a16z indaga 100 CISO: perché il budget per la sicurezza informatica sta vivendo una crescita "repressiva" nell'era dell'IA?

Autori: Steph Zhang, Owen Colby (a16z)

Compilato da: TechFlow

Introduzione di TechFlow: Da tempo, l'industria della sicurezza informatica si sta preparando a lungo per il giorno in cui il calcolo quantistico potrebbe sovvertire i sistemi di crittografia asimmetrica. Tuttavia, nessuno si aspettava che i modelli linguistici di grandi dimensioni e gli agenti intelligenti (AI Agents) avanzassero a una velocità che supera la legge di Moore, lanciando per primi una bomba nel campo dell'ingegneria del software e delle operazioni di attacco e difesa. Dall'intelligenza artificiale di OpenAI che è riuscita a evadere i controlli di sicurezza e infiltrarsi nel sistema di produzione di Hugging Face, all'automazione dell'individuazione delle vulnerabilità che ha abbassato la soglia per sfruttare le vulnerabilità zero-day, l'IA sta armando sia gli aggressori che i difensori con un'efficienza estremamente asimmetrica.

Alla vigilia di questa drammatica trasformazione del paradigma di attacco e difesa, la principale società di venture capital della Silicon Valley, a16z, ha condotto un'indagine approfondita su 100 Chief Information Security Officer (CISO) di aziende con oltre 500 dipendenti. I dati dell'indagine mostrano che fino all'87% dei leader della sicurezza prevede un aumento netto del budget per la sicurezza per l'anno fiscale 2027, con il focus centrale della difesa aziendale che sta subendo una storica migrazione: da un "scoprire e fermare" passivo, si sta spostando verso un "ripristino a ciclo chiuso" automatizzato; da test di penetrazione manuali condotti trimestralmente, si sta evolvendo in attacchi e difese autonomi 24 ore su 24, 7 giorni su 7.

Nel frattempo, l'abuso dei privilegi da parte di "shadow AI" e agenti intelligenti all'interno delle aziende ha creato una nuova superficie di attacco senza precedenti, mentre la diffusione degli strumenti di programmazione assistita dall'IA ha portato a un'esplosione esponenziale dei repository di codice, aumentando notevolmente la soglia per l'analisi statica del codice (SAST) e la protezione in tempo di esecuzione. Questo rapporto panoramico presenta le reali intenzioni di acquisto e le tendenze di budget dei cento CISO in dimensioni chiave come attacco e difesa, operazioni del SOC, sicurezza dei dati e integrazione delle piattaforme, fornendo una bussola industriale di grande valore per gli imprenditori della sicurezza informatica, i decisori tecnologici aziendali e gli investitori di mercato primario.

Il partner generale di a16z, Martin Casado, ha pubblicato oggi un nuovo lungo articolo che analizza in profondità le quattro filosofie fondamentali che guidano gli investitori nella valutazione degli acquisti e della costruzione della sicurezza informatica: clicca qui per leggere l'intero articolo.

Negli anni, l'intero settore della sicurezza informatica è stato in allerta, pronto ad affrontare il giorno in cui il calcolo quantistico sovvertirà completamente le regole della difesa informatica. Tuttavia, l'intelligenza artificiale (IA) ha bussato alla porta prima.

Quest'estate, gli agenti di OpenAI sono riusciti a evadere i controlli in un benchmark di sicurezza informatica e a infiltrarsi con successo nel sistema di produzione online di Hugging Face. Questi agenti avrebbero dovuto simulare vulnerabilità in un ambiente sandbox, ma hanno trovato prove valide e sono riusciti a oltrepassare i confini di isolamento per prendere il controllo delle infrastrutture critiche.

E questo è solo la punta dell'iceberg di un grande prologo. Da quel momento, l'IA ha iniziato ad assistere hacker e ricercatori di sicurezza a una velocità senza precedenti, scoprendo le vulnerabilità profonde nel software di base di Internet.

Solo il mese scorso, un team di ricerca ha utilizzato modelli di grandi dimensioni all'avanguardia per esaminare a fondo i repository di codice open source, scoprendo oltre 20 vulnerabilità zero-day mai rilevate prima. Alcuni di questi riguardavano persino codice obsoleto che era stato in funzione senza problemi in ambienti di produzione critici per oltre 20 anni.

I difetti di codice sono sempre esistiti oggettivamente, ma la vera trasformazione centrale ora è che i modelli di grandi dimensioni stanno estraendo debolezze da enormi volumi di codice con un'efficienza esponenziale, e stanno direttamente deducendo catene di attacco sfruttabili.

