La trasformazione dell’infrastruttura IT si gioca oggi su tre livelli fondamentali: data center, cloud e reti di accesso. Ma il vero tema, per le aziende, è riuscire a collegare questi ambienti in modo sicuro e flessibile, evitando rigidità operative e lock-in. È in questo scenario che si inserisce la proposta di Megaport, azienda con passaporto australiano, specializzata nei servizi di rete as a Service e impegnata nell’evoluzione verso modelli infrastrutturali software-defined.

«La nostra soluzione è agnostica rispetto al data center utilizzato, al cloud provider e anche alla rete di accesso» – spiega Lorenzo Ruggiero, regional director, head of Southern Europe di Megaport. Questo significa poter offrire alle aziende una sorta di “coltellino svizzero” che permette di affrontare esigenze molto diverse, dalla sovranità digitale alla gestione dei crescenti carichi computazionali, dalla migrazione verso il cloud ai nuovi progetti AI».

NETWORK PER IL BUSINESS

Nella visione di Megaport, il mercato si sta muovendo verso un modello ibrido permanente, in cui applicazioni e dati continuano a spostarsi tra ambienti differenti in base a esigenze operative, normative ed economiche. «Le aziende – osserva ancora Ruggiero – non sono completamente in cloud né completamente on-premise, ma vivono in una condizione fluida, dove workload e applicazioni cambiano continuamente collocazione. Il nostro compito è semplificare queste transizioni mantenendo sicurezza, performance e controllo dei costi».

Megaport, in altre parole, si propone come una “Internet parallela” privata dedicata al business, attraverso una piattaforma globale che connette data center, hyperscaler, cloud provider nazionali e reti SD-WAN in modalità as a Service. «Siamo abilitatori di progetti di rinnovamento infrastrutturale e per questo veniamo osservati con interesse da tanti cloud e data center provider europei impegnati sul tema della sovranità digitale» – continua Ruggiero. La sovranità digitale, secondo Megaport, non implica isolamento – «ma libertà di scegliere dove collocare dati e applicazioni mantenendo interoperabilità e controllo».

Alla base del modello Megaport c’è una componente infrastrutturale costruita su scala globale che conta oltre 320mila chilometri di rete in fibra, più di tremila apparati di networking, oltre 7700 server e una presenza in oltre mille data center distribuiti in 30 Paesi. «Molte aziende cercano un partner affidabile che possa accompagnarle nella transizione verso il cloud e verso i servizi as a service e noi siamo una piattaforma di rete costruita su un’infrastruttura fisica reale ed estremamente estesa, progettata per garantire resilienza, automazione, rapidità di provisioning e continuità nel lungo periodo» – sottolinea Ruggiero.

IL CASO ITALIA

L’avvio delle attività operative in Italia risale a poco più di un anno fa, con l’apertura dei primi PoP a Milano, e si consolida progressivamente fino alla nuova presenza su Roma. Al momento, dieci tra le prime cinquanta realtà italiane adottano già il modello Megaport per progetti di modernizzazione infrastrutturale e connettività cloud e fra queste c’è Sara Assicurazioni, citata come caso di organizzazione impegnata nell’evoluzione della propria infrastruttura.

«Molte aziende italiane – spiega Ruggiero – affrontano la sfida dell’AI e hanno bisogno soprattutto di tre cose: sicurezza, performance e saving dei costi. Per rispondere a questa esigenza serve un modello che garantisca, oltre alla sicurezza, velocità e semplicità operativa, lasciando alle imprese la libertà di scegliere come evolvere nel tempo. Il nostro obiettivo è farle evolvere rapidamente, mantenendo libertà tecnologica in uno scenario che cambia continuamente».

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La sicurezza informatica è entrata in una nuova fase. In questo scenario, il Security Operations Center tradizionale può mostrare tutti i suoi limiti. L’Agentic SOC – come spiega Luca Nilo Livrieri, senior director, sales engineering Sud Europa di CrowdStrike – nasce per dare risposta a questa asimmetria: «Un modello in cui l’AI assume un ruolo attivo nella gestione operativa della sicurezza». Non più solo supporto decisionale, ma un insieme di agenti autonomi in grado di rilevare segnali deboli, correlare eventi e avviare azioni di risposta in pochi secondi, riducendo drasticamente i tempi di esposizione al rischio.

AI RESPONSE E SECURITY

L’adozione estesa dell’intelligenza artificiale nei processi aziendali pone una domanda cruciale per CIO, CISO e management: come applicarla senza compromettere la sicurezza e senza perderne il controllo? «Il tema dell’AI-driven detection and response va letto prima di tutto in chiave di governance, trasparenza e responsabilità» – precisa Livrieri. «Ed è fondamentale evitare il rischio di shadow AI, ovvero l’uso non governato di strumenti intelligenti al di fuori dei processi aziendali».

Nel modello agentico, la garanzia di sicurezza è data da un approccio human-in-the-loop. «Questo significa che ogni decisione critica può essere validata da un analista e l’AI è in grado di spiegare il flusso logico che ha portato a una determinata azione». L’intelligenza artificiale, in altre parole, non agisce come una “black box”, ma rende tracciabile il percorso decisionale che porta all’indicazione di intervento, con la figura umana che resta centrale nei passaggi critici, garantendo allineamento con policy e compliance.

