Che cos’è l’AI Governance?

L’AI governance comprende i quadri normativi e le politiche messi in atto per controllare l’uso etico, conforme e sicuro dei sistemi di intelligenza artificiale di un’organizzazione. Una buona governance mira a garantire che l’IA sia efficiente in termini di rischio e rientri nei limiti della legge, continuando a fornire valore all’azienda. Fornisce quadri di valutazione e controllo dei rischi, supervisione dei modelli, diritto alla spiegazione (explainability), quadri di responsabilità e misure di protezione dei dati.

L’AI governance abbraccia tutti i settori, dalle sale riunioni aziendali alle istituzioni accademiche. L’adozione mainstream di grandi modelli linguistici (LLM), come ChatGPT e Claude, significa che i sistemi di IA sono alla portata di quasi tutti gli utenti connessi. Questi sistemi di IA generativa rispondono alle domande e creano vari tipi di contenuti. L’ultima ondata di sistemi di IA agentica e di “copiloti” autonomi aumenta ulteriormente il rischio per le imprese che integrano rapidamente questi sistemi nei flussi di lavoro quotidiani. I sistemi di IA creano rischi senza precedenti e in rapida accelerazione.

Per i team di sicurezza informatica, l’AI governance si interseca con quasi tutte le preoccupazioni esistenti. I modelli di IA addestrati sui dati sono vettori di attacco vulnerabili, incredibilmente sensibili alle fughe di dati. I dipendenti che utilizzano strumenti di IA non autorizzati stanno introducendo nuovi scenari di minacce interne che le aziende devono ancora anticipare. E l’ultima generazione di criminali informatici sta manipolando i modelli di IA attraverso tecniche di prompt injection o data poisoning.

A sua volta, la creazione di un solido programma di governance dell’IA è fondamentale per mitigare questi rischi. Tali programmi creano e integrano controlli di sicurezza direttamente nel modo in cui l’IA viene sviluppata, implementata e monitorata in tutta l’azienda.

L’AI governance richiede un’azione immediata. Le aziende stanno integrando rapidamente LLM e IA agentica nelle e-mail, negli strumenti di collaborazione e nelle piattaforme di sicurezza, ma queste implementazioni affrettate creano enormi vulnerabilità di sicurezza che la maggior parte delle aziende non comprende ancora.

“Gli LLM vengono ora utilizzati in ogni ambito, dall’assistenza clienti alla sicurezza informatica, il che li rende obiettivi di grande valore per abusi e attacchi”, avverte Itir Clarke, Product Marketing Group Manager per le soluzioni di sicurezza informatica e cloud di Proofpoint. “Se qualcosa va storto, l’impatto può essere significativo”.

La pressione normativa è incessante, sia che si tratti dell’AI Act nell’UE, che stabilisce condizioni rigorose per l’IA ad alto rischio, sia che si tratti dei decreti esecutivi statunitensi che impongono requisiti di trasparenza e sicurezza per l’implementazione dell’IA da parte del governo. Multe, azioni legali e reputazione danneggiata sono le probabili conseguenze per il CISO che ignora questi obblighi.

L’IA è già utilizzata da malintenzionati per automatizzare la ricognizione e fornire attacchi di phishing più sofisticati e mirati. La necessità di una governance efficace diventa ancora più critica di fronte a tali minacce e alla necessità di implementare in modo sicuro i propri sistemi di IA.

“I modelli di IA sono in continua evoluzione e apprendimento. Si adattano man mano che acquisiscono nuovi dati e prendono decisioni in modi nuovi”, afferma Clarke. “Ma molti sistemi di governance sono lenti e obsoleti, basati su controlli manuali, inventari di dati obsoleti e controlli rigidi”.

Un’AI governance efficace segue una serie di principi guida che definiscono l’architettura di come un’organizzazione dovrebbe attuare e gestire i propri sistemi di IA. Tali principi costituiscono la base per politiche e pratiche operative che riducono i rischi.

