Il furto di credenziali su larga scala si intensifica
IBM X-Force Threat Intelligence Index 2025: principali tendenze e minacce informatiche Nel report annuale di IBM X-Force, emergono nuove strategie dei criminali informatici che puntano sempre di più al furto di credenziali e dati sensibili. Mentre gli attacchi ransomware alle aziende diminuiscono, cresce l’uso di strumenti furtivi come gli infostealer. Punti chiave del report 2025: Attacchi alle infrastrutture critiche: Il 70% degli attacchi ha coinvolto infrastrutture cruciali, con oltre un quarto dovuto allo sfruttamento delle vulnerabilità. Furto di dati vs. crittografia: Sempre più attacchi mirano a rubare dati (18%) invece di crittografarli (11%), grazie a tecnologie di rilevamento avanzate e all’intervento delle forze dell’ordine. Phishing e infostealer: Nel 2024, IBM ha rilevato un aumento dell’84% nelle e-mail contenenti infostealer, mentre il 2025 mostra un incremento del 180% rispetto al 2023. Questi strumenti, uniti all’uso dell’intelligenza artificiale, rendono gli attacchi più rapidi e redditizi. Vulnerabilità e rischi crescenti: Le tecnologie legacy e i cicli di patching lenti continuano a esporre le infrastrutture critiche a minacce sofisticate. I criminali informatici collaborano sempre di più, scambiando exploit sui forum del dark web per colpire settori sensibili come reti elettriche, sanitarie e industriali. Evoluzione delle minacce con l’intelligenza artificiale: Con l’adozione crescente dell’AI, aumentano anche le vulnerabilità. IBM X-Force sottolinea l’importanza di proteggere l’intero ciclo di vita dell’AI, dai dati all’infrastruttura. Impatto regionale: Le regioni più colpite nel 2024 sono state l’Asia (34%) e il Nord America (24%), mentre il settore manifatturiero continua a essere il più vulnerabile agli attacchi ransomware per il quarto anno consecutivo. Fonte: bitmat.it
IA e Cybersecurity: alleate per la competitività del sistema Italia
Analisi e priorità nel White Paper di Anitec-Assinform in ambito di Cybersecurity e Intelligenza Artificiale Anitec-Assinform, l’Associazione di Confindustria che rappresenta le principali aziende del settore ICT in Italia, ha pubblicato oggi il Paper “IA e Cybersecurity”, realizzato dal gruppo di lavoro “Intelligenza artificiale”, in collaborazione con il gruppo di lavoro “Cybersecurity” di Anitec-Assinform. Si tratta del secondo approfondimento del progetto “Conoscere l’IA”: una collana di paper realizzati dall’Associazione per diffondere conoscenza e consapevolezza sull’IA nel sistema produttivo italiano. IA e Cybersecurity: punti principali dello studio Dall’analisi di Anitec-Assinform emerge come l’IA e la Cybersecurity stiano diventando prioritarie nelle strategie di investimento delle aziende italiane. Infatti, il documento restituisce una fotografia di un mercato in forte espansione, sia per l’IA che per la Cybersecurity. Il primo passerà da 909 milioni nel 2024 a 1,80 miliardi nel 2027, mentre il secondo da 2 miliardi a 2,75 miliardi nello stesso periodo (fonte: Rapporto Il Digitale in Italia 2024). Lo studio esamina il ruolo dell’IA come strumento d’attacco, ma soprattutto come risorsa per la protezione dalle minacce cibernetiche. Secondo la Relazione annuale al Parlamento pubblicata da ACN nel 2024 infatti, già nel 2023 il CSIRT Italia ha gestito 1.411 eventi cyber, di cui 303 classificati come incidenti informatici. Per il 2024, altri studi segnalano 1927 attacchi e 2461 incidenti di sicurezza complessivi, a conferma dell’urgenza di rafforzare le difese digitali (Exprivia Threat Intelligence Report 2024). In questo quadro, il ruolo dell’IA in ambito cyber assume una rilevanza operativa e strategica importante, non solo aumentare la sicurezza, ma anche quale elemento di vantaggio competitivo per le aziende. Adottare un approccio sistemico e multidisciplinare alla governance dell’IA In generale, l’Associazione afferma l’esigenza per le imprese di adottare un approccio sistemico e multidisciplinare alla governance dell’IA, che integri competenze tecniche e legali. Ciò implica definire framework di gestione chiari, in grado di assicurare trasparenza nei processi decisionali automatizzati, tracciabilità delle attività algoritmiche e protezione dei dati sensibili utilizzati per l’addestramento dei modelli. Nello specifico, lo studio tocca diversi temi a partire dall’importanza per l’imprese di dotarsi di una governance aziendale solida, che includa sia la gestione dei dati – per assicurare qualità, conformità e sicurezza – che quella dei modelli di IA per prevenire attacchi adversarial e fughe di informazioni sensibili. Ancora, vengono individuate diverse soluzioni di IA disponibili per le imprese in ambito cyber, tra cui strumenti basati su machine learning per il rilevamento di anomalie, piattaforme di threat intelligence fondate su big data, sistemi di sicurezza potenziati da AI (AI-enhanced security), programmi di training adattivo per i dipendenti (AI-enhanced training) e tecnologie di protezione dei modelli stessi (Secure AI), nonché le opportunità future legate al Federated Learning, Edge e Actionable AI. 3 aree di policy per soluzioni digitali avanzate in cybersecurity A completamento dell’analisi, l’Associazione