Immagine: l'efficienza dell'individuazione delle vulnerabilità assistita dall'IA ha subito un salto generazionale.

Nel frattempo, il numero di vulnerabilità critiche divulgate sta esplodendo. Di fronte a un'ondata di allerta, i team di sicurezza interni, già sotto pressione, stanno vedendo il tempo che possono dedicare a ciascuna risposta di emergenza ridursi al minimo.

Immagine: il numero di vulnerabilità e vulnerabilità critiche a cui le aziende devono far fronte è aumentato notevolmente negli ultimi anni.

A complicare ulteriormente le cose, i confini digitali che i team di sicurezza devono proteggere stanno espandendosi in modo caotico. Con l'aiuto di vari strumenti assistiti dall'IA, i dipendenti stanno sviluppando e lanciando nuove applicazioni a una velocità senza precedenti; sistemi aziendali che in passato richiedevano mesi di lavoro da parte di architetti professionisti possono ora essere messi in funzione in poche settimane o addirittura giorni.

I dati all'interno delle aziende vengono richiamati con una scala e una frequenza senza precedenti. I vari reparti stanno alimentando documenti proprietari nei modelli di grandi dimensioni e costruendo flussi di integrazione automatizzati complessi tra vari strumenti SaaS e dati aziendali nella rete interna.

Questo spiega bene perché possiamo vedere nel mercato secondario che la capitalizzazione di mercato totale di giganti della sicurezza informatica come Palo Alto Networks e CrowdStrike continua a superare i massimi storici, e perché la nuova generazione di unicorni della sicurezza informatica sta completando finanziamenti super da miliardi di dollari a una velocità sorprendente.

Immagine: la capitalizzazione di mercato delle principali piattaforme di sicurezza informatica è aumentata costantemente, raggiungendo massimi storici negli ultimi anni.

I confini degli asset da proteggere stanno espandendosi in modo disordinato, e i budget per la sicurezza delle grandi aziende stanno seguendo rapidamente senza esitazione.

Per esplorare come i decisori della sicurezza di prima linea stiano affrontando queste pressioni senza precedenti, abbiamo condotto un'indagine quantitativa e qualitativa approfondita su 100 CISO di grandi aziende con oltre 500 dipendenti. Le aziende intervistate coprono settori principali come servizi finanziari, salute, tecnologia all'avanguardia e produzione di alta gamma.

Non sorprende che la stragrande maggioranza (87%) dei CISO preveda chiaramente che la spesa per la sicurezza informatica continuerà a crescere in modo robusto nel 2027. Il motore centrale che guida questa espansione del budget è la crescente pressione delle minacce esterne potenziate dall'IA e la necessità rigida di proteggere le applicazioni AI interne in continua espansione delle aziende.

Immagine: indagine tra 100 CISO: l'87% dei partecipanti prevede che il budget totale per la sicurezza informatica continuerà a crescere.

Di questi nuovi flussi di fondi, la maggior parte è stata chiaramente destinata all'acquisto di strumenti di sicurezza modernizzati. Ma un segnale positivo particolarmente degno di nota è che l'aumento del budget per gli strumenti non ha comportato una riduzione del personale.

Quasi la metà (48%) delle aziende intervistate ha dichiarato che pianificano di reclutare più esperti e analisti di sicurezza a tempo pieno mentre espandono l'acquisto di software.

Immagine: la nuova spesa per la sicurezza si concentra principalmente sull'acquisto di strumenti, con il reclutamento di personale che mantiene un'espansione sincronizzata.

Qual è il motore centrale di questa crescita sia umana che tecnologica? L'ambizione reale dei CISO è quella di espandere completamente la portata della linea di difesa: esaminare quegli avvisi marginali che in precedenza erano stati costretti a essere trascurati, effettuare test di sicurezza a tappeto sulle applicazioni interne in rapida crescita e ridurre notevolmente il tempo di esposizione delle vulnerabilità dalla scoperta alla completa riparazione.

I CISO delle principali aziende americane non si limitano più a discutere teoricamente. Stanno attivamente conducendo prove di concetto (PoC) e test pilota, definendo fondi di acquisto specifici e scegliendo con grande attenzione quali prodotti fidarsi e osare integrare nei loro ambienti di produzione online.

Molte importanti decisioni di acquisto saranno finalizzate nei prossimi due o tre trimestri.

L'IA ridefinisce l'elenco delle priorità di sicurezza aziendale

Nel mondo della sicurezza informatica attuale, un intervallo di un anno è sufficiente per provocare cambiamenti generazionali radicali.