Trasparenza e spiegabilità

Molte organizzazioni sono colpevoli di negligenza nel non comprendere appieno come i loro modelli di IA prendono decisioni e modellano il comportamento. I team devono avere completa trasparenza e comprensione delle fonti dei dati di addestramento e di come viene eseguita la logica decisionale. Ciò deve essere chiaramente spiegabile e documentato in modo da poter essere rivisto e verificato dalle parti interessate.

Responsabilità e supervisione umana

Gli esseri umani devono essere responsabili dei risultati dell’IA e monitorare attivamente le decisioni del sistema. Mantenere gli esseri umani nel ciclo (human in the loop) è essenziale per creare strutture di responsabilità chiare per le decisioni ad alto rischio. Questa supervisione garantisce anche l’esistenza di percorsi di escalation quando i modelli di IA vanno fuori controllo o si comportano in modo imprevisto.

Security by design

I controlli di sicurezza dovrebbero essere parte integrante della progettazione dei sistemi di IA stessi. Esempi di security by design includono l’archiviazione sicura dei modelli, le comunicazioni API crittografate, il controllo degli accessi ai dati di addestramento e le protezioni contro gli attacchi avversari, come quelli contro il prompt injection.

Equità e mitigazione dei pregiudizi

Ovviamente, i modelli di IA addestrati su dati distorti producono risultati distorti. I framework di AI governance testano e mitigano regolarmente i pregiudizi per prevenire risultati discriminatori che potrebbero causare danni, disinformazione o violazioni normative.

Qualità e integrità dei dati

I sistemi di IA sono accurati ed efficaci solo quanto i dati su cui sono addestrati. “Mantieni un inventario chiaro e aggiornato di tutti i set di dati utilizzati nell’IA. Sappi da dove provengono i tuoi dati, cosa includono, chi può accedervi e come vengono utilizzati”, consiglia Clarke.

Conformità e verificabilità

I sistemi di IA devono disporre di percorsi di audit per dimostrare adeguatamente la conformità normativa. Questi percorsi verificabili sono progettati per registrare le decisioni del modello e tracciare l’utilizzo dei dati in modo che le autorità di regolamentazione o i team interni possano esaminarli e analizzarli secondo necessità.

Gestione del ciclo di vita del modello

Come per qualsiasi piattaforma di livello aziendale, i modelli di IA in particolare richiedono una gestione attiva del ciclo di vita. Questo quadro fondamentale regola ogni fase del modello: sviluppo, versioning, test, implementazione e dismissione.

Monitoraggio e risposta agli incidenti per i sistemi di IA

Oltre ai controlli di supervisione umana, sono importanti ulteriori forme di monitoraggio continuo per rilevare quando i modelli si discostano dal comportamento previsto o producono risultati dannosi o inaccurati. È necessario implementare piani di risposta agli incidenti per istruire i team su come agire in caso di guasto o compromissione del sistema di IA.

Le distinzioni tra etica dell’IA e AI governance, sebbene correlate, sono spesso inavvertitamente intrecciate. L’etica è il fondamento filosofico che stabilisce principi generalizzati di trasparenza e rispetto della dignità umana. La governance fa un passo avanti traducendo tali valori in realtà operativa attraverso politiche applicabili, controlli misurabili e meccanismi di responsabilità.

Uno scenario fin troppo comune è quello di un’azienda tecnologica che pubblica una dichiarazione etica ambiziosa senza costruire l’infrastruttura necessaria per applicarla. Queste aziende rimangono “impegnate a favore di un’IA responsabile” agli occhi del pubblico, ma non riescono a mettere in atto i sistemi necessari per rendere efficace la governance. Promettono trasparenza, ma non sono in grado di spiegare esattamente come i loro sistemi prendono le decisioni. Questo divario tra etica e AI governance espone le aziende proprio ai rischi che dichiarano di voler prevenire.

I team di sicurezza sono fondamentali per colmare questo divario. I principi etici sono privi di significato senza controlli tecnici che affrontano le questioni. L’impegno per la privacy dei dati richiede crittografia, controlli di accesso e sistemi di monitoraggio che rilevano l’accesso non autorizzato ai dati. Lo scopo dell’AI governance è colmare il divario tra le promesse etiche di un’organizzazione e ciò che fa effettivamente.

