Executive Summary
L'adozione di GenAI, RAG e agenti introduce nuovi asset, nuove identità digitali e nuove superfici di attacco. Secure AI aiuta le organizzazioni a governare dati, modelli, sistemi e azioni mantenendo controllo, accountability ed evidenze verificabili lungo l'intero ciclo di vita dell'intelligenza artificiale.
Perchè la Secure AI è una priorità
L'intelligenza artificiale sta cambiando contemporaneamente il modo in cui le organizzazioni vengono attaccate, il modo in cui possono difendersi e la natura stessa degli asset da proteggere. Alla superficie tradizionale si aggiungono modelli, prompt, knowledge base, vector database, connettori e agenti capaci di interagire direttamente con sistemi reali. La sfida non consiste soltanto nel proteggere l'AI, ma nel mantenere il controllo sulle sue decisioni e sulle sue azioni.
Dato in evidenza
Grazie alla limitazione delle operazioni manuali
Il punto di vista di DGS
Il punto centrale è mantenere il controllo mentre l'AI entra nei processi aziendali, non fermando la trasformazione e l'innovazione tecnologica.
Cybersecurity e AI: un unico perimetro di rischio
AI for Cybersecurity e Cybersecurity for AI non possono più essere gestite come discipline separate. Dati, identità, controlli, telemetria e processi operativi convergono all'interno di un unico modello di governo del rischio.
AI per la Cybersecurity
Utilizzare l'AI per aumentare capacità di prevenzione, detection, correlazione, investigazione e risposta agli incidenti.
Cybersecurity per l'AI
Proteggere modelli, dataset, sistemi RAG, agenti, identità non umane, connettori e azioni eseguite sui sistemi aziendali.
Il nuovo threat landscape dell'AI
L'AI sta modificando profondamente il panorama delle minacce. Da un lato rende più efficienti e scalabili tecniche già note come phishing, impersonation, social engineering e reconnaissance automatizzata. Dall'altro introduce nuove superfici di attacco legate a modelli, dataset, sistemi RAG, knowledge base e agenti autonomi. Le organizzazioni devono quindi affrontare una duplice sfida: gestire l'accelerazione dei rischi tradizionali e presidiare minacce specificamente progettate per colpire sistemi AI. Prompt injection, data poisoning, model extraction, manipolazione dei sistemi di retrieval e uso improprio degli agenti non rappresentano scenari teorici, ma vulnerabilità che possono tradursi in compromissione dei dati, esecuzione di azioni indesiderate e perdita di controllo sui processi. La priorità per il management consiste nell'identificare quali minacce producono esposizione immediata, quali richiedono capacità di monitoraggio e quali devono essere governate attraverso controlli strutturali lungo l'intero ciclo di vita dell'AI.
Dal controllo degli output al controllo delle azioni
Con i sistemi generativi il principale fattore di rischio riguardava la qualità o l'affidabilità delle risposte prodotte. L'evoluzione verso architetture RAG e sistemi agentici sposta invece l'attenzione sulle azioni che l'intelligenza artificiale può compiere utilizzando identità digitali, connettori e applicazioni aziendali. Un agente può consultare knowledge base, accedere a sistemi, recuperare dati, generare workflow e interagire con processi operativi. Per questo motivo il controllo non può limitarsi al modello ma deve estendersi a privilegi, autorizzazioni, identità non umane, tracciabilità delle decisioni e reversibilità delle azioni. Il principio guida della Secure AI è semplice: nessun livello di autonomia dovrebbe essere introdotto senza adeguata osservabilità, responsabilità esplicite, meccanismi di approvazione e possibilità di intervento umano.
Secure AI Lifecycle: progettare il controllo lungo tutto il ciclo di vita
La sicurezza dell'intelligenza artificiale non può essere aggiunta a valle di un progetto già concluso. Deve accompagnare ogni fase del percorso, dalla definizione del caso d'uso fino alla gestione operativa e alla dismissione del sistema. Un approccio Secure AI integra valutazione del rischio, classificazione dei dati, controllo delle dipendenze, validazione dei modelli, test avversariali, monitoraggio continuo e gestione degli incidenti all'interno di un unico framework di governance. Ogni fase deve produrre evidenze verificabili, attribuire responsabilità e definire criteri oggettivi di rilascio. L'obiettivo non è rallentare l'adozione dell'AI, ma renderla sostenibile, misurabile e controllabile nel tempo.
Qual è l'approccio DGS alla Secure AI
L'esperienza maturata da DGS nell'integrazione di cybersecurity, AI & Data, cloud, governance e servizi gestiti consente di affrontare la sicurezza dell'AI come un problema operativo e non esclusivamente tecnologico. La visione DGS parte da un principio fondamentale: utilizzare l'AI per rafforzare le capacità di difesa e, contemporaneamente, proteggere i sistemi AI adottati dall'organizzazione. Queste due esigenze condividono dati, controlli, processi, telemetria e responsabilità. Per questo motivo la governance deve essere unificata e orientata alla misurazione continua del rischio. Secure AI diventa così una disciplina che integra assessment, governance, security engineering, monitoraggio e compliance all'interno di un unico modello di controllo.
