Rischi interni nell'era dell'IA: le previsioni per il 2026

L'IA ridefinisce radicalmente il panorama delle minacce interne, creando nuovi rischi e nuove opportunità. I programmi tradizionali di gestione delle minacce interne sono stati concepiti intorno al comportamento umano: motivazione, opportunità, accesso e controlli. L'IA amplifica ciascuna di queste dimensioni, introducendo nuove forme di rischi, nuovi segnali da rilevare e nuove responsabilità trasversali da gestire. Non sorprende perciò che i rischi interni siano una delle principali preoccupazioni per i professionisti della sicurezza a livello internazionale.  

Di seguito cinque previsioni su come l'IA diventerà la prossima categoria di minacce interne. Tali previsioni mettono in luce i principali casi d'uso nel 2026 e descrivono come far evolvere i tuoi programmi di rilevamento e governance per stare al passo. 

Previsione n. 1: L'IA ridefinisce le minacce interne 

Da anni, Proofpoint trasforma il modo in cui le aziende comprendono e mitigano le minacce interne concentrandosi non solo su sistemi e dati, ma anche sulle persone. Grazie a una maggiore visibilità sui comportamenti, i team di gestione dei rischi interni sono andati oltre gli approcci tradizionali incentrati sui file. Con Proofpoint, possono anche esaminare l'intento, la motivazione e il contesto umani a livello di email, cloud, piattaforme e applicazioni aziendali. 

Stiamo entrando in una nuova era in cui gli esseri umani lavorano fianco a fianco con assistenti e agenti di IA. Questi ambienti di lavoro agentici emergenti consentono di ottenere incrementi significativi in termini di produttività ed efficienza. Tuttavia, introduce anche nuove dimensioni di minacce interne a cui le aziende devono prepararsi. 

L’IA è molto più di un ulteriore strumento. Cambia il modo in cui si comportano gli utenti interni, il modo in cui emergono i rischi e il modo in cui si manifestano gli usi impropri. 

L'IA amplificherà comportamenti accidentali, incauti e opportunistici degli utenti interni 

Grazie a un facile accesso agli strumenti di IA, gli utenti interni negligenti dispongono di nuovi modi per creare rischi per la sicurezza, intenzionali o meno. Gli assistenti di IA basati su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), come Copilot, ChatGPT e Gemini, facilitano l’esposizione di informazioni sensibili da parte degli utenti. Questo può accadere quando gli utenti condividono involontariamente informazioni riservate tramite prompt in linguaggio naturale, e quando gli assistenti di IA riassumono contenuti interni o ricavano informazioni da fonti riservate.  

Con strumenti di IA a portata di mano dei collaboratori, comportamenti incauti o la ricerca di scorciatoie possono diventare la norma. I collaboratori potrebbero utilizzare gli output dell'IA per guadagno o vantaggio personale, anche senza intenzioni dannose. Di conseguenza, gli utenti interni che un tempo avevano profili a basso rischio potrebbero attivare (involontariamente o per negligenza) scenari ad alto impatto.  

L'IA faciliterà il compito agli utenti interni malintenzionati grazie al prompt engineering e a consigli tecnici. 

Gli utenti interni malintenzionati, motivati da interessi personali e ora supportati dall'IA, avranno più opportunità di causare danni. L'IA può guidare gli utenti interni passo dopo passo su come aumentare i privilegi, manipolare i sistemi, eludere il monitoraggio o estrarre informazioni. I criminali informatici, interni o esterni, possono utilizzare il prompt engineering per indurre i sistemi di IA a rivelare flussi di lavoro sensibili o aiutarli a eseguire attacchi ad alto impatto. 

Inoltre, gli utenti interni malintenzionati non hanno più bisogno di competenze tecniche approfondite. L'IA elimina la barriera tecnica aiutando gli utenti a compiere azioni che un tempo richiedevano la creazione di script, conoscenze dei sistemi o competenze di amministratore. I collaboratori non tecnici possono ora esfiltrare dati senza manipolare un file semplicemente chiedendo all'IA di riassumere, estrarre, trasformare o riformulare informazioni sensibili. 

Gli agenti di IA autonomi diventeranno il nuovo tipo di minacce interne 

Tradizionalmente, un utente interno è definito come una persona in una posizione di fiducia. Quando un utente interno usa in modo improprio il suo accesso autorizzato per danneggiare l'azienda, diventa una minaccia. Questo solleva la seguente domanda: gli agenti di IA autonomi —che hanno accesso a dati e sistemi sensibili— possono anche essere minacce interne? La risposta è sì. Gli agenti autonomi possono utilizzare in modo improprio il loro accesso per danneggiare l'azienda, intenzionalmente e non.  

