Efficienza dell'IA senza una strategia di IA come prerequisito? Perché le aziende non dovrebbero affidarsi ciecamente all'IA

Ripensare l’intelligenza artificiale: l’intelligenza artificiale non è uno strumento: passare dall’installazione del software alla strategia

La realtà delle aziende tedesche è sconfortante: sebbene il 63% delle aziende utilizzi già l'IA, solo il 6% ha effettivamente sviluppato una strategia di IA ben ponderata. Questa discrepanza spiega perché molte iniziative di IA falliscano nei progetti pilota o vengano interrotte dopo poco tempo. Il motivo raramente risiede nella tecnologia in sé, ma piuttosto nella mancanza di preparazione strategica.

Le aziende spesso trattano l'IA come una normale implementazione software, ma questo è un equivoco fatale. L'IA è più di uno strumento: è un cambiamento di paradigma che trasforma processi, ruoli, processi decisionali e l'intera cultura aziendale. Uno studio di Rand dimostra che nell'80% dei casi le implementazioni di IA falliscono non a causa della tecnologia, ma a causa della mancanza di preparazione strategica, della mancanza di cambiamento culturale e di una gestione inadeguata del cambiamento.

Perché le aziende costruiscono il tetto prima delle fondamenta?

Questo approccio – costruire il tetto prima delle fondamenta – si sta manifestando concretamente in diversi ambiti: in primo luogo, sette dipendenti su dieci utilizzano strumenti di intelligenza artificiale senza l'approvazione dell'azienda. Questa cosiddetta intelligenza artificiale ombra è aumentata fino al 250% in alcuni settori. In secondo luogo, il suo utilizzo non strutturato comporta significativi rischi per la sicurezza.

Le conseguenze sono già visibili: spesso vengono utilizzati "hub" digitali non protetti attraverso i quali gli strumenti di intelligenza artificiale comunicano tra loro e scambiano dati. Se non protetti, gli hacker possono intercettare tutto il traffico dati. I ricercatori hanno identificato una vulnerabilità critica in tale interfaccia con un punteggio di rischio estremamente elevato, pari a 9,6 (su 10), che consente agli aggressori di eseguire da remoto il proprio codice dannoso. Esperti come Docker mettono in guardia da un "incubo per la sicurezza" che espone le aziende al rischio di perdita di dati, di acquisizione di interi sistemi e di attacchi alla supply chain digitale.

Quanto sono pericolosi gli attacchi di iniezione rapida?

Gli attacchi di iniezione rapida rappresentano una forma di manipolazione particolarmente perfida. Possono verificarsi sia direttamente che indirettamente. Negli attacchi indiretti, gli aggressori nascondono istruzioni dannose in e-mail, documenti PDF o siti web. Ad esempio, il testo bianco su sfondo bianco nei PDF è invisibile all'utente, ma viene elaborato dall'intelligenza artificiale e può indurlo a eseguire azioni indesiderate.

Uno studio scientifico ha documentato oltre 208.095 tentativi di attacco unici da parte di 839 partecipanti in uno scenario di posta elettronica realistico. Questi attacchi possono, nella migliore delle ipotesi, portare a risultati migliori per gli articoli accademici nelle valutazioni dei chatbot, ma nel peggiore dei casi possono rivelare segreti commerciali.

Quali sono i rischi dell'intelligenza artificiale ombra?

Con "Shadow AI" si intende l'uso non autorizzato di strumenti di intelligenza artificiale da parte di dipendenti senza l'approvazione dei team IT o di governance dei dati. Questa pratica comporta diversi rischi critici: violazioni dei dati dovute a un'elaborazione incontrollata dei dati, processi decisionali incoerenti dovuti all'uso di strumenti diversi e violazioni della conformità normativa.

Uno scenario tipico: un addetto al servizio clienti utilizza un chatbot non autorizzato per rispondere alle richieste dei clienti invece di consultare le risorse ufficiali dell'azienda. Ciò può portare a informazioni errate, incomprensioni con i clienti e rischi per la sicurezza se la richiesta include dati aziendali sensibili.

Quali sono i rischi per i segreti commerciali?

L'uso non strutturato dell'IA mette a repentaglio i segreti commerciali a più livelli. L'inserimento diretto di informazioni sensibili da parte dei dipendenti nei sistemi di IA può far sì che queste rimangano nel sistema in modo permanente e vengano utilizzate per la formazione. Le inferenze tramite il riconoscimento di pattern consentono ai sistemi di IA di ricostruire contenuti riservati a partire da dati apparentemente innocui.

Ciò diventa particolarmente critico quando i sistemi di intelligenza artificiale sono stati addestrati direttamente con dati aziendali interni. Ciò comporta il rischio di "fuga di dati", ovvero la divulgazione involontaria di segreti commerciali. Dal punto di vista legale, ciò significa che l'inserimento di segreti commerciali nei sistemi di intelligenza artificiale è considerato una divulgazione illecita, con conseguenze gravi, tra cui la perdita dello status di protezione.