COLLABORAZIONE TRA UOMO E MACCHINA

La trasformazione del SOC in chiave agentica passa attraverso piattaforme modulari costruite attorno ai dati e basate sulla collaborazione tra uomo e macchina. Una data pipeline strutturata raccoglie, normalizza e organizza informazioni ed eventi provenienti da endpoint, cloud, identità digitali e infrastrutture di rete: su questo patrimonio di dati operano batterie di agenti specializzati che supportano gli analisti nelle diverse fasi della loro attività, dalla detection alla remediation.

Grazie al framework AgentWorks è possibile creare nuovi agenti e adattare il SOC in base a specifiche esigenze operative. L’agente SOAR, nello specifico, consente di definire workflow di risposta in linguaggio naturale, riducendo la dipendenza da competenze iperspecialistiche e accelerando l’esecuzione delle azioni correttive. L’obiettivo è una gestione degli incidenti più efficiente, standardizzata e replicabile, trasformando il SOC in un’unità coerente, scalabile e perfettamente integrata nei processi aziendali.

LA NUOVA THREAT INTELLIGENCE

Il cambiamento più significativo portato dal paradigma trusted di CrowdStrike riguarda il modo in cui le persone lavorano e interagiscono all’interno del SOC. Gli analisti della security non scompaiono ma si evolvono: da operatori dediti alla gestione degli alert diventano orchestratori di un sistema intelligente, focalizzati sui casi complessi e sulle decisioni ad alto impatto sul business. «Il parallelo con la guida autonoma è calzante: oggi siamo in una fase intermedia, in cui l’automazione è avanzata ma supervisionata in modo strategico dalla componente umana» – spiega Livrieri.

«L’obiettivo di lungo periodo è una sicurezza sempre più predittiva, capace di anticipare gli attacchi grazie a modelli di Threat Intelligence evoluti, contestuali e auto-apprendenti». Secondo CrowdStrike, la direzione da prendere è chiara: costruire una vera e propria Security AGI, in grado di apprendere continuamente e adattarsi a un panorama di minacce in evoluzione.

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I numeri parlano chiaro: il ruolo del fattore umano negli incidenti cyber sta cambiando. Se nel 2023 lo “human element” era coinvolto in circa tre quarti delle violazioni, oggi il dato mostra una leggera, quanto promettente, inversione di tendenza, scendendo dal 74% al 60% attuale. Un segnale concreto dell’efficacia dei percorsi di formazione messi a sistema anche grazie alle direttive NIS2 e DORA.

«La formazione sta producendo risultati concreti, perché la sensibilità degli utenti è cresciuta e le organizzazioni sono più attente» – spiega Marco Bonicelli, presales manager di Cyber Guru Italia. Questo, però, non significa che le minacce siano meno sofisticate. Phishing e spear phishing sfruttano sempre più l’AI e tecniche di deepfake per creare messaggi credibili, capaci di superare i controlli tecnologici e di ingannare occhi e orecchie ben allenati. Quando un attacco ben costruito arriva nella casella di posta, la decisione finale spetta all’utente, che resta l’ultima linea di difesa. Anche comportamenti apparentemente innocui, come l’uso disinvolto di chatbot AI per condividere dati aziendali, possono aumentare sensibilmente il livello di rischio».

RENDERE MISURABILE IL RISCHIO UMANO

La formazione è indispensabile, e non può essere ridotta a una check-list. Per CIO e CISO diventa essenziale misurare l’impatto degli investimenti in cyber awareness attraverso indicatori oggettivi. In questa direzione Cyber Guru ha sviluppato cruscotti e reportistica pensati per offrire una visione immediata del livello di maturità cyber dell’azienda, evidenziando aree di miglioramento e ruoli più esposti. Fulcro di questo approccio è il Cyber Score, un indice sintetico che combina più dimensioni dell’apprendimento per analizzare sia le attività del singolo utente sia quelle dell’intera organizzazione. «Si tratta di uno strumento che rende leggibile e misurabile il rischio umano e permette di governarlo, facilitando la connessione fra la consapevolezza cyber e gli obiettivi di continuità operativa del business».

ALLENARE GLI UTENTI

Un approccio standardizzato alla formazione in materia di sicurezza non è più efficace. «Addestrare tutti allo stesso modo è come assegnare la stessa scheda di allenamento a persone con livelli di preparazione diversi» – spiega Bonicelli. Ed è per questo che la piattaforma Cyber Guru utilizza un motore di machine learning proprietario che analizza il comportamento degli utenti e adatta dinamicamente contenuti e simulazioni di attacco. Cyber Guru lavora come un personal trainer della cybersecurity: «Il nostro obiettivo è trasformare le persone in un vero e proprio sistema di difesa distribuito, capace di evolversi nel tempo».

ZERO TRUST E NORMATIVE

La cyber awareness va intesa come un fattore strutturale delle moderne strategie di sicurezza e trova ideale complemento nel framework Zero Trust. «La stessa logica va applicata alle persone, che in questo modo possono diventare “sensori avanzati” in grado di intercettare anomalie prima che si trasformino in incidenti» – osserva Bonicelli. La combinazione di cyber awareness e threat intelligence consente di raffinare ulteriormente la gestione del rischio, mentre il quadro normativo accelera la sua implementazione nelle strategie aziendali. NIS2 e DORA impongono un ulteriore salto di maturità e spingono le organizzazioni a strutturare programmi di formazione e responsabilizzazione, coinvolgendo direttamente il management. «Come è accaduto con il GDPR, le direttive aiutano a radicare buone pratiche», conclude Bonicelli. «In poche settimane è possibile attivare percorsi mirati, inclusi quelli dedicati ai vertici aziendali. Un unicum nel panorama italiano, firmato Cyber Guru».

