La shadow AI sta trasformando la produttività quotidiana in un canale di dati non autorizzato, dove le informazioni aziendali possono uscire dai controlli approvati molto prima che i team di sicurezza se ne accorgano.
La shadow AI non è prima di tutto un problema del modello - è un problema di visibilità, in cui le organizzazioni perdono traccia di dove stanno andando prompt, dati e decisioni.
Il vero ostacolo non è la mancanza di interesse per l’automazione, ma il debito di integrazione nascosto nei sistemi di back office del settore pubblico.
Un sondaggio sul posto di lavoro segnala un problema di sicurezza e governance più ampio dei guadagni di produttività: se i risultati dell'IA non sono trasparenti, verificabili e responsabili, i dipendenti li tratteranno come un rischio, non come un aiuto.
Sta emergendo un nuovo tipo di pressione sugli acquisti, mentre i team prototipano software più rapidamente e mettono in discussione i cicli di acquisto tradizionali.
L'intelligenza artificiale, l'automazione e il lavoro ibrido stanno costringendo le aziende a ripensare non solo ruoli e competenze, ma anche formazione, fiducia e i controlli che mantengono sicuro il lavoro digitale.
L'ultimo riconoscimento di Halo Security riguarda meno i trofei e più quanto seriamente il mercato consideri ormai visibilità esterna, inventario e controllo dell'esposizione.
Le app di messaggistica per i consumatori possono essere comode, ma quando trasportano dati aziendali senza una governance, diventano un problema di shadow IT con conseguenze per il GDPR e per i rischi sul posto di lavoro.
Man mano che l’IA aziendale passa dalla stesura e sintesi all’azione, il rischio non riguarda più solo la qualità del modello; riguarda chi controlla autorizzazioni, approvazioni e responsabilità attorno ad esso.
Fornitori interconnessi, shadow IT e inventari degli asset incompleti possono trasformare un incidente informatico in un blocco prolungato delle vendite, soprattutto quando il vero rischio di business è distribuito lungo l’intero ecosistema.
Piccoli disservizi, app lente e dispositivi inaffidabili possono fare più che frustrate il personale: possono spingere il lavoro verso strumenti non gestiti, indebolendo visibilità e controllo in tutta l’azienda.
Il Work Trend Index 2026 di Microsoft è utile per leggere i modelli di adozione, ma il suo valore dipende da quanto accuratamente i lettori separano la ricerca del vendor dalle evidenze indipendenti.
Data loss prevention tools are missing what happens inside browsers-leaving sensitive information exposed in the age of cloud apps and AI.
Gli strumenti di data loss prevention non vedono cosa accade dentro i browser-lasciando esposte informazioni sensibili nell’era delle app cloud e dell’IA.
A new study reveals that the majority of enterprises are flying blind as AI identities gain unchecked access to core business systems.
Un nuovo studio rivela che la maggior parte delle imprese sta navigando a vista mentre le identità IA ottengono accesso incontrollato ai sistemi aziendali principali.
As SaaS sprawl explodes, organizations race to deploy next-gen Security Posture Management tools-before attackers do.
Con l’esplosione della proliferazione SaaS, le organizzazioni corrono a implementare strumenti di Security Posture Management di nuova generazione-prima che lo facciano gli attaccanti.
In the race to deploy AI in business, it’s not the flashiest models that win-it’s the robust platforms built behind the scenes.
Nella corsa a implementare l’IA nel business, non vincono i modelli più appariscenti: vincono le piattaforme solide costruite dietro le quinte.