Perché le soluzioni tecniche da sole non bastano?

Le vulnerabilità di sicurezza vanno oltre gli aspetti puramente tecnici. Le interfacce digitali non protette, prive di autenticazione utente o crittografia dei dati, creano rischi significativi per la sicurezza. I ricercatori hanno individuato 492 sistemi non protetti di questo tipo che consentono agli aggressori l'accesso diretto a dati aziendali sensibili. Un attacco riuscito può portare al controllo completo del sistema.

Allo stesso tempo, molte aziende non dispongono di strutture di governance fondamentali. Il 40% dei leader tecnologici ritiene che le misure di governance esistenti siano insufficienti a garantire sicurezza e conformità nei progetti di intelligenza artificiale. Il 53% degli architetti aziendali è preoccupato per le violazioni dei dati e i rischi per la sicurezza.

Come dovrebbe essere sviluppata una strategia di intelligenza artificiale?

Una strategia di IA di successo inizia con strutture organizzative chiare. L'AI Governance Framework (DAGF) sviluppato da Databricks comprende 43 aree di azione chiave, suddivise in cinque pilastri: integrazione organizzativa con un chiaro allineamento tra obiettivi di IA e linee guida strategiche aziendali; conformità legale per garantire la conformità normativa; gestione del rischio per la valutazione e la gestione sistematiche dei rischi dell'IA; responsabilità etica come base per un utilizzo affidabile dell'IA; e governance tecnica per un'implementazione sicura e controllata.

La strategia deve essere interdisciplinare. Un framework di governance dell'IA richiede l'interazione di diversi dipartimenti: sicurezza IT, protezione dei dati, conformità, gestione del rischio e altri devono collaborare in modo coordinato. La funzione di conformità può fungere da autorità consultiva, di coordinamento e di consolidamento.

Quale quadro giuridico deve essere rispettato?

Con l'AI Act e il GDPR, ancora in vigore, le aziende si trovano ad affrontare una fitta rete di obblighi legali. Il Regolamento sull'IA segue un approccio basato sul rischio: le applicazioni ad alto rischio sono soggette a requisiti rigorosi e i sistemi critici sono già vietati. Allo stesso tempo, il GDPR rimane pienamente applicabile al trattamento dei dati personali.

Con le sue linee guida del giugno 2025, la Conferenza tedesca per la protezione dei dati (DSK) ha creato un quadro pratico per l'utilizzo dei sistemi di intelligenza artificiale conforme al GDPR. Queste linee guida specificano i principi fondamentali del GDPR per le applicazioni di intelligenza artificiale e, tra le altre cose, richiedono misure tecniche e organizzative (TOM) che siano proporzionate al rischio del rispettivo sistema di intelligenza artificiale.

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Come si possono ridurre al minimo i rischi per la protezione dei dati?

La privacy by design e la privacy by default devono essere integrate nei sistemi di intelligenza artificiale fin dall'inizio. Le aziende devono garantire che vengano sempre selezionate le impostazioni più efficienti in termini di dati e rispettose della privacy. Sono necessari audit regolari dei sistemi di intelligenza artificiale per garantirne il funzionamento conforme alla protezione dei dati.

Una valutazione d'impatto sulla protezione dei dati (DPIA) è spesso obbligatoria per i sistemi di intelligenza artificiale, soprattutto quando creano "rischi elevati" per gli interessati, ad esempio attraverso la profilazione o il processo decisionale automatizzato. La sfida: con i sistemi di intelligenza artificiale autoapprendenti, l'algoritmo stesso spesso non è più comprensibile per i suoi sviluppatori: il cosiddetto "problema della scatola nera".

Quali sono i passi concreti per l'attuazione?

L'implementazione di successo dell'IA richiede un approccio strutturato in tre fasi: Fase 1 (mesi 1-3): Preparazione e sviluppo della strategia con definizione degli obiettivi, analisi dei rischi e definizione della struttura di governance. Fase 2 (mesi 4-9): Fase di progetto pilota con test controllati di casi d'uso selezionati e ottimizzazione continua. Fase 3 (mesi 10-18): Scalabilità e consolidamento con implementazione a livello aziendale e processi di governance consolidati.

La selezione dei progetti pilota iniziali è fondamentale. Questi dovrebbero concentrarsi su aree ad alto potenziale e basso rischio, come l'automazione di attività ripetitive in contabilità o l'ottimizzazione delle previsioni nella gestione delle scorte. Criteri di successo chiari e una misurazione meticolosa delle prestazioni sono essenziali.

Come coinvolgere con successo i dipendenti?

La formazione dei dipendenti è fondamentale per il successo dell'IA. Il 69% delle aziende considera la carenza di specialisti in IA un ostacolo. Questo problema può essere contrastato attraverso una formazione mirata dei dipendenti esistenti. Team interdisciplinari che riuniscono esperti di IA con specialisti di settore garantiscono che le soluzioni di IA siano sviluppate con rilevanza pratica.

