Che cos’è l’IA aziendale?

L'intelligenza artificiale aziendale sta diventando un elemento fondamentale nel modo in cui le grandi organizzazioni migliorano la produttività, automatizzano il lavoro, supportano il processo decisionale e gestiscono i rischi. Tuttavia, l'utilizzo dell'intelligenza artificiale in ambito aziendale è ben diverso dal semplice sperimentare uno strumento di IA autonomo. Ciò richiede una governance più solida, un accesso sicuro ai dati, un’infrastruttura affidabile e controlli che si adattino ai flussi di lavoro aziendali effettivi.

Man mano che un numero crescente di organizzazioni adotta l’IA generativa e le applicazioni basate sull’IA, i team addetti alla sicurezza e alla conformità devono comprendere come funziona l’IA aziendale, in quali ambiti genera valore e quali rischi devono essere gestiti sin dall’inizio.

Che cos’è l’IA aziendale?

L'intelligenza artificiale aziendale consiste nell'utilizzo dell'intelligenza artificiale all'interno delle grandi organizzazioni per migliorare le modalità di svolgimento del lavoro. Aiuta i team ad agire con maggiore rapidità, a prendere decisioni più efficaci e a ridurre il carico di lavoro manuale nelle operazioni aziendali quotidiane.

A differenza di uno strumento di intelligenza artificiale destinato ai consumatori, l’intelligenza artificiale aziendale deve operare in un ambiente aziendale controllato. Può supportare il servizio clienti, la rendicontazione interna, i flussi di lavoro relativi alla sicurezza o la produttività dei dipendenti, ma deve farlo senza esporre dati sensibili né aggirare le politiche aziendali.

È proprio questo che rende l’IA aziendale più complessa rispetto a un esperimento di IA a sé stante. Il sistema deve funzionare con dati approvati. Deve inoltre rispettare le autorizzazioni degli utenti e integrarsi nei flussi di lavoro esistenti. Quando l’intelligenza artificiale incide sull’attività aziendale concreta, la sicurezza e la responsabilità diventano elementi fondamentali.

Perché l’intelligenza artificiale aziendale è importante?

L'intelligenza artificiale aziendale sta diventando una priorità aziendale poiché le grandi organizzazioni gestiscono enormi volumi di dati, documenti, interazioni e decisioni operative. I processi manuali, da soli, spesso non riescono a tenere il passo con tale volume.

L'intelligenza artificiale può aiutare le organizzazioni ad analizzare le informazioni più rapidamente, automatizzare le attività ripetitive, migliorare le previsioni e fornire ai dipendenti informazioni contestuali tempestive. Se realizzate in modo responsabile, le applicazioni di intelligenza artificiale aziendali possono ridurre gli attriti tra i team e aiutare i dipendenti a concentrarsi su attività di maggior valore.

Le aziende stanno già utilizzando l'intelligenza artificiale a supporto di un'ampia gamma di funzioni, tra cui:

• Automazione dell'assistenza clienti e delle richieste di servizio interne
• Miglioramento dell’analisi dei dati, delle previsioni e della valutazione del rischio
• Accelerare lo sviluppo del software, la documentazione e la creazione di contenuti
• Miglioramento delle attività di rilevamento e indagine in materia di sicurezza informatica
• Promuovere la produttività e il processo decisionale dei dipendenti
• Offrire esperienze più personalizzate ai clienti

L'opportunità è notevole, ma lo è anche la responsabilità. Qualsiasi iniziativa nel campo dell’intelligenza artificiale che coinvolga dati aziendali, dati relativi ai clienti, contenuti soggetti a regolamentazione o sistemi operativi deve essere progettata tenendo conto della governance e della sicurezza dell’intelligenza artificiale.

Come funziona l’IA aziendale?