delle imprese ICT individua tre aree prioritarie di policy per favorire la diffusione di soluzioni digitali avanzate in cybersecurity, permettendo così al sistema produttivo italiano di essere pronto rispetto all’evoluzione delle minacce informatiche. Investire nella formazione per colmare il divario di competenze digitali è essenziale incrementare la formazione in cybersecurity, anche attraverso l’offerta formativa degli ITS. In questo modo, le aziende potrebbero trovare più facilmente le competenze necessarie per fronteggiare efficacemente attacchi informatici sempre più avanzati. In generale, è fondamentale promuovere la cultura delle cybersecurity in tutti i settori e per ogni dimensione d’impresa. Innovazione dal basso e startup sono fondamentali nello sviluppo di soluzioni innovative per la difesa cibernetica. Per massimizzare questo potenziale serve una politica di supporto efficace, con un mix di strumenti e iniziative che favoriscano la ricerca e sviluppo, nonché opportunità concrete di networking che permettano alle startup di collaborare con aziende più grandi e affermate del settore, La resilienza delle infrastrutture digitali è cruciale poiché queste costituiscono il fondamento dell’intera catena del valore digitale. Con l’accelerazione dei processi di digital transformation, la loro robustezza diventa sempre più determinante per garantire la continuità operativa del sistema produttivo. Claudio Bassoli, Vice Presidente di Anitec-Assinform con delega alle Tecnologie Abilitanti e di Frontiera, ha dichiarato: “Il nostro Paper mette in evidenza le opportunità che l’intelligenza artificiale può offrire alle imprese. Un focus importante è quello che abbiamo fatto sulla Cybersicurezza: è necessario mantenere un costante aggiornamento sull’evoluzione dei modelli di attacco e le conseguenti strategie di difesa. L’aumento degli investimenti da parte delle aziende in queste tecnologie pone al centro la necessità di politiche precise per aumentare la sicurezza dell’intero sistema. Sugli investimenti abbiamo anche individuato strategie precise da adottare in questo momento storico: formazione, protezione delle infrastrutture digitali e sostegno alle startup innovative”. Fonte: bitmat.it
Sfruttare il potenziale AI per una produttività vincente
L’intelligenza artificiale rappresenta molto più di un’innovazione tecnologica; è il motore della prossima trasformazione industriale. Per le aziende, adottare l’IA significa abbracciare opportunità di crescita e innovazione. Ignorarne il potenziale, invece, potrebbe portare a perdere competitività in un mercato sempre più dinamico. Dati di qualità per un’IA efficace Al centro dell’IA ci sono i dati. Solo dati ben organizzati e privi di distorsioni possono alimentare modelli capaci di generare valore reale. Per sfruttare appieno l’IA, le aziende devono implementare una governance robusta che garantisca la protezione delle informazioni sensibili e la massima efficacia operativa. Superare le sfide dell’IA Implementare l’IA su larga scala richiede infrastrutture solide e una pianificazione strategica. È fondamentale rispettare le normative, valutare le implicazioni etiche e identificare i casi d’uso più adatti alle esigenze aziendali. Un approccio misurato e strategico consente di massimizzare i benefici dell’IA, minimizzando al contempo i rischi. Creare infrastrutture pronte per l’IA Dai sistemi on-premise al cloud ibrido, le aziende devono scegliere soluzioni che bilancino flessibilità e sicurezza. Una struttura adeguata permette di scalare l’IA in modo efficiente, ottimizzando le risorse e migliorando la produttività. L’IA come leva per la produttività aziendale Dall’automazione delle attività ripetitive alla personalizzazione delle interazioni, l’IA offre strumenti per migliorare ogni aspetto delle operazioni aziendali. Adottarla con un piano chiaro e misurato trasforma l’IA da semplice tecnologia a motore strategico per la crescita. Fonte: bitmat.it
IT4LIA – L’Italia in prima linea per l’Intelligenza Artificiale
L’Unione Europea ha recentemente lanciato AI Continent Action Plan, un piano strategico per potenziare l’applicazione dell’intelligenza artificiale nelle imprese. L’Italia avrà un ruolo centrale in questa iniziativa grazie alla realizzazione di IT4LIA – L’Italia per l’Intelligenza Artificiale, una delle due AI Factory Europee, insieme a quella finlandese. Un’infrastruttura all’avanguardia per l’AI IT4LIA si propone come punto di riferimento per lo sviluppo e l’implementazione dell’intelligenza artificiale in Italia e in Europa, offrendo servizi di calcolo avanzati e supporto specialistico alle aziende, con particolare attenzione a PMI e start-up. Il progetto prevede la costruzione di un supercomputer ottimizzato per AI, situato presso il data center Cineca di Bologna, che affiancherà il sistema Leonardo. Opportunità per le imprese A partire da maggio, saranno attivate le prime call per l’accesso ai servizi di IT4LIA, offrendo un ecosistema aperto alle aziende, alla pubblica amministrazione e alla ricerca. Attraverso questa iniziativa, l’Italia punta a rafforzare la competitività industriale e stimolare l’innovazione tecnologica, fornendo infrastrutture avanzate e supporto concreto