La convergenza di IA, innovazione quantistica e infrastruttura immersiva ridisegnerà l'economia globale, mettendo alla prova ipotesi di lunga data su resilienza, governance e sicurezza.
Il successo dipenderà non solo dall'implementazione di nuove tecnologie, ma anche dalla loro orchestrazione. Le organizzazioni dovranno integrare prevenzione, trasparenza e agilità in ogni livello delle proprie operations.l
Ecco alcun previsioni riguardanti specificamente l’IA e le sue implicazioni sulla sicurezza
L’alba della IA agentica
Il 2026 segna l'affermazione dell'IA agentica, ovvero sistemi autonomi in grado di ragionare, pianificare e agire con un intervento umano minimo. Si sta passando da assistenti che redigono contenuti ad agenti che eseguono strategie. Questi sistemi saranno in grado di assegnare budget, monitorare le linee di produzione o organizzare la logistica, il tutto in tempo reale. Le fabbriche diagnosticheranno autonomamente i guasti e ordineranno automaticamente i ricambi attraverso reti verificate dalla blockchain. Le funzioni di marketing, finanza e sicurezza si affideranno ad agenti che apprendono continuamente dai dati contestuali e agiscono alla velocità delle macchine.
“L'autonomia senza responsabilità è un rischio”, afferma David Haber, Vicepresidente AI Agent Security, Check Point”. “Man mano che gli agenti acquisiscono autorità operativa, emergono nuove lacune a livello di governance: chi convalida le loro azioni, controlla la loro logica o interviene quando l'intento diverge dal risultato? Le imprese avranno bisogno di consigli di governance dell'IA, solide linee guida politiche e percorsi di audit immutabili che registrino ogni decisione autonoma. Nel 2026, la competizione sarà tra avversari autonomi e difensori. Le imprese vincenti governeranno l'IA con lo stesso rigore con cui garantiscono la sicurezza dei dati, la visibilità, l'etica e la prevenzione fin dalla progettazione”.
Non a caso il Global Cybersecurity Outlook 2025 del World Economic Forum cita “l'autonomia dell'IA senza governance” come uno dei tre principali rischi sistemici per la resilienza delle imprese.
IA verso un cambiamento radicale
L'IA, sostiene Check Point, sta cambiando progressivamente le basi della sicurezza informatica. Quello che un tempo era principalmente uno strumento per l'efficienza operativa, ora influenza il modo in cui sia gli attaccanti che i difensori pianificano, si adattano e agiscono. Il settore sta entrando in una fase in cui l'IA non è più una funzionalità di supporto, ma un elemento integrato nei flussi di lavoro di rilevamento, analisi e processo decisionale.
Profili inanimati e identità digitali
Nel 2026, questa trasformazione è destinata ad intensificarsi ulteriormente. Gli attaccanti stanno già utilizzando l'IA per generare campagne più veloci, più estese e più personalizzate. Questo spingerà sempre più le organizzazioni a sviluppare capacità difensive in grado di stare al passo con questo ritmo, con apprendimento continuo, contesto in tempo reale e supporto operativo più autonomo. Ciò riflette un cambiamento nel modo in cui i team di sicurezza stabiliscono le priorità delle azioni, comprendono i rischi e coordinano la risposta. Le stesse capacità che potenziano gli attaccanti rafforzano anche i team di difesa. L'IA sta diventando un livello operativo all'interno delle operazioni di sicurezza, migliorando le competenze umane, semplificando i flussi di lavoro manuali e riducendo l'MTTR. Aiuta a colmare le lacune di competenze e consente la prevenzione e il rilevamento al passo con le minacce moderne.
“Le organizzazioni dovrebbero dare priorità alle soluzioni che non solo garantiscono la sicurezza dell'IA, ma la integrano anche nell'intera piattaforma nell'ambito di una strategia chiara e unificata”, afferma Roi Karo, Chief Strategy Officer, Check Point. “Ciò garantisce l'adattabilità a lungo termine e consente loro di trarre il massimo vantaggio dai futuri progressi delle tecnologie di IA. L'adozione accelerata dell'IA la sta rendendo parte integrante della struttura operativa della sicurezza informatica piuttosto che un'estensione degli strumenti esistenti, modellando i flussi di lavoro analitici e i processi decisionali in modo che siano più coerenti, automatizzati e guidati da controlli chiari”.
Le patch tradizionali sono superate
Poiché molti LLM operano tramite API di terze parti, un singolo set di dati “avvelenato” può diffondersi su migliaia di applicazioni. Le patch tradizionali non offrono alcuna difesa; l'integrità del modello deve essere mantenuta continuamente.
“È molto importante che i CISO trattino i modelli di IA come risorse critiche, proteggendo l'intero ciclo di vita, dalla provenienza dei dati e dalla governance della formazione alla convalida del runtime e al filtraggio dell'output”, afferma Jonathan Zanger, Chief Technology Officer, Check Point. “Il red teaming continuo dei modelli, i flussi di dati zero-trust e una chiara responsabilità per il comportamento dell'IA diventeranno prassi standard. I modelli di IA sono i sistemi non patchati di oggi. Ogni fonte di dati esterna diventa un potenziale exploit. La vera sicurezza dell'IA non consiste nel costruire modelli più intelligenti, ma nel governarli e convalidarli senza sosta”.
Da una rapida adozione a un uso responsabile
Dopo due anni di adozione quasi frenetica dell'IA, il 2026 segnerà la prima grande ricalibrazione. Molte organizzazioni che si sono affrettate a integrare strumenti di IA generativa scopriranno sistemi non governati, API esposte e punti ciechi di conformità. L'IA ombra, strumenti avviati dai dipendenti che utilizzano dati aziendali, prolifererà, creando perdite di dati invisibili e standard di sicurezza incoerenti.
Questa fase di disillusione guiderà il passaggio dalla sperimentazione alla responsabilità. I responsabili aziendali inizieranno a richiedere che il valore dell'IA sia misurato in termini di risultati, non di hype. In tutti i settori emergeranno framework di garanzia dell'IA che richiederanno audit formali per verificarne l'equità, la robustezza e la sicurezza. Questi emergeranno in tutti i settori e diventeranno parte integrante della governance aziendale tradizionale.
“I team dirigenziali devono stabilire policy chiare per l'uso dell'IA e allinearle ai quadri giuridici, etici e di rischio. L'implementazione responsabile dipenderà dalla spiegabilità e dalla convalida continua, non dall'automazione incontrollata. La conformità si estenderà dalla privacy alla responsabilità algoritmica”, afferma Mateo Rojas-Carulla, Head of Research, AI Agent Security, Check Point. “Il primo cambiamento rivoluzionario dell'IA è stata la velocità; il secondo sarà la governance. Il 2026 premierà coloro che trattano l'IA non come una scorciatoia, ma come una capacità da proteggere, controllare e migliorare”.