Il punto fondamentale è che le autorità di regolamentazione non accettano le buone intenzioni come prova di conformità. Richiedono una documentazione trasparente, audit trail aggiornati e prove concrete che i controlli funzionino come previsto. Senza questi controlli, le organizzazioni devono affrontare rischi crescenti che i quadri di governance devono affrontare.

L’IA introduce una complessa rete di rischi che riguardano la sicurezza e la conformità nei domini operativi. Un quadro di governance completo affronta tali minacce attraverso livelli di controllo e supervisione continua.

• Fuga ed esposizione dei dati: le informazioni sensibili che confluiscono nei modelli di IA comportano rischi persistenti di esposizione. I dipendenti copiano e incollano informazioni riservate negli strumenti di IA senza conoscere le politiche di conservazione. La Shadow AI amplia le minacce interne fornendo potenti funzionalità self-service che aggirano il controllo e la supervisione IT.
• Allucinazioni e risultati fuorvianti: gli LLM possono creare contenuti molto convincenti ma totalmente inventati. Tali allucinazioni creano rischi di responsabilità quando i contenuti generati dall’IA influenzano le interazioni con i clienti e le decisioni aziendali. Le organizzazioni hanno bisogno di livelli di convalida per bloccare i risultati che potrebbero causare danni.
• Accesso non autorizzato a modelli e API: i modelli di IA e le API diventano obiettivi di alto valore per gli aggressori. I pesi dei modelli rubati possono essere sottoposti a reverse engineering ed estratti i dati di addestramento pertinenti, oppure possono essere aggiunti dati di addestramento non sicuri per ottenere risultati dannosi. I livelli di controllo degli accessi e di autenticazione proteggono queste risorse.
• Rischi di pregiudizi, discriminazione e imparzialità: i modelli addestrati su dati storici perpetuano i pregiudizi sociali. Tali pregiudizi possono portare a discriminazioni nelle assunzioni, nei prestiti o nel servizio clienti. La probabilità di pregiudizi dannosi nei sistemi di produzione può essere ridotta attraverso test regolari e misure di mitigazione.
• Non conformità normativa: le nuove normative sull’IA impongono severi requisiti di trasparenza sui modelli, la gestione dei dati e la valutazione dei rischi. Le organizzazioni che non soddisfano questi standard rischiano multe e azioni legali. I framework di governance garantiscono che la conformità sia integrata nei processi di sviluppo.
• Rischi legati alla proprietà intellettuale e al copyright: l’uso di modelli di IA addestrati su materiale protetto da copyright solleva interrogativi sulla proprietà di tali modelli e sui diritti di utilizzo. Senza una provenienza certa, i generatori di contenuti IA espongono le aziende al rischio di violare le leggi sulla proprietà intellettuale.
• Minacce informatiche abilitate dall’IA: l’IA potenzia le operazioni criminali a tutti i livelli. I deepfake ora aggirano i sistemi di verifica dell’identità, mentre le campagne di phishing basate sull’IA si adattano alle vittime in tempo reale, creando messaggi personalizzati che i filtri tradizionali non riescono a intercettare. Nel frattempo, strumenti di ricognizione automatizzati cercano vulnerabilità 24 ore su 24, 7 giorni su 7, identificando e sfruttando i punti deboli più rapidamente di quanto qualsiasi team di sicurezza umano possa rispondere.

Queste minacce crescenti richiedono difese strutturate. Le organizzazioni non possono combattere i rischi alimentati dall’IA con politiche ad hoc o buone intenzioni: hanno bisogno dei seguenti framework completi che corrispondano alla sofisticatezza degli attacchi che devono affrontare.

I seguenti framework aiutano a colmare il divario tra teoria e pratica con standard attuabili e punti di controllo della conformità.

