Cybersecurity aziendale sotto pressione cresce l’impatto dei rischi legati all’AI
Cybersecurity, perché NIS2, DORA e AI cambiano le regole per le imprese
La cybersecurity aziendale sta vivendo una trasformazione strutturale che coinvolge direttamente consigli di amministrazione, regolatori europei e fornitori tecnologici. Dolman Aradori, esperto di cybersecurity di NTT Data, spiega come le direttive europee NIS 2 e DORA stiano spostando il focus dalla semplice conformità tecnica alla gestione continua del rischio.
Le nuove norme obbligano le imprese europee ad analizzare periodicamente i rischi, includendo supply chain e terze parti, mentre l’esplosione dell’intelligenza artificiale rende più sofisticati tanto gli strumenti difensivi quanto le tecniche di attacco.
Questo scenario si sta delineando oggi nei principali mercati europei, in una fase in cui l’adozione di AI generativa è ancora sperimentale ma già capace di amplificare vulnerabilità, ridefinendo responsabilità manageriali, governance dei dati e aspettative di ritorno sugli investimenti tecnologici.
In sintesi:
- NIS2 e DORA impongono un passaggio dalla checklist alla gestione dinamica del rischio.
- I board devono assumere responsabilità dirette e misurabili sulla cybersecurity aziendale.
- L’AI potenzia sia la difesa sia attacchi come phishing, deepfake e DDoS.
- Adozione AI ancora immatura, governance e aspettative di ROI spesso irrealistiche.
Nuove norme europee, responsabilità dei board e ruolo di NTT Data
Per anni la sicurezza informatica è stata gestita come un adempimento burocratico: antivirus, firewall, policy minime e report di conformità. Dolman Aradori definisce questo modello “da checklist”, utile solo a dimostrare compliance formale, non una reale resilienza.
Con NIS 2 e DORA, l’Unione europea impone invece un approccio risk-based: le imprese devono valutare in modo iterativo i rischi associati a ogni processo, servizio digitale e relazione con fornitori e partner critici. La sicurezza diventa così parte del ciclo di vita del business, non un costo accessorio.
Elemento chiave è la responsabilità diretta del vertice aziendale. I membri dei consigli di amministrazione devono comprendere l’impatto economico, operativo e reputazionale di un incidente cyber, includendo sanzioni regolatorie e interruzioni di servizio. NTT Data lavora con i board portando casi concreti, simulazioni di attacco e scenari di crisi per colmare il divario tra linguaggio tecnico e decisione strategica, allineando risk appetite, investimenti e priorità operative.
Intelligenza artificiale tra nuove minacce, governance e ritorno sugli investimenti
L’AI sta ridefinendo sia la difesa sia l’offensiva cyber. In ambito difensivo permette analisi comportamentali su larga scala, individuazione automatica di vulnerabilità e rilevamento di anomalie in tempo quasi reale, superando i limiti dei team umani.
La stessa potenza viene sfruttata dagli attaccanti. Secondo Aradori, l’impatto più evidente riguarda il phishing: testi perfettamente localizzati, senza errori linguistici, altamente personalizzati, supportati da deepfake audio e video che imitano dirigenti e fornitori fidati. Anche gli attacchi DDoS beneficiano di orchestrazione AI-based, con campagne più ampie e variabili, che richiedono contromisure a monte da parte di provider di connettività e cloud.
Sul versante interno, l’adozione aziendale dell’AI generativa è ancora in larga parte esplorativa. Questa lentezza, osserva Aradori, ha finora limitato incidenti gravi di data leakage, ma rende centrale il tema della governance: trattare l’AI come “scatola magica” espone al rischio di bias non monitorati e data poisoning, cioè la manipolazione intenzionale dei dati di training per deviare i modelli.
La risposta passa per spiegabilità, tracciabilità delle decisioni algoritmiche e controlli di qualità continui sui dataset. I dati di settore evidenziano però uno scarto tra aspettative e realtà: molte imprese prevedono ritorni pari a 3,5 volte il capitale investito, ma circa metà valuta di ridurre i progetti se i benefici non emergono rapidamente.
Il rischio, conclude la lettura di Aradori, è considerare l’AI un moltiplicatore automatico di efficienza, senza investire nella maturità organizzativa, nelle competenze e nella governance che ne determinano l’efficacia.
Verso una cultura del rischio digitale misurabile e sostenibile
Il prossimo passaggio critico sarà consolidare una cultura del rischio digitale misurabile, condivisa tra CIO, CISO e consigli di amministrazione. La combinazione di NIS 2, DORA e AI impone metriche chiare su esposizione, impatti e ritorni degli investimenti in sicurezza.
I progetti che sopravviveranno non saranno quelli più spettacolari, ma quelli con governance solida, processi spiegabili, responsabilità definite e benefici documentati. Questo orienterà il mercato verso piattaforme e partner capaci di coniugare innovazione, compliance e affidabilità operativa nel lungo periodo.
FAQ
Cosa cambia per le aziende con la direttiva NIS 2
La NIS 2 introduce obblighi di gestione continua del rischio, responsabilità dirette dei vertici aziendali e controlli estesi a fornitori e supply chain critiche.
Qual è l’impatto della DORA sui servizi finanziari europei
DORA impone requisiti stringenti di resilienza operativa digitale, test periodici, piani di continuità e supervisione sui fornitori ICT critici del settore finanziario.
Come l’intelligenza artificiale sta cambiando gli attacchi di phishing
L’AI genera messaggi perfetti, personalizzati e localizzati, supportati da deepfake credibili, rendendo molto più difficile riconoscere phishing e frodi mirate.
Come impostare una governance efficace per i progetti di AI aziendale
Serve definire ownership chiara, controlli sui dati, tracciabilità delle decisioni, valutazioni di rischio e processi di revisione continua dei modelli algoritmici.
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