Quando abbiamo invitato i leader della sicurezza a riflettere sui loro focus difensivi all'inizio del 2026, la gestione dell'esposizione e delle vulnerabilità, la gestione della postura di sicurezza nel cloud (CSPM) e la sicurezza delle applicazioni (AppSec) occupavano saldamente i primi posti delle priorità.

E solo pochi mesi dopo, quando hanno ridisegnato la loro mappa per il 2027, la configurazione delle priorità ha subito un forte scossone. I test di sicurezza proattivi, la governance della sicurezza degli agenti intelligenti interni e le operazioni di sicurezza SOC automatizzate sono emerse come i punti focali più caldi dell'intero settore.

Quali progetti saranno classificati come le strategie P0 più urgenti dipenderà dalla struttura specifica di ciascuna azienda. Il centro operativo SOC automatizzato ha ricevuto il maggior numero di voti di prima scelta; nel frattempo, altri team hanno classificato la sicurezza proattiva o la governance degli agenti intelligenti interni come la loro massima priorità.

Immagine: distribuzione delle priorità di sicurezza aziendale P0 e P1 nel 2027 secondo l'indagine tra 100 CISO.

Il passaggio dal focus stabilito nel 2026 al nuovo piano per il 2027 delinea vividamente la sorprendente velocità di sovversione e ricostruzione dell'intero programma di sicurezza.

Tra questi, la sicurezza degli agenti intelligenti interni, la risposta SOC automatizzata e il confronto proattivo sono emerse come le tre aree chiave con il maggiore aumento di attenzione nel settore.

Immagine: le aree chiave con il più rapido aumento di attenzione da parte dei CISO: sicurezza degli agenti, automazione SOC e confronto proattivo.

Questo spostamento storico delle priorità è essenzialmente guidato da due profonde esigenze che non possono essere ignorate:

Primo, le aziende devono adottare misure drastiche per rafforzare i confini di sicurezza degli strumenti di IA che i dipendenti e i clienti utilizzano già ampiamente.

Secondo, i team di difesa devono utilizzare le stesse armi contro i loro aggressori, integrando completamente la produttività dell'IA nelle loro linee di difesa quotidiane per tenere il passo con l'evoluzione rapida dell'arsenale degli hacker.

La prossima finestra di acquisto è già aperta

Nonostante il dibattito sul potenziale della sicurezza AI all'avanguardia sia acceso, la maggior parte delle aziende è ancora in una fase di transizione tra sperimentazione e validazione dei propri sistemi di protezione online. Solo il 18% delle aziende intervistate ha dichiarato di aver implementato capacità AI native di livello produttivo nella propria linea di difesa principale.

Tuttavia, un punto di svolta si sta avvicinando rapidamente: la maggior parte delle aziende ha avviato test pilota approfonditi e prevede di portare queste soluzioni in ambienti di produzione ufficiali entro un anno. Tra queste, la revisione della sicurezza del codice e la difesa intelligente delle email attualmente guidano la penetrazione delle soluzioni di livello produttivo.

Figura: Distribuzione delle fasi chiave della tecnologia di sicurezza AI: i test pilota stanno accelerando verso una transizione completa a livello produttivo.

Rispetto ai lunghi processi di sostituzione dei sistemi, i piani di acquisto delle aziende tendono ad essere molto più rapidi.

I dati della ricerca mostrano che fino al 45% dei CISO ha piani chiari per effettuare nuovi acquisti o aggiornamenti significativi per la sicurezza degli agenti AI interni nei prossimi 12 mesi; oltre un terzo dei decisori è pronto a firmare ordini di acquisto sostanziali per strumenti di sicurezza offensiva e SOC automatizzati.

Figura: Tecnologie specifiche che i CISO pianificano di acquistare o aggiornare significativamente nei prossimi 12 mesi.

Tuttavia, la sfida è che il processo decisionale degli acquirenti si intreccia in modo drammatico con la rapida iterazione dei prodotti. Alcuni acquirenti stanno ampliando la scala dei test pilota della prima fase, mentre altri stanno faticando a valutare le nuove funzionalità in dimostrazioni affascinanti, cercando di fissare la rotta più promettente prima che la tecnologia converga.

Di seguito presentiamo un panorama delle sei principali tendenze evolutive dell'industria rivelate da cento CISO di alto livello, insieme alle opportunità imprenditoriali disruptive in cui crediamo fermamente.

La sicurezza offensiva si sta evolvendo in una capacità continua

All'inizio di questo mese, a16z ha guidato il round di finanziamento di serie B di Armadin, fondata dal noto leader della sicurezza Kevin Mandia. Abbiamo investito pesantemente in questo settore perché crediamo fermamente che i team di difesa debbano pensare come i migliori attaccanti e avere la stessa agilità nelle azioni offensive.

