L'AI renderà l'HRM più preciso e adattivo

L'AI ha già trasformato numerosi settori, ma il suo potenziale nella gestione dei rischi umani (HRM) rimane sottoutilizzato e incompreso. Valutando accuratamente il comportamento, identificando i modelli di rischio e implementando interventi adattivi su misura per gli individui, l'AI può cambiare radicalmente il modo in cui le organizzazioni gestiscono le minacce alla cybersecurity.

Il passaggio alla gestione del rischio centrata sull'uomo 

Storicamente, la cybersecurity si è concentrata sulle vulnerabilità tecnologiche, come l'applicazione di patch ai sistemi, il blocco dei software dannosi o la protezione delle reti. Ma con l'errore umano che contribuisce a oltre il 60% delle violazioni di dati, secondo il rapporto Verizon sulle violazioni di dati del 2025, l'attenzione delle organizzazioni si sta spostando sul comportamento umano come fattore di rischio critico. Questo cambiamento dà la priorità alla comprensione e alla gestione delle scelte e dei livelli di consapevolezza dei dipendenti, dei fornitori terzi e persino della leadership.

Tuttavia, molte organizzazioni e i loro fornitori sono ancora alle prese con il vero significato di "gestione del rischio umano". La maggior parte implementa programmi di formazione di base o simulazioni di phishing, ma non dispone degli strumenti per misurare i modelli di comportamento individuali, valutare i rischi più sfumati o fornire interventi che risuonino personalmente con gli utenti. 

L'AI, in particolare i modelli di apprendimento automatico predittivo, è in grado di affrontare queste lacune in modo unico. Può elaborare grandi quantità di dati comportamentali, individuando schemi e anomalie ben oltre le capacità umane. Ancora più importante, può farlo in modo adattivo, personalizzato e predittivo, consentendo interventi che incontrano gli utenti dove si trovano, piuttosto che affidarsi a tattiche uniche.

Limitazioni attuali negli approcci dei fornitori 

Nonostante il potenziale dell'AI, molti fornitori non stanno andando oltre le applicazioni di superficie. La maggior parte delle offerte dei fornitori nella gestione del rischio umano si concentra sullo sviluppo di campagne di sensibilizzazione dei dipendenti o di test di phishing automatizzati. Pur essendo preziosi, questi strumenti non riescono ad affrontare questioni più profonde. 

Si concentri sulla presentazione piuttosto che sulla precisione 

I fornitori spesso enfatizzano dashboard appariscenti e contenuti raffinati, ma trascurano l'analisi comportamentale e dei rischi sottostante, che guida un cambiamento significativo. Ad esempio, uno strumento di simulazione di phishing che classifica i dipendenti in base alle percentuali di clic può riportare un "successo" perché meno utenti hanno cliccato dopo la formazione. Tuttavia, ci dice poco sul motivo per cui il comportamento è cambiato o sulla durata di tali cambiamenti. 

Uso limitato dei dati comportamentali 

Pochi fornitori sfruttano l'AI per analizzare i comportamenti individuali degli utenti su scala. Senza questi approfondimenti granulari, diventa impossibile misurare i rischi effettivi posti da dipendenti specifici o adattare gli interventi di conseguenza. 

Strategie reattive piuttosto che preventive 

La maggior parte degli approcci rimane reattiva, affrontando gli errori umani dopo che si sono verificati, sia attraverso segnalazioni, indagini o azioni disciplinari. Sebbene questi sforzi siano necessari, non affrontano le cause profonde del comportamento a rischio. 

Le organizzazioni hanno bisogno di strumenti che vadano più a fondo, utilizzando l'AI per valutare, prevedere e adattarsi ai fattori di rischio umani in tempo reale. 

Come l'AI può guidare un HRM accurato e adattivo 

L'AI offre potenti capacità per rivoluzionare la gestione del rischio umano nella cybersecurity. Di seguito sono riportati i casi d'uso di maggiore impatto che le organizzazioni dovrebbero sfruttare.

Profilazione del rischio comportamentale 

Gli strumenti basati sull'AI possono analizzare una serie di dati, tra cui i modelli di accesso, l'attività e-mail, la condivisione di documenti e persino il tono della comunicazione. Applicando modelli di apprendimento automatico, questi strumenti rilevano le tendenze e sviluppano profili di rischio dettagliati per individui o gruppi. 

Per esempio, un dipendente che accede frequentemente a file sensibili al di fuori dell'orario di lavoro e opera da più dispositivi può rappresentare una minaccia insider significativamente più elevata rispetto a un collega che si attiene alle pratiche standard. Tali approfondimenti consentono alle organizzazioni di concentrare la loro attenzione sulle persone ad alto rischio. 

Interventi personalizzati 

La formazione tradizionale sulla cybersecurity tratta i dipendenti come un monolite, offrendo contenuti identici indipendentemente dalla comprensione, dalle abitudini o dal livello di rischio di un individuo. L'intelligenza artificiale cambia il gioco, adattando gli interventi a ogni persona. 