per il progresso dell’AI. Un progetto frutto di sinergie strategiche IT4LIA è cofinanziato al 50% dalla Commissione Europea e 50% dalle istituzioni italiane, tra cui il Ministero dell’Università e della Ricerca, l’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale, la Regione Emilia-Romagna, l’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare e altri partner chiave. L’iniziativa si avvale della collaborazione di università, enti di ricerca e aziende, garantendo una solida rete di competenze per accelerare l’adozione delle tecnologie AI. L’Italia al centro della trasformazione digitale Grazie a IT4LIA, il nostro Paese si posiziona come protagonista nella rivoluzione dell’intelligenza artificiale, sostenendo la crescita di imprese innovative e facilitando l’accesso a strumenti tecnologici avanzati. Questo progetto rappresenta un passo significativo verso un futuro digitale più competitivo, aperto e inclusivo per il mondo delle imprese. 360 Consulenza S.R.L. continuerà a monitorare da vicino lo sviluppo di IT4LIA e le opportunità che può offrire alle aziende italiane. Fonte: bitmat.it
The State of AI 2025: come le aziende catturano valore
L’Intelligenza Artificiale nel 2025: Opportunità e Sfide per le Imprese L’adozione dell’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il mondo aziendale, e il report The State of AI 2025 di McKinsey evidenzia come le imprese si stiano riorganizzando per sfruttarne il potenziale. Le grandi aziende, con un fatturato superiore ai 500 milioni di dollari, stanno accelerando l’integrazione dell’IA generativa nei processi aziendali, con un impatto diretto sulla redditività. La supervisione della governance tecnologica da parte dei CEO si rivela un fattore chiave per ottenere risultati concreti, soprattutto nelle realtà più strutturate. L’IA Generativa: Un’Opportunità per la Crescita Nel 2024, il 78% delle aziende ha adottato soluzioni basate sull’intelligenza artificiale, con un incremento significativo rispetto agli anni precedenti. L’IA generativa è sempre più utilizzata in settori strategici come marketing, vendite, customer service e sviluppo software, contribuendo a migliorare l’efficienza operativa. Sfide e Best Practice per l’Implementazione Nonostante la crescita dell’IA, molte aziende sono ancora nelle fasi iniziali di implementazione. Solo una minoranza sta adottando le migliori pratiche per scalare l’IA generativa e monitorare i KPI delle soluzioni implementate. Tra le strategie più efficaci emergono: La definizione di una roadmap chiara per l’adozione dell’IA. La creazione di team specializzati per la gestione del cambiamento. L’integrazione dell’IA nei processi aziendali per massimizzare il valore. La Domanda di Talenti Specializzati L’evoluzione dell’IA sta modificando anche il panorama delle competenze richieste. Le aziende stanno assumendo esperti di compliance ed etica dell’IA, oltre a data scientist e ingegneri di machine learning, per garantire un’implementazione responsabile e sicura. 360 Consulenza supporta le imprese nell’adozione di tecnologie innovative, offrendo soluzioni su misura per integrare l’IA generativa nei processi aziendali. Contattaci per scoprire come possiamo aiutarti a trasformare la tua azienda con l’intelligenza artificiale. Fonte: bitmat.it
Sicurezza e PDF: il 68% dei cyberattacchi inizia nella casella e-mail
La sicurezza informatica e PDF: il 68% dei cyberattacchi inizia nella casella di posta elettronica, e il 22% di questi si nasconde nei PDF In base ai dati raccolti da Check Point Research, bel il 68% degli attacchi dannosi avviene tramite l’apertura dell’e-mail, e i rischi su PDF rappresentano il 22% di tutti gli allegati e-mail dannosi. Questo li rende particolarmente insidiosi per le aziende che condividono grandi quantità di questi file nel corso del lavoro quotidiano. Gli attori delle minacce hanno iniziato a sfruttare la loro profonda conoscenza del modo in cui i fornitori di sicurezza scansionano e analizzano i file, e i PDF stanno diventando un punto di ingresso preferito grazie alla loro elevata percentuale di successo. Lo scorso anno sono stati aperti oltre 400 miliardi di PDF e 16 miliardi di documenti sono stati modificati con Adobe Acrobat. Oltre l’87% delle organizzazioni utilizza i PDF come formato standard di file per le comunicazioni aziendali, il che li rende veicoli ideali per gli aggressori per nascondere un codice malevolo. I PDF sono stati per anni i canali preferiti dai cybercriminali, che utilizzano contromisure sofisticate per aggirare il rilevamento, rendendo questi attacchi sempre più difficili da individuare. Check Point Research (CPR) ha monitorato una grande quantità di campagne malevole che non vengono rilevate dai fornitori di sicurezza tradizionali, con zero rilevamenti in VirusTotal nell’ultimo anno. I PDF sono un obiettivo primario per i criminali informatici I PDF sono piuttosto complessi. La specifica PDF, ISO 32000, si estende per quasi 1.000 pagine, fornendo un’ampia gamma di funzionalità che possono essere sfruttate per l’elusione. Questa complessità apre la porta a numerosi vettori di attacco che alcuni sistemi di sicurezza non sono in grado di rilevare. Per molti versi, i PDF si comportano come i test