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GenAI, analytics e approccio open, Elastic riduce la distanza tra complessità tecnologica e capacità operative nella sicurezza sostenibile degli endpoint

La cybersecurity è sommersa dai dati, ma povera di “insight” realmente azionabili. Log e metriche si accumulano in volumi crescenti, rendendo sempre più difficile individuare tempestivamente tracce nascoste di compromissione o segnali di comportamenti anomali. «Il rischio è trovarsi davanti a uno scaffale infinito di soluzioni e informazioni senza sapere quali scegliere» – spiega Stefano Radaelli, senior solution architect di Elastic. «La sicurezza è una questione soprattutto di processo. Anche la tecnologia più evoluta rischia di rimanere inutilizzata se non è accompagnata da modalità operative efficaci e competenze adeguate».

AUTOMAZIONE E AI

Fondata nel 2012 da Shai Banon, Elastic nasce per affrontare il problema della raccolta dei log per evidenziare potenziali criticità nella lettura degli stessi eventi. Oggi, nello specifico della sicurezza IT comune a molte organizzazioni l’obiettivo è quello di evidenziare “pattern anomali” prima che possano avere conseguenze devastanti per l’organizzazione. Elastic, in particolare, con i suoi livelli di intelligenza avanzata permette, una volta correttamente implementato, di essere efficace sia in “detection” che in “prevention”. «Si pensa che basti installare il prodotto e che faccia tutto da solo» – sottolinea ancora Radaelli. «Ma ovviamente non è così, e nell’ambito della data analytics, in modo particolare, la differenza la fa la modalità d’uso delle tecnologie».

Elastic entra in gioco con una serie di strumenti di automazione (SOAR) e intelligenza artificiale generativa progettati per compensare il gap di conoscenze, tempo, risorse e disponibilità di molte organizzazioni. «La GenAI mette a disposizione competenze di secondo e terzo livello che spesso non esistono in azienda» – spiega il manager della società olandese-americana. «Ma questo non significa rinunciare all’intelligenza umana. L’obiettivo non è sostituire le persone, bensì ridurre la distanza tra chi gestisce l’incidente e chi possiede le competenze specialistiche avanzate, lasciando il verdetto finale sempre in mano all’uomo».

OPEN E SOSTENIBILE

Uno dei tratti distintivi di Elastic, la cui tecnologia è alla base del servizio di Uber ed è presente nel back office di eBay, è la sua filosofia open source e “fair”. L’azienda adotta un modello di accesso progressivo al mercato, che parte da una versione free liberamente utilizzabile e scala verso bundle a pagamento con funzionalità via via più avanzate, fino alla versione enterprise completa. A differenza di altri vendor che basano i costi delle soluzioni di security sulla quantità di dati analizzati, indipendentemente dal valore che tali informazioni contengono, Elastic lega l’investimento al consumo di risorse a livello infrastrutturale.

«Evitiamo modelli di licensing frammentati per singola feature perché servono prodotti semplici, facili da usare e da comprendere» – sottolinea Radaelli. «Partiamo da un approccio aperto e omnicomprensivo, che guarda alla sostenibilità della sicurezza e copre tutte le esigenze in fatto di observability e analytics, senza vincoli penalizzanti». La soluzione di Elastic estende la protezione anche agli endpoint, monitorando non soltanto lo stato di salute delle macchine bensì prevenendo colli di bottiglia o problemi di sicurezza, in ambienti critici e non. Inoltre, la piattaforma è un framework che può funzionare anche da vero e proprio ambiente di sviluppo, con forti possibilità di personalizzazione. Punto di forza rimane la sua facile scalabilità con un repository integrato congiuntamente alla facilità di implementazione in ambienti variegati (Elastic è disponibile in ambienti on premise, cloud o ibridi).

SICUREZZA POTENZIATA

Guardando al 2026, la previsione di Radaelli è chiara: «La sicurezza basata su intelligenza generativa prenderà sempre più piede. In uno scenario in cui anche i nuovi vettori di attacco saranno sempre più alimentati dall’AI, la questione centrale resta il modo in cui questa tecnologia verrà utilizzata. Non va considerata come puro automatismo ma come “enabler” di livelli di capacità analitiche più avanzate, senza sostituire la competenza umana nella lettura e interpretazione dei dati».

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Negli ultimi anni le aziende hanno investito in modo significativo in tecnologie di sicurezza, accumulando strumenti spesso molto efficaci ma non sempre integrati tra loro. Il quadro si complica ulteriormente se consideriamo l’estensione e la frammentazione del perimetro aziendale, distribuito tra cloud, lavoro remoto e ambienti ibridi. «Le aziende si rendono conto che le soluzioni di sicurezza fanno fatica a parlarsi» – spiega Simone Crevenna, head of SMB & S/M enterprise sales Italy di ReeVo. «La superficie di attacco è aumentata e chi ha investito in servizi SOC ha capito che le difese isolate non bastano. Proteggersi significa pensare come un attaccante per anticipare le minacce cyber, comprenderne le dinamiche e ridurre in modo sistematico la superficie esposta».

PENSARE COME UN ATTACCANTE

In questo scenario si inserisce l’approccio CTEM, Continuous Threat Exposure Management, che comprende l’insieme di servizi e tecnologie che contribuiscono a valutare la portata dei rischi, ribaltando la prospettiva tradizionale: non più solo difesa, ma analisi continua dell’esposizione al rischio in base alle reali modalità operative di chi lancia gli attacchi. «Tutte le aziende sono allineate a questo principio: ci sono realtà più sensibili al tema e altre meno» – spiega Crevenna. «Stiamo passando da una sicurezza reattiva a una sicurezza proattiva, che prevede il testing preventivo della capacità di difesa e della consapevolezza di quali possono essere le vulnerabilità». Il passaggio è quindi culturale prima ancora che tecnologico: «Ridurre la superficie di attacco diventa un processo continuo e strutturato per creare i presupposti di una maggiore sicurezza». Non deve sorprendere che molte aziende abbiano pianificato investimenti in servizi CTEM nei budget dei prossimi anni.