Ad esempio, un utente altamente a rischio potrebbe ricevere un coaching intensivo one-to-one attraverso un chatbot AI o una formazione gamificata. Chi ha difficoltà a riconoscere il phishing potrebbe essere sollecitato con moduli di microapprendimento mirati, legati direttamente alle recenti azioni rischiose. Inoltre, l'intelligenza artificiale può consigliare politiche di protezione della posta elettronica che possono essere regolate per proteggere in modo più aggressivo la casella di posta di un utente a rischio. 

Questo approccio personalizzato non solo migliora l'efficacia, ma limita anche il disimpegno o la resistenza alle misure di sicurezza, che è comune con la formazione generica. 

Analisi predittiva del rischio 

L'AI consente alle organizzazioni di passare dal senno di poi alla previsione, prevedendo i futuri comportamenti a rischio prima che si trasformino in incidenti. Ad esempio, i modelli predittivi potrebbero segnalare la probabilità che un dipendente non configuri correttamente le impostazioni del cloud, in base alle sue interazioni storiche con le piattaforme cloud. Segnalare questi rischi consente di agire preventivamente, evitando un punto cieco della sicurezza. 

Applicazione adattiva dei criteri 

L'AI può apportare modifiche dinamiche alle politiche di sicurezza in base ai cambiamenti comportamentali osservati. Se un dipendente dimostra un miglioramento costante e un'aderenza alle best practice, alcune restrizioni potrebbero essere allentate per ottimizzare la produttività. Nel frattempo, gli utenti con un profilo di rischio crescente possono andare incontro a controlli progressivamente più severi. 

Questa adattabilità favorisce la fiducia all'interno dell'organizzazione e garantisce che le misure di sicurezza siano efficaci e che disturbino il meno possibile i flussi di lavoro. 

L'impatto aziendale dell'HRM guidato dall'AI 

L'impiego dell'AI per rivoluzionare l'HRM non si limita a migliorare la sicurezza informatica, ma offre vantaggi aziendali misurabili.

Risparmi finanziari grazie alla riduzione dei rischi 

Il monitoraggio e l'intervento predittivo riducono gli errori umani, abbassando i costi degli incidenti. Si stima che il costo medio di una violazione della sicurezza informatica sia di circa 4,45 milioni di dollari. Anche piccole riduzioni degli errori umani portano a significativi ritorni finanziari. 

Produttività migliorata 

La formazione adattiva e l'applicazione delle politiche assicurano che i dipendenti passino meno tempo a navigare tra controlli ridondanti o a partecipare a sessioni di formazione non necessarie. Questa efficienza si traduce in una maggiore produttività della forza lavoro. Ad esempio, l'estensione delle finestre di time-out MFA per i dipendenti a basso rischio aiuta a ridurre l'interruzione del flusso di lavoro di un dipendente. 

Rafforzamento della fiducia degli utenti 

I dipendenti sono più propensi a collaborare con i team di sicurezza quando confidano che gli interventi siano equi, personalizzati e non punitivi. Le iniziative guidate dall'AI che tengono conto delle esigenze individuali possono contribuire a rafforzare questa fiducia. 

Rischi e sfide 

Sebbene le opportunità siano immense, le organizzazioni devono essere consapevoli dei rischi associati all'impiego dell'AI per la gestione del rischio umano. 

• Dati comportamentali di alta qualità: L'intelligenza artificiale è limitata al set di dati utilizzati per l'analisi. Le organizzazioni devono dare priorità ai feed di dati provenienti da un'ampia gamma di strumenti di sicurezza e HR per ottenere il massimo impatto.
• Problemi di privacy: Il monitoraggio comportamentale estensivo solleva questioni etiche sulla privacy e sul consenso dei dipendenti. È fondamentale garantire la trasparenza e la conformità alle normative sulla privacy.
• Pregiudizi nei modelli AI: Gli algoritmi mal progettati possono amplificare i pregiudizi, segnalando in modo sproporzionato alcuni gruppi di utenti o comportamenti come "rischiosi". Test e verifiche rigorose dei modelli di IA sono essenziali per mitigare questo problema.
• Falsi positivi: Senza un'adeguata calibrazione, i sistemi eccessivamente vigili potrebbero creare attriti inutili, causando frustrazione o riduzione del morale. 

Strategie di implementazione adeguate, informate da input di team interfunzionali, sono essenziali per superare questi ostacoli e garantire che l'adozione dell'AI sia responsabile ed efficace. 

La linea di fondo

L'AI ha la chiave per far progredire l'HRM, consentendo una misurazione accurata del comportamento, una previsione dinamica del rischio e un intervento personalizzato. Le organizzazioni che sfruttano queste capacità non solo mitigano i rischi di sicurezza in modo più efficace, ma sbloccano anche i vantaggi aziendali, come i risparmi sui costi e la maggiore produttività. 

Tuttavia, la realizzazione di questo potenziale richiede uno spostamento fondamentale dell'attenzione dalla creazione di contenuti visibili alle applicazioni significative dell'IA nell'analisi del comportamento e nell'adattamento. I fornitori e le organizzazioni disposti a guidare questa transizione avranno un vantaggio competitivo nel panorama odierno della cybersecurity, che è molto rischioso.