Nel frenetico campo di battaglia informatico, la velocità è una questione di vita o di morte. Nei tradizionali modelli di test di penetrazione, i team di sicurezza spesso impiegano settimane per esaminare i risultati dei rapporti, per poi attendere mesi o più per pianificare un nuovo test completo. Ma in un'architettura multi-cloud in rapida evoluzione, questa revisione statica a bassa frequenza è come cercare di afferrare una spada in un fiume.

L'evoluzione esplosiva dell'AI amplifica la letalità di questo divario temporale. Secondo le ultime stime della nota società di consulenza Bain, gli strumenti AI possono comprimere il ciclo di attacco tipico, dal rilevamento da parte degli hacker all'attacco mortale, da una media tradizionale di 4 settimane a soli 2 giorni.

Figura: Stima di Bain: il tempo necessario per la catena di attacco guidata dall'AI è compresso da una media di 4 settimane a soli 2 giorni.

Di fronte agli attacchi dei concorrenti, i leader della sicurezza aziendale desiderano aumentare drasticamente la frequenza dei test di attacco e difesa. Fino all'83% degli intervistati ritiene fondamentale aumentare significativamente la frequenza dei test di postura di sicurezza, con il 54% dei dirigenti che lo considera una questione cruciale per la sopravvivenza dell'azienda.

Come ha affermato un CISO di un gigante della produzione multinazionale: "Di fronte a nuove minacce abilitate dall'AI, dobbiamo trovare le vulnerabilità più velocemente degli hacker, prima che bussino alla nostra porta."

Figura: Indagine tra cento CISO: oltre l'80% degli intervistati attribuisce grande importanza all'aumento della frequenza dei test di postura di sicurezza.

L'esperienza di attacco e difesa accumulata da ingegneri di test di penetrazione esperti rimane un asset fondamentale per qualsiasi azienda moderna. Tuttavia, è innegabile che la portata dei sistemi e delle applicazioni che possono essere coperti solo ad occhio nudo è estremamente limitata.

Per questo motivo, la maggior parte delle aziende sta rompendo decisamente con l'abitudine di effettuare solo uno o due test di penetrazione campionari all'anno, considerando le esercitazioni di attacco e difesa manuali come una linea di base, e sovrapponendo un sistema di red team AI in grado di rilevare autonomamente 24 ore su 24, 7 giorni su 7.

I risultati della ricerca confermano chiaramente questa tendenza futura: attualmente, solo il 18% delle aziende intervistate è in grado di far funzionare i test di attacco in modo continuo e automatizzato dopo ogni rilascio di codice; ma nei prossimi tre anni, si prevede che fino all'83% delle aziende integrerà il confronto rosso e blu automatizzato e continuo nelle proprie infrastrutture aziendali.

Figura: Previsione dell'aumento della frequenza dei test di sicurezza offensiva: entro tre anni, la percentuale di test automatizzati e continui raggiungerà l'83%.

Questo spostamento del paradigma tecnologico sta profondamente rimodellando il ciclo di vita della costruzione e dell'operazione del software. Ogni costruzione e distribuzione di codice attiverà automaticamente simulazioni approfondite di attacco e difesa, consentendo agli ingegneri di sviluppo di vedere direttamente le vere mappe dei percorsi di attacco e difesa poche ore prima del lancio ufficiale del business.

Figura: Integrazione profonda dei test offensivi continui nei moderni flussi di lavoro CI/CD e di rilascio software.

Scoprire le vulnerabilità è importante, ma la riparazione automatizzata è la chiave per il successo

Nel processo di scoperta delle vulnerabilità, identificare le vulnerabilità è spesso la parte più semplice. Ciò che realmente tormenta i team di sicurezza e ingegneria delle aziende è la lunga battaglia per portare a termine la riparazione di un gran numero di vulnerabilità.

Riparare una vulnerabilità profonda significa che il team di sicurezza deve identificare i responsabili aziendali corrispondenti tra centinaia o migliaia di microservizi, capire quali codici o file di configurazione devono essere modificati e sottoporre a test manuali ripetuti e lunghi per garantire che l'applicazione delle patch non interrompa inaspettatamente le attività aziendali core online.

Come ha affermato senza mezzi termini il responsabile della sicurezza di un noto gigante della fintech: "Con gli attuali strumenti di scansione AI, puoi effettivamente scoprire rapidamente un sacco di vulnerabilità, ma il tuo team di ingegneria non può ripararle alla stessa velocità."