PIÙ IMPATTO, MENO SFORZO

ReeVo propone un approccio focalizzato sulla cyber exposure, che si distingue nel panorama dell’offerta e non prevede interventi diretti sull’infrastruttura del cliente. «Nelle aziende ci sono sempre meno figure in grado di governare ambienti IT complessi» – sottolinea Crevenna. «Per questo la tecnologia deve generare valore elevato con un effort minimo. La nostra missione è aiutare le organizzazioni a comprendere il loro livello di maturità in ambito security, definendo le priorità di evoluzione. Il modello di Continuous Threat Exposure Management permette di monitorare in modo continuo le esposizioni più critiche e di contestualizzare il rischio reale associato alle vulnerabilità e ai potenziali incidenti». La governance della sicurezza, nella visione di ReeVo, resta in capo ai CISO, mentre l’IT applica le scelte operative. Se la gestione del rischio è una necessità strutturale, il controllo dei comportamenti degli utenti interni emerge come uno dei principali fattori di criticità delle organizzazioni.

IL FATTORE AI

L’intelligenza artificiale gioca un ruolo centrale anche nel paradigma CTEM. Se da un lato la GenAI consente agli attaccanti di operare in modo più rapido, dall’altro rappresenta uno strumento di grande valore per la difesa. «Abbiamo integrato nella nostra piattaforma modelli LLM di terze parti che supportano la definizione e l’arricchimento degli scenari di attacco» – spiega Crevenna. «L’obiettivo è migliorare la qualità delle simulazioni e rendere il processo di gestione del rischio più accurato ed efficace».

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Nel dibattito sulla sicurezza informatica negli ambienti industriali persiste un equivoco di fondo. Spesso si applicano al mondo OT le stesse soluzioni già sperimentate nell’IT, dando per scontato che funzionino allo stesso modo. «Molte strategie di cybersecurity nascono nel mondo IT e funzionano bene in quel contesto. Le criticità sorgono quando vengono applicate all’OT senza un’adeguata valutazione delle specificità degli ambienti industriali» – spiega Marcello Romeo, pre-sales manager Southern Europe di TXOne Networks. Nel mondo IT, l’identificazione e l’autorizzazione degli accessi seguono il principio del minimo privilegio, consentendo agli utenti di accedere a dati e servizi ovunque si trovino. In ambito OT, invece, il concetto di utente perde centralità. Il cambio di paradigma è netto e impone alle aziende di sviluppare capacità specifiche per mettere in rete macchine e processi, senza compromettere continuità operativa e safety.

VERSO UN PARADIGMA OT NATIVO

TXOne Networks – azienda che nasce dall’esperienza combinata di un gigante della cybersecurity come Trend Micro e di MOXA, specialista OT – è focalizzata sulla difesa cyber degli ambienti industriali e conta oggi oltre 4.200 clienti enterprise in settori come manifattura, energia, trasporti e utility. La sua missione è aiutare le aziende a superare i limiti che rendono le classiche soluzioni di sicurezza inadeguate per l’OT. Alla base del problema – come spiega Romeo – ci sono ragioni strutturali: «Gli impianti OT fanno largo uso di asset legacy, sistemi operativi obsoleti e non più supportati o per cui non esistono patch per rimediare a un attacco. Parliamo di macchine vulnerabili ma anche critiche per la produzione».

L’altro vincolo riguarda la natura dei sistemi OT, che operano in modalità real-time o near real-time e non tollerano latenze né consumi eccessivi di risorse. «Soluzioni nate per l’IT, come gli strumenti di endpoint protection tradizionali, possono introdurre overhead e ritardi incompatibili con i requisiti di continuità operativa, con effetti potenzialmente disastrosi sulle linee di produzione».

C’è infine il tema della dipendenza dal cloud: «La sicurezza IT si basa su una connettività continua, necessaria per ricevere gli aggiornamenti e inviare la telemetria degli attacchi. Una condizione che può risultare incompatibile con molti ambienti OT, dove prevalgono esigenze di isolamento. In questi contesti si afferma quindi il modello di intrusion prevention, che consente di applicare virtual patching a livello di rete, proteggendo i sistemi industriali senza intervenire direttamente sugli asset».

STABILITÀ INDUSTRIALE E FATTORE UMANO

Secondo uno studio di TXOne Networks realizzato con Frost & Sullivan, in circa il 60% degli incidenti a livello globale entra in gioco il fattore umano, tra errori operativi e sabotaggi intenzionali. «Proteggere l’impianto ed evitare fermi macchina significa proteggere anche le persone e non basta bloccare malware o ransomware e minacce Zero Day» – afferma Romeo. Le linee di produzione automatizzate sono caratterizzate da comportamenti ripetitivi e deterministici, che restano invariati per decenni.

Ed è proprio questa stabilità a diventare un punto di forza per la sicurezza. Le soluzioni di TXOne si basano sull’apprendimento del comportamento dell’impianto, monitorando in modo adattivo servizi, protocolli e applicativi sia a livello di sistema sia nelle interazioni di rete. «La baseline diventa un insieme di regole di protezione» – spiega Romeo. «In questo modo possiamo bloccare solo i comportamenti indesiderati e le vere anomalie, includendo errori umani, tentativi di misconfiguration e sabotaggi, senza compromettere il funzionamento delle macchine».