Una cultura aperta all'errore è necessaria per ridurre i timori e incoraggiare i dipendenti a utilizzare attivamente l'IA e a fornire feedback. Una comunicazione regolare sui vantaggi dell'IA contribuisce a promuoverne l'accettazione e a ridurre le resistenze. Allo stesso tempo, è necessario comunicare linee guida chiare su quali strumenti di IA possono e non possono essere utilizzati.

Quale ruolo svolge il monitoraggio continuo?

I progetti di intelligenza artificiale non sono un'iniziativa una tantum; richiedono un supporto continuo. È necessario stabilire cicli di feedback per migliorare costantemente i modelli di intelligenza artificiale. Le prestazioni dei sistemi di intelligenza artificiale devono essere analizzate regolarmente e adattate alle mutevoli condizioni aziendali.

Documentare tutte le attività di intelligenza artificiale è necessario sia per la conformità legale che per ulteriori sviluppi. Le best practice e gli apprendimenti devono essere documentati per accelerare l'implementazione in altre aree aziendali. Ciò richiede flessibilità: la strategia deve essere adattabile in base alle esigenze.

Come si può giustificare l'investimento?

La propensione a investire nell'intelligenza artificiale è in continua crescita, ma le aziende si aspettano risultati misurabili. Secondo uno studio di IW, l'intelligenza artificiale potrebbe triplicare la crescita annuale della produttività in Germania nel lungo termine e far risparmiare circa 3,9 miliardi di ore lavorative entro il 2030. Tuttavia, richiede un'implementazione strategica, non cieca.

È necessario definire fin dall'inizio KPI chiari e obiettivi misurabili. Questi possono includere la riduzione dei costi, la crescita del fatturato o il miglioramento dell'esperienza del cliente. I progetti pilota di successo dovrebbero essere gradualmente estesi ad altre aree aziendali, sfruttando l'esperienza acquisita con le implementazioni iniziali.

Cosa possono implementare immediatamente le aziende?

Le misure immediate includono la creazione di una policy sull'intelligenza artificiale che regoli chiaramente quali dati possono essere inseriti in quali sistemi di intelligenza artificiale. Accordi di non divulgazione per i dipendenti che lavorano con strumenti di intelligenza artificiale sono obbligatori per legge. Devono essere implementate misure di sicurezza tecnica come la crittografia e password complesse.

La gestione degli accessi dovrebbe limitare al minimo necessario il numero di dipendenti che lavorano con segreti commerciali utilizzando l'intelligenza artificiale. È necessario predisporre una formazione regolare sull'uso sicuro degli strumenti di intelligenza artificiale. La scelta del sistema deve essere attentamente ponderata: i servizi basati su cloud dovrebbero essere evitati se più aziende hanno accesso allo stesso sistema.

Perché è il momento giusto per agire?

Il divario tra i pionieri dell'IA e le aziende esitanti si sta ampliando. Le aziende che agiscono strategicamente ora possono assicurarsi vantaggi competitivi decisivi. Il quadro normativo sta diventando sempre più chiaro: con le Linee Guida DSK del 2025 e l'AI Act, sono disponibili quadri pratici.

Allo stesso tempo, le misure di finanziamento del governo federale, come i laboratori di intelligenza artificiale nel mondo reale, i programmi di gigafactory e l'attuazione dell'AI Act a favore dell'innovazione, si esauriranno rapidamente. Un intervento tempestivo può garantire vantaggi competitivi decisivi in ​​questo ambito. Aspettare non è un'opzione: la realtà dimostra già chiaramente i rischi associati a un utilizzo non strutturato dell'IA.

La strategia prima della tecnologia

La tecnologia da sola non garantisce una trasformazione dell'IA di successo. Senza una preparazione strategica, anche gli strumenti di IA più avanzati rimarranno inefficaci o addirittura rappresenteranno un rischio per la sicurezza. Gli attuali sviluppi in materia di IA ombra, vulnerabilità di sicurezza e violazioni dei dati dimostrano chiaramente che le aziende devono fare i dovuti calcoli prima di adottare l'IA.

Una strategia di intelligenza artificiale ben ponderata

Comprende strutture organizzative, conformità legale, gestione del rischio, responsabilità etica e governance tecnica. Richiede collaborazione interdisciplinare e sviluppo continuo. Le aziende che gettano queste basi possono utilizzare l'IA in modo sicuro ed efficace. Quelle che continuano a costruire il tetto prima delle fondamenta non solo rischiano la perdita di segreti commerciali, ma mettono anche a repentaglio l'intera trasformazione digitale.

Il primo passo è sempre fermarsi: analizzare l'attuale utilizzo dell'IA, identificare l'IA ombra e sviluppare un piano strategico. Solo allora si può dare il via all'implementazione controllata dell'IA. Investire in una solida strategia di IA darà i suoi frutti nel lungo periodo, grazie a un utilizzo dell'IA sicuro, efficiente e conforme alle normative.

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