CAPTCHA. Sono progettati per attirare le vittime umane e allo stesso tempo per eludere i sistemi di rilevamento automatici. Questa combinazione unica di semplicità per l’utente e complessità per i sistemi di sicurezza è ciò che rende i PDF così attraenti per i malintenzionati. Negli ultimi anni i PDF malevoli sono diventati sempre più sofisticati. In passato, i criminali informatici utilizzavano le vulnerabilità note dei lettori PDF (CVE) per sfruttare le falle del software. Tuttavia, poiché i lettori di PDF sono diventati più sicuri e vengono aggiornati di frequente (soprattutto i browser che ora aprono i PDF per impostazione predefinita), questo metodo di attacco è meno affidabile per le campagne di massa. Gli attacchi basati su JavaScript o su altri contenuti dinamici incorporati nei PDF, pur essendo ancora diffusi, sono diventati meno comuni e vengono rilevati più facilmente dalle soluzioni di sicurezza. Check Point Research ha rilevato che la maggior parte dei cosiddetti “exploit” basati su JavaScript non sono affidabili tra i diversi lettori di PDF, e molti fornitori di sicurezza sono in grado di individuarli. Come in tutte le cose, quando si chiude una porta se ne apre un’altra e gli attori delle minacce sono stati costretti a cambiare tattica. Invece di utilizzare exploit complessi, molti attacchi si affidano ora a un approccio più semplice, ma efficace: l’ingegneria sociale. I criminali informatici adottando spesso il formato PDF per attacchi phishing perché il formato è ampiamente considerato sicuro e affidabile. Questi file, generalmente percepiti come documenti autentici, fungono da contenitori flessibili per nascondere link dannosi, codici o altri contenuti malevoli. Sfruttando la familiarità degli utenti con gli allegati PDF e utilizzando tattiche di social engineering, gli aggressori aumentano le possibilità di ingannare i destinatari. Inoltre, i PDF possono sfuggire ai sistemi di sicurezza della posta elettronica, più attenti a rilevare le minacce in altri tipi di file. In alcuni attacchi il PDF contiene un link che conduce a un sito web malevoli o a una pagina di phishing. Sebbene questa tecnica sia relativamente meno “fine” a livello tecnologico, la sua semplicità la rende più difficile da rilevare per i sistemi automatici. L’obiettivo dell’aggressore è far sì che la vittima faccia clic sul link, avviando così la catena di attacchi. Anatomia di una campagna di attacco PDF Una delle tecniche di attacco PDF più comuni osservata da Check Point Research riguarda le campagne basate sui link. Queste campagne sono semplici ma incredibilmente efficaci. In genere si tratta di un PDF che contiene un link a un sito di phishing o al download di un file dannoso. Spesso il link è accompagnato da un’immagine o da un testo progettato per attirare la vittima a fare clic. Queste immagini spesso imitano marchi affidabili come Amazon, DocuSign o Acrobat Reader, facendo sembrare il file a prima vista innocuo. Ciò che rende queste campagne difficili da rilevare è che gli attaccanti controllano tutti gli aspetti del link, del testo e dell’immagine, rendendo facile la modifica di uno qualsiasi di questi elementi. Questa flessibilità consente a questi attacchi di resistere agli strumenti di sicurezza basati sulla reputazione o a quelli che si basano su firme statiche. Anche se questi attacchi comportano un’interazione umana (la vittima deve cliccare sul link), questo è spesso un vantaggio per gli aggressori, poiché le sandbox e i sistemi di rilevamento automatizzati hanno difficoltà a svolgere compiti che richiedono un processo decisionale umano. Tecniche di elusione utilizzate dagli attori delle minacce I criminali informatici adattano continuamente tecniche per eludere il rilevamento da parte dei sistemi di sicurezza. Queste tecniche dimostrano una profonda comprensione del funzionamento dei diversi metodi di rilevamento e sono spesso studiate su misura per aggirare strumenti specifici. Tecniche di elusione degli URL L’indizio più evidente che un PDF potrebbe essere dannoso è il link che contiene. Per evitare il rilevamento, gli attori delle minacce utilizzano una serie di tecniche di evasione degli URL, quali: Utilizzo di servizi di reindirizzamento benigni: gli aggressori spesso utilizzano servizi di reindirizzamento noti, come Bing, LinkedIn o gli URL AMP di Google, per mascherare la vera destinazione del link dannoso. Questi servizi sono spesso inseriti nella whitelist dei fornitori di sicurezza, il che rende più difficile rilevare la minaccia per i sistemi basati sulla reputazione degli URL. Codici QR. Un’altra tecnica prevede l’inserimento di QR code
Deficit di autenticazione multifattore: porta spalancata ai cybercriminali