L'intelligenza artificiale aziendale opera combinando modelli, dati, infrastrutture, applicazioni, API e supervisione umana in un modello operativo regolamentato. Esistono diversi tipi di strumenti che le organizzazioni possono utilizzare, tra cui:

• vLLM – Aiuta le organizzazioni a gestire i modelli linguistici di grandi dimensioni in modo più efficiente.
• llm-d – Supporta l'inferenza distribuita per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale in produzione. 
• Inferenza distribuita – Consente di ripartire i carichi di lavoro di intelligenza artificiale su più macchine o risorse, consentendo alle organizzazioni di migliorare le prestazioni e la scalabilità. 
• Mixture of Experts (MoE) – Un’architettura di modello di intelligenza artificiale che assegna i compiti a componenti del modello specializzati, in grado di migliorare l’efficienza per determinati carichi di lavoro.

Queste tecnologie fanno parte del livello tecnico. Il livello aziendale si basa su un processo ben definito:

Individuare un caso d’uso aziendale

L’organizzazione dovrebbe innanzitutto definire il problema, il flusso di lavoro o la decisione che il sistema di IA aziendale dovrà supportare. I casi d'uso validi sono specifici. Anziché «utilizzare l’IA per aumentare la produttività», un caso d’uso più appropriato potrebbe essere «riassumere i ticket dei clienti e suggerire l’assegnazione in base all’urgenza e alla cronologia dell’account».

Collegare i dati approvati

L'intelligenza artificiale aziendale si basa su dati pertinenti e gestiti in modo adeguato. Ciò può includere banche dati interne, applicazioni aziendali, set di dati approvati, registri dei clienti, documenti normativi o dati operativi. L'accesso ai dati deve rispettare le regole di classificazione, le autorizzazioni e i requisiti di conformità.

Selezionare o realizzare il sistema di intelligenza artificiale

Le organizzazioni possono scegliere un prodotto software di IA aziendale già esistente, sviluppare un sistema di IA personalizzato oppure combinare più strumenti. La scelta giusta dipende dalle esigenze aziendali, dal livello di rischio, dalla sensibilità dei dati, dai requisiti tecnici e dal modello di governance.

Integrarlo nei flussi di lavoro

L'intelligenza artificiale acquista maggiore valore quando supporta il lavoro concreto. Ciò significa integrare il sistema di intelligenza artificiale con i processi, gli strumenti, i percorsi di approvazione e i ruoli utente esistenti. Ad esempio, un assistente basato sull’intelligenza artificiale può sintetizzare un documento, ma la decisione finale potrebbe comunque essere approvata da un revisore umano.

Monitoraggio delle prestazioni

I sistemi di intelligenza artificiale in ambito aziendale dovrebbero essere monitorati nel corso del tempo. I team devono monitorare l'accuratezza, l'affidabilità, il comportamento degli utenti, l'accesso ai dati, le violazioni delle politiche, la deriva dei modelli e i risultati aziendali. Il monitoraggio consente di stabilire se il progetto di intelligenza artificiale stia generando valore senza comportare rischi non gestiti.

Migliorare nel tempo

L'intelligenza artificiale aziendale non è un'implementazione una tantum. I modelli, i prompt, le fonti di dati, i controlli e i flussi di lavoro dovrebbero essere perfezionati sulla base dei riscontri ricevuti, degli incidenti verificatisi, dell’evoluzione delle esigenze aziendali e dei nuovi requisiti di sicurezza.

Principali tipologie di IA aziendale

L'intelligenza artificiale aziendale comprende diverse tipologie di funzionalità di IA. Ciascuna di esse supporta diversi risultati, dalle previsioni e dalla generazione di contenuti alla classificazione, all’automazione e al supporto decisionale.

Intelligenza artificiale predittiva

L'intelligenza artificiale predittiva utilizza dati storici e modelli statistici per prevedere i risultati, individuare le tendenze o stimare i rischi futuri. Le aziende possono avvalersi dell’intelligenza artificiale predittiva per la previsione della domanda, l’individuazione delle frodi, la previsione dell’abbandono dei clienti o la pianificazione operativa.

