Per le organizzazioni che stanno sviluppando una strategia aziendale in materia di IA, la chiave sta nel guardare oltre l’interfaccia. I leader devono comprendere la differenza tra un modello di IA, l’applicazione che lo circonda e gli agenti in grado di agire per suo conto.
L’IA aziendale consiste nell’uso dell’intelligenza artificiale all’interno di un’organizzazione per migliorare il processo decisionale, automatizzare i processi, supportare i dipendenti, servire i clienti o creare nuovi prodotti e servizi.
Ciò può includere applicazioni familiari come gli assistenti generativi basati sull’IA e i copiloti sul posto di lavoro, nonché sistemi più sofisticati integrati nei dati interni, nelle applicazioni e nei flussi di lavoro aziendali. Sempre più spesso, comprende anche agenti di IA in grado di portare a termine attività articolate in più fasi con un coinvolgimento umano limitato.
La tecnologia può essere potente, ma il successo della sua adozione non dipende solo dalla scelta di una piattaforma di IA popolare. Le organizzazioni devono considerare i dati utilizzati, il modello che fornisce l’intelligenza, l’applicazione che controlla l’interazione, i sistemi a cui si collega e i controlli di sicurezza che regolano ciò che può fare.
L’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico e le reti neurali esistono da decenni.
Le prime architetture di reti neurali erano in grado di riconoscere schemi ricorrenti, ma spesso faticavano a elaborare in modo efficiente lunghe sequenze di informazioni. I Transformer hanno introdotto un meccanismo noto come "auto-attenzione", che consente a un modello di valutare la rilevanza dei diversi elementi all’interno di un input durante la generazione di un output.
Ciò ha reso possibile addestrare i modelli in modo più efficiente su set di dati estremamente vasti. Ha inoltre consentito ai modelli di cogliere meglio il contesto, identificare relazioni complesse e applicare gli schemi appresi in un ambito a compiti in un altro.
L’architettura Transformer ha gettato le basi per i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e per le applicazioni di IA generativa attualmente adottate in ambito aziendale. Il risultato è stato il passaggio da sistemi di IA relativamente limitati a piattaforme in grado di generare contenuti, analizzare informazioni, fornire assistenza nelle decisioni e supportare flussi di lavoro sempre più complessi.
I modelli di IA non comprendono le parole, le immagini o i suoni nello stesso modo in cui li comprendono le persone. Essi elaborano rappresentazioni numeriche delle informazioni.
Il testo inserito in un LLM viene suddiviso in unità chiamate "token". Questi token vengono convertiti in rappresentazioni numeriche che consentono al modello di identificare schemi e relazioni tra di essi. Durante l’addestramento, i token che compaiono regolarmente in contesti simili vengono associati all’interno di uno spazio matematico multidimensionale.
Ad esempio, le parole “gatto” e “cane” sono probabilmente rappresentate in modo più simile rispetto a “gatto” e “auto”. Sebbene “gatto” e “auto” sembrino simili quando scritti, gatti e cani vengono menzionati più frequentemente in contesti comparabili che riguardano animali, animali domestici, alimentazione e comportamento.
L’IA multimodale applica principi simili ad altre forme di informazione, tra cui immagini, audio e video. Le caratteristiche visive, i suoni e il linguaggio possono essere mappati in rappresentazioni numeriche compatibili, consentendo a un modello di associare la fotografia di un gatto alla parola scritta “gatto”.
Ciò consente alle applicazioni di IA di descrivere immagini, interpretare il parlato e rispondere a domande relative a un video. Tuttavia, il modello continua a limitarsi a riconoscere e riprodurre schemi. Non percepisce né comprende il mondo come fa una persona.
Il modello di IA è il motore sottostante che riceve input e genera un output. L’applicazione di IA fornisce l’interfaccia, memorizza le informazioni rilevanti, gestisce l’accesso, collega il modello ad altri sistemi e determina come il suo output viene presentato o utilizzato.
Una semplice analogia consiste nel pensare al modello come al cervello e all’applicazione come al corpo. Il modello fornisce la capacità di base, mentre l’applicazione consente a tale capacità di interagire con gli utenti, le informazioni e i sistemi digitali.