Principi dell’OCSE sull’IA

I principii dell’OCSE sull’IA sono stati il primo standard intergovernativo sull’artificial intelligence governance. Sono stati adottati nel 2019 e rivisti nel 2024. Essi sottolineano i seguenti cinque valori: crescita inclusiva e benessere, diritti umani e valori democratici, trasparenza e spiegabilità, robustezza e sicurezza e responsabilità. Questi principi continuano a influenzare la politica nazionale in materia di IA nei paesi dell’OCSE e delle nazioni del G20.

EU AI Act (conformità 2025)

L’EU AI Act è entrato in vigore nell’agosto 2024, con scadenze di conformità che le aziende dovranno rispettare. A partire dal 2 agosto 2025, i requisiti chiave saranno in vigore e saranno previste severe sanzioni in caso di non conformità, tra cui multe che raggiungono i 35 milioni di euro o il 7% del fatturato annuo mondiale. La legge vieta alcuni usi ad alto rischio dell’IA e impone significativi obblighi di trasparenza sui modelli di base.

NIST AI Risk Management Framework

Il NIST AI RMF, pubblicato nel gennaio 2023, offre un approccio strutturato alla governance attraverso quattro funzioni primarie: governare, mappare, misurare e gestire. Costruito per garantire flessibilità tra diversi profili di rischio, il quadro è in linea con gli standard di sicurezza informatica più ampi del NIST e con l’Ordine Esecutivo del 2023 sull’IA.

ISO/IEC 42001 (sistema di gestione dell’IA)

ISO/IEC 42001 è il primo standard internazionale pubblicato sullo sviluppo e il funzionamento di un sistema di gestione dell’IA. Affronta l’intero ciclo di vita dell’IA, dalla generazione dell’idea alla sua implementazione, e integra i sistemi di gestione organizzativa. Prevede la valutazione e la gestione dei rischi, la protezione dell’impatto e dei dati e il miglioramento continuo.

Ordine esecutivo degli Stati Uniti sull’IA sicura, protetta e affidabile

Questo ordine esecutivo, in vigore dal 30 ottobre 2023, specifica gli standard per la valutazione della sicurezza dell’IA, i test di sicurezza e la trasparenza. Impone ai dipartimenti federali di gestire i rischi dell’IA per le infrastrutture critiche e obbliga le imprese che lavorano su modelli fondamentali potenti a riferire allo Stato sulle loro operazioni.

Secondo Clarke, “Questi cambiamenti segnalano un futuro in cui sarà prevista una forte AI governance. Per stare al passo, le organizzazioni hanno bisogno di strategie di conformità flessibili che si adattino alle nuove regole, invece di affrettarsi a rispondere dopo la loro introduzione”.

Le organizzazioni leader stanno già seguendo questo consiglio, creando programmi di governance che anticipano i cambiamenti normativi invece di reagire ad essi.

Esempi tratti dal mondo reale mostrano come le organizzazioni applicano i principi di governance nella pratica, traducendo il valore della supervisione in diversi campi.

Servizi finanziari

Le banche stabiliscono delle barriere di protezione per gli LLM rivolti ai clienti, al fine di impedire la fuga di informazioni sensibili sui conti verso set di dati di addestramento o sistemi esterni. Le restrizioni di accesso limitano il personale autorizzato a interagire con i sistemi di IA utilizzati per elaborare i dati nei documenti finanziari automatizzati basati sull’IA. I sistemi automatizzati che eseguono la supervisione in tempo reale sono impostati per monitorare le query sospette progettate per estrarre dati sensibili e protetti.

Sanità

Una clinica medica utilizza la sorveglianza basata sull’intelligenza artificiale per monitorare l’accesso alle cartelle cliniche dei pazienti e rilevare modelli di accesso sospetti che potrebbero violare gli standard di privacy HIPAA. Gli strumenti di intelligenza artificiale che analizzano i dati dei pazienti per i sistemi automatizzati di supporto alle decisioni cliniche sono regolamentati in modo più rigoroso rispetto agli strumenti che forniscono altro supporto clinico.

