Fare della sicurezza un pilastro
dell’adozione dell’AI generativa
Proteggi i tuoi dati e i tuoi utilizzi dell'AI
L’AI generativa sta trasformando ambienti digitali, processi di business e modalità di collaborazione. Apre prospettive inedite in termini di produttività, innovazione ed esperienza utente. Ma, con la diffusione degli utilizzi, emergono questioni critiche: come garantire la sicurezza dei dati? Come governare i modelli per evitarne le derive? Come assicurare la conformità in un quadro normativo in continua evoluzione? Per rispondere a queste sfide, le organizzazioni devono strutturare la governance, anticipare i rischi e sensibilizzare i team alle buone pratiche. È l’obiettivo del nostro accompagnamento AI Security, che guida le aziende nella messa in opera di un’AI generativa responsabile, sicura e conforme, facendo leva sugli strumenti Microsoft e su una metodologia collaudata.
AI Security risponde a 5 sfide strategiche:
- Preservare riservatezza e sovranità dei dati: mettere in sicurezza i flussi informativi in un ecosistema cloud in evoluzione, integrando soluzioni di protezione avanzate e meccanismi di governance adeguati.
- Anticipare i rischi normativi e costruire una governance solida: strutturare gli usi dell’AI attorno a riferimenti chiari (GDPR, AI Act, NIS2…), mappare i rischi e definire responsabilità per garantire conformità e controllo dei modelli.
- Rafforzare la postura di sicurezza tecnica e operativa: distribuire strumenti collaudati come Microsoft Purview, Entra, Intune e Security Copilot per supervisionare gli ambienti AI, controllare gli accessi e proteggere i dati sensibili.
- Rilevare e prevenire gli usi malevoli: contrastare gli abusi dell’AI generativa (deepfake, phishing, disinformazione) tramite filtri, logging e sorveglianza degli agenti.
- Garantire trasparenza, tracciabilità ed etica delle decisioni AI: rendere esplicabili i ragionamenti dei modelli, correggere i bias e promuovere un’AI responsabile, comprensibile e allineata ai valori dell’organizzazione.
- Rilevare e prevenire gli usi dannosi: contrastare gli abusi dell’AI generativa (deepfake, phishing, disinformazione) grazie a dispositivi di filtraggio, registrazione e monitoraggio degli agenti.
- Garantire la trasparenza, la tracciabilità e l’eticità delle decisioni dell’AI: spiegare il ragionamento dei modelli, correggere i pregiudizi e promuovere un’AI responsabile, comprensibile e in linea con i valori dell’organizzazione.
I nostri dati chiave
La nostra metodologia per garantire un utilizzo sicuro dell'AI generativa
Co-progettiamo una roadmap chiara e operativa che integra dimensioni regolamentari (GDPR, AI Act, NIS2), tecniche e organizzative.
Dopo un’immersione nel tuo contesto, eseguiamo una valutazione dei rischi legati all’AI generativa: mappatura degli usi, identificazione delle vulnerabilità (prompt, API, dipendenza dai modelli) e analisi degli impatti normativi.
Facciamo riferimento a framework riconosciuti come NIST AI RMF, MITRE ATLAS, OWASP Top 10 for LLM/AI, per strutturare una governance robusta, definire ruoli e responsabilità e impostare indicatori di conformità e controllo degli usi.
Attiviamo soluzioni come LangChain Guardrails, Prompt Security (GuardRails AI), Protect AI o Robust Intelligence per rafforzare la postura di sicurezza.
La sicurezza non si decreta: si pratica ogni giorno.
Accompagniamo i team nella comprensione dei temi chiave dell’AI generativa — riservatezza, sovranità, bias, tracciabilità — tramite workshop, casi d’uso e formazione mirata. I nostri esperti lavorano a stretto contatto con le funzioni di business per introdurre buone pratiche, strumenti Microsoft (Purview, Entra, Security Copilot…) e i corretti riflessi d’uso. Un modulo specifico è dedicato alla messa in sicurezza dei prompt e alla prompt injection, con sessioni su progettazione di prompt robusti, rilevazione di attacchi e implementazione di firewall conversazionali.
Supportiamo l’implementazione delle soluzioni tecniche necessarie a un’AI generativa sicura: configurazione dei tenant, gestione degli accessi (RBAC), integrazione di strumenti di data protection, supervisione di modelli e agent.
Operiamo su tutto l’ecosistema Microsoft, in particolare M365 Copilot, Azure OpenAI, Intune, Entra ID e Azure Monitor. Garantiamo poi il follow-up post-deployment per coerenza tecnica, performance ed evolutività dei dispositivi.
La sicurezza è un processo continuo. Impostiamo rituali di monitoraggio, dashboard di conformità e community interne di referenti per la sicurezza dell’AI. Questi “champion” diffondono buone pratiche, segnalano incidenti e migliorano i dispositivi. Capitalizziamo sui feedback per aggiornare le policy interne, documentare gli usi e rafforzare l’autonomia dei team rispetto alle evoluzioni normative e tecnologiche.
Strumenti come Microsoft Purview Compliance Manager e Power BI consentono di documentare gli usi, tracciare gli incidenti e sostenere l’autonomia operativa nel tempo.
