Che cos'è la visibilità sull'AI?

L'intelligenza artificiale raramente fallisce con un arresto anomalo improvviso. Più spesso, invece, questo accade in modo silenzioso: un prompt, un dataset o una configurazione sbagliata alla volta, finché il problema non emerge chiaramente e finisce sui giornali. Le aziende hanno bisogno di visibilità sull'AI per comprendere cosa sta succedendo sul momento, non cosa si spera che accada.

• Rileva la shadow AI: se i team utilizzano assistenti o endpoint di modelli non autorizzati, è fondamentale scoprirli prima che diventino un percorso dati non tracciato.
• Mostra cosa viene condiviso: le informazioni dettagliate a livello di prompt ti aiutano a capire se le informazioni sensibili vengono incollate, caricate o esposte indirettamente durante il lavoro di tutti i giorni.
• Rende concreta la responsabilità: quando puoi associare l'attività dell'AI a utenti, reparti e flussi di lavoro, la responsabilità smette di essere una dichiarazione di intenti e diventa operativa.
• Riduce il rischio di inconsapevolezza: la visibilità consente di individuare tempestivamente eventuali anomalie, come picchi insoliti di utilizzo, comportamenti a rischio o improvvise deviazioni dal modello, prima che il servizio, la fiducia o i ricavi ne risentano.

Un buon livello di visibilità non è solo una dashboard: è un modo per continuare a innovare senza esporsi ai rischi. Quando si può osservare chiaramente l'attività dell'AI, è possibile guidarla, anziché limitarsi a reagire.

1. Risposta agli incidenti più rapida e chiara.

   Quando qualcosa va storto, il tempo vola. La visibilità riduce la distanza tra la percezione e la diagnostica degli errori, perché i log, i messaggi e i modelli di utilizzo sono già stati acquisiti.

2. Decisioni migliori per prevenire la perdita di dati

   Il blocco indiscriminato è un'opzione invitante, ma spesso penalizza chi svolge un lavoro onesto. Grazie alla visibilità sul contesto delle interazioni con l'AI, i team possono impostare controlli più intelligenti che proteggono i dati sensibili senza compromettere la produttività.

3. Una governance più rigorosa dell'AI pubblica e privata.

   L'adozione dell'AI si sta diffondendo con strumenti SaaS, funzionalità integrate e modelli interni. La visibilità permette di governare queste aree in modo coerente, invece di trattarle come universi distinti con regole separate.

4. Maggiore affidabilità del modello e migliore qualità dell'output

   Se gli utenti non si fidano degli output, l'AI resta una novità anziché uno strumento utile. La visibilità sulle prestazioni, i segnali di feedback e gli schemi ricorrenti aiutano i team a ridurre le incertezze, a migliorare la precisione del recupero delle informazioni e ad aumentare la fiducia nei risultati.

5. Operazioni più efficienti e controllo dei costi

   L'intelligenza artificiale può far lievitare silenziosamente i costi a causa di strumenti ridondanti, implementazioni duplicate e flussi di lavoro non ottimizzati. La visibilità mette in luce gli sprechi, evidenzia quali sistemi generano effettivamente valore e favorisce un consolidamento razionale.

La scarsa visibilità non viene percepita come un singolo problema, ma come una nebbia con cui si impara a convivere. Purtroppo, la nebbia è il terreno fertile per le supposizioni errate, e le supposizioni errate costano care.

Shadow AI non gestita e utilizzo di troppi strumenti

I team si muovono rapidamente e adottano ciò che si rivela utile al momento. In assenza di visibilità, gli strumenti non autorizzati si moltiplicano, i dati si muovono in direzioni imprevedibili e i team di sicurezza finiscono per difendere un ambiente che non sono in grado di descrivere con precisione.

Esposizione celata dei dati tramite prompt e upload

I dati sensibili non vengono esposti solo tramite download evidenti. La fuga di dati si verifica quando qualcuno copia i dati di un cliente in una chat, incolla il codice sorgente in un campo di testo o carica un file "solo per questa volta" per rispettare una scadenza.

Guasti difficili da rintracciare e uso improprio dei modelli

Quando un sistema di intelligenza artificiale produce risultati dannosi o errati, è necessario comprenderne la causa, che può essere riconducibile al prompt, la policy, la fonte dei dati, la versione del modello o l'intento dell'utente. Senza queste informazioni, si va a tentativi, e i tentativi non sono scalabili.