Prodotti come ChatGPT, Microsoft Copilot, Claude e Gemini sono applicazioni complete. Ciascuna di esse combina uno o più modelli di IA con un'interfaccia utente, l'archiviazione dei dati, i controlli di accesso, le politiche di sicurezza, le integrazioni e componenti software aggiuntivi.
Lo stesso modello di base può essere utilizzato all’interno di molte applicazioni diverse, tra cui:
Comprendere questa distinzione aiuta le organizzazioni a prendere decisioni migliori in materia di strategia e sicurezza. Implementare un chatbot basato sull'intelligenza artificiale non equivale a integrare in modo sicuro un modello di intelligenza artificiale nei sistemi interni. Ogni caso d'uso presenta requisiti diversi relativi all'identità, alla protezione dei dati, all'accesso, al monitoraggio e alla governance.
Quando un dipendente utilizza un'applicazione basata sull'IA, il modello rappresenta solo una parte di uno stack tecnologico più ampio. L'applicazione può raccogliere informazioni sugli utenti, conservare le conversazioni, connettersi a database, richiamare API esterne e accedere ai sistemi aziendali.
Ciò significa che la sicurezza di un servizio di IA aziendale dipende da ben più del modello stesso. Le organizzazioni devono comprendere:
Un'applicazione di IA rimane pur sempre un'applicazione. Dispone di infrastruttura, interfacce, archivi di dati, dipendenze e autorizzazioni di accesso che gli aggressori potrebbero tentare di sfruttare. I principi esistenti relativi alla sicurezza delle applicazioni, alla sicurezza del cloud, alla sicurezza delle identità e alla protezione dei dati rimangono fondamentali.
L’IA introduce nuovi varchi di attacco e rischi operativi, ma non elimina la necessità dei controlli di sicurezza consolidati.
Ogni modello ha un limite alla quantità di informazioni che può elaborare contemporaneamente. Questo limite è noto come "finestra di contesto". Sia le informazioni fornite al modello sia la risposta che esso genera consumano parte di questa capacità.
Man mano che una conversazione si protrae, un'applicazione potrebbe dover rimuovere, comprimere o sintetizzare le informazioni precedenti. Questo spiega perché gli assistenti basati sull'IA a volte sembrano dimenticare le istruzioni o contraddire dettagli forniti in precedenza.
I limiti della finestra di contesto hanno conseguenze importanti per l’IA aziendale. Se istruzioni critiche, requisiti di sicurezza o regole aziendali vengono rimossi dal contesto, la qualità e la sicurezza dell’output potrebbero deteriorarsi. Le organizzazioni non dovrebbero dare per scontato che un sistema di IA conservi in modo affidabile ogni istruzione durante un processo complesso o prolungato.
L’IA offre le migliori prestazioni quando viene applicata a un problema chiaramente definito e le vengono forniti contesti pertinenti e affidabili.
Le prime dimostrazioni degli strumenti di codifica basati sull’IA hanno prodotto risultati impressionanti a partire da istruzioni relativamente brevi. Ciò ha portato a previsioni diffuse secondo cui l’IA avrebbe rapidamente sostituito gli sviluppatori di software. Tuttavia, man mano che le organizzazioni hanno intrapreso progetti più complessi, i limiti sono diventati più evidenti.
Il codice generato dall’IA può contenere vulnerabilità, fare riferimento a componenti software inesistenti, esporre credenziali o introdurre errori logici nascosti dietro una sintassi tecnicamente convincente. Un agente potrebbe inoltre modificare parti di un’applicazione che non era stato incaricato di cambiare o rimuovere un controllo di sicurezza difettoso invece di risolvere il problema di fondo.
Rischi simili si riscontrano anche in altri ambiti. I report generati dall’IA possono includere affermazioni plausibili ma inesatte, mentre le immagini generate possono contenere incongruenze fisiche evidenti a un revisore esperto.
Questi risultati sono influenzati da diversi fattori, tra cui:
Più importante è l’attività, maggiore è la necessità di dati affidabili, limiti ben definiti e una supervisione umana informata.
Un agente di IA è un sistema software che utilizza un modello di IA per perseguire un obiettivo, prendere decisioni ed eseguire azioni attraverso strumenti o sistemi collegati.
Un chatbot standard risponde principalmente a un prompt. Un agente di IA può essere in grado di interpretare una richiesta, creare un piano, recuperare informazioni, richiamare API, aggiornare i record, comunicare con altri sistemi e valutare se il compito è stato completato.