Produzione

In contesti operativi, gli strumenti di manutenzione predittiva che utilizzano l’IA e altre tecnologie avanzate per la manutenzione automatizzata sono classificati in base al livello di rischio. Le aziende che implementano questi strumenti hanno automatizzato i flussi di lavoro di approvazione dei rischi per gli strumenti a basso rischio e hanno sviluppato altri strumenti di classificazione dei rischi per gli strumenti a rischio più elevato.

Cybersecurity

Nella cybersecurity, le misure di protezione diventano più pertinenti quando un dipendente tenta di utilizzare uno strumento di IA non regolamentato per analizzare i dati all’interno di informazioni proprietarie sulle minacce. I framework di governance centralizzati consentono una protezione proattiva prevedendo e automatizzando le risposte ai modelli di abuso dell’IA. A loro volta, i team di sicurezza possono monitorare meglio i flussi di dati, valutare la possibile esposizione, revocare l’accesso e implementare piani d’azione per mitigare le lacune di sicurezza identificate.

L’AI governance richiede una proprietà interfunzionale con una chiara responsabilità a ogni livello.

I CISO sono responsabili della sicurezza dei sistemi di IA. Ciò significa che controllano le misure di protezione dei dati, definiscono la risposta agli incidenti per le violazioni della sicurezza che coinvolgono l’IA e garantiscono che gli strumenti di IA siano soggetti agli stessi standard di sicurezza degli altri sistemi aziendali. Gestiscono anche la modellazione delle minacce relative alle vulnerabilità degli attacchi avversari dell’IA e alla protezione dal data poisoning.

Nel ciclo di vita di un modello, la governance degli strumenti di IA spetta ai CTO e ai responsabili dell’ingegneria. Essi mantengono gli standard di sviluppo, gestiscono la governance dei test e della convalida dei modelli e mantengono i registri che tracciano i sistemi di IA in uso e i loro risultati.

I team di conformità e i consulenti legali applicano le politiche che documentano la traduzione delle normative e riesaminano il quadro in evoluzione dell’AI Act per garantire che l’organizzazione disponga di sufficienti audit trail per la conformità. Le risorse umane e le comunicazioni interne controllano la governance dei dipendenti e l’interazione con gli strumenti di IA.

Essi implementano politiche di utilizzo accettabile, formano i dipendenti sui flussi di lavoro autorizzati basati sull’IA e comunicano tempestivamente eventuali modifiche alla governance.

I dipendenti sono tenuti a seguire le linee guida, tra cui l’utilizzo esclusivo di strumenti di IA autorizzati, la non condivisione di dati sensibili con sistemi di IA pubblici e la segnalazione di eventuali violazioni della governance. Ciò significa utilizzare solo strumenti di IA approvati ed evitare comportamenti rischiosi come copiare e incollare dati sensibili in modelli pubblici. I dipendenti sono anche i primi a segnalare potenziali violazioni della governance quando si verificano.

I principi di governance non hanno alcun significato senza il giusto stack tecnologico a supporto. Gli strumenti intelligenti trasformano le politiche cartacee in controlli automatizzati che funzionano in tutta l’organizzazione.

Strumenti di monitoraggio e osservabilità dei modelli

Queste piattaforme monitorano le prestazioni dei modelli di IA negli ambienti di produzione. Gli strumenti di osservabilità sono progettati per identificare le “derive” quando la precisione diminuisce nel tempo e fornire avvisi quando i risultati si discostano dai modelli previsti. Gli strumenti creati per l’osservabilità forniscono informazioni dettagliate sulle prestazioni reali dei modelli.

Sistemi di gestione delle politiche di IA

Le piattaforme di gestione delle politiche aiutano le organizzazioni a definire, realizzare e diffondere le policy di AI governance all’interno dei team e tra di essi. Automatizzano i processi di approvazione per l’implementazione dei modelli e garantiscono che i team verifichino il rispetto delle politiche prima dell’attivazione dei sistemi. Questi sistemi producono registri di audit che descrivono in dettaglio le decisioni prese, da chi e quando.