IA generativa

L'IA generativa crea nuovi contenuti sulla base di prompt, dati di addestramento e contesto recuperato. È in grado di redigere testi, sintetizzare documenti, generare report, scrivere codice, creare immagini o fornire risposte in forma di conversazione. In ambito aziendale, l’IA generativa deve essere gestita con attenzione, poiché, in caso di controlli inadeguati, i risultati potrebbero includere informazioni sensibili o conclusioni errate.

Elaborazione del linguaggio naturale

L'elaborazione del linguaggio naturale aiuta i sistemi a comprendere, classificare, sintetizzare, tradurre o rispondere al linguaggio umano. Supporta casi d'uso quali la revisione di documenti, l'analisi del sentiment, le risposte dei chatbot, la ricerca di politiche e la classificazione dei messaggi.

Visione artificiale

La visione artificiale analizza immagini, video, documenti digitalizzati o input visivi per identificare oggetti, modelli, anomalie o testo. Può essere impiegato per l'ispezione in ambito produttivo, l'elaborazione di documenti, il monitoraggio della sicurezza, l'imaging sanitario o il controllo qualità.

Apprendimento automatico

L'apprendimento automatico utilizza i dati per identificare modelli e supportare la classificazione, i consigli, il rilevamento delle anomalie, le previsioni o l'automazione. Molti sistemi di intelligenza artificiale aziendali si avvalgono di modelli di apprendimento automatico per migliorare il processo decisionale o ridurre l'analisi manuale.

Automazione dei processi

L'automazione dei processi si avvale dell'intelligenza artificiale per gestire flussi di lavoro ripetitivi, l'assegnazione delle attività, le approvazioni, l'inserimento dei dati e le fasi operative di routine. L'automazione basata sull'intelligenza artificiale può migliorare l'efficienza operativa quando i processi sono chiaramente definiti e adeguatamente gestiti.

Intelligenza decisionale

L'intelligenza decisionale combina dati, modelli di intelligenza artificiale, regole e contesto per favorire decisioni aziendali più efficaci. Può aiutare i team a stabilire le priorità in materia di rischio, a suggerire le azioni successive o a valutare le opzioni disponibili sulla base di criteri strutturati.

Agenti di intelligenza artificiale

Gli agenti di intelligenza artificiale utilizzano obiettivi, contesto, strumenti e flussi di lavoro per portare a termine attività articolate in più fasi o per supportare le azioni nei vari sistemi aziendali. L'intelligenza artificiale agentica può essere utile, ma richiede anche controlli più rigorosi, poiché gli agenti potrebbero accedere a dati, utilizzare strumenti o intraprendere azioni che vanno oltre la semplice generazione di una risposta.

Casi d'uso dell'IA in ambito aziendale

L'intelligenza artificiale aziendale può favorire sia la produttività interna che i flussi di lavoro rivolti ai clienti. I migliori casi d'uso di solito partono da un processo aziendale chiaro e da un risultato misurabile.

Assistenza clienti

L'intelligenza artificiale aziendale è in grado di sintetizzare i problemi dei clienti, suggerire risposte, inoltrare i ticket e fornire informazioni pertinenti relative agli account o ai prodotti. Ciò può aiutare i team del servizio clienti a rispondere più rapidamente, garantendo al contempo la coerenza.

Supporto alle vendite

I team di vendita possono avvalersi dell’intelligenza artificiale per redigere schede informative sui clienti, sintetizzare gli appunti delle chiamate, stabilire le priorità delle opportunità e suggerire le azioni successive. Ciò consente ai team di accedere più rapidamente alle informazioni di contesto prima delle conversazioni con i clienti.

Personalizzazione del marketing

L'intelligenza artificiale può aiutare a segmentare il pubblico, personalizzare i messaggi, suggerire contenuti e supportare l'analisi delle campagne. Se integrato con dati aziendali approvati, può aiutare i team di marketing a creare esperienze più pertinenti per i clienti.

Sintesi dei documenti

L'intelligenza artificiale è in grado di sintetizzare contratti, polizze, relazioni, trascrizioni e documenti di grandi dimensioni in sintesi più concise e pronte per la revisione. Ciò risulta particolarmente utile per i team che devono elaborare grandi volumi di informazioni scritte.