Una mappa dei percorsi di attacco validata (Validated Attack Path) può aiutare i team di ingegneria a chiarire notevolmente le priorità di riparazione. Essa mostra chiaramente se gli attaccanti possono effettivamente raggiungere quel nodo vulnerabile, quali strati di protezione sono stati efficacemente intercettati e quali configurazioni chiave devono essere modificate per ridurre al minimo il rischio con il minor costo di sviluppo.

Figura: La mappa dei percorsi di attacco validata aiuta notevolmente i team di ingegneria a concentrarsi sulla riparazione dei rischi principali.

Un dirigente di una delle principali piattaforme di sicurezza informatica a livello globale ha riassunto questa opportunità intergenerazionale con la frase "scoprire significa riparare" (Fix It With The Find It). Ciò significa che i futuri prodotti di sicurezza non possono limitarsi a emettere un lungo elenco di allerta, ma devono essere in grado di generare direttamente richieste di pull di codice di riparazione testato, accompagnate da spiegazioni contestuali precise.

Le startup in grado di integrare perfettamente la scoperta delle vulnerabilità, la verifica automatizzata delle catene di attacco e la riparazione automatizzata delle patch in un ciclo chiuso senza soluzione di continuità, occuperanno una posizione centrale in questa ondata di trasformazione industriale.

I centri operativi SOC stanno espandendo: un'azione automatizzata alla volta

Con la compressione estrema del ritmo degli attacchi esterni, i team di analisi dei centri operativi di sicurezza (SOC) devono avviare indagini e risposte di blocco a una velocità maggiore. Tuttavia, il limite della capacità di difesa di alto livello delle aziende è stato a lungo vincolato dalla grave carenza di analisti di livello 1 e 2.

Gli strumenti SOC nativi AI stanno prendendo in carico il lavoro di base noioso e ripetitivo. Gli agenti autonomi possono aggregare in millisecondi le catene di prove correlate disperse tra endpoint, reti e registri di identità, completando in modo ordinato le verifiche di routine standardizzate, consentendo agli analisti umani altamente qualificati di concentrarsi sulle minacce più pericolose e nascoste.

Tuttavia, nella pratica di implementazione della tecnologia, la questione di quanto potere di gestione del sistema conferire a questi agenti AI è una linea rossa che ogni CISO prudente deve considerare seriamente. La ricerca mostra che attualmente il 36% degli intervistati si sente a proprio agio nel lasciare che gli agenti svolgano indagini complesse e raccolta di prove autonomamente, ma solo il 13% dei CISO è disposto a lasciare che gli agenti eseguano autonomamente azioni di blocco e modifiche al codice in ambienti di produzione.

Figura: Indagine tra cento CISO: distribuzione della volontà di autorizzare gli agenti AI in vari passaggi di gestione SOC.

Ricercare dati correlati nei registri di sola lettura di base e inviare direttamente politiche di firewall o disconnettere la rete dei server nei sistemi di produzione sono due azioni con rischi completamente diversi. Pertanto, la maggior parte dei team di sicurezza tende attualmente a delegare completamente i processi di indagine e raccolta di prove complessi agli agenti, mantenendo la conferma umana (Human-in-the-Loop) per le azioni di blocco ad alto rischio.

Questo è anche il motivo principale per cui a16z ha investito strategicamente in Cotool. Cotool consente ai team di sicurezza aziendale di incapsulare rapidamente la propria esperienza di indagine e le linee guida operative SOP in agenti autonomi collaborativi. Questi agenti possono attraversare senza soluzione di continuità le catene di strumenti esistenti per completare la triage degli allarmi, le indagini su scala globale e la redazione intelligente dei piani di gestione, affrontando un flusso di lavoro centrale alla volta, liberando al contempo una grande quantità di produttività per i team SOC mantenendo i confini di sicurezza e rischio.

Proteggere gli asset AI interni e la sicurezza degli agenti

La tecnologia AI è ormai profondamente radicata nel flusso di lavoro quotidiano delle moderne aziende. La ricerca mostra che fino al 92% delle grandi aziende ha già dipendenti che utilizzano strumenti AI generativi nel lavoro quotidiano di livello produttivo; l'81% delle aziende sta testando internamente o operando ufficialmente agenti AI autonomi; e l'80% delle aziende ha già lanciato prodotti di interazione AI generativa per i clienti.

Figura: Statistiche sulla penetrazione di livello produttivo di AI generativa e agenti autonomi all'interno delle aziende secondo un'indagine tra cento CISO.