Con l'adozione da parte delle aziende di agenti autonomi in grado di navigare, scrivere codice e agire su più sistemi, l'autonomia diventa un importante moltiplicatore di rischio. Gli agenti possono raggruppare dei compiti e accedere a sistemi al di fuori dei loro ambiti previsti. Se questi sistemi sono configurati in modo errato, gli agenti possono attivare flussi di lavoro che espongono dati sensibili o indeboliscono i controlli di sicurezza. In scenari di criminalità informatica, il comportamento degli agenti può essere manipolato per ottenere risultati non autorizzati.  

Previsione n. 2: Gli incidenti interni aumentano in caso di turbolenza all’interno dell’azienda 

La sottrazione di talenti, lo spionaggio industriale, le fusioni e acquisizioni e le cessioni creano situazioni di forte pressione. In questi momenti, gli utenti interni possono essere incitati o reclutati a rubare dati, proprietà intellettuale, liste clienti o informazioni strategiche. Mentre le aziende competono per attirare talenti e vivono continue ristrutturazioni, cambiamenti di lealtà, conflitti di interesse e collusione discreta diventano fattori determinati degli incidenti di origine interna. 

Ecco perché gli incidenti di origine interna aumenteranno nel 2026: 

• La sottrazione aggressiva di talenti spinge i collaboratori a fornire o prendere dati sensibili come leva. 
• Lo spionaggio aziendale diventa più facile man mano che l'IA aiuta gli utenti interni a studiare i concorrenti, imitare richieste legittime o nascondere le loro attività. I casi di spionaggio aziendale hanno fatto notizia nel 2025 e questo continuerà nel 2026.  
• Le fusioni e le acquisizioni e le cessioni generano modelli di accesso caotici, account transitori, proprietà dei sistemi poco chiara e collaboratori stressati, tutte condizioni ideali per usi impropri. 

Previsione n. 3: identità, segnali umani e dati di telemetria tecnici diventano un tutt’uno 

Nel 2026, le aziende smetteranno di trattare i segnali umani, i dati di identità e gli eventi tecnici come flussi separati. La prossima evoluzione della gestione dei rischi interni dipende dal collegamento di queste aree, perché il vero rischio raramente si manifesta raramente in un’unica dimensione. 

• Gli indicatori comportamentali aiutano a rivelare la motivazione: la formulazione di lamentele, l’aumento delle tensioni, i segnali di uscita, le pressioni finanziarie, i segnali di ritorsione, la coercizione e i cambiamenti ideologici lasciano indizi sottili. Questi primi segnali spesso appaiono nei modelli di comunicazione o nei prompt d'IA. Forniscono un contesto importante per capire perché qualcuno potrebbe agire. 
• L'identità e il contesto Risorse Umane spiegano perché gli utenti interni agiscono: I segnali includono lo stato di ferie, l'inserimento in un piano di miglioramento delle prestazioni, il calo delle prestazioni, l’insoddisfazione durante i periodi di bonus, gli aggiornamenti dei controlli sui precedenti personali, il livello di accesso e la fase del ciclo di vita. Queste informazioni centrate sull'identità aiutano le aziende a capire perché e quando una persona diventa più incline ad adottare comportamenti inappropriati. 
• I dati di telemetria tecnici mostrano come agiscono gli utenti interni: le informazioni relative alla creazione di file, ai tentativi di esfiltrazione, all’uso improprio di privilegi, agli schemi di accesso anomali, alla manipolazione dei prompt IA e ai tentativi di eludere i controlli si aggiungono agli indizi comportamentali per offrire una panoramica di ciò che un utente interno si prepara a fare. 
• Una visione unificata fornisce avvisi tempestivi: quando questi flussi convergono, creano un  segnale di rischio unico che avvisa i team di sicurezza delle minacce emergenti settimane prima che avvenga una perdita di dati. Una visione combinata fornisce ai team motivazione, contesto, accesso e comportamento in un unico posto. Permette interventi più tempestivi e controlli più precisi. 

Previsione n. 4: i cicli di selezione e risposta ai rischi interni sono altamente potenziati  

Nel 2026, l'IA non solo ottimizzerà il rilevamento, ma rimodellerà anche il modo in cui le aziende analizzano, stabiliscono le priorità e risolvono i rischi interni. L'IA diventa un moltiplicatore di forza per il triage degli incidenti, trasformando i segnali dispersi in informazioni chiare e accelerando il processo decisionale nei reparti risorse umane, legale e sicurezza. 

