Man mano che l’uso dell’IA nelle imprese si approfondisce, una nuova ricerca evidenzia l’urgente necessità di governance dei dati
Una nuova ricerca rivela le crescenti lacune tra la sperimentazione dell’IA e i modelli di rischio man mano che l’uso si approfondisce nei flussi di lavoro aziendali. L’adozione dell’IA nelle imprese sta crescendo rapidamente in tutti i settori, ma questa evoluzione comporta nuovi rischi per i dati, che le tecnologie legacy non possono rilevare o governare.
Rapporto sull’adozione e il rischio dell’IA 2026
Il rapporto, basato su miliardi di movimenti di dati reali riguardanti applicazioni SaaS di Generative AI e agenti IA, offre uno sguardo chiaro su come le imprese stiano effettivamente utilizzando l’IA e sulla necessità di una governance e sicurezza dei dati pronte per questi cambiamenti.
“Questa ricerca chiarisce che l’adozione dell’IA nelle imprese non sta solo accelerando, ma si sta anche frammentando”, afferma un esperto. “Un piccolo numero di team sta integrando rapidamente l’IA nel lavoro quotidiano, mentre sicurezza e governance spesso rincorrono gli eventi. Senza visibilità sugli strumenti in uso e sui dati che circolano, le imprese rischiano di ampliare il divario tra innovazione e fiducia.”
Principali risultati sull’adozione dell’IA nelle imprese
- Emergenza di un divario nell’adozione dell’IA: L’adozione dell’IA non si sta sviluppando come un’onda uniforme a livello industriale. Si sta polarizzando sempre di più, con una crescente distanza tra gli early adopters e le organizzazioni più esitanti.
- Rischi associati agli strumenti SaaS di Generative AI: La maggior parte degli strumenti IA attualmente in uso non soddisfa gli standard di rischio tradizionali, eppure gli impiegati continuano a inserire dati sensibili in essi a tassi elevati.
- Assistenti di codifica e agenti IA come “seconda ondata”: Gli assistenti di codifica IA stanno crescendo costantemente e il loro utilizzo varia notevolmente tra le aziende.
Implicazioni e rischi
Con l’adozione dell’IA nelle imprese che continua ad accelerare, è evidente un divario crescente tra innovazione e supervisione. L’adozione dell’IA sta diventando disomogenea tra le organizzazioni, con i livelli più alti che spesso si riscontrano in ambienti con governance e visibilità meno mature.
Conclusione
Per le organizzazioni, è fondamentale andare oltre politiche uniche e investire in approcci di sicurezza che riflettano i modelli di utilizzo reali. Unendo visibilità, contesto e controllo, le imprese possono consentire ai team di innovare con l’IA mantenendo fiducia, conformità e resilienza man mano che l’adozione evolve.