Incertezza sulla conformità e ansia da audit

Gli enti regolatori e i revisori interni non accettano supposizioni come prova che sia tutto in regola. Senza un monitoraggio, dei report e una prova dei controlli costanti, la conformità diventa un'impresa ardua, soprattutto quando i sistemi di intelligenza artificiale si evolvono più rapidamente della documentazione.

Sia la sicurezza che la conformità dipendono dalla consapevolezza di ciò che sta accadendo: chi ha avuto accesso a cosa, cosa è stato condiviso, quali controlli sono stati applicati e se si sono verificate anomalie. La visibilità sull'AI fornisce dati di riferimento concreti, consentendo al contempo di mantenere una supervisione realistica in ambienti in rapida evoluzione.

• Crea un registro di audit difendibile: tenere registri di utenti, prompt, risposte e applicazioni supporta le indagini e la governance interna senza dover fare affidamento sulla memoria o gli screenshot.
• Migliora l'applicazione delle policy nel punto di utilizzo: la visibilità consente di implementare controlli granulari su chi può accedere agli strumenti di intelligenza artificiale e su come avvengono le interazioni, con alternative più sicure come l'isolamento quando il rischio è elevato.
• Aiuta a rilevare comportamenti dannosi o pericolosi dell'AI: l'osservazione di schemi nei prompt e negli output può far emergere casi di abuso come tentativi di iniezione di prompt, jailbreaking o generazione di contenuti dannosi.
• Favorisce l'allineamento continuo con i framework in evoluzione: la conformità non è statica; le organizzazioni necessitano di un monitoraggio continuo, raccolta di evidenze e mappatura rispetto alle policy interne e agli standard esterni con l'evolversi dei requisiti.

Una visibilità efficace sull'AI si articola su più livelli: l'osservazione immediata, il contesto storico e la capacità di associare l'attività a dati e risultati. Non si tratta di raccogliere ogni singolo dato, ma di registrare i segnali giusti e associarli all'azione, in modo che l'AI sia osservabile, controllabile e governabile durante l'intero ciclo di vita.

Un modo pratico per organizzare questa capacità è quello di utilizzare il concetto di un imbuto:

RILEVAMENTO

Parti dall'identificare ogni app, assistente, modello, servizio, agente e pipeline di intelligenza artificiale in uso, inclusi quelli che nessuno ha annunciato ufficialmente. Crea un inventario con tracciabilità e mappa le integrazioni del tuo ecosistema AI (servizi cloud, agenti, modelli, servizi MCP e infrastrutture di supporto), in modo da sapere esattamente dove sono è necessario implementare protezioni. Riunisci i dati telemetrici di base provenienti da gateway AI, strumenti SaaS AI ed endpoint interni in una singola panoramica dell'utilizzo dell'AI per tutta l'azienda.

Ispeziona (con sensibilità ai prompt)

La visibilità dovrebbe estendersi all'interazione stessa: i prompt, le risposte e le relative azioni che seguono (copia/incolla, upload, download). Acquisisci un contesto sufficiente per comprendere non solo cosa è successo, ma anche il perché, in modo da poter associare i modelli di utilizzo all'esposizione dei dati, al comportamento dei modelli e ai risultati aziendali nel corso del tempo.

Controllo (inline)

Abbina le informazioni approfondite a controlli basati su policy che possono bloccare, consentire o limitare in modo sicuro i comportamenti in base all'utente, all'app e al rischio. Dai priorità ai meccanismi di controllo in grado di ispezionare il traffico AI in tempo reale, identificare pattern rischiosi e prevenire l'esfiltrazione di dati sensibili, moderando al contempo gli output non sicuri. Proteggi i preziosi dati di training da accessi non autorizzati, configurazioni errate ed esposizione a terzi, comprendendone lo scopo e tutelandoli in modo adeguato. Osservare senza protezione significa semplicemente guardare la macchia che si allarga.