Generazione di report

L'intelligenza artificiale è in grado di raccogliere informazioni, redigere relazioni, strutturare analisi e fornire supporto per gli aggiornamenti aziendali periodici. La revisione umana rimane importante, soprattutto quando i rapporti influenzano le decisioni o contengono dati soggetti a regolamentazione.

Ricerca di conoscenze

L'intelligenza artificiale aziendale è in grado di ricavare risposte da documenti interni, basi di conoscenza, politiche aziendali e sistemi aziendali. Ciò consente ai dipendenti di trovare più rapidamente le informazioni pertinenti senza dover effettuare ricerche manuali su più piattaforme.

Previsioni

L'intelligenza artificiale è in grado di analizzare i dati storici, individuare modelli ricorrenti e fornire supporto nelle previsioni relative alla domanda, al fatturato, al rischio, al personale o alle operazioni. Queste previsioni possono migliorare la pianificazione se integrate con il giudizio umano e dati di qualità.

Automazione dei flussi di lavoro

L'intelligenza artificiale è in grado di assegnare le attività, avviare le procedure di approvazione, aggiornare i dati e ridurre le operazioni manuali ripetitive. Ciò può aiutare i team a migliorare la produttività e a ridurre i ritardi in tutti i processi aziendali.

Vantaggi e importanza dell'intelligenza artificiale aziendale

L'intelligenza artificiale aziendale può creare valore in tutti i reparti quando è incentrata su esigenze aziendali chiare e su solidi controlli.

Analisi più rapida

L'intelligenza artificiale aziendale è in grado di elaborare grandi volumi di dati, documenti, avvisi o informazioni sui clienti più rapidamente rispetto a una revisione manuale. Ciò consente ai dipendenti di passare più rapidamente dalla raccolta delle informazioni al processo decisionale.

Riduzione del lavoro manuale

L'intelligenza artificiale è in grado di svolgere attività di routine quali la sintesi di documenti, l'inoltro di richieste, la redazione di relazioni, l'aggiornamento di registri o l'estrazione di informazioni chiave da file di grandi dimensioni. Ciò riduce il lavoro ripetitivo e consente ai team di dedicare più tempo alle attività che richiedono capacità di valutazione.

Miglioramenti generali

I team possono gestire un numero maggiore di ticket, revisioni, indagini, segnalazioni o richieste dei clienti senza dover aumentare il carico di lavoro manuale. Ciò può migliorare l'efficienza operativa senza compromettere la qualità della revisione, purché sia previsto un meccanismo di controllo integrato.

Migliore accesso alle conoscenze

L'intelligenza artificiale può aiutare i dipendenti a reperire più rapidamente le informazioni rilevanti contenute nelle politiche aziendali, nelle basi di conoscenza, nei documenti e nei sistemi aziendali. Ciò risulta particolarmente utile nelle grandi organizzazioni, dove le informazioni sono spesso distribuite su numerose piattaforme.

Flussi di lavoro più coerenti

L'intelligenza artificiale è in grado di applicare regole, criteri e fasi di processo definiti in modo più coerente nelle attività di routine. Ciò può ridurre le differenze nel modo in cui vengono gestite le attività di routine.

Supporto decisionale più rapido

L'intelligenza artificiale è in grado di individuare modelli ricorrenti, sintetizzare il contesto e suggerire le azioni successive, consentendo ai team di prendere decisioni informate in tempi più rapidi. L'obiettivo non è quello di sostituire la responsabilità umana, ma di fornire alle persone informazioni più accurate al momento giusto.

Quali rischi per la sicurezza e la conformità comporta l’intelligenza artificiale aziendale?

L'intelligenza artificiale aziendale comporta dei rischi quando i dati sensibili, l'utilizzo dell'IA, il comportamento dei modelli e i flussi di lavoro correlati non sono sottoposti a un adeguato controllo. I team addetti alla sicurezza e alla conformità devono poter verificare in che modo i sistemi di intelligenza artificiale accedono ai dati, dove vengono archiviate le informazioni e come vengono utilizzati i risultati.