Questi sistemi interni altamente autorizzati possiedono spesso privilegi senza precedenti: possono penetrare direttamente nel codice sorgente, cercare documenti riservati di aziende non pubbliche e persino operare direttamente tra vari servizi SaaS critici. Come ha commentato un dirigente della sicurezza di una grande istituzione finanziaria: "Oggi, il desktop di ogni dipendente si sta trasformando in un micro data center ad alta densità."

Le preoccupazioni per la sicurezza interna sollevate da ciò sono estremamente rilevanti. Secondo un'indagine, il 47% dei CISO ha classificato la fuga di dati sensibili verso strumenti AI non controllati di terze parti come il loro incubo principale; il 41% dei rispondenti è in preda all'insonnia per il timore che gli agenti AI altamente autorizzati possano compiere operazioni non autorizzate o subire attacchi di iniezione di prompt, causando disastri sistematici di conformità.

Figura: Indagine tra centinaia di CISO: le principali preoccupazioni di sicurezza nell'implementazione di asset AI interni.

Per molte grandi aziende, queste preoccupazioni di sicurezza irrisolte hanno obiettivamente rallentato il ritmo dell'innovazione aziendale. Fino al 63% dei CISO intervistati ha ammesso che le considerazioni di sicurezza e conformità hanno ritardato in vari gradi il lancio completo di almeno alcuni progetti pilota AI interni.

I team di sicurezza hanno urgente bisogno di un radar centrale completo: per monitorare in tempo reale quali strumenti e agenti AI stanno operando nella rete aziendale, chi sono i loro responsabili aziendali, quali credenziali di accesso al sistema sono stati loro assegnati e quali azioni stanno realmente eseguendo in ogni istante.

Tuttavia, ottenere una visione precisa di queste azioni microscopiche presenta sfide tecniche ben più dure di quanto si possa immaginare. Gli agenti intelligenti moderni spesso operano direttamente sui terminali locali dei dipendenti, ereditando completamente i privilegi di accesso elevati dell'utente stesso. Per i tradizionali sistemi di monitoraggio della sicurezza basati su confini di rete o API cloud, le varie operazioni avviate dagli agenti sembrano indistinguibili dai legittimi clic del mouse dei dipendenti.

Questo è esattamente il motivo per cui abbiamo investito pesantemente in Neo. Il team fondatore di Neo ha precedentemente guidato la creazione del motore centrale del gigante della sicurezza degli endpoint SentinelOne e ora sta affrontando un nuovo paradigma dominato da un gran numero di agenti AI, ricostruendo completamente il livello di difesa della sicurezza degli endpoint per catturare con precisione ogni movimento degli agenti, creando una solida barriera tra sicurezza di conformità ed efficienza innovativa.

Il rischio "umano" affronta un'evoluzione AI

Nonostante le vulnerabilità di base e gli attacchi delle macchine diventino sempre più sofisticati, il punto più vulnerabile e difficile da difendere nella linea di difesa della sicurezza informatica rimane l'essere umano stesso. Ironia della sorte, fino ad oggi, "123456" continua a occupare il primo posto nella lista delle password deboli più comuni tra i dipendenti a livello globale.

La maturità dell'AI sta portando la tradizionale ingegneria sociale di phishing e frode identitaria a un livello industriale di sofisticazione. Un'email di phishing falsificata può imitare perfettamente il tono di scrittura di un collega; una telefonata può clonare in tempo reale la voce e il respiro del proprio superiore; persino i partecipanti a una videoconferenza possono apparire indistinguibili dai dirigenti del proprio team con cui si interagisce quotidianamente.

Quando il fondatore di Adaptive Security, Brian Long, è venuto negli uffici di a16z per una presentazione di finanziamento, ha mostrato a tutti i partner presenti due foto apparentemente identiche di Elon Musk e ha chiesto a tutti di indovinare quale fosse la foto reale non sintetizzata.

Figura: Test pratico di Adaptive Security sul phishing: difficoltà nel distinguere tra foto reale e falsificazione profonda (Deepfake).

Sorprendentemente, la maggior parte degli esperti di investimenti tecnologici presenti ha indovinato male.

Questa scena rivela vividamente la crisi di fiducia nell'identità che le aziende affrontano oggi: l'ingegneria sociale moderna ha completamente abbandonato la fase iniziale di falsificazione caratterizzata da errori grammaticali e indirizzi email sospetti. Anche un dipendente chiave, rigorosamente formato sulla riservatezza e costantemente vigile, può facilmente vedere la propria difesa psicologica infranta di fronte a un bombardamento di voci e volti perfettamente imitati in millisecondi.