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Il rischio c’è e non è più legato solamente alla perdita di dati, ma alla perdita di fiducia. Nei prossimi due anni le aziende si troveranno ad affrontare un nuovo tipo di minaccia, che non colpisce i sistemi informatici dall’esterno, ma che mina la capacità di controllare e correggere ciò che fanno le tecnologie di intelligenza artificiale implementate dalle stesse aziende. «Finora la cybersecurity si è concentrata sulla protezione dei dati» – spiega Alessio Stellati, regional vice president Italy, Spain & Portugal di Rubrik. «Ma con l’arrivo dell’AI agentica, e quindi di sistemi capaci di prendere decisioni e agire in autonomia, il perimetro del rischio si sta spostando. Oggi il pericolo più grande è legato alla possibilità che un agente AI prenda una decisione errata, compia un’azione non autorizzata o comprometta la reputazione e la compliance dell’azienda senza che nessuno se ne accorga in tempo».

La fiducia è la nuova frontiera

Ed è proprio in questo scenario che la perdita di fiducia diventa una crisi a tutti gli effetti: quando clienti e partner non si fidano più dei processi automatizzati dell’impresa si va oltre la sfera dell’incidente tecnico e si entra nel campo dei problemi di credibilità, di governance e di continuità del business. La differenza rispetto alle minacce tradizionali – come sottolinea Stellati – è profonda, perché in passato si difendevano i dati da attori esterni e oggi invece si devono difendere le decisioni (e l’integrità dei processi) da errori o comportamenti imprevisti delle macchine.

Secondo Rubrik, l’AI non sta introducendo nuove minacce informatiche, ma sta amplificando quelle esistenti. Gli attacchi sono infatti più veloci, sofisticati e su larga scala, basti pensare che negli ultimi tre anni si è registrato un aumento del 1.200% nelle e-mail di phishing e un incremento del 950% nel furto di credenziali: entrambi attribuibili alla capacità dell’AI di creare trappole digitali credibili su scala industriale. Il confine della cybersecurity scivola quindi verso il concetto di fiducia: «Le imprese che sapranno dimostrare, in modo trasparente e verificabile, che la loro AI è sicura e affidabile avranno un vantaggio competitivo enorme» – rimarca Stellati. «Mentre le altre rischiano di perdere non solo informazioni, ma soprattutto credibilità e, di conseguenza, mercato. Nei prossimi anni la solidità di un’impresa verrà definita dalla capacità di costruire questo nuovo strato di fiducia e di mantenerla sempre viva, anche quando l’intelligenza sbaglia».

Dal recovery alla sicurezza agentica

Rubrik è leader nel Magic Quadrant di Gartner per le soluzioni di Enterprise Backup and Recovery Software e nel report MarketScape 2025 di IDC per la cyber-recovery: questo doppio riconoscimento conferma la solidità di una visione fondata sulla trasformazione del “recovery” in una strategia proattiva che guarda alla resilienza dell’AI agentica quale base di partenza imprescindibile per innovare in modo sicuro. In questa visione si inserisce anche l’ultimo componente della suite Rubrik Agent Cloud (che consente di monitorare e gestire l’intero ciclo di vita degli agenti integrando funzioni avanzate di audit e remediation), vale a dire Agent Rewind, una nuova tecnologia basata sull’infrastruttura AI di Predibase, società californiana recentemente acquisita da Rubrik.

Agent Rewind combina funzionalità di recovery con capacità avanzate di controllo per consentire alle organizzazioni di correggere errori commessi dagli agenti intelligenti, offrendo visibilità sulle loro azioni e permettendo di “tornare indietro”, cancellando le modifiche apportate in modo errato a dati e applicazioni. «La nostra azienda continua a crescere al ritmo del 35-40% anno su anno e siamo già leader di mercato nel mondo della data security e della cyber resilience, ma puntiamo a innovare ulteriormente investendo il 27% dei ricavi in ricerca e sviluppo» – spiega Stellati. «Non sarà l’AI a togliere il lavoro ai manager, ma la perdita di fiducia nell’AI potrebbe distruggere le aziende più velocemente di un ransomware. Rewind nasce proprio per prevenire quel punto di non ritorno». La fiducia va quindi vista come la nuova infrastruttura critica, anche in relazione al fatto che nei prossimi anni la resilienza aziendale si misurerà con la capacità di garantire non solo la continuità operativa dei sistemi ma anche la credibilità dei processi decisionali.

L’evoluzione dei ruoli

Dopo l’era della trasformazione digitale e del cloud, siamo entrati oggi nella stagione dell’AI transformation e, secondo le stime di Gartner, la curva di adozione delle tecnologie agentiche raggiungerà il picco di maturità in meno di due anni. Per i CIO, i CISO e i CTO, questo significa ridefinire ora la propria missione, aggiungendo all’imperativo di proteggere i dati quello di governare l’interazione fra agenti umani e agenti digitali, passando dal ruolo di custodi dei sistemi a quello di architetti della fiducia. Rubrik è nata come azienda di backup ma è cresciuta nel tempo al rango di attore di riferimento nella cyber recovery e nella data security: la sua piattaforma, oggi, opera come un vero e proprio data lake, capace di unificare ed elaborare dati provenienti da ambienti on premise e da suite come Office 365, dal cloud e da applicazioni SaaS. Ed è proprio questa visione olistica che le consente di affrontare la nuova dimensione del rischio imposta dai modelli decisionali completamente (o quasi) automatizzati.