Il 63% delle aziende non usa l’autenticazione multifattore: un aumento quasi triplo rispetto al 2022 rilevato dall’ Active Adversary Report di Sophos La società Sophos, innovatore nelle soluzioni di sicurezza avanzate per neutralizzare i cyberattacchi, ha pubblicato oggi lo studio 2025 Sophos Active Adversary Report che analizza nel dettaglio i comportamenti e le tecniche degli autori dei cyberattacchi così come emergono da oltre 400 casistiche MDR (Managed Detection Response) e IR (Incident Response) affrontate nel corso del 2024. Il report ha rilevato come la percentuale di aziende colpite da cyberattacchi che non disponevano di autenticazione multifattore (MFA) è pressoché triplicata dal 2022 al 2024 passando dal 22% al 63%: un dato a cui si affianca per il secondo anno consecutivo la preponderanza (41%) dei casi di credenziali compromesse quale causa primaria dei cyberattacchi. L’abuso di credenziali compromesse appare più evidente nel punto di accesso iniziale più frequentemente sfruttato: i servizi remoti esterni. Nel 71% dei casi i cybercriminali sono infatti riusciti a violare le reti delle loro vittime attraverso servizi remoti esterni inclusi i dispositivi edge, come firewall e VPN. Nel 79% di questi casi gli autori degli attacchi hanno potuto disporre dei servizi remoti esterni grazie all’impiego di credenziali compromesse. Capire la velocità degli attacchi Nell’analisi delle indagini MDR e IR, il team Sophos X-Ops ha esaminato in particolare le casistiche di ransomware, esfiltrazione di dati ed estorsione per misurare la velocità con cui i cybercriminali si sono mossi attraverso le varie fasi degli attacchi. In queste tre tipologie di casistica, il tempo medio trascorso fra l’inizio dell’attacco e l’esfiltrazione è stato di sole 72,98 ore (3,04 giorni), con un intervallo mediano di 2,7 ore tra l’esfiltrazione e il rilevamento dell’attacco. “La sicurezza passiva non è più sufficiente. Anche se la prevenzione è essenziale, una risposta rapida è fondamentale. Le aziende devono monitorare attivamente le loro reti e agire rapidamente in base ai dati telemetrici osservati. Gli attacchi coordinati sferrati da avversari motivati richiedono una difesa altrettanto coordinata. Per molte aziende questo significa combinare conoscenze interne specifiche con capacità di rilevamento e risposta guidate da esperti. Il nostro studio conferma come le aziende dotate di monitoraggio proattivo riescano a rilevare gli attacchi in tempi più brevi e conseguire risultati migliori, a scapito di quelle che non usano l’autenticazione multifattore”, ha dichiarato John Shier, field CISO. Autenticazione multifattore: studio 2025 Sophos Active Adversary Report I cybercriminali riescono ad assumere il controllo di un sistema in sole 11 ore: l’intervallo mediano tra l’azione di attacco iniziale e il primo tentativo (spesso riuscito) di violazione di Active Directory (AD), indiscutibilmente uno degli asset più importanti di qualsiasi rete Windows, è di sole 11 ore. In caso di successo gli attaccanti possono assumere molto più facilmente il controllo dell’intera azienda. I principali gruppi ransomware presenti nelle casistiche Sophos: Akira è il gruppo dedito al ransomware più frequentemente incontrato nel 2024, seguito da Fog e LockBit (nonostante il takedown di LockBit eseguito dalle forze dell’ordine nel corso dell’anno). Il tempo di permanenza è sceso a soli 2 giorni, grazie soprattutto alle attività MDR: nel 2024 il tempo di permanenza o dwell time – quello che intercorre fra l’inizio di un attacco e il suo rilevamento – è sceso da 4 a 2 giorni, soprattutto per l’aggiunta delle casistiche MDR al dataset esaminato dallo studio. Tempo di permanenza nelle casistiche IR: stabile a 4 giorni per gli attacchi ransomware e 11,5 giorni per tutte le altre casistiche. Tempo di permanenza nelle casistiche MDR: pari a soli 3 giorni per le casistiche ransomware e solo 1 giorno per le altre, a indicare come i team MDR siano in grado di rilevare e affrontare più rapidamente gli attacchi. I gruppi ransomware fanno gli straordinari: nel 2024, l’84% del codice binario ransomware è stato rilasciato al di fuori del normale orario d’ufficio delle vittime. Prosegue il predominio di RDP: l’abuso di Remote Desktop Protocol è stato rilevato nell’84% delle casistiche MDR/IR, rendendolo il tool Microsoft sfruttato più frequentemente per i cyberattacchi. Fonte: bitmat.it
Implementare l’IA Conversazionale nel Customer Service in 5 best practice
Scopriamo insieme qual è l’approccio più efficace per implementare l’IA Conversazionale nel Customer Service in 5 best practice Mentre il dibattito pubblico si concentra sulla rivoluzione dettata dall’intelligenza artificiale generativa, che sta trasformando il modo in cui le aziende interagiscono con gli utenti, gli assistenti virtuali, potenziati da sofisticate tecnologie di IA Conversazionale, stanno portando avanti una rivoluzione silenziosa. Questi strumenti stanno rendendo le interazioni tra azienda e utente sempre più naturali e intuitive, nel replicare fedelmente la complessità del dialogo umano. L’introduzione dell’IA nel settore del customer service ha avviato un processo nel quale, grazie a tecnologie avanzate come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), la comprensione del linguaggio naturale (NLU), gli assistenti virtuali stanno costantemente ottimizzando la loro efficienza operativa, migliorando al contempo la soddisfazione del cliente. Qual è l’approccio più efficace per implementare questa tecnologia? L’era dell’IA nel customer service: 5 best practice Spitch, grazie al suo approccio che combina “zero-shot learning” (ZSL) consente agli assistenti virtuali di gestire in modo più efficace gli intenti, offrendo risposte più