Questo momento ci ha convinti ulteriormente che le tradizionali risposte statiche alle domande di conformità dei dipendenti e i rozzi test di phishing simulati devono subire una rivoluzione AI. Adaptive utilizza modelli generativi di grandi dimensioni per fornire ai dipendenti delle aziende esercitazioni di falsificazione profonda dinamiche e altamente realistiche, personalizzate in tempo reale e integrate nel contesto specifico del business, ripristinando fondamentalmente l'immunità dei dipendenti nell'era dell'AI.

La sfida più severa non risiede solo nella verosimiglianza delle falsificazioni, ma anche nell'esplosione della scala degli attacchi una volta che i costi marginali delle falsificazioni sono stati ridotti a zero. Gli aggressori possono generare istantaneamente migliaia di varianti di phishing mirate, personalizzate per i dipendenti di diversi reparti, semplicemente digitando una riga di comando, facendo crollare le tradizionali strategie difensive basate su parole chiave e blacklist.

Un'enorme quantità di codice in arrivo, le barriere alla sicurezza del codice si alzano

Nella complessa catena di approvvigionamento dell'ingegneria del software, anche se hai piena fiducia nel codice scritto dal tuo team, se i componenti open source o i servizi di terze parti su cui fai affidamento contengono una porta oscura fatale, l'intero edificio della sicurezza può crollare in un istante. Gli eventi recenti di attacco alla catena di approvvigionamento hanno suonato un campanello d'allarme sanguinoso per questa fragile realtà.

La sicurezza del codice non è mai stata un nuovo campo; per decenni, le aziende di medie e grandi dimensioni hanno investito enormi somme in strumenti di analisi del codice statico (SAST) e analisi dei componenti software (SCA). Tuttavia, con l'ampia diffusione di strumenti di programmazione assistita da AI come Cursor e GitHub Copilot, la leva della produttività nello sviluppo software è stata completamente scossa, e la quantità di nuovo codice nei repository aziendali sta aumentando in modo esponenziale.

Una quantità enorme di codice sta arrivando, mentre il numero di ingegneri della sicurezza interni delle aziende non può raddoppiare di pari passo. Per questo motivo, tra i cento CISO che abbiamo intervistato, quasi la metà (48%) ha dichiarato di considerare la sicurezza del codice AI come una delle cinque principali battaglie da affrontare nel 2027, un indicatore che ha visto un aumento quasi raddoppiato rispetto agli anni precedenti.

Come ha espresso un CISO di una grande istituzione finanziaria: "Il numero di ingegneri di sviluppo che producono codice aziendale freneticamente davanti alla tastiera supera di gran lunga il numero di persone di sicurezza che si occupano della revisione del codice di sicurezza."

La domanda cresce, ma i giganti delle piattaforme mantengono la priorità

Nonostante le priorità di difesa stiano subendo un cambiamento radicale, i nuovi budget di acquisto delle aziende vengono rilasciati in massa, ma nella vera catena di decisione degli acquisti, i vecchi giganti delle piattaforme continuano a godere di un dominio significativo nella prima fase di richiesta di preventivo.

Quando è stato chiesto a chi si rivolgerebbero per implementare nuove capacità di sicurezza AI in azienda, ben il 44% dei CISO ha abitualmente votato per i fornitori di piattaforme già acquistati, sperando di soddisfare le esigenze attraverso aggiornamenti funzionali senza soluzione di continuità dei pacchetti esistenti.

Come ha affermato un dirigente di una Fortune 500: "Mi fido di CrowdStrike. Ha una reputazione di marca di sicurezza ineguagliabile e una comprovata esperienza sul campo."

Tuttavia, la prima telefonata non significa sempre che l'ordine finale andrà a finire lì. Quando abbiamo approfondito ulteriormente quali fattori chiave potrebbero spingere i decisori della sicurezza a ignorare i giganti consolidati e ad acquistare prodotti da startup emergenti, i dati dell'indagine hanno fornito risposte commerciali molto penetranti.

Figura: Indagine tra centinaia di CISO: fattori chiave che spingono le aziende a scegliere prodotti di startup oltre i giganti esistenti.

Ben il 61% dei CISO ha chiaramente affermato che se le startup possono fornire nuove capacità chiave completamente assenti nelle linee di prodotti dei giganti, apriranno senza esitazione un budget speciale per l'acquisto; allo stesso modo, il 49% degli acquirenti ha classificato le prestazioni superiori dei prodotti delle startup come un punto decisivo.

Nella maggior parte dei casi reali, le grandi aziende acquistano prodotti di sicurezza all'avanguardia da startup non per sovvertire o sostituire completamente le piattaforme già implementate, ma per integrare con precisione un affilato coltello speciale accanto alle linee di difesa esistenti, colmando il vuoto tecnologico che i pacchetti tradizionali non possono affrontare in trincee ad alto rischio.