Il rischio del caos digitale

«L’innovazione avanza: il nostro compito è di renderla sicura. Solo chi saprà costruire fiducia e resilienza nell’adozione dell’AI potrà guidare il mercato» – afferma Stellati. «Gli altri rischiano di essere guidati – o perfino sostituiti – dalla propria intelligenza artificiale». La fiducia non si può costruire solo con la tecnologia, perché c’è una componente organizzativa da non sottovalutare: governance, cultura e responsabilità condivisa sono infatti i pilastri di una sicurezza che deve abbracciare la logica della supervisione continua. «Fare innovazione senza governance e senza resilienza significa imboccare una strada preferenziale verso il caos digitale, e per questo serve adottare un nuovo modello in cui la compliance e l’etica dell’intelligenza artificiale non siano funzioni separate, ma componenti del design operativo».

Gli esempi di AI fuori controllo non mancano. Basti pensare al caso Air Canada, dove un chatbot ha fornito informazioni errate ai clienti su una promozione inesistente e inventata dall’assistente virtuale, ma che i giudici hanno reso “effettiva” in tribunale, obbligando la compagnia a rispettarla. Un episodio magari marginale in termini economici, ma molto impattante sul piano reputazionale, nonché prova tangibile che anche un errore “non umano” può generare una perdita di fiducia irreversibile. «Nel prossimo decennio, gli agenti AI prenderanno decisioni eseguendo playbook automatizzati a velocità e scala impossibili per gli esseri umani. L’AI – conclude Stellati – forse non ci ruberà il lavoro ma rischia di rubarci le decisioni. E quando non potremo più fidarci delle decisioni prese dai nostri sistemi intelligenti, saremo chiamati ad affrontare una sfida esistenziale».

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Le scelte di politica industriale del passato pesano ancora oggi sulla competitività e la resilienza delle imprese. Il fattore legacy strutturale si riflette sulla business continuity. In soli tre anni, TXOne Networks ha ridefinito il concetto di sicurezza OT con un approccio nativamente progettato per gli ambienti industriali, abbracciato da molti clienti importanti anche in Italia. Le grandi imprese del manufacturing sono già pronte, le PMI meno. Intanto, le minacce e i cyberattacchi crescono senza sosta.

«Da sempre, il settore manifatturiero italiano è un solido pilastro dell’economia nazionale. Anche per questo, è sempre più spesso nel mirino dei cybercriminali» – spiega Maurizio Milazzo, direttore Sud Europa di TXOne Networks.

L’urgenza di un nuovo modello OT

Gli impianti industriali sono più connessi, ma anche più vulnerabili. Come deve evolvere la sicurezza di impianti e macchinari? La formula è chiara: «Protezione degli asset e degli endpoint industriali, formazione contro l’errore umano, active learning e virtual patching per rilevare e bloccare le anomalie prima che diventino incidenti».

Fondata nel 2019 come joint-venture tra Trend Micro e Moxa, TXOne Networks, con una sua propria legal entity, si è imposta subito come il riferimento globale della sicurezza OT. La sua mission è chiara: portare in produzione tecnologie capaci di blindare i processi industriali, le infrastrutture critiche e i macchinari senza mai interrompere ciò che, in fabbrica, vale più di tutto: la continuità operativa.

TXOne Networks adotta un approccio OT Zero Trust articolato su tre pilastri: protezione della rete e degli endpoint industriali, mitigazione dell’errore umano e integrazione di tecnologie all’avanguardia. La strategia comprende anche una forte componente consulenziale: «Aiutiamo le aziende a prevenire incidenti generati dall’incrocio tra errori umani e attacchi ransomware, a monitorare gli impianti in tempo reale e a progettare architetture di rete sicure, realmente coerenti con la complessità dell’operatività industriale».

Perché l’OT è esposto come mai prima

La convergenza tra IT e OT amplia in modo significativo la superficie di attacco e la portata dei rischi. La proposta di TXOne Networks mette in discussione la logica reattiva con cui il mondo industriale ha affrontato finora il tema della protezione degli impianti, spingendo verso un paradigma OT nativo. «Negli anni si è pensato, sbagliando, che la sicurezza OT fosse un sottoinsieme dell’IT. È un errore che compromette la catena produttiva» – spiega Milazzo. «Le nostre ricerche mostrano che quasi tutti gli incidenti IT (97-98%) impattano sulle operations».

L’insieme degli interventi riferibili all’Industria 4.0, la corsa alla digitalizzazione, nonché il ricorso spinto a strumenti come il MES (Manufacturing Execution System) o i sensori IoT, hanno oggettivamente generato un profilo di rischio crescente che il mondo industriale deve affrontare adottando un approccio operativo orientato alla sicurezza cyber. «Le aziende – spiega Milazzo – avvertono l’esigenza di proteggersi installando firewall e altri strumenti di base, ma queste difese non bastano: l’approccio alla protezione in ambito OT è indietro di circa dieci anni rispetto alla security IT. La sfida da vincere è proteggere la nostra proprietà intellettuale in ambito industriale. E serve un sistema di intrusion prevention specifico anche contro l’errore umano, per prevenire comportamenti non idonei del personale di fabbrica e degli operatori che intervengono sugli impianti». In questo scenario, la sfida per le imprese industriali non è dunque solo tecnologica ma anche organizzativa, e coinvolge processi, attività di manutenzione, formazione e servizi di monitoraggio continuo.

