IBM® Consulting e AWS hanno avviato una partnership strategica per affrontare le nuove sfide di sicurezza generate dall’introduzione dell’intelligenza artificiale d’avanguardia nel cloud. L’obiettivo è proteggere l’AI agentic, creare zone di destinazione cloud conformi e prepararsi alla crittografia post‑quantistica durante la modernizzazione delle infrastrutture.

Le radici dei problemi di sicurezza nelle modernizzazioni cloud

I problemi di sicurezza non sempre nascono da una vulnerabilità in un workload appena implementato. Spesso hanno origine da decisioni architetturali prese anni prima o da codici di applicazioni vecchi di decenni. Quando le organizzazioni si modernizzano, ereditano questi “debiti” tecnici: modalità di scrittura delle applicazioni, connessioni, flussi di dati, accessi e punti di controllo. Ciò che funzionava in un ambiente legacy può diventare un vincolo o un rischio in quello nuovo.

IBM Consulting collabora a stretto contatto con clienti che sviluppano su AWS e riscontra regolarmente questa tensione. La pressione per migrare rapidamente al cloud e sfruttare AI, dati e automazione è reale, ma la modernizzazione non può più limitarsi a ridurre costi o aggiungere nuove funzionalità. È anche un’opportunità per rivedere le decisioni di sicurezza ereditate ed evitare la creazione di una nuova generazione di vulnerabilità.

Quattro aree chiave per la preparazione alla sicurezza AI

Nel 2026 il dibattito sulla sicurezza si sposterà da ciò che deve essere protetto oggi a ciò per cui le organizzazioni devono essere pronte in futuro. L’AI non è più solo un assistente del criminale informatico, ma è diventata l’operatore di attacchi sofisticati. Quattro aree definiscono la preparazione attuale:

    • Proteggere l’AI alla velocità delle macchine: difendere modelli che possono generare attacchi in tempo reale.
    • Governare i sistemi di agentic AI: supervisione, limiti di privilegio e tracciabilità.
    • Ripristinare le fondamenta della sicurezza del cloud durante la modernizzazione.
    • Pianificare per l’orizzonte quantistico: adottare strategie di crittografia post‑quantistica.

Il framework AI Security di AWS

AWS propone un modello 3x3x3 che struttura la conversazione sulla sicurezza AI:

    • Tre casi d’uso: AI che risponde (produttività generativa), AI che si connette (integrazione di strumenti) e AI che agisce (agenti autonomi).
    • Tre livelli di controllo: infrastruttura, identità e dati, applicazione AI.
    • Tre fasi: fondamentale, potenziata, advanced.

Il modello estende i controlli di sicurezza esistenti (IAM, KMS, GuardDuty) al livello dell’AI. Servizi come Amazon Bedrock Guardrails e Bedrock AgentCore forniscono identità autonome e privilegi minimi per gli agenti, creando una difesa in profondità.

IBM Consulting: tradurre il framework in soluzioni concrete

IBM trasforma il framework AWS in implementazioni pratiche, proteggendo le AI e usando l’AI stessa per rafforzare la sicurezza complessiva. Alcuni esempi:

    • Utilizzo di AI per identificare vulnerabilità nascoste prima che i criminali informatici possano sfruttarle.
    • Implementazione di sistemi di sicurezza autonomi per monitoraggio in tempo reale e risposta autoriparante.

I sistemi di agentic AI, se non controllati, possono accedere a informazioni non autorizzate o compiere azioni pericolose. Misure di sicurezza includono limitazione dei permessi, rilevamento di comportamenti anomali e intervento umano obbligatorio.

Governance e resilienza dell’AI

Per mettere in pratica queste misure, le organizzazioni necessitano di un framework che:

    • Identifichi gli asset AI.
    • Gestisca le identità e i privilegi.
    • Protegga l’integrità dei dati.
    • Costruisca resilienza operativa.
    • Testi regolarmente la sicurezza del sistema.

Una governance costante verifica l’efficacia dei controlli e assicura che gli AI operino in modo sicuro e conforme agli obiettivi aziendali.

Impatto della velocità AI sulla risposta alle minacce

L’AI d’avanguardia riduce il tempo a disposizione delle organizzazioni per reagire. Gli attacchi basati su AI hanno aggiunto in media 1 milione di dollari al costo di una violazione dei dati, secondo il report IBM Cost of a Data Breach. Quello che richiedeva settimane ora può accadere in pochi giorni, aumentando la pressione su sistemi di difesa tradizionali.

Inoltre, la crescente interconnessione con fornitori e partner richiede un alto livello di fiducia reciproca. La discussione si sposta dal controllo dell’innovazione alla sua salvaguardia, rendendo indispensabile una sicurezza integrata fin dalla fase di progettazione.

Regolamentazione europea e necessità di conformità

Il livello cloud determina da dove le organizzazioni reagiscono alle minacce, soprattutto in settori regolamentati come bancario, energetico e governativo. In Europa, normative come DORA, NIS2, EU AI Act e Cyber Resilience Act impongono scadenze entro il 2026‑2027, richiedendo architetture cloud resilienti e conformi.

Un caso pratico nel settore energetico dimostra l’efficacia dell’approccio. Prima della modernizzazione, l’azienda ha migrato l’ambiente mission‑critical su AWS, ottenendo:

    • Incremento del 35 % delle prestazioni di sistema.
    • Miglioramento della continuità operativa.
    • Riduzione della complessità operativa.
    • Creazione di una piattaforma per future innovazioni AI‑driven.

IBM evidenzia che molte organizzazioni valutano prima cosa costruire, trascurando dove farlo. La migrazione su una base cloud solida è il primo passo per una modernizzazione sicura.

Conclusioni e prossimi passi

La sicurezza cloud nell’era dell’AI richiede una revisione completa delle architetture esistenti, l’adozione di framework come quello 3x3x3 di AWS e l’integrazione di soluzioni AI‑driven per il monitoraggio e la risposta. Le organizzazioni devono:

    • Ripartire da zero valutando le decisioni architetturali ereditate.
    • Implementare controlli multilivello per ogni fase dell’AI (risposta, connessione, azione).
    • Pianificare la migrazione verso la crittografia post‑quantistica.
    • Allinearsi alle normative europee imminenti.

Solo così sarà possibile sfruttare i vantaggi dell’intelligenza artificiale mantenendo un livello di sicurezza sostenibile e resiliente nel tempo.