Negli ultimi mesi, le organizzazioni hanno inserito l’intelligenza artificiale nei flussi di lavoro spinti più dal bisogno di produttività che da una pianificazione IT tradizionale. Giampiero Zanvettor, CISO di ACI Global Servizi, ha evidenziato come questa spinta sia dictata da requisiti di business, lasciando poco spazio alla strutturazione di ruoli e strumenti per controllarne l’impiego.
Il tema è stato al centro della tavola rotonda “La nuova scala del rischio cyber”, tenutasi durante i Cybersecurity360 Awards 2026. Moderata da Alessandro Longo, direttore responsabile di Cybersecurity360 e Agenda Digitale, la discussione ha riunito rappresentanti dell’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale (ACN), del Clusit e i CISO di Snam, Hera e ACI Global Servizi, offrendo un panorama completo delle difficoltà incontrate dalle imprese italiane.
AI come nuova superficie d’attacco: avvertimenti dell’ACN
Aldo Di Somma, vice-capo della divisione CSIRT Italia dell’ACN, ha definito l’AI una nuova superficie d’attacco. Secondo lui, l’uso di modelli e agenti intelligenti consente agli aggressori di individuare vulnerabilità più rapidamente, introducendo al contempo complessità aggiuntive nelle architetture aziendali. L’autonomia di questi agenti crea catene di dipendenza che possono estendersi a fornitori esterni e servizi cloud, rendendo difficile tracciare il flusso informativo e definire i perimetri di responsabilità.
Shadow AI e il rischio invisibile: la prospettiva di ACI Global Servizi
Il fenomeno della Shadow AI, ovvero l’adozione di soluzioni AI al di fuori dei processi di autorizzazione, è stato sottolineato da Zanvettor. Ha spiegato che le singole funzioni aziendali, spinte dal desiderio di aumentare la produttività individuale, spesso installano strumenti prima di valutarne l’impatto sui dati, sugli accessi e sui potenziali vettori di attacco. L’affermazione “l’introduzione indiscriminata di nuovi strumenti rischia paradossalmente di incrementare il rischio complessivo” sintetizza la preoccupazione di ACI Global Servizi, che sta implementando AI assessment, potenziando il Security Operations Center e sperimentando agenti intelligenti a supporto delle difese.
Misurare il rischio con criteri economici: l’approccio di Snam
Massimo Cottafavi, CISO di Snam, ha illustrato come l’organizzazione stia superando la “trappola del percepito” passando a un modello quantitativo di risk assessment. Il nuovo framework chiede: quanto costerebbe all’azienda un dato rischio se si materializzasse? Questo metodo traduce la vulnerabilità in un impatto economico, facilitando il confronto tra opportunità di investimento. Grazie all’AI, Snam è in grado di analizzare migliaia di vulnerabilità e individuare lo “shortest path”, la sequenza ottimale di interventi per ridurre l’esposizione, concentrando le risorse sui punti più critici.
Coordinamento e supporto al vertice: l’esperienza di Hera
Il CISO di Hera, Franco Picchioni, ha condiviso un caso pratico di analisi della superficie d’attacco esterna. Dopo aver constatato la crescita di minacce legate all’AI, il gruppo ha creato una task force multidisciplinare composta da esperti di cybersecurity, networking, applicazioni e business. L’intelligenza artificiale è stata impiegata per simulare il punto di vista di un potenziale aggressore, permettendo di esaminare centinaia di indirizzi IP pubblici e identificare le configurazioni critiche. Il successo dell’iniziativa è stato favorito da un forte mandato del top management, che ha garantito l’accesso rapido alle informazioni e il coordinamento diretto tra le diverse funzioni aziendali.
Queste testimonianze mostrano come l’introduzione dell’AI imponga una revisione profonda della governance, della valutazione del rischio e della gestione operativa. Le imprese che riescono a integrare controlli tecnici, misurazioni economiche e un coordinamento decisionale a livello di consiglio di amministrazione saranno quelle in grado di trasformare la sfida digitale in un vantaggio competitivo.