rapide e riducendo i costi di implementazione. Sulla base di queste premesse, Spitch ha condiviso una guida pratica per implementare con successo un assistente virtuale, composta da 5 best practice: Adattamento del modello NLU alle esigenze di business: definire chiaramente gli obiettivi strategici dell’assistente virtuale è cruciale per allinearlo alle priorità aziendali. Focalizzarsi i suoi casi d’uso strategici come l’assistenza clienti, la gestione delle chiamate o le FAQ, consente di personalizzare il modello NLU in modo preciso garantendo risposte tempestive ed efficaci da parte dell’assistente. Implementazione rapida e validazione empirica: sfruttare la potenza dei modelli “zero-shot” permette di ridurre significativamente i tempi di configurazione iniziale, senza la necessità di ampi dataset di addestramento. Una volta attivato, è fondamentale condurre test rigorosi in ambienti operativi reali per monitorare le performance e ottimizzare la soluzione, identificando tempestivamente le aree di miglioramento. Personalizzazione attraverso l’ottimizzazione dei modelli linguistici: affinare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) con dati specifici del settore e analisi di conversazioni reali, permette di creare un assistente virtuale che non solo è in grado di comprendere il linguaggio naturale, ma è in grado di cogliere le sfumature e le esigenze del cliente. Ciò porta a risposte sempre più pertinenti e personalizzate, migliorando l’esperienza utente e l’efficacia operativa. Creazione di un ciclo di feedback per il miglioramento continuo: integrare il feedback delle interazioni reali con analisi continue (compreso l’uso dei test A/B), consente di perfezionare costantemente i modelli, promuovendo interazioni rapide per raggiungere la migliore accuratezza della soluzione. Questo ciclo continuo di miglioramento garantisce che l’assistente virtuale si adatti costantemente alle esigenze in evoluzione del business. Inoltre, grazie alla soluzione Speech Analytics è possibile anche monitorare la performance dell’assistente virtuale ed apportare le necessarie modifiche per renderlo sempre più al servizio del cliente. Applicazione del prompt engineering e monitoraggio delle prestazioni: utilizzare il prompt engineering per ottimizzare la comprensione contestuale dell’agente virtuale, è fondamentale per garantire che le risposte siano appropriate e allineate agli obiettivi aziendali. Monitorare costantemente i KPI come l’accuratezza, la soddisfazione del cliente e tempi di risoluzione, permette di affinare le performance e ottimizzare i risultati a lungo termine. Gli assistenti virtuali potenziati dall’IA conversazionale stanno rivoluzionando la customer experience migliorando significativamente le interazioni e rendendole sempre più naturali e intuitive. Adottare le giuste best practice per un’implementazione efficace nel customer service, consente alle aziende di sfruttare appieno il potenziale dell’IA conversazionale. Questo approccio consente di automatizzare le interazioni ripetitive, raccogliere e analizzare dati preziosi, e garantire una maggiore coerenza nelle risposte, migliorando così l’efficienza operativa e la soddisfazione del cliente” dichiara Piergiorgio Vittori, CEO di Spitch Italia. “Il mercato italiano sta vivendo una rapida e profonda trasformazione nell’adozione di soluzioni di intelligenza artificiale conversazionale. Le aziende hanno ormai compreso che l’IA nel customer service non è più una scelta futuristica, ma una necessità strategica per mantenere la competitività in un contesto sempre più digitalizzato. Questa tecnologia continuerà a evolversi sino a raggiungere livelli avanzatissimi di riconoscimento delle peculiarità linguistiche e culturali in ciascun mercato, offrendo esperienze sempre più personalizzate e rilevanti.” “In particolare, se oggi il concetto di IA agentica è ancora agli albori, rappresenta una delle evoluzioni più affascinanti e dibattute dell’intelligenza artificiale. A differenza dei modelli tradizionali, che rispondono a input specifici, l’IA agentica possiede una maggiore autonomia operativa, essendo in grado di prendere decisioni, pianificare azioni e perseguire obiettivi in modo proattivo, Agentic AI ed il suo sviluppo richiederà un equilibrio tra autonomia, controllo e responsabilità” conclude Vittori. Fonte: bitmat.it
L’Italia è all’avanguardia nell’adozione della GenAI
Report Nutanix ECI: L’Italia, in avanti nella GenAI, deve operare necessari investimenti nella sicurezza e nella governance dei dati per sfruttarne il potenziale Specialista nell’hybrid multicloud computing, Nutanix annuncia i dati italiani della settima edizione del report annuale Enterprise Cloud Index (ECI), che evidenzia i progressi compiuti dalle aziende nell’adozione del cloud. In particolare, lo studio di quest’anno esamina il livello di adozione dell’intelligenza artificiale generativa (GenAI), le priorità di investimento e i vantaggi, nonché le sfide principali che le aziende devono affrontare per soddisfare le esigenze di questi carichi di lavoro emergenti. Enterprise Cloud Index (ECI): principali risultati Secondo lo studio, l’Italia è in prima linea nella containerizzazione delle applicazioni e