AI e Sicurezza: come proteggere i dati aziendali e ridurre i rischi

L’AI è già entrata in azienda. I tuoi team la stanno usando ogni giorno, anche fuori controllo. Ora la scelta è una sola: governarla o subirla.

Scarica il White Paper AI & Cybersecurity e scopri come proteggere dati, processi e compliance, trasformando l’AI da rischio a opportunità

Il 68 % dei dipendenti ammette di usare strumenti di AI generativa con account personali
Il 57 % ha inserito dati sensibili in piattaforme pubbliche, aumentando il rischio di Shadow AI
L’84 % degli utenti continuerà ad usare l’AI in azienda anche in assenza di policy o controlli adeguati, perché migliora produttività e creatività

(Source: TELUS Digital’s AI at work survey)

AI e Sicurezza: come proteggere i dati aziendali e ridurre i rischi

L’AI è già entrata in azienda. I tuoi team la stanno usando ogni giorno, anche fuori controllo. Ora la scelta è una sola: governarla o subirla.

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Il 68% dei dipendenti che usano l'AI generativa al lavoro vi accede con account personali, fuori dal controllo IT
Il 57 % ha inserito dati sensibili in piattaforme pubbliche, aumentando il rischio di Shadow AI
L'84% dei dipendenti vuole continuare a usare l'AI al lavoro perché migliora velocità, creatività e produttività

(Fonte: TELUS Digital, AI at Work survey, gennaio 2025, 1.000 dipendenti USA di aziende enterprise)

Secondo il Rapporto Clusit 2026 gli incidenti cyber gravi nel mondo sono cresciuti del 48,7% tra 2024 e 2025, il dato più alto mai registrato, e il rapporto indica l'AI generativa in mano agli attaccanti come moltiplicatore di forza.

(Fonte: Clusit, Rapporto 2026 sulla Cybersecurity)

Deepfake, phishing evoluto e malware adattivi stanno ridefinendo il panorama delle minacce, come abbiamo analizzato in questo approfondimento.

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Cosa scoprirai nel documento

Dal ruolo crescente dell’AI negli attacchi cyber alle best practice per introdurla in modo sicuro, il documento offre una visione completa, pragmatica e applicabile:

Evoluzione delle nuove minacce AI-driven (deepfake, malware adattivo, phishing avanzato, RaaS)
Come si stanno muovendo vendor e player della cybersecurity
Dove l’AI porta valore misurabile nella difesa cyber
Rischi reali della Shadow AI e dell’AI pubblica
AI on-premise: vantaggi, limiti e impatto su sicurezza e compliance
Open source vs modelli proprietari: cosa conviene, quando e perché
Best practice per introdurre l’AI in sicurezza (security by design, governance dati, normative)

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A CHI SERVE QUESTA GUIDA?

Una guida per chi deve introdurre l’AI in azienda senza esporre dati, processi e conformità

CIO, CISO, IT Security Manager

che devono prendere decisioni su tecnologie, difesa, architetture e rischio cyber potenziato dall’AI

Responsabili Risk, Compliance e DPO

che devono garantire governance del dato, accountability e allineamento a GDPR, NIS2 e DORA

Direzioni Generali e Imprenditori

che devono valutare impatti, esposizione al rischio e priorità di investimento sulla sicurezza del dato

QUALI SONO I RISCHI E LE DIFESE DELL'AI IN AZIENDA?

Un quadro chiaro su rischi emergenti, tecniche di attacco AI-driven e strategie di difesa

NUOVE MINACCE AI-DRIVEN

Deepfake, phishing evoluto, malware adattivi e RaaS: come cambia il panorama delle minacce e perché i modelli di difesa tradizionali non sono più sufficienti

VENDOR E MERCATO CYBER

Come stanno reagendo i player della cybersecurity: trend, innovazioni e dinamiche che guidano gli investimenti e le tecnologie di sicurezza

PERCHÉ LA SHADOW AI È IL RISCHIO PIÙ SOTTOVALUTATO?

L'uso di chatbot pubblici espone dati sensibili e proprietà intellettuale: è il rischio più sottovalutato dai team di sicurezza. È successo a Samsung, dove dati riservati sono finiti in ChatGPT.

AI NELLA DIFESA CYBER

Rilevamento automatizzato, risposta agli incidenti, analisi comportamentale e anomaly detection: dove l’AI porta valore concreto nella difesa

QUANDO CONVIENE UN'AI ON-PREMISE?

