La selezione del caso d'uso è il processo di scelta dello specifico problema di business che un sistema di IA dovrebbe risolvere. Nei programmi di sicurezza, questo è importante perché uno strumento di IA è utile solo quando il compito, le fonti dei dati, i criteri di successo e i controlli sono chiaramente definiti. Un caso d'uso vago porta spesso a spese inutili, scarse prestazioni del modello e gestione non sicura di log, ticket o altri dati sensibili.
Nella pratica, una forte selezione del caso d'uso aiuta i team a concentrare l'IA su attività come la triage del phishing, la prioritizzazione degli avvisi, il rilevamento delle frodi o la classificazione del malware. Una selezione debole può creare punti ciechi: il sistema potrebbe essere applicato a un problema troppo ampio, troppo rumoroso o troppo difficile da misurare, rendendo facile riporre troppa fiducia in output errati. Per i difensori, l'obiettivo è adattare il modello a un flusso di lavoro concreto e limitarne i permessi, gli input e gli output. Per gli attaccanti, casi d'uso scelti male possono esporre lacune nella governance, favorendo confusione, eccesso di autorizzazioni o uso improprio dei dati aziendali.