Governance (profilo di sicurezza/report)

La visibilità dovrebbe persistere dall'inizio dello sviluppo fino all'implementazione, e non interrompersi alla fase pilota. Concentrati sulla valutazione continua del rischio, sulla risoluzione guidata dei problemi e sui report di governance che dimostrino la conformità alle policy e ai framework senza interventi manuali: è qui che la visibilità sull'AI diventa sostenibile.

Miglioramento (tuning, feedback, red teaming)

Utilizza le tue scoperte ed esegui controlli e ispezione per migliorare costantemente. Perfeziona le policy e i sistemi di rilevamento in base all'utilizzo reale, integra ciò che hai appreso a livello operativo nelle linee guida e nei flussi di lavoro e verifica l'efficacia delle difese con attività di red teaming continue per ridurre l'uso improprio dei modelli e rafforzare la protezione dei dati nel tempo.

Il miglioramento della visibilità sull'AI non si ottiene con un singolo strumento o una singola dashboard, bensì con un programma replicabile che colleghi l'individuazione, l'ispezione basata su prompt e l'applicazione delle norme ai risultati operativi. L'obiettivo è rendere l'utilizzo dell'AI sufficientemente osservabile da poter essere governato e protetto senza rallentarne l'adozione o costringere i team a ricorrere a soluzioni alternative.

Passaggio 1: inventario dell'utilizzo dell'AI (SaaS + web + API + copiloti incorporati)

Inizia creando un inventario dinamico dell'utilizzo dell'AI all'interno dell'organizzazione: app GenAI pubbliche, funzionalità di AI integrate nelle app SaaS, strumenti per sviluppatori, endpoint di modelli interni e flussi di lavoro basati su agenti. Includi chi utilizza quali strumenti (utenti, gruppi, reparti), dove questi strumenti vengono utilizzati (sedi, dispositivi) e come vi si accede (browser, API, plugin). È fondamentale individuare tempestivamente la cosiddetta "shadow AI" affinché gli strumenti non autorizzati non diventino flussi di dati invisibili.

Passaggio 2: classifica i percorsi di esposizione dei dati (prompt, file, connettori, fonti RAG)

Una volta individuato il contesto in cui viene utilizzata l'AI, è necessario mappare il flusso dei dati al suo interno. Suddividi i percorsi di esposizione in:

• Testo del prompt (copia/incolla, input digitati)
• Upload/download di file (documenti, fogli di calcolo, immagini)
• Connettori e integrazioni (app, archiviazione, ticket, messaggistica)
• Fonti RAG (indici, archivi vettoriali, knowledge base, dataset)

Classifica le tipologie di dati sensibili più rilevanti per la tua attività (ad esempio, codice sorgente, dati personali, conformità PCI, dati sanitari protetti) e identifica le combinazioni più rischiose: dati sensibili, accesso esteso, endpoint di modelli esterni, misure di sicurezza inadeguate.

Passaggio 3: attiva l'ispezione e il logging sensibili ai prompt

I dati sulla visibilità diventano utilizzabili quando è possibile osservare l'interazione stessa: prompt, risposte e contesto circostante (utente, app, azione, policy). Abilita l'estrazione e la classificazione di prompt/risposte per rispondere a domande come: 

• Che tipo di contenuti vengono inseriti?
• Gli utenti stanno tentando di condividere dati soggetti a restrizioni?
• Gli output stanno virando verso argomenti tossici, fuori tema o in violazione delle norme?

Mantieni una registrazione dei log abbastanza coerente da supportare le indagini e l'analisi delle cause radice, limitando al contempo l'accesso ai log per ridurre il rischio di esposizione secondaria.

Passaggio 4: applica controlli inline (DLP, isolamento, consenti/blocca, coaching)

Con le procedure di ispezione in atto, applica i controlli nel punto di utilizzo, ovvero dove è possibile prevenire l'incidente anziché doverlo documentare a posteriori. Concentrati su una serie di azioni pratiche inline:

• Consenti/blocca specifiche applicazioni di AI o azioni da parte di utenti/gruppi
• Indirizza o avvisa gli utenti sul momento quando il comportamento è rischioso o si può correggere
• Abilità la DLP inline per impedire la fuoriuscita di dati sensibili tramite prompt o upload
• Implementa l'isolamento o restringi le azioni quando il rischio è alto ma vuoi tutelare la produttività

La chiave è essere precisi: evita i divieti generalizzati che spingono gli utenti a utilizzare canali non autorizzati e annullano la visibilità che stai cercando di ottenere.