nell’implementazione di strategie GenAI e allo stesso tempo, evidenzia l’urgenza di investire nella modernizzazione delle infrastrutture IT e nella sicurezza e governance dei dati per sfruttarne appieno il potenziale. Secondo il report, il 95% delle aziende italiane ha già sviluppato una strategia per la GenAI, con un tasso di implementazione attiva pari al 67%, percentuale superiore alla media globale (55%) ed EMEA (54%). Tra gli obiettivi di business che le aziende intendono perseguire grazie alla GenAI, il 53% degli intervistati indica l’aumento della produttività, mentre il 52% una maggiore automazione ed efficienza L’ottimismo sull’adozione della GenAI in Italia è supportato da una visione positiva sul ritorno degli investimenti: il 47% degli intervistati prevede un ROI significativo nei prossimi 1-3 anni, dato superiore alle medie globali ed EMEA (30% e 27%). Sfide nell’implementazione della GenAI Nonostante l’entusiasmo, emergono alcune criticità legate alla piena implementazione della GenAI. Tra le principali sfide che le aziende italiane si trovano ad affrontare, l’infrastruttura IT è indicata come principale priorità, seguita dalla cybersecurity e dalla formazione IT. Inoltre, quasi tutti gli intervistati (98%) riscontrano difficoltà quando si tratta di scalare i carichi di lavoro della GenAI dallo sviluppo alla produzione, prima fra tutte l’integrazione con l’infrastruttura IT esistente. Di conseguenza, l’infrastruttura IT è la prima area di investimento necessaria per supportare la GenAI. La sicurezza e la privacy rappresentano un’altra sfida importante. Lo studio ECI evidenzia le difficoltà legate ai requisiti normativi e di conformità della GenAI, con un impatto particolarmente forte in Italia. Rispetto ai dati globali e dell’EMEA, le aziende italiane segnalano con maggiore frequenza la privacy e la sicurezza nell’uso di LLM con dati aziendali sensibili come il principale ostacolo (45%) all’adozione o all’espansione dei carichi di lavoro GenAI. In questo contesto, la governance dei dati è invece considerata la priorità assoluta nell’implementazione della GenAI (29%), seguita dalla scalabilità (27%) e dalla sicurezza (24%). L’adozione di applicazioni cloud-native e della containerizzazione Il report evidenzia anche una forte maturità del mercato italiano nell’adozione delle applicazioni cloud-native e della containerizzazione. Tutti gli intervistati dichiarano di essere in fase di containerizzazione, con il 64% delle aziende che ha già convertito l’intero parco applicativo (legacy e di nuova concezione), superando le medie globali ed EMEA (55% e 54%). L’81% delle aziende italiane utilizza ambienti Kubernetes multicloud, in linea con la media globale (80%), ma il 71% ritiene necessario migliorare l’infrastruttura IT per supportare appieno le applicazioni cloud-native. “L’Italia è in prima linea nell’adozione della GenAI e nella containerizzazione delle applicazioni, anche grazie agli investimenti straordinari attivati dal governo attraverso il PNRR. Tuttavia, molto resta da fare per costruire un modello di adozione sostenibile e scalabile, in particolare per quanto riguarda la definizione di un Total Cost of Ownership (TCO) sulla GenAI sostenibile in produzione e scalabile – un punto su cui molti clienti che incontro manifestano ancora tanta difficoltà in un ambiante cloud ibrido”, ha commentato Benjamin Jolivet, Country Manager di Nutanix Italia. “Per cogliere appieno i benefici dell’AI generativa, è fondamentale investire in infrastrutture IT flessibili, capaci di garantire portabilità tra ambienti cloud e on-premise, e in percorsi di formazione e valorizzazione dei talenti. Le iniziative GenAI devono essere allineate agli obiettivi di business, con KPI precisi per valutarne l’efficacia. Inoltre, la governance e la sicurezza dei dati devono rappresentare una priorità assoluta. Affidarsi a partner tecnologici esperti è essenziale per mitigare i rischi legati alla protezione delle informazioni sensibili e alla compliance. Solo con un approccio strutturato e strategico le aziende italiane potranno trarre vantaggio competitivo duraturo dalla GenAI.” Fonte: bitmat.it
Tre vantaggi della corsa all’AI open source
Dalla riduzione dei costi, alla maggiore efficienza e al progresso tecnologico, le opportunità aperte dall’attuale fermento del mercato sono molteplici. Restano però da bilanciare le complessità legate alla gestione dei dati L’intelligenza artificiale open source, quindi liberamente disponibile per l’uso, lo studio, la modifica e la condivisione, è ormai da diverso tempo al centro dell’interesse di addetti ai lavori e semplici cittadini. Nelle ultime settimane l’attenzione sul tema è esponenzialmente aumentata, con i timori per gli ultimi aggiornamenti di DeepSeek e il moderato entusiasmo per il lancio di OpenEuroLLM, il progetto con cui l’Europa tenta di rispondere ai modelli cinesi e statunitensi. A livello italiano, Almawave ha invece recentemente presentato Velvet, una famiglia di Large Language Model sviluppata integralmente dall’azienda nel Bel Paese su architettura propria, e addestrata sul supercalcolatore Leonardo gestito da Cineca. Sebbene l’emergere di nuovi player nel mercato rafforzi alcune complessità già