«Un impianto industriale è un organismo vivente che genera continuamente vulnerabilità e anomalie sempre diverse» – spiega Milazzo. Quando si parla di difendere ambienti industriali, anche la compliance normativa assume un ruolo determinante. «Un primo livello di attenzione deriva dagli obblighi imposti da direttive come NIS2 o il Cyber Resilience Act, che sono il punto di riferimento per le aziende anche per la definizione dei budget di spesa, e anche da altri regolamenti che vanno nella direzione di garantire la safety dell’operatore che lavora su macchine e impianti complessi». Le aziende devono quindi considerare non solo l’incremento del panorama delle minacce ma anche il contesto regolamentare che richiede strategie di lungo termine e interventi concreti. «La sicurezza – continua Milazzo – non è solo informatica, ma anche fisica e operativa, e negli ambienti industriali la protezione delle persone è parte integrante della strategia di cybersecurity».

Il punto cieco della sicurezza OT

Il ciclo di vita degli asset industriali è storicamente molto esteso ed è consuetudine che i sistemi operativi dei PC industriali che governano macchine e impianti non vengano aggiornati così frequentemente, lasciando aperto il campo a possibilità di attacco che la difesa organizzata secondo gli standard IT non può intercettare. La formazione del personale assume in tal senso un peso importante, anche in relazione al peso dell’errore umano negli incidenti informatici che si registrano negli ambienti di fabbrica.

«Nell’ultimo rapporto Clusit –  precisa Milazzo – emerge chiaramente come le norme indirizzino le logiche di investimento, ma si parla pochissimo del fattore umano». Sulla base delle indagini svolte da TXOne, il 66% delle vulnerabilità riscontrate in un impianto sono causate da addetti incaricati della manutenzione o altre attività. Le raccomandazioni che TXOne Networks indirizza alle aziende di produzione prevedono un mix fra compliance normativa, formazione del personale, monitoraggio continuo e tecnologie adeguate, con l’obiettivo di migliorare la sicurezza, puntando a ripensare l’intero approccio degli ambienti OT.

L’AI come strumento da integrare

L’intelligenza artificiale può essere utilizzata in ambito OT per il monitoraggio delle macchine, il rilevamento di anomalie funzionali in tempo reale e la prevenzione di malfunzionamenti. «In linea generale, l’AI non rivoluziona ancora la sicurezza OT, tuttavia ha un ruolo crescente sia in difesa che, purtroppo, in attacco. E per questo, non va sottovalutata né come opportunità né come rischio» – riconosce Milazzo. «Il costo per accedere a strumenti di attacco basati su AI è sceso a poche centinaia di dollari, rendendo queste tecniche alla portata di chiunque» – spiega Milazzo. Inoltre, la natura di questi attacchi è molto diversificata: «Alcuni puntano alla sottrazione dei dati, altri a rivendere l’accesso ai sistemi».

Ogni nuova integrazione digitale amplifica le opportunità di business, ma anche le vulnerabilità. TXOne Networks intercetta questa frattura e la trasforma in un percorso di maturità che unisce innovazione, governance e competenze. La resilienza industriale non è un “punto di accumulazione”. Non è un valore verso cui si tende e che, una volta raggiunto, resta stabile. È un processo continuo capace di considerare la fabbrica nel suo insieme: persone, processi, asset e manutenzione. In questo equilibrio sottile si gioca il futuro della manifattura italiana, chiamata a proteggere ciò che produce e l’identità che la distingue nel mondo.

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La trasformazione digitale sta creando uno «shift» di paradigma – da tecnologia a valore per il business. Questo “shift” è accelerato da una nuova dimensione, quella delle piattaforme e del cloud, e da una globalizzazione economica e una instabilità geopolitica che mettono a dura prova le soluzioni a scala locale.

«La necessità di avere la stessa esperienza aziendale su scala globale impone un modello di servizio uniforme» – afferma Francesca Puggioni, AD di Orange Business Italy e managing director per Svizzera, Sud ed Est Europa.

L’evoluzione verso scenari cloud-native, in particolare, ha portato l’attenzione su nuovi modelli operazionali più centralizzati, e sulla necessità di orchestrare in modo efficiente servizi, dati e applicazioni in un contesto in cui tutto viene eseguito su piattaforme distribuite. «Tutto è virtuale e tutto è in cloud: il valore non risiede più nella tecnologia in sé, ma nella capacità di integrare ecosistemi complessi e generare business value su scala internazionale».

Dalla connettività alla sicurezza

In questo contesto, Orange si posiziona con un approccio fondato sulle “tre C”: connettività, cloud e cybersecurity, i pilastri per garantire prestazioni, sicurezza e continuità dei sistemi e che riflettono la capacità di presidiare l’intera value chain.

«Siamo tra i pochi player globali a mantenere una leadership in questi tre ambiti tecnologici. Le piattaforme dati – spiega Francesca Puggioni – sono ovunque e vanno protette. Il nostro elemento distintivo è la capacità di offrire un servizio realmente end-to-end, dall’infrastruttura di rete all’integrazione applicativa».

Gli hyperscaler hanno ampliato le possibilità di gestione e di archiviazione dei dati in cloud, trasformando radicalmente processi e modelli organizzativi, ma questa accelerazione richiede un ulteriore salto. «Una volta integrate tutte le componenti – continua l’AD di Orange Business – solo un modello operativo e una corretta orchestrazione degli ecosistemi possono tradursi in valore per il business».