Le capability DGS per la Secure AI
DGS accompagna le organizzazioni lungo tutto il percorso di adozione dell'intelligenza artificiale attraverso servizi di assessment e readiness, framework di governance e conformità, controllo delle identità e degli accessi, validazione di sistemi generativi e agentici, monitoraggio continuo del rischio e definizione di modelli operativi sostenibili. L'obiettivo è costruire capacità dimostrabili e progressive, in cui sicurezza, conformità e innovazione evolvono in modo coordinato e coerente con il profilo di rischio dell'organizzazione.
Comprendere
Il contesto operativo
Simulare
Scenari e comportamenti
Proteggere
Dati, modelli e infrastrutture
Agire
Attraverso sistemi osservabili e governati
Roadmap per una Secure AI sostenibile
L’adozione dell’intelligenza artificiale richiede un percorso progressivo che consenta di aumentare il livello di autonomia solo quando i relativi controlli risultano effettivamente operativi. L’obiettivo non è rallentare l’innovazione, ma costruire una capacità sostenibile nel tempo, capace di bilanciare velocità, sicurezza, governance e responsabilità. La maturità Secure AI si misura infatti nella capacità dell’organizzazione di comprendere, monitorare e governare il comportamento dei sistemi AI lungo tutto il loro ciclo di vita.
Cosa significa nel concreto
- Costruire visibilità e controlloL’adozione dell’intelligenza artificiale richiede un percorso progressivo che consenta di aumentare il livello di autonomia solo quando i relativi controlli risultano effettivamente operativi. L’obiettivo non è rallentare l’innovazione, ma costruire una capacità sostenibile nel tempo, capace di bilanciare velocità, sicurezza, governance e responsabilità. La maturità Secure AI si misura infatti nella capacità dell’organizzazione di comprendere, monitorare e governare il comportamento dei sistemi AI lungo tutto il loro ciclo di vita.
- Introdurre governance e accountability
Una volta definito il perimetro, è necessario stabilire responsabilità e regole operative:
- Definizione di policy e criteri di utilizzo.
- Attribuzione delle responsabilità decisionali.
- Integrazione tra Cybersecurity, AI, Risk & Compliance.
- Introduzione di processi di approvazione e supervision
- Integrare la sicurezza by design
La sicurezza deve accompagnare la progettazione, il rilascio e l’esercizio dei sistemi AI:
- Risk assessment e classificazione dei casi d’uso.
- Threat modeling e validazione dei controlli.
- Testing e simulazione di scenari avversariali.
- Monitoraggio continuo di dati, modelli e agenti.
- Misurare e dimostrare il controllo
La fiducia richiede evidenze verificabili e rischio residuo esplicito:
- Logging e audit trail.
- KPI e KRI dedicati ai sistemi AI.
- Monitoraggio delle eccezioni e degli override.
- Produzione continua di evidenze per audit, compliance e management.
- Scalare l'autonomia in modo controllato
L’autonomia può aumentare progressivamente solo quando esistono adeguati meccanismi di controllo:
- Supervisione umana sui processi critici.
- Gestione di privilegi e identità non umane.
- Meccanismi di rollback e kill switch.
- Revisione periodica di rischi, controlli e livelli di autonomia
Conclusioni
Secure AI rappresenta un passaggio necessario per trasformare sperimentazione e innovazione in capacità affidabili, misurabili e sostenibili. Significa integrare sicurezza, governance, compliance e operations all’interno di un modello unico, capace di produrre controllo, accountability ed evidenze verificabili lungo tutto il ciclo di vita dell’intelligenza artificiale.
La vera maturità non si misura dal numero di modelli adottati o di agenti distribuiti, ma dalla capacità di concedere autonomia in modo progressivo, mantenendo sempre la possibilità di osservare, comprendere e governare le conseguenze delle loro azioni.
L'adozione di un'architettura multisito centralizzata permette di gestire diversi touchpoint digitali da un unico backend. Questa flessibilità consente al marketing di lanciare rapidamente nuove offerte commerciali e mini-siti dedicati, mantenendo una forte coerenza visiva e di brand, e semplificando la governance complessiva dei contenuti.
Voci degli esperti
H3
Il contributo dagli autori dell'Executive Perspective:
Antonio Autorino
Head of AI & Data Sense, DGS
Linkedin 
Gianluca Cimino
Chief Strategy & Delivery Officer, DGS
Linkedin
Irene Cosimo
Content Marketing Leader, DGS
Linkedin
Antonio Di Ronza
Head of Cybersecurity Advisory, DGS
Linkedin
Christian Scquizzato
AI & Data Sense Presales Manager, DGS
Linkedin
Frequently Asked Questions
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