La rapida ascesa dell'intelligenza artificiale nelleaziende sembra nuova, urgente e a volte travolgente. Eppure, per molti leader del settore tecnologico e della sicurezza, c'è un forte senso di déjà vu.Le conversazioni odierne sull'adozione dell'intelligenza artificiale rispecchiano fedelmente quelle che hanno circondato la prima adozione del cloud più di dieci anni fa. La stessa miscela di eccitazione, scetticismo, ansianormativa e carenza di competenze sta riemergendo, solo con una tecnologia diversa al centro.
Quando le piattaforme cloud come Amazon Web Services e Microsoft Azure hanno fatto il loro ingresso nello spazio aziendale, le organizzazioni hanno lottato per bilanciare innovazione e controllo. L'IT ombra è fiorito, i dati si sono spostati oltre i perimetri tradizionali e ai team di sicurezza è stato chiesto di proteggere ambienti che non avevano progettato. L'intelligenza artificiale sta seguendo una traiettoria simile, ma a una velocità maggiore e con una posta in gioco più alta.
Comprendere questo parallelo è fondamentale e le organizzazioni che riconoscono le lezioni della prima adozione del cloud si trovano in una posizione migliore per adottare l'IA in modo sicuro, sostenibile e in grado di fornire un reale valore aziendale.
Una delle caratteristiche distintive della prima adozione del cloud è stata la velocità con cui le unità aziendali hanno superato la governance formale. Gli sviluppatori hanno avviato i carichi di lavoro in pochi minuti. I team di marketing hanno adottato strumenti SaaS senza consultare l'IT. I processi di approvvigionamento sono rimasti molto indietro rispetto all'innovazione.
L'adozione dell'IA sta ripetendo quasi esattamente questo schema. I team stanno già utilizzando strumenti di IA generativa per scrivere contenuti, analizzare dati, generare codice e automatizzare le decisioni. Molti di questi strumenti si collocano al di fuori dei processi di approvazione esistenti, creando punti ciechi nella gestione dei dati, nella proprietà intellettuale e nella conformità.
Proprio come il cloud ha costretto le organizzazioni a ripensare i modelli di governance, l'IA richiede un passaggio da un controllo rigido a un'abilitazione con supervisione. I divieti generalizzati tendono a fallire, mentre l'adozione permissiva senza barriere crea rischi a lungo termine. Le organizzazioni che hanno successo sono quelle che definiscono principi chiari per l'uso accettabile, i confini dei dati e la responsabilità, quindi consentono all'innovazione di avvenire entro questi limiti.
La prima adozione del cloud ha infranto molti presupposti tradizionali della sicurezza. Le difese perimetrali non avevano più senso quando i dati e i carichi di lavoro vivevano al di fuori della rete aziendale. L'identità è diventata il nuovo piano di controllo e i modelli di responsabilità condivisa hanno sostituito l'infrastruttura completamente di proprietà.
L'intelligenza artificiale introduce un'interruzione simile. I modelli, i suggerimenti, i dati di formazione e i risultati diventano parte della superficie di attacco. L'automazione troppo affidabile, la fuga di dati attraverso i prompt e la manipolazione dei modelli sono ora problemi reali. I team di sicurezza non possono limitarsi a inserire l'intelligenza artificiale nei controlli esistenti e sperare che vada tutto bene.
Il cloud ci ha insegnato che la sicurezza deve essere progettata fin dall'inizio nella strategia di adozione della tecnologia. Ciò significa capire dove vengono utilizzati i sistemi di IA, a quali dati accedono, come vengono convalidati i risultati e come viene rilevato l'uso improprio. Significa anche accettare che non tutti i rischi possono essere eliminati, ma possono essere gestiti in modo intelligente.
Agli albori del cloud, molte organizzazioni hanno faticato a trovare persone con il giusto mix di competenze in materia di infrastruttura, sicurezza e applicazioni. La formazione è rimasta indietro rispetto alla domanda e il supporto esterno è diventato essenziale.
L'intelligenza artificiale sta creando una sfida simile in termini di competenze. I data scientist, gli ingegneri dell'IA, gli specialisti di governance e i professionisti della sicurezza che comprendono i rischi dell'IA scarseggiano. Aspettarsi che i team esistenti assorbano tutto questo da un giorno all'altro non è realistico.
La lezione del cloud è che la creazione di capacità deve essere deliberata. Questo include una formazione mirata, una definizione realistica dei ruoli e un uso selettivo dei servizigestiti e dei partner. Le organizzazioni che trattano l'IA come un acquisto puramente tecnologico spesso non riescono a comprenderne il valore. Quelle che investono in persone e processi insieme agli strumenti tendono a maturare molto più rapidamente.
Inizialmente l'adozione del cloud ha superato la regolamentazione, creando incertezza sulla residenza dei dati, sulla privacy e sulla responsabilità. Con il tempo, i quadri e gli standard hanno recuperato terreno, fornendo indicazioni più chiare alle organizzazioni.
L'IA sta seguendo lo stesso percorso. Le normative stanno emergendo, ma sono ancora in evoluzione e disomogenee tra le varie regioni. Aspettare una perfetta chiarezza normativa prima di adottare l'IA rischia di lasciare le organizzazioni indietro rispetto ai concorrenti che stanno già imparando e adattandosi.
L'approccio più efficace rispecchia le strategie cloud di successo. Costruire programmi di IA che siano trasparenti, verificabili e allineati con le pratiche di gestione del rischio esistenti. Se la governance è solida, il cambiamento normativo diventa un adeguamento piuttosto che una crisi.
L'IA è attualmente in fase sperimentale per molte organizzazioni, ma il passaggio alla dipendenza operativa sta avvenendo rapidamente. Il supporto alle decisioni, l'interazione con i clienti, il rilevamento delle frodi e le operazioni di sicurezza sono tutti sempre più influenzati da sistemi guidati dall'IA.
In questa transizione si concentra il rischio. Con l'aumento della dipendenza, i guasti hanno un impatto maggiore. L'esperienza del cloud dimostra l'importanza della resilienza, del monitoraggio e dei piani di emergenza. I sistemi di intelligenza artificiale devono essere compresi, testati e gestiti come componenti aziendali fondamentali, non come strumenti nuovi.
L'analogia tra l'IA e la prima adozione del cloud è una guida per procedere in modo più intelligente. Le organizzazioni che hanno imparato dal cloud ora hanno un libro di giochi.
Iniziare ad accettare che l'adozione dell'IA è inevitabile.Adottare le basi giuste: controlli di sicurezza dell'identità, dei dati, del web e del carico di lavoro. Concentrarsi sulla visibilità piuttosto che sulle restrizioni. Definire una governance che consenta un utilizzo sicuro. Trattare la sicurezza come un requisito di progettazione, non come un ripensamento. Investire nelle competenze e riconoscere i casi in cui le competenze esterne aggiungono valore. Infine, pianificare l'integrazione dell'IA nei processi critici.
L'IA, come il cloud prima di lei, premierà le organizzazioni che bilanciano la velocità con la disciplina. Quelle che ripetono gli errori del passato ritroveranno problemi familiari su scala molto più ampia.
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