Data sovereignty e controllo totale sull’infrastruttura: pro e contro tra on-premise, open source e soluzioni proprietarie

BEST PRACTICE PER L’AI & COMPLIANCE

Security by Design, governance dei dati, controlli di accesso e monitoraggio continuo per introdurre l’AI in modo sicuro e conforme, garantendo trasparenza, accountability e allineamento a GDPR, NIS2 e DORA

Come affrontare il rischio dell'AI pubblica con un'AI privata

Il white paper analizza un'alternativa concreta agli assistenti AI pubblici: portare l'intelligenza artificiale dentro il perimetro aziendale. È l'approccio di AIGrant, l'AI privata on-premise di CyberGrant: ricerca semantica sui documenti interni, accesso segregato per reparto e dati che non lasciano mai l'infrastruttura dell'organizzazione. Si affianca agli strumenti di produttività già in uso, colmando ciò che manca: il controllo sul dato.

Domande frequenti

L'AI generativa sui documenti aziendali è compatibile con GDPR, NIS2 e DORA?

Sì, ma a condizioni precise. Usare assistenti AI pubblici per documenti riservati espone i dati a training del modello, conservazione sui server del fornitore e accesso da parte di terzi. La conformità a GDPR, NIS2 e DORA richiede governance del dato, controlli di accesso e tracciabilità. Un'AI on-premise mantiene i dati dentro il perimetro aziendale. Il white paper approfondisce i requisiti normativi e le architetture conformi.

Cosa succede ai dati aziendali quando i dipendenti usano ChatGPT o Copilot per lavoro?

I dati inseriti in piattaforme AI pubbliche rischiano tre esiti: essere usati per addestrare il modello, diventare accessibili ad altri utenti tramite le risposte generate, o restare conservati sui server del fornitore, facendo perdere all'azienda il controllo su informazioni critiche. Codice sorgente, strategie, dati finanziari e dei clienti sono i più esposti. Il white paper dettaglia il fenomeno della Shadow AI e come arginarlo.

Quali sono i requisiti tecnici di un'AI privata on-premise per banche, assicurazioni e PA?

Un'AI privata on-premise mantiene modelli e dati sull'infrastruttura dell'organizzazione, senza dipendere da cloud pubblici. I requisiti chiave includono data sovereignty, segregazione degli accessi per reparto, integrazione con i sistemi esistenti e tracciabilità completa delle interazioni.

Il white paper confronta on-premise, modelli open source e proprietari, analizzando vantaggi, limiti e impatto su sicurezza e compliance.

Conviene un modello AI open source o proprietario per la sicurezza dei dati? Dipende dalle priorità. I modelli open source offrono maggiore controllo, personalizzazione e indipendenza dal fornitore, ma richiedono competenze interne per gestione e aggiornamento. I modelli proprietari riducono il carico operativo a costo di minore trasparenza e maggiore dipendenza. Per i dati riservati pesa anche dove vengono elaborati. Il white paper mette a confronto i due approcci nel contesto dell'AI on-premise per la cybersecurity.

RAG privato o Microsoft Copilot Enterprise per documenti riservati?

Sono due approcci diversi. Copilot Enterprise elabora i dati nel cloud Microsoft; un sistema RAG privato on-premise mantiene documenti ed elaborazione dentro il perimetro aziendale, con controllo diretto su dove risiedono le informazioni. Per studi legali, fondi e settori regolamentati il fattore decisivo è la sovranità del dato. Le due soluzioni possono coesistere. Il white paper analizza governance, controllo e compliance dei due modelli.

Come si introduce l'AI in azienda in modo sicuro e conforme?

Attraverso un approccio di security by design: governance dei dati definita a monte, controlli di accesso granulari, monitoraggio continuo delle interazioni e allineamento a GDPR, NIS2 e DORA fin dalla progettazione. Non basta vietare gli strumenti pubblici: serve offrire un'alternativa interna sicura. Il white paper raccoglie le best practice per integrare l'AI garantendo trasparenza, accountability e protezione del dato.

A chi si rivolge il white paper AI & Cybersecurity di CyberGrant?

È pensato per CIO, CISO e IT Security Manager che decidono su tecnologie e architetture, per i responsabili Risk, Compliance e DPO che presidiano governance e conformità, e per le direzioni che valutano rischio e investimenti. Offre una visione pragmatica e applicabile delle minacce AI-driven e delle strategie di difesa, utile a chi deve introdurre l'AI senza esporre dati e processi.