Divulgazione di dati sensibili

I sistemi di intelligenza artificiale aziendali possono accedere, elaborare, sintetizzare o condividere dati aziendali riservati, dati relativi ai clienti, informazioni sui dipendenti, dati finanziari, codice sorgente o contenuti soggetti a regolamentazione. Se i controlli di accesso sono carenti, gli utenti potrebbero visualizzare informazioni a cui non dovrebbero avere accesso.

Fuga di dati nell'LLM

La fuga di dati dai modelli linguistici di grandi dimensioni può verificarsi attraverso i prompt, gli input di addestramento, i sistemi di recupero, la memoria degli agenti, gli strumenti collegati o i risultati generati. Ad esempio, le informazioni sensibili potrebbero essere incollate in un prompt, estratte da una knowledge base interna o rivelate in una risposta generata.

Informazioni riservate negli strumenti pubblici

I dipendenti potrebbero inserire contratti, dati relativi ai clienti, credenziali, dati finanziari, codice sorgente o strategie interne su piattaforme di intelligenza artificiale accessibili al pubblico. Questo tipo di utilizzo dell'intelligenza artificiale da parte dei consumatori può esporre i dati aziendali al di fuori dei controlli approvati.

Conservazione dei dati non autorizzata

I prompt, i risultati, i file, i registri, gli embedding o le cronologie delle interazioni potrebbero essere conservati per un periodo più lungo di quanto consentito o in luoghi che i team di sicurezza non sono in grado di controllare. Ciò solleva preoccupazioni in materia di conformità, in particolare per i settori soggetti a regolamentazione.

Memorizzazione dei modelli

I modelli di intelligenza artificiale potrebbero conservare o riprodurre informazioni sensibili qualora le fasi di addestramento, messa a punto o le caratteristiche della memoria non siano adeguatamente controllate. Ciò può comportare un rischio qualora contenuti sensibili dovessero comparire in un documento successivo non correlato.

Fuga di dati basata sull'output

Le risposte generate potrebbero rivelare informazioni personali, dati soggetti a normative, contesti aziendali riservati o materiale di riferimento sensibile a utenti non autorizzati. Il monitoraggio dei dati in uscita e i controlli di accesso contribuiscono a ridurre tale rischio.

Il ruolo dell’IA agentica nella sicurezza dell’IA aziendale

L'IA agentica aumenta il rischio legato all'IA aziendale poiché è in grado di fare molto di più che generare contenuti. Un agente di intelligenza artificiale può pianificare attività, utilizzare strumenti, accedere a sistemi, recuperare dati e intraprendere azioni nell’ambito di flussi di lavoro interconnessi.

Ciò rende il rischio per la sicurezza più concreto rispetto ai risultati generati dall'intelligenza artificiale tradizionale. Se un agente dispone di autorizzazioni eccessive, è soggetto a un controllo insufficiente o ha accesso a dati aziendali sensibili, un errore o un’azione dolosa potrebbero comportare conseguenze concrete per l’azienda.

Per garantire la sicurezza dell’IA agentica è necessario disporre di visibilità sull’attività degli agenti, sulle autorizzazioni, sugli strumenti collegati, sull’identità umana e sul contesto aziendale. I team addetti alla sicurezza devono sapere quali agenti di intelligenza artificiale esistono, a quali risorse possono accedere, quali utenti sono coinvolti e quali azioni stanno compiendo.

Mimecast Agentic AI Security supporta le organizzazioni impegnate a garantire la sicurezza dell'intelligenza artificiale agentica negli ambienti aziendali. Mimecast orienta inoltre la propria piattaforma più ampia alla protezione della posta elettronica, della collaborazione e dei dati dalle minacce interne e dagli attacchi esterni. 

In che modo le organizzazioni possono gestire e garantire la sicurezza dell’IA aziendale?