Data Loss Prevention (DLP) per i flussi di lavoro di IA

Le soluzioni DLP progettate per l’IA e i flussi di lavoro abilitati all’IA proteggono i dati sensibili e riservati dal flusso verso sistemi non autorizzati. Tracciano le attività degli utenti negli strumenti di IA e impediscono l’inserimento di informazioni sensibili nei modelli di IA pubblici. Le organizzazioni con strategie di protezione dei dati mature saranno in grado di estendere le soluzioni DLP esistenti per mitigare i rischi specifici dell’IA, come i dati di addestramento non protetti, gli attacchi di prompt injection e i flussi di lavoro critici esposti.

Identity and Access Management per i sistemi di IA

I controlli e le politiche IAM determinano l’accessibilità dei modelli di IA, delle API e dei dati di addestramento. Le autorizzazioni basate sui ruoli garantiscono che solo gli utenti approvati possano interagire con i sistemi ad alto rischio. Le misure di autenticazione forte difendono dall’accesso non autorizzato ai modelli che potrebbe portare all’estrazione o alla manipolazione dei dati.

Gateway API sicuri

Le API applicano le politiche di sicurezza a livello di integrazione, dove le applicazioni si interfacciano con i servizi di IA. Esse autenticano le richieste, impongono limitazioni di velocità per impedire un uso abusivo e registrano tutte le interazioni per l’analisi forense.

Registrazione, auditing e analisi forense per l’IA

Una registrazione estesa cattura gli input e gli output dei modelli e i percorsi seguiti nelle decisioni. Questi registri sono utili per la reportistica di conformità e le analisi forensi per comprendere le ragioni alla base del comportamento inaspettato dei sistemi di IA. Le tracce di audit forniscono alle autorità di regolamentazione la prova che i controlli di governance funzionano come previsto.

Data Security Posture Management (DSPM) per l’AI governance

Le soluzioni DSPM soddisfano l’aspetto dell’AI governance relativo al monitoraggio e al controllo dei dati utilizzati durante l’addestramento e il fine-tuning dei modelli di IA. Spesso le organizzazioni non sanno quali set di dati vengono utilizzati nell’addestramento dei sistemi di IA, con il rischio di esporre e utilizzare in modo improprio dati sensibili. Prima che i dati sensibili raggiungano le pipeline di addestramento dell’IA, i sistemi DSPM monitorano la scoperta e la classificazione dei dati.

Queste informazioni aiutano i team di sicurezza a garantire e applicare politiche che impediscono l’uso non autorizzato di IP protetti, documenti sensibili, elenchi di clienti o PII.

“I modelli di IA sono in continua evoluzione e apprendimento. Si adattano man mano che acquisiscono nuovi dati e prendono decisioni in modi nuovi”, afferma Clarke. “Ma molti sistemi di governance sono lenti e obsoleti, basati su controlli manuali, inventari di dati obsoleti e controlli rigidi”.

Nel perseguire l’AI governance, le entità si rendono conto molto rapidamente che è necessario uno sforzo costante sul fronte strategico, organizzativo e culturale. Ecco alcuni potenziali ostacoli che le organizzazioni incontrano comunemente:

• Minacce in rapida evoluzione: le capacità dell’IA e i metodi di attacco evolvono così rapidamente che i framework di governance faticano a stare al passo. Le organizzazioni devono rivedere continuamente le politiche per mitigare i rischi digitali emergenti, come le nuove tecniche di prompt injection o le vulnerabilità sfruttabili nei modelli di IA.
• Mancanza di competenze interne: la maggior parte delle organizzazioni non dispone di personale con competenze sia nella tecnologia dell’IA che nelle sfide di governance, il che complica l’elaborazione di controlli efficaci e la risoluzione dei problemi di comportamento dei modelli durante le situazioni di crisi.
• Shadow AI e utilizzo decentralizzato dei modelli: i dipendenti di tutte le funzioni utilizzano strumenti di IA non autorizzati senza una supervisione coordinata. Questi sistemi non autorizzati creano punti ciechi con esposizione a potenziali fughe di dati, rischi di conformità non monitorati ed esposizione normativa.
• Difficoltà nell’unificare la governance dei dati e dei modelli: le organizzazioni non sono in grado di integrare in modo coerente modelli di IA, fonti di dati e framework di governance dispersi. Team diversi spesso lavorano con insiemi di controlli divergenti, persino contraddittori, che causano lacune di conformità e supervisione.
• Equilibrio tra innovazione e mitigazione del rischio: una governance eccessivamente restrittiva rallenta l’adozione dell’IA e frustra i team che competono per ottenere un vantaggio competitivo.
• Mancanza di strumenti o processi immaturi: la maggior parte delle funzioni di supervisione sono ancora manuali, il che limita l’efficienza della conformità e provoca errori, creando lacune che l’organizzazione non è in grado di colmare con un uso esteso dell’IA.

