Per anni la cybersecurity di livello avanzato è stata un privilegio riservato a poche organizzazioni, quelle con budget sufficienti per un Security Operation Center (SOC) interno, team di threat intelligence dedicati e strumenti di correlazione capaci di analizzare milioni di eventi al giorno. Per molte altre, soprattutto nel nostro Paese caratterizzato dalla prevalenza di PMI e tuttora da grandi divari in termini di infrastrutture e cultura digitale, la scelta era (ed è) quella di soluzioni perimetrali di base con rischi però crescenti in un contesto in cui gli attacchi aumentano per numero, velocità e sofisticazione.
L’intelligenza artificiale, e in particolare l’AI agentica, sta cambiando questo equilibrio, dal momento che capacità che ieri richiedevano analisti senior e infrastrutture costose come rilevamento delle anomalie, correlazione automatica degli alert e prioritizzazione del rischio, oggi possono essere messe a disposizione di un numero molto più ampio di imprese ed enti e non solo delle Big Company.
In particolare, un agente AI non limitandosi a generare alert, ma interrogando più fonti contemporaneamente e correlando eventi apparentemente scollegati, è in grado di suggerire un ordine di priorità in termini di rischio invece di un elenco indistinto di segnalazioni. Questo riduce due dei problemi attuali della cybersecurity, la stanchezza da allarme e il tempo tra rilevamento e reazione. A conferma di questo impatto, l’edizione 2025 dello studio “Cost of a Data Breach Report” di IBM evidenzia come le difese basate sull’AI abbiano contribuito a ridurre il ciclo di vita medio di una violazione a 241 giorni, il dato minimo degli ultimi 9 anni. Inoltre, le organizzazioni che impiegano in modo estensivo l’AI e l’automazione registrano un risparmio medio di 1,9 milioni di dollari per ogni incidente. Questi vantaggi permettono anche a team più piccoli di coprire un perimetro che prima richiedeva risorse e investimenti molto più consistenti.
È una democratizzazione reale, ma anche parziale, perché non va comunque sottovalutato che la piena efficacia di questi strumenti dipende da quattro presupposti:
#1. Change management
Il primo, spesso sottovalutato o ridotto a una pura formalità, è il change management ovvero il percorso strutturato che accompagna le persone dell’organizzazione verso il nuovo modo di lavorare. La resistenza del team IT interno nei confronti di una sorta di “collega artificiale” che ridisegna le priorità del loro lavoro è un fenomeno concreto, non un dettaglio marginale, come è già ampiamente evidente nei confronti dei progetti di implementazione dell’AI nelle imprese. Senza una comunicazione trasparente sugli obiettivi, una formazione dedicata e una sponsorship evidente e concreta da parte del management/della proprietà, il rischio è che il team ignori le indicazioni degli agenti AI per abitudine, oppure che le accetti passivamente scaricandosi completamente da ogni responsabilità. Due situazioni opposte che producono tuttavia lo stesso risultato, ossia nessun reale miglioramento della postura di sicurezza;
#2. Cambio organizzativo
Distinto dal change management, ma a esso complementare, è il cambiamento organizzativo attraverso cui ridefinire chi decide cosa, quali azioni un agente AI può eseguire in autonomia e quali richiedono validazione umana, con quale livello di fiducia il team accetta un suggerimento generato da un modello. Sono decisioni di governance che riguardano ruoli, responsabilità e catene di escalation, e vanno prese esplicitamente, non lasciate emergere a seguito dell’uso quotidiano dell’AI. Serve inoltre aggiornare i KPI con cui viene misurato il lavoro del team, perché se si continua a valutare le persone sugli stessi indicatori di prima, nessuno avrà interesse reale a cambiare il proprio modo di operare.
#3. Competenze
La preparazione e l’esperienza restano un fattore abilitante trasversale, quindi non specifico della sola cybersecurity. Le organizzazioni che investono con continuità nella crescita delle proprie persone, aggiornandone conoscenze e capacità di giudizio critico, sono quelle in grado di trarre reale valore da qualsiasi tecnologia adottino, l’AI compresa. Nessuno strumento, per quanto avanzato, sostituisce l’esperienza necessaria a validarne l’output, contestualizzarlo e correggerlo quando serve. Ma la competenza entra in gioco ancora prima, dal momento che costruire un modello di AI agentica che funzioni davvero richiede persone in grado di progettarne o validarne correttamente logiche, dati e regole di autonomia, non solo di utilizzarlo una volta implementato.
#4. Processi
Un agente AI può funzionare solo in presenza di processi formalizzati, in particolare playbook chiari, criteri di escalation definiti, integrazione effettiva tra i sistemi coinvolti. Se questi processi non esistono, l’automazione non introduce ordine, bensì amplifica la frammentazione già presente, generando risposte incoerenti proprio quando la coerenza conta di più. In molte organizzazioni le procedure non sono mai state definite e formalizzate o vivono in documenti statici oppure sono delegate alla conoscenza tacita distribuita tra il personale. Al contrario un agente AI ha bisogno di una “mappatura” chiara e completa di chi fa cosa, con quali input e in quale sequenza, per poterla eseguire in modo affidabile.
Con tutto ciò non si vuole in alcun modo ridimensionare la portata della democratizzazione dell’accesso a capacità di sicurezza avanzate che l’AI sta generando. Aziende che fino a ieri non potevano permettersi un SOC interno o un team di threat intelligence dedicato, possono oggi ridurre in modo sensibile i tempi di rilevamento e risposta e gli investimenti necessari, in un panorama di attacchi che rende questa postura ormai imprescindibile per qualsiasi settore e dimensione di impresa o ente.
L’AI agentica non è però una soluzione miracolosa “plug-and-play”, ma un formidabile acceleratore, il cui successo dipende strettamente dalla capacità delle organizzazioni di integrare questa tecnologia all’interno di processi strutturati, una governance chiara e di forti competenze.
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Direttore Generale di Innovaway