L'adozione sicura dell'IA in ambito aziendale inizia con la visibilità. I team addetti alla sicurezza devono sapere quali strumenti di intelligenza artificiale vengono utilizzati, chi ne fa uso e quali finalità aziendali essi supportano. Ciò contribuisce a ridurre l’“AI ombra”, fornendo al contempo alle organizzazioni una visione più chiara dei punti in cui i dati sensibili potrebbero essere esposti.

A partire da lì, la titolarità e le linee guida dovrebbero determinare le modalità di utilizzo dell’IA. Ogni iniziativa nel campo dell’intelligenza artificiale richiede la presenza di soggetti di riferimento aziendali e tecnici responsabili, che garantiscano la sicurezza e la conformità prima dell’implementazione. I team dovrebbero inoltre definire quali dati i dipendenti possono inserire negli strumenti di intelligenza artificiale, quando è necessaria una verifica da parte di un operatore umano e in che modo i risultati debbano essere controllati prima dell'utilizzo.

I controlli di sicurezza dovrebbero essere integrati nell'ambiente di intelligenza artificiale sin dall'inizio. L'accesso dovrebbe seguire il principio del privilegio minimo, mentre i dati sensibili dovrebbero essere protetti tramite DLP e crittografia. Anche la formazione dei dipendenti riveste grande importanza, soprattutto ora che sempre più team adottano strumenti di IA di dominio pubblico o applicazioni di IA a livello di reparto prima che questi siano stati sottoposti a una valutazione formale.

In che modo Mimecast favorisce l’adozione sicura dell’IA nelle aziende

Mimecast può favorire l’adozione sicura dell’intelligenza artificiale (IA) nelle aziende, aiutando le organizzazioni ad affrontare i rischi legati alle persone, ai dati e agli agenti che emergono man mano che l’IA diventa parte integrante del lavoro quotidiano.

Mimecast Agentic AI Security può supportare le iniziative volte a individuare, gestire e proteggere gli agenti di intelligenza artificiale prima che causino la divulgazione dei dati o comportino rischi in termini di conformità alle politiche aziendali. Ciò comprende la visibilità sulle attività dell’IA agente, sull’identità umana, sul rischio comportamentale e sulla governance relativa alle azioni degli agenti.

Questo è importante perché i rischi legati all’intelligenza artificiale in ambito aziendale comportano spesso il coinvolgimento di persone e il trasferimento di dati. I dipendenti potrebbero condividere dati sensibili con strumenti di intelligenza artificiale di dominio pubblico. Gli assistenti basati sull'intelligenza artificiale potrebbero trattare file riservati. Gli agenti possono interagire con piattaforme di collaborazione, posta elettronica, sistemi cloud o applicazioni aziendali. In assenza di visibilità, tali attività possono comportare rischi di fuga di dati e di non conformità.

Realizzazione di un’intelligenza artificiale aziendale sicura e scalabile

L'intelligenza artificiale aziendale rappresenta sia un'opportunità commerciale che una priorità in materia di sicurezza. Se si basa su dati affidabili e su solidi controlli, può migliorare la produttività, il supporto decisionale, l’automazione, l’esperienza del cliente e la gestione dei rischi.

Tuttavia, l’intelligenza artificiale aziendale non può essere gestita come un semplice esperimento di intelligenza artificiale. Le grandi organizzazioni necessitano di visibilità sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale, di una governance sugli strumenti approvati, di protezione dei dati sensibili e di controlli di sicurezza che operino a livello di utenti, flussi di lavoro, modelli e sistemi collegati.

Man mano che gli agenti di intelligenza artificiale e i sistemi di intelligenza artificiale aziendali assumono un ruolo sempre più attivo nei processi aziendali, i team di sicurezza devono comprendere dove viene impiegata l’intelligenza artificiale, a quali dati essa possa accedere e in che modo il comportamento umano influisca sul rischio.

La soluzione Mimecast Agentic AI Security and Insider Risk Management può aiutare le organizzazioni a rafforzare la sicurezza degli agenti, a ridurre la fuga di dati dai modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e a gestire i rischi legati ai dati causati da fattori umani, in un contesto di crescente adozione dell’intelligenza artificiale da parte delle imprese.