Il rumore di mercato è complesso e variegato, rendendo le decisioni di selezione più difficili

Guardando l'attuale ecosistema di sicurezza AI aziendale, centinaia di startup emergenti stanno spuntando come funghi, affermando di poter fornire difese intelligenti completamente autonome, tracciamento degli allarmi in millisecondi e un ciclo di chiusura che libera completamente la forza lavoro.

Nella panoramica degli espositori della Black Hat 2026, questa intensa competizione è stata rappresentata in modo vivido: in alcuni segmenti di nicchia della sicurezza AI, sono entrate fino a 43 aziende concorrenti, portando a una grave omogeneizzazione dei concetti di marketing e confusione di posizionamento.

I compratori aziendali, immersi nel rumore di mercato e nel bombardamento di vendite, si trovano costretti a spendere un tempo considerevole per verificare la verità: quanto possono realmente completare i vari prodotti in assenza di supervisione? Quante volte il team di analisi umano deve intervenire per risolvere i problemi? Quali permessi operativi hanno gli agenti nell'ambiente di produzione? E, in caso di errore, il sistema può fornire un chiaro albero di decisione auditabile a livello forense?

Un CISO di un gigante globale dell'abbigliamento ci ha descritto vividamente il processo di selezione faticoso del suo team: hanno selezionato con cura tre aziende per test approfonditi tra le sette o otto concorrenti simili emerse. Con le sue parole: "Tutti i prodotti sembrano perfetti nelle presentazioni in PowerPoint, ma solo quando li colleghi realmente a un sistema aziendale disordinato puoi vedere chi è un cavallo e chi è un mulo."

Ancora più complicato è il fatto che le linee di riferimento tecnologiche stesse sono in continua evoluzione. Nuove startup entrano nel mercato, le capacità dei prodotti esistenti cambiano mese dopo mese, e ogni salto nelle prestazioni dei modelli di base di inferenza mette a dura prova le barriere tecnologiche dei prodotti esistenti.

Come ha espresso un altro responsabile della sicurezza di una grande azienda: "Non voglio assolutamente acquistare una serie di strumenti temporanei isolati e privi di interazione all'interno dell'azienda."

Tuttavia, è fondamentale riconoscere che questa cautela e moderazione non ha spento la forte domanda di tecnologie di sicurezza realmente solide, ma coesiste profondamente con la crescente spinta agli acquisti. I team di sicurezza delle grandi multinazionali stanno richiedendo con urgenza budget speciali, accelerando i progetti pilota e integrando ufficialmente i prodotti pionieristici che hanno superato la prova sul campo nelle arterie produttive quotidiane.

Prospettive e previsioni

Nella nostra memoria, non c'è mai stata un'onda tecnologica che abbia ricostruito in modo così completo e profondo l'agenda della sicurezza informatica delle principali aziende negli Stati Uniti e nel mondo come l'AI.

I budget stanno aumentando rapidamente, i team si stanno espandendo e la visione e l'ambizione dei team di difesa non sono più limitate alla zona di comfort della sicurezza definita dai tradizionali pacchetti di piattaforma.

Questo è proprio un periodo storico d'oro per le grandi startup di cybersicurezza. Nel nuovo continente della difesa e attacco AI all'avanguardia, audit di sicurezza degli agenti e riparazione autonoma, i tradizionali colossi del settore, ancora ingombranti, non si sono completamente adattati, mentre i leader della sicurezza aziendale, lungimiranti e pronti all'azione, hanno già aperto le porte, desiderosi di introdurre nuove forze più potenti nelle trincee più profonde.

Siamo convinti che, insieme a questa rivoluzione senza precedenti nel paradigma di attacco e difesa, i nuovi giganti del settore della cybersicurezza della prossima generazione stiano accelerando la loro nascita in questo terreno fertile, costruendo una grande linea di difesa per proteggere la civiltà digitale globale nei prossimi decenni, attorno a nuove capacità di sicurezza che sono appena germogliate nelle aziende.

Un ringraziamento speciale: grazie a Zane Lackey, Joel de la Garza e David George per il loro straordinario contributo alla ricerca e analisi approfondita di questo articolo.

Dichiarazione di non responsabilità: Tutti i contenuti di questo lungo articolo sono solo a scopo informativo e non possono essere utilizzati come base formale per decisioni legali, commerciali, di investimento o fiscali. Alcuni degli investimenti menzionati riguardano aziende in cui i fondi di a16z hanno investito; per un elenco completo del portafoglio di investimenti e delle divulgazioni di interessi principali, si prega di fare riferimento al sito ufficiale.