L’adozione dell’intelligenza artificiale da parte delle aziende nell’area EMEA sta crescendo esponenzialmente. Secondo un recente studio di Veeam Software, azienda leader in cybersecurity e data management, il 72,5% delle organizzazioni nella regione privilegia l’accelerazione dei propri progetti di AI rispetto a una completa visibilità e controllo sui dati aziendali. Questa tendenza potrebbe aprire criticità significative su合规性、sovrana digitale, sicurezza informatica, flussi transfrontalieri e relazioni con fornitori terzi.

Un’accelerazione tecnologica a rischio controllo

La motivazione principale di questa priorità tecnologica è rappresentata dall’emergenza del mercato, dove l’AI si presenta non solo come strumento innovativo ma come elemento critico per rimanere competitivi. Tuttavia, una crescente spinta verso l’automazione e la previsione guidata dai dati rischia di portare a un utilizzo non trasparente e non sicuro delle informazioni aziendali, soprattutto quando le tecnologie sono integrate con provider esterni.

I dati, infatti, sono la materia prima dell’intelligenza artificiale. Più un’azienda raccoglie dati, più può addestrare un algoritmo ad alto livello. Tuttavia, quando non si ha un piano chiaro per catalogare, proteggere e tracciare i dati, si corre il rischio di non comprendere pienamente da dove provengono, dove finiscono e chi vi accede.

Rischi chiave: compliance e sovranità

Alla base di molteplici problematiche ci sono due grandi fattori: la mancanza di visibilità e le problematiche di conformità. Ad esempio, l’invio di dati sensibili a server esteri, spesso richiesto da modelli di AI basati su cloud terzi, potrebbe violare le leggi sui dati locali, tra cui il GDPR in Europa. Questo significa che le aziende potrebbero non essere in grado di verificare dove i dati vanno, chi li elabora e come vengono protetti in conformità alle normative di dati.

Più in generale, la crescente dipendenza dell'AI da fornitori esterni – come ad esempio i grandi colossi tecnologici – rischia di compromettere la sovranità digitale: si passa da un modello in cui l’azienda gestisce i propri strumenti a un modello in cui essa è cliente esterno di infrastrutture altrui.

Che cosa rischiano le aziende?

Maggiore vulnerabilità alle violazioni dei dati

Perdita di controllo sull’inventario e sulla catalogazione dei dati

Incidenti di protezione da fornitori esterni

Dati inaccessibili in caso di violazioni di contratto

Falsi risultati generati da algoritmi non correttamente addestrati

Esempi concreti e settori a rischio

Un settore esposto a questi rischi è quello della sanità, dove i dati sensibili (dati personali, salute, identità) vengono spesso elaborati per addestrare modelli medici. Tuttavia, in assenza di tracciabilità chiara, potrebbero sorgere criticità che riguardano la privacy nonché la proprietà dei dati (chi detiene i diritti per utilizzare il dataset? Chi è responsabile in caso di errore?).

Lo stesso tipo di rischio può verificarsi in grandi organizzazioni come quelle finanziarie, dove l’uso dell’AI per l’analisi del rischio o per l’anti-frode comporta una significativa elaborazione di dati sensibili e transazioni complesse. In assenza di audit e conformità rigorosi, una gestione poco attenta può portare a errori, decisioni imprecise o addirittura a falle legali.

Raccomandazioni operative e strategie per il futuro

Per affrontare questi problemi, Veeam consiglia a tutte le organizzazioni di adottare una visione strategica chiara rispetto a dati e AI:

Lavorare sempre con modelli di AI che si addestrano su dati gestiti internamente

Adottare tecnologie basate su architettura “zero trust”, in cui ogni accesso ai dati richiede una verifica

Inserire tracciabilità dei dati come requisito obbligatorio nell’ambito di ogni progetto AI

Investire in piattaforme di data governance interne o in partnership chiave con fornitori fidati

Aggiornare regolarmente le politiche di protezione dati in base ai nuovi modelli di utilizzo

Conclusioni

Sebbene l’AI rappresenti una delle opportunità tecnologiche più promettenti per le imprese moderne, essa non può procedere in autonomia rispetto a una governance forte e sicura dei dati. L’equilibrio tra velocità di adozione e sicurezza strutturale è cruciale. Solo attraverso un piano strategico che tenga assieme innovazione e protezione, è possibile ottenere risultati veri, tracciabili e in conformità con le normative vigenti.