Passaggio 5: aggiungi report sul profilo di sicurezza e monitoraggio continuo

La visibilità sull'AI non dura se non si traduce in una supervisione continua. Aggiungi panoramiche sul profilo di sicurezza che monitorino le variazioni nel tempo, come la comparsa di nuove app, nuovi endpoint dei modelli, modifiche alla configurazione, percorsi di accesso in espansione e violazioni ricorrenti delle policy. Abbina a questo un sistema di reporting sulla governance che mappi i rischi osservati e la copertura dei controlli rispetto ai framework e agli standard a cui l'organizzazione deve attenersi (e che deve dimostrare), in modo che la conformità non si trasformi in una corsa contro il tempo all'ultimo minuto.

Passaggio 6: implementazione (manuali operativi del SOC, evidenze GRC, KPI)

Rendi operativa la visibilità integrandola nei team che si occupano quotidianamente di sicurezza e conformità:

• Flussi di lavoro del SOC: regole di triage e manuali operativi per tentativi di prompt injection/jailbreak, picchi di utilizzo sospetti e modelli di condivisione di dati ad alto rischio
• Evidenze GRC: log pronti per l'audit, attestazioni di controllo e report ripetibili che riducono la raccolta manuale
• KPI: riduzione della shadow AI, tendenze relative alla violazione delle policy, tempi di rilevamento, contenimento e correzione dei problemi riscontrati con l'AI

Infine, convalida i progressi con test continui (incluse attività di red teaming automatizzate) in modo da non limitarti a monitorare il comportamento ma riuscire a dimostrare che le difese resistono all'evoluzione dei sistemi di intelligenza artificiale e delle minacce.

Zscaler aiuta le organizzazioni a rendere l'utilizzo dell'AI osservabile e gestibile, offrendo visibilità su app, assistenti, prompt e risposte e combinando queste informazioni con controlli integrati per ridurre la perdita di dati, l'uso improprio e le violazioni delle policy. Supporta sia un ampio rilevamento (che include la shadow AI) sia una comprensione più approfondita delle interazioni dell'AI (approfondimenti su prompt e risposte), in modo che i team possano passare dalla semplice supposizione che vada tutto bene a una governance basata su dati concreti. Inoltre, estende la visibilità oltre il semplice accesso e fino all'intero ciclo di vita dell'AI grazie alle funzionalità di SPLX, consentendo alle organizzazioni di individuare prima le risorse AI per testarle in modo continuo e mantenere la supervisione costante, dallo sviluppo alla distribuzione.

• Rileva e gestisci il panorama dell'AI: ottieni una visione completa di modelli, agenti, servizi, dataset, vettori e risorse di supporto dell'AI, comprese le principali piattaforme di AI cloud e i servizi AI non gestiti.
• Proteggi l'utilizzo dell'AI con controlli inline sensibili ai prompt: applica criteri di accesso basati sull'utente e un'ispezione ad alte prestazioni per bloccare i tentativi di prompt injection/jailbreak, prevenire la perdita di dati sensibili e moderare i contenuti rischiosi in tempo reale.
• Convalida continuamente le difese con attività di red teaming automatizzate: esegui test su larga scala con sonde predefinite e personalizzate (inclusi input multimodali), monitora i risultati e accelera la risoluzione dei problemi lungo tutto il ciclo di vita dell'AI.
• Rafforza la governance e il reporting sulla conformità: monitora costantemente lo stato di conformità e mappa i rischi dell'AI rispetto a framework e standard in continua evoluzione (come NIST AI RMF, Regolamento sull'intelligenza artificiale dell'Unione Europea, OWASP LLM Top 10), con report pronti per gli audit e l'allineamento a policy personalizzate.
• Integra la visibilità sull'AI nelle operazioni di sicurezza: utilizza la telemetria arricchita, i segnali di terze parti e i flussi di lavoro assistiti dall'AI per ridurre la proliferazione di avvisi, accelerare le indagini e contenere le minacce più rapidamente, in modo che la visibilità sull'AI diventi un risultato concreto per la sicurezza quotidiana, senza limitarsi solo alle dashboard.