esistenti, legate ad esempio alla qualità e alla protezione delle informazioni che gli stessi utilizzano, Denodo, leader nella gestione dei dati, ha individuato alcuni vantaggi che l’attuale fermento porta con sé – e che le aziende sono chiamate a riconoscere. “A prescindere dal proprio livello di maturità rispetto all’adozione dell’AI open source, le organizzazioni dovrebbero essere consapevoli dei nuovi scenari che le più recenti evoluzioni nel settore stanno delineando”, commenta Andrea Zinno, Data Evangelist di Denodo. “Nella nostra visione, stante l’ampissimo potenziale dell’intelligenza artificiale generativa, gli sviluppi che ne estendono e facilitano l’implementazione vanno accolti con positività”. I vantaggi dell’impiego dell’AI open source Ma quali sono, nel dettaglio, questi possibili benefici? Riduzione dei costi Sebbene la GenAI abbia un potenziale di trasformazione enorme, i suoi costi di sviluppo e di gestione hanno, finora, frenato molte organizzazioni dall’utilizzarla. In questo scenario, qualsiasi progresso tecnico che consenta di semplificarne l’adozione e contenere le spese ad essa correlate, dovrebbe essere considerato come vantaggioso per le aziende interessate ad implementarla e, più in generale, per la società. 2. Maggiore efficienza Negli ultimi 10 anni la domanda di elettricità è cresciuta del 14% e si prevede che, sulla spinta dell’AI, nel 2026 i consumi elettrici dei Data Center saranno il doppio di quelli del 2022 (dati International Energy Agency). Il tema della sostenibilità dell’intelligenza artificiale non è insomma secondario. Rispetto a soluzioni più consolidate, DeepSeek ha un forte focus sull’efficienza ed è basato sull’architettura MoE, Mixture-of-Experts: questo consente di attivare solo un sottoinsieme dei suoi parametri durante i calcoli, contenendo di conseguenza i consumi senza compromettere la qualità delle prestazioni. 3. Progresso tecnologico Per chi ha fiducia nell’innovazione, un altro dei vantaggi della corsa all’AI open source è la democratizzazione del progresso tecnologico: per esempio, grazie all’open-sourcing del codice R1 LLM, DeepSeek ha permesso ulteriori miglioramenti al modello da parte di ingegneri ed AI scientist di tutto il mondo. Del resto, il codice sorgente del modello R1 LLM è ad oggi già disponibile presso diversi altri provider, tra cui AWS e Azure. Le sfide (legate ai dati) ancora da affrontare Nel contesto appena delineato, non mancano però le complessità – specialmente quelle legate alla gestione delle informazioni. In particolare, secondo un recente studio di Gartner, il 30% dei progetti di GenAI sarà abbandonato entro la fine del 2025 proprio a causa della scarsa qualità dei dati e di altri fattori, come controlli dei rischi inadeguati, costi crescenti o valore aziendale poco chiaro. Quali sfide restano quindi da risolvere? 1. Rendere i dati pronti per l’AI Per molte organizzazioni, disporre di informazioni AI-ready continua a rivelarsi complesso. Tecnologie come il retrieval augmented generation (RAG) forniscono però una soluzione completa a questo problema. La maggior parte delle implementazioni RAG prevede però l’aggregazione di tutti i dati rilevanti e la loro memorizzazione in formato vettoriale di facile accesso per i LLM. Tuttavia, questa modalità è dispendiosa in termini economici e di tempo, oltre a produrre risposte aggiornate solo al momento del caricamento più recente dei dati nel database. L’approccio da seguire è invece conosciuto come “Query RAG”: i metadati, e non i dati stessi, vengono vettorializzati e l’LLM accede successivamente a questi metadati per generare query (in linguaggi come SQL) per recuperare i dati corretti dalle fonti originali. Questo garantisce risposte accurate e aggiornate in tempo reale, senza significativi overhead di replicazione e vettorizzazione dei dati. 2. Bilanciare tempi di risposta e precisione Con l’aumento delle dimensioni dei set di metadati, i modelli di ragionamento iniziano generalmente a funzionare meglio e a fornire risposte più accurate e pertinenti. Tuttavia, i tempi di generazione delle query si allungano in maniera direttamente proporzionale. Questo non è un limite intrinseco di modelli come DeepSeek R1, ma dell’applicazione dell’approccio Query RAG a qualunque modello di ragionamento. È quindi cruciale, per le aziende, trovare il giusto compromesso tra latenza e accuratezza per i propri casi d’uso specifici. 3. Garantire sicurezza e privacy Molte organizzazioni non nascondono le proprie perplessità verso l’utilizzo di applicazioni client DeepSeek, poiché si connettono a server gestiti dalla stessa o da altre entità cinesi: ad esempio, le agenzie governative statunitensi ne hanno vietato l’uso. Una strategia per superare questa criticità può essere quella di non utilizzare applicazioni client, ma riprodurre completamente l’R1 LLM all’interno dei propri ambienti di esecuzione protetti. In linea generale, indipendentemente dalla scelta del modello, è fondamentale assicurarsi che l’ambiente di esecuzione di un LLM soddisfi i requisiti di sicurezza e di conformità alla privacy, come del resto è necessario fare con qualsiasi tipo di software o servizio SaaS che acceda ai dati o ai metadati sensibili. Fonte: bitmat.it