Dove si inceppa la trasformazione

In un modello data-driven, l’affidabilità del dato è cruciale. L’enorme quantità di informazioni generata da dispositivi connessi alimenta processi e decisioni: «I dati devono essere affidabili perché le decisioni derivano direttamente dalla loro analisi. Il punto centrale è usarli in modo intelligente. La supervisione umana non può essere “surrogata”: gli algoritmi, anche potenziati da supercomputer devono rimanere sotto controllo umano». La trasformazione digitale apre nuove opportunità e espone a rischi crescenti. Nella visione di Orange, le sfide principali riguardano l’integrazione tra tecnologie di nuova generazione e infrastrutture legacy, e la messa in sicurezza di applicazioni sempre più distribuite. «Una violazione può mettere in ginocchio un’azienda» – avverte Francesca Puggioni. «Perché il valore stesso del business è nei dati e nella loro protezione».

Nuovi orizzonti per l’Europa

Il passaggio dall’era dell’hardware a quella del software, e poi alla platformization, sta ridisegnando completamente i modelli operativi. «Serve un cambio di passo, un salto di competenze per allineare le applicazioni agli obiettivi aziendali e interpretare correttamente il quadro normativo e strategico». Serve anche una visione di lungo periodo: «La vera sfida è far nascere campioni tecnologici capaci di riportare l’Europa su un percorso di leadership. Il momento è adesso: dobbiamo agire subito» – avverte Francesca Puggioni. L’IT non è più solo una funzione di supporto, ma una leva di creazione di valore. «L’AI è un’innovazione potente, capace di generare benefici concreti. Il cambiamento è la strada che ci porta verso ciò che prima non avevamo neppure immaginato. Ma l’AI può funzionare solo se appoggia su un’infrastruttura resiliente e, soprattutto, ben orchestrata».

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«Per leggere il futuro dei data center la parola chiave è factory» – spiega Claudia Vegni, regional sales director di Equinix. «Il cloud è invisibile ma sostanziale. Il data center non è più solo infrastruttura ma piattaforma strategica per la resilienza, la sostenibilità e la competitività delle imprese». Dalla “gravità” del dato alla “forza di attrazione” della factory, fino all’HPC che lavora all’edge: «Il data center consente all’AI di abilitare capacità di problem solving, con impatti anche sui territori, perché i campus diventano acceleratori di sviluppo».

L’Italia si conferma un mercato attrattivo per molti fondi stranieri che vedono l’opportunità di investire per aumentare il livello di connettività, potenza e intelligenza di calcolo. «Oggi quasi il 90% delle nuove infrastrutture digitali è concentrato al Nord, in particolare nell’area milanese, e i data center assumono la forma di veri e propri campus digitali, di factory dell’innovazione che devono abilitare modelli di business scalabili, resilienti e sostenibili».

La resilienza adattiva sopravanza il concetto di conformità – sottolinea Claudia Vegni. «Noi non incorporiamo resilienza, la disegniamo. Significa ottimizzare l’uso dell’energia e progettare infrastrutture con un approccio security by design». I fattori di maggiore complessità sono due: «Il capitale umano, per la carenza di competenze nelle infrastrutture critiche. Il quadro politico-regolatorio, perché genera instabilità e incertezza».

In questo scenario, la capacità di integrare connettività, piattaforme cloud-native sicure e calcolo ad alte prestazioni diventa decisiva ed è proprio questo il terreno sul quale Equinix opera con un’infrastruttura in grado di supportare processi decisionali data-driven.

Perché l’AI fallisce (e come evitarlo)

Oggi i progetti di AI rischiano di fallire o di restare confinati in silos. Occorre invece un approccio industriale. L’adozione dell’intelligenza artificiale nelle imprese italiane è ancora in una fase esplorativa: «Manca una progettualità sistemica, molti progetti sono proof of concept di pura automazione, mentre sono pochi quelli trasformativi a lungo termine».

Equinix ha già predisposto un’infrastruttura AI-ready per anticipare la maturazione della domanda. «Oggi dobbiamo capire come usare l’intelligenza artificiale e per cosa». La collaborazione di Equinix con grandi partner internazionali – dalle grandi telco alle big tech fino ai colossi dei chip come Nvidia – consente di modellare l’ecosistema per l’AI dei prossimi cinque anni, seguendo la bussola dei grandi produttori e utilizzatori di questa tecnologia. L’azione di Equinix sul mercato ha anche un aspetto educativo che trova concretezza con l’attività dei Solutions Lab che lavorano a stretto contatto con le aziende.

Calcolo, energia e spazio

Il tema energetico, in questo percorso di evoluzione, resta un nodo cruciale. «L’Italia ha il costo più alto dell’energia in Europa» – ricorda Claudia Vegni. «La libertà di collocazione dei workload di AI rischia di spingere lo sviluppo fuori dall’Europa, minando l’attrattività degli investitori tecnologici». La sfida di Equinix è di andare oltre i sistemi di liquid cooling. «Le soluzioni di raffreddamento sono già molto avanzate, ma la potenza di calcolo crescerà ancora». Nell’ecosistema digitale il data center non va certo inteso come un insieme di cavi e server, bensì come un motore adattivo. «La forza del modello factory sta proprio nella sua capacità di ricomporsi, scomporsi ed evolvere, adattandosi ai nuovi bisogni di calcolo, energia e spazio». In prospettiva, i Quantum Data Center rappresentano un fattore di efficienza: «Più potenza con meno hardware, consumi potenzialmente inferiori per calcoli ad altissima complessità,  minore numero di server e rack, riducendo complessivamente ingombro infrastrutturale e footprint».

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