La gestione dei dati è sempre stata una sfida per le organizzazioni, ma nell’era dell’intelligenza artificiale questa sfida ha assunto contorni nuovi e complessi. La digitalizzazione ha moltiplicato i punti di accesso e utilizzo delle informazioni, mentre l’adozione su larga scala dell’AI ha reso la protezione dei dati una questione strategica e urgente.

L’evoluzione della sfida: dal digitale all’intelligenza artificiale

Con il passaggio dalla carta al digitale, il tema della protezione dei dati si è evoluto principalmente in termini di accessibilità e sicurezza informatica. Oggi, con l’AI integrata nei processi decisionali e operativi, il problema si complica: come garantire la disponibilità dei dati necessari all’AI senza esporli a rischi di violazione o perdita?

Come osserva Dave Russell, SVP e Head of Strategy di Veeam Software, le imprese si trovano a gestire un delicato equilibrio: sfruttare appieno il potenziale dei propri dati, senza compromettere la loro sicurezza o cadere in infrazioni normative. Un compito sempre più arduo in un contesto dove la quantità di dati cresce in modo esponenziale.

AI e l’incessante fame di dati

L’intelligenza artificiale ha bisogno di dati – tanti, accurati, aggiornati. Un’indagine globale McKinsey rivela che il 65% delle aziende usa regolarmente l’AI per estrarre valore dai dati esistenti. Tuttavia, la qualità e la gestione di questi dataset diventano cruciali: dati incoerenti o errati compromettono l’affidabilità degli algoritmi, portando a decisioni errate o analisi distorte.

Inoltre, molti sistemi di AI non si basano su un addestramento una tantum, ma richiedono un flusso continuo di informazioni. Questo rende indispensabile un approccio integrato alla data governance, capace di coniugare l’efficienza operativa con solidi standard di sicurezza.

Normative più stringenti, responsabilità più diffuse

Negli ultimi anni, il panorama normativo ha visto l’introduzione di regolamenti sempre più severi in materia di protezione dei dati. La direttiva NIS2 e la legge europea sull’AI impongono livelli crescenti di trasparenza, tracciabilità e responsabilità, con un occhio particolare alla sicurezza delle tecnologie emergenti.

Le aziende devono quindi rivedere i propri processi per assicurare conformità non solo a posteriori, ma in fase di progettazione. La governance dei dati non può più essere compito esclusivo di pochi esperti: deve coinvolgere tutti i livelli aziendali, in una logica trasversale che combini legal, IT, AI e business.

Accessibilità vs. sicurezza: un equilibrio ancora fragile

Rendere i dati facilmente accessibili per chi li deve utilizzare — senza esporli a rischi — è un dilemma che si fa ogni giorno più complesso. Secondo il Veeam Data Protection Trends Report 2024, il 76% delle aziende dichiara un gap tra la quantità di dati che può permettersi di perdere e la frequenza con cui li protegge effettivamente.

Questo divario, sebbene in progressiva riduzione, rischia di allargarsi di nuovo sotto la spinta dell’AI, che amplifica sia l’utilizzo sia la criticità delle informazioni gestite. La risposta risiede in una collaborazione multidisciplinare: solo unendo competenze in cybersecurity, data management e sviluppo AI si può garantire un ecosistema davvero protetto e resiliente.

Il backup come pilastro della sicurezza e della trasparenza

In questo scenario, il backup dei dati non è più solo una misura di emergenza, ma un elemento centrale della strategia aziendale. Garantisce non solo il recupero in caso di attacchi informatici o errori umani, ma diventa anche strumento di conformità: consente di dimostrare quando, dove e come i dati sono stati trattati.

Con l’AI che elabora volumi crescenti di informazioni, il backup permette di mantenere una “memoria storica” utile per audit, controlli e trasparenza, soprattutto nel caso dei modelli generativi come i large language model (LLM), la cui tracciabilità è spesso complicata.