerca di Palo Alto Networks, condotta da Vitreous World, emerge che due terzi (66%) delle aziende europee considerano le minacce basate su AI come il maggiore rischio cyber nel 2025. Le sfide maggiori per...
• 
  Cybersecurity in sanità, ecco i principali trend da monitorare

  Michele Lamartina, Regional Vice President Italia, Grecia, Cipro & Malta di Palo Alto Networks, evidenzia le ultime tendenze del settore sanitario e gli elementi su cui i responsabili della sicurezza dovrebbero concentrare i propri sforzi di protezione...
• 
  Visione artificiale e Machine Learning nelle applicazioni dell’Industria 4.0

  Questo articolo è una panoramica sulla moderna tecnologia di visione artificiale supportata da funzioni di Intelligenza Artificiale nelle applicazioni dell’Industria 4.0 Leggi l’articolo completo su EO Lighting 35
• 
  I rischi e le minacce cyber legate alle Olimpiadi

  Il threat intelligence team Unit 42 di Palo Alto Networks ha analizzato i rischi collegati alle principali minacce informatiche che potrebbero essere messe in atto in occasione dei prossimi Giochi Olimpici di Parigi 2024. L’analisi sulla cybersecurity,...
• 
  Le nuove soluzioni di Innodisk

  Innodisk ha presentato a embedded world 2024 una gamma di soluzioni di intelligenza artificiale, tra cui il rilevamento dei dispositivi di protezione individuale (DPI) con l’obiettivo di migliorare la produttività, l’efficienza e la sicurezza negli ambienti industriali,...
• 
  Memorie per l’intelligenza artificiale

  La memoria SCM (Storage Class Memory) si propone come una valida opzione rispetto ai tradizionali metodi di archiviazione basati su DRAM o flash, in grado di garantire costi competitivi  senza penalizzare le prestazioni Leggi l’articolo completo su...
• 
  Nuova ricerca di Palo Alto Networks sugli attacchi continui agli ambienti OT

  Il nuovo report “The State of OT Security: a Comprehensive Guide to Trends, Risks, and Cyber Resilience”, di Palo Alto Networks, realizzato in collaborazione con ABI Research, evidenzia che due imprese italiane su cinque subiscono mensilmente attacchi...
• 
  Come difendersi dal phishing nell’era dello smart working?

  Di Umberto Pirovano, Senior Manager Systems Engineering di Palo Alto Networks L’aumento della presenza e della sofisticazione del phishing è una delle numerose sfide emerse dopo la pandemia, con un numero elevatissimo di lavoratori da remoto divenuti...