• Triage degli avvisi migliorato dall'IA: l'IA già correla segnali di basso livello, come ripetuti tentativi di connessione falliti o tentativi di accesso insoliti, per identificare gli incidenti ad alta priorità. Questo riduce il rumore e permette agli analisti di concentrarsi sugli eventi che contano di più. 
• Sintesi istantanee delle indagini: gli strumenti di IA generativa, come Microsoft Security Copilot, possono acquisire grandi volumi di dati di telemetria e restituire sintesi pulite in linguaggio naturale con i passaggi successivi raccomandati. Gli incidenti che un tempo richiedevano ore di revisione manuale ora possono essere compresi in pochi minuti. 
• Indagini agentiche automatizzate: gli agenti IA possono raccogliere autonomamente avvisi correlati, stabilire sequenze temporali, correlare i comportamenti degli utenti tra i sistemi e suggerire opzioni di contenimento. In questi modi, si comportano come investigatori digitali sempre attivi, supportati dalla supervisione umana. 
• Valutazione predittiva dei rischi: invece di reagire agli incidenti, l'IA può iniziare a prevederli. I modelli predittivi, già utilizzati nella gestione dei rischi aziendali e nel settore della sanità, identificano tempestivamente i modelli comportamentali e i percorsi di escalation. Questo dà ai team il tempo di intervenire prima che le situazioni si trasformino in violazioni. 
• Strategie e orchestrazione generate dall'IA: L'IA ora può elaborare o raccomandare strategie di risposta basate su dati contestuali. Questo accelera i flussi di lavoro di orchestrazione, automazione e risposta agli incidenti di sicurezza (SOAR) e riduce gli sforzi manuali. 

Previsione n. 5: la complessità dell'IA rafforza la proprietà trasversale 

La gestione delle minacce interno è spesso il risultato di un lavoro di team, e per dei buoni motivi. Le minacce interne possono interessare molte parti di un'azienda, pertanto i comitati direttivi o i gruppi di lavoro trasversali sono fondamentali. Questi team includono tipicamente il reparto legale, di gestione della conformità e dei rischi, della privacy e le risorse Umane. Con l'accelerazione dell'adozione dell'IA, sorgono nuove e complesse sfide che richiedono una forte collaborazione. L'IA a livello aziendale richiede anche linee guida chiare, policy d'uso accettabile, interpretazioni etiche e regole sulla privacy. Per risolvere questi problemi, è necessario adottare un approccio coordinato all'interno dell'azienda.  

All'alba del 2026, i team della gestione dei rischi interni devono concentrarsi sulle seguenti azioni:   

• Rafforzare il mandato trasversale e aumentare la visibilità. Valuta la possibilità di creare o ampliare il tuo programma esistente per includervi un comitato per i rischi interni e di IA. Questo gruppo può stabilire obiettivi condivisi, esaminare gli incidenti e definire gli standard di gestione dei rischi di origine interna legati all'IA. 
• Chiarire la proprietà responsabile. Definisci chi approva i casi d'uso dell'IA, chi definisce l'ambito delle autorizzazioni degli agenti, chi si occupa delle revisioni etiche e chi ha l'autorità di disabilitare gli agenti. 
• Definire confini chiari, soprattutto in termini di etica. L'IA confonde proprietà e intenzioni e metterà in discussione le norme tradizionali. Le aziende dovrebbero stabilire principi per un'IA responsabile, l’uso consentito dei dati e la trasparenza. Questi principi devono essere applicati tramite controlli tecnici, come policy, un controllo dell’accesso basato sui ruoli e monitoraggio delle attività degli utenti.  

Conclusione 

L'adozione dell'IA, i cambiamenti organizzativi e le dinamiche mutevoli dei collaboratori trasformano i rischi interni. La strategia tradizionale non è più valida: l'IA ora amplifica l'intento umano, consente nuove forme di uso improprio e introduce gli agenti autonomi nell'equazione dei rischi.  

Per mantenere un vantaggio competitivo, le aziende devono unificare i segnali identitari, comportamentali e tecnici. Essi devono inoltre adottare un rilevamento e una risposta basati sull'IA e rafforzare la governance trasversale. Le aziende che agiscono ora mitigheranno le minacce emergenti e poseranno solide basi per il futuro del lavoro. 

Per saperne di più 

• Scarica la nostra guida completa sulla protezione e la governance dell'IA nelle aziende moderne.  
• Leggi la nostra panoramica sulla soluzione per comprendere come Proofpoint permette l'adozione sicura degli strumenti di IA generativa.