Il panorama della governance sta passando da politiche statiche a sistemi di supervisione continua. Le organizzazioni stanno riconoscendo che i processi di governance legacy non sono in grado di stare al passo con la velocità e la portata dell’IA. Il monitoraggio automatizzato e i controlli integrati stanno sostituendo le revisioni periodiche e i controlli manuali di conformità. Questo movimento riflette una trasformazione più ampia in cui i team di governance passano da gatekeeper che ostacolano i progetti a facilitatori che integrano la sicurezza nei flussi di lavoro di sviluppo fin dall’inizio.

Un esempio pertinente è quello dei sistemi di IA agentica, i quali richiederanno approcci di supervisione fondamentalmente diversi. Questi sistemi agiscono in modo autonomo piuttosto che limitarsi a rispondere a comandi. Il monitoraggio in tempo reale diventa essenziale quando gli agenti di IA possono avviare transazioni, modificare sistemi o interagire con i clienti senza l’intervento umano. I rischi cyber-fisici aumenteranno man mano che l’IA raggiungerà gli ambienti tecnologici operativi nella produzione, nell’energia e nei trasporti. Quando i modelli controllano i sistemi fisici, i fallimenti della governance possono portare a incidenti di sicurezza che vanno oltre le violazioni dei dati o le violazioni della conformità.

I confini artificiali tra sicurezza informatica, governance dei dati e AI governance si stanno dissolvendo. Le organizzazioni lungimiranti stanno costruendo quadri unificati che trattano queste discipline come componenti interconnesse di un unico sistema di gestione del rischio. Questa convergenza ha senso, dato che la sicurezza dell’IA dipende dalla protezione dei dati e la governance dei dati richiede controlli specifici per l’AI governance. Nel frattempo, le normative globali sull’IA stanno entrando nella fase di applicazione con conseguenze reali. L’AI Act dell’UE impone multe sostanziali per la non conformità e altre giurisdizioni stanno seguendo l’esempio con norme specifiche per settore.

La domanda di talenti nel campo della sicurezza e dei rischi dell’IA aumenterà notevolmente, poiché le organizzazioni faticano a colmare le lacune critiche nei loro programmi di governance. Secondo un rapporto sull’AI governance del 2025 di OneTrust, il 98% delle organizzazioni prevede un aumento significativo dei budget per supportare una supervisione più rapida e intelligente, con un aumento medio del budget del 24%. Le aziende che svilupperanno queste capacità in anticipo otterranno un vantaggio competitivo rispetto a quelle che continuano a considerare la governance come un aspetto secondario.

Proofpoint offre una profonda esperienza nella protezione dei dati e nella gestione delle minacce interne per aiutare le organizzazioni a implementare programmi completi di AI governance. Le nostre soluzioni aiutano il tuo team a identificare l’uso autorizzato e non autorizzato dell’IA nel tuo ambiente, ad applicare politiche predefinite per prevenire l’esfiltrazione dei dati e le violazioni della privacy e ad automatizzare i flussi di lavoro che consentono ai team di sicurezza di controllare il flusso delle informazioni sensibili attraverso i sistemi di IA. Collegando ciò che i dipendenti dicono con ciò che fanno, Proofpoint stabilisce dei circuiti di feedback in tempo reale che rilevano i comportamenti rischiosi dell’IA prima che degenerino in violazioni della conformità o incidenti di sicurezza.

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