{"id":8286,"date":"2026-01-27T12:35:24","date_gmt":"2026-01-27T11:35:24","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bitmat.it\/specialesicurezza\/?p=8286"},"modified":"2026-01-27T15:40:19","modified_gmt":"2026-01-27T14:40:19","slug":"ai-se-non-si-gestisce-si-possono-creare-rischi-di-business-alla-reputazione-e-normativi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bitmat.it\/specialesicurezza\/news\/8286\/ai-se-non-si-gestisce-si-possono-creare-rischi-di-business-alla-reputazione-e-normativi","title":{"rendered":"AI: se non si gestisce si possono creare rischi di business, alla reputazione e normativi"},"content":{"rendered":"<p><span data-olk-copy-source=\"MessageBody\">L\u2019adozione di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) senza un\u2019adeguata governance, verifica e supervisione, rischia di esporre a danni legali, finanziari e di reputazione. Il dato emerge da \u201c<\/span><span lang=\"en-GB\"><a title=\"https:\/\/www.trendmicro.com\/vinfo\/us\/security\/news\/cybercrime-and-digital-threats\/how-unmanaged-ai-adoption-puts-enterprises-at-risk\" href=\"https:\/\/www.trendmicro.com\/vinfo\/us\/security\/news\/cybercrime-and-digital-threats\/how-unmanaged-ai-adoption-puts-enterprises-at-risk\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" data-auth=\"NotApplicable\" data-linkindex=\"0\"><span lang=\"it\">Risks of Unmanaged AI Reliance: Evaluating Regional Biases, Geofencing, Data Sovereignty, and Censorship in LLM Models<\/span><\/a><\/span><i>\u201d,\u00a0<\/i>l\u2019ultima ricerca<i>\u00a0<\/i><strong><span lang=\"en-GB\"><span lang=\"it\">Trend Micro<\/span><\/span><\/strong>, specialista globale di <a href=\"https:\/\/www.lineaedp.it\/categoria\/rubriche\/sicurezza\/\">cybersecurity<\/a>.<\/p>\n<p>I sistemi di\u00a0<span lang=\"en-GB\"><span lang=\"it\">intelligenza artificiale<\/span><\/span> possono generare risultati diversi a seconda della posizione geografica, della lingua, della progettazione del\u00a0modello e dei controlli integrati. Nei settori dove si lavora a contatto con i clienti o si prendono decisioni importanti, queste incoerenze possono minare la fiducia, allontanare da regolamenti locali o norme culturali e portare a costose conseguenze per il business.<\/p>\n<p>Lo studio Trend Micro ha coinvolto oltre 100 modelli di intelligenza artificiale e ha utilizzato pi\u00f9 di 800 prompt mirati progettati per valutare i bias, la consapevolezza politica e culturale, i comportamenti di geofencing, i segnali di sovranit\u00e0 dei dati e le limitazioni contestuali. Sono stati condotti migliaia di esperimenti, per misurare come gli output cambiano nel tempo e nei luoghi e sono stati analizzati pi\u00f9 di 60 milioni di token di input e oltre 500 milioni di token di output.<\/p>\n<p>I risultati rivelano che prompt identici possono produrre risposte diverse a seconda dell\u2019area geografica e dei modelli e persino variare nel corso di interazioni ripetute con lo stesso sistema. In scenari politicamente critici, come nel caso di territori contesi o di identit\u00e0 nazionale, i modelli hanno mostrato chiare differenze di allineamento a seconda del luogo. In altri test, i modelli hanno restituito risultati obsoleti o incoerenti in aree che richiedevano precisione, ad esempio calcoli finanziari e informazioni dove il tempo giocava un ruolo chiave.<\/p>\n<p><em>\u201cIn molte organizzazioni, si pensa che l\u2019intelligenza artificiale si comporti come un software tradizionale e che lo stesso input produca in modo affidabile lo stesso output\u201d<\/em> afferma Marco Fanuli, Technical Director di Trend Micro Italia.<em> &#8220;La nostra ricerca mostra che questo pensiero non \u00e8 corretto. I LLM possono fornire risposte diverse in base all\u2019area geografica, alla lingua, ai guardrail e possono anche cambiare da un&#8217;interazione all&#8217;altra. Quando i risultati dell&#8217;intelligenza artificiale vengono utilizzati direttamente dai clienti o per prendere decisioni di business, il rischio \u00e8 di perdere il controllo sulla comunicazione, sulla compliance e sul rispetto delle norme culturali.&#8221;<\/em><\/p>\n<p>Lo studio evidenzia che i rischi sono maggiori per le organizzazioni che operano a livello globale o utilizzano l\u2019intelligenza artificiale in diverse aree geografiche. Un servizio basato sull\u2019intelligenza artificiale potrebbe essere regolamentato da diversi quadri giuridici, politici e socioculturali. Le criticit\u00e0 coinvolgono anche il settore pubblico. In questo caso, i risultati generati dall\u2019intelligenza artificiale potrebbero essere interpretati come una guida ufficiale e la dipendenza da modelli non localizzati o non verificati potrebbe introdurre rischi di sovranit\u00e0 e di accessibilit\u00e0.<\/p>\n<p><em>\u201cL\u2019intelligenza artificiale non dovrebbe essere trattata come uno strumento di produttivit\u00e0 plug-and-play\u201d<\/em> conclude <strong>Marco Fanuli<\/strong>. &#8220;<em>Le organizzazioni devono considerare i rischi di dipendenza, adottare una governance chiara, definire le responsabilit\u00e0 e introdurre la verifica umana per qualsiasi output rivolto agli utenti. Questo include la trasparenza dei fornitori di intelligenza artificiale su come si comportano i modelli, su quali dati si basano e dove vengono applicati i guardrail. L\u2019intelligenza artificiale promuove innovazione ed efficienza, ma solo quando viene utilizzata con una chiara comprensione dei suoi limiti e con controlli che verificano come i sistemi si comportano negli ambienti del mondo reale\u201d<\/em>.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L\u2019ultimo studio Trend Micro evidenzia che i rischi sono maggiori per le organizzazioni che operano a livello globale o che utilizzano l\u2019intelligenza artificiale in diverse aree 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