Ciò rende gli agenti potenzialmente rivoluzionari per l’automazione dei processi aziendali. Li rende inoltre notevolmente più potenti – e potenzialmente più pericolosi – di un assistente di IA generativa autonomo.
Il rischio associato a un agente di IA dipende in larga misura da ciò a cui può accedere e da ciò che è autorizzato a fare. Un agente collegato a informazioni pubbliche presenta un rischio diverso rispetto a uno che può accedere ai record dei clienti, modificare le configurazioni cloud, approvare pagamenti o distribuire software.
L’IA generativa e gli agenti di IA possono aiutare le organizzazioni ad automatizzare processi complessi, migliorare la produttività e creare nuovi servizi. Per ottenere questi benefici, tuttavia, è necessaria una comprensione realistica di come funziona la tecnologia e di dove risiedono i suoi limiti.
Il modello, l’applicazione, i dati, l’infrastruttura e i sistemi collegati devono essere valutati come un unico ambiente. I team di sicurezza devono avere visibilità su come le informazioni circolano all’interno di tale ambiente, quali identità possono accedervi e quali azioni un sistema di IA è autorizzato a eseguire.
Integrity360 aiuta le organizzazioni a valutare e gestire i rischi di sicurezza informatica legati all’adozione dell’IA. Unendo competenze in materia di rischi informatici e garanzia di sicurezza, sicurezza delle identità, sicurezza del cloud e delle applicazioni, protezione dei dati, test di penetrazione, risposta agli incidenti e sicurezza gestita, aiutiamo le aziende a introdurre l’IA all’interno di un quadro di sicurezza controllato e resiliente.
Che un’organizzazione stia valutando un caso d’uso dell’IA, implementando assistenti sul posto di lavoro o collegando agenti autonomi a sistemi critici, la sicurezza deve essere integrata nel percorso sin dall’inizio.
State pianificando di introdurre l’IA nella vostra organizzazione? Rivolgetevi a Integrity360 per valutare il vostro livello di preparazione in materia di sicurezza dell’IA, proteggere i dati sensibili e implementare i controlli necessari per un’adozione sicura e responsabile.
Che cos’è la sicurezza dell’IA aziendale?
La sicurezza dell’IA aziendale consiste nella protezione dei modelli, delle applicazioni, dei dati, delle identità, dell’infrastruttura e delle integrazioni coinvolte nell’uso dell’intelligenza artificiale da parte di un’organizzazione. Combina controlli consolidati di sicurezza informatica con misure progettate per le minacce specifiche dell’IA e i rischi operativi.
Qual è la differenza tra un modello di IA e un’applicazione di IA?
Un modello di IA elabora gli input e genera output. Un’applicazione di IA fornisce l’interfaccia, memorizza il contesto, gestisce gli utenti e collega il modello a dati, strumenti e sistemi aziendali.
I modelli linguistici di grandi dimensioni sono intelligenti?
I modelli linguistici di grandi dimensioni possono generare risposte sofisticate riconoscendo schemi e prevedendo sequenze appropriate di token. Non possiedono coscienza, comprensione o capacità di giudizio umani e i loro risultati possono essere imprecisi.
Che cos’è un agente di IA?
Un agente di IA è un sistema software che utilizza un modello di IA per pianificare ed eseguire attività su strumenti o applicazioni collegati. A differenza di un chatbot convenzionale, può essere autorizzato a recuperare informazioni, aggiornare sistemi o avviare azioni.
Quali sono i principali rischi per la sicurezza legati all’IA?
I rischi principali includono la fuga di dati sensibili, autorizzazioni eccessive concesse agli agenti, l’iniezione di prompt, API non sicure, codice generato dall’IA vulnerabile, controlli deboli sull’identità, compromissione da parte di terze parti e monitoraggio o supervisione umana insufficienti.
Come possono le aziende utilizzare l’IA in modo sicuro?
Le aziende dovrebbero partire da casi d’uso ben definiti, stabilire una governance, classificare e proteggere i dati, applicare il principio del «privilegio minimo», garantire integrazioni sicure, monitorare l’attività dell’IA e mantenere l’approvazione umana per le azioni ad alto impatto.