La classificazione dei dati è il processo che organizza le informazioni aziendali in base a sensibilità, valore e criticità. Questo permette alle organizzazioni di identificare i dati in base al livello di rischio, applicando misure di sicurezza appropriate e di garantire qualità e protezione anche su larga scala.
In pratica, classificare significa rispondere a domande molto concrete: dove si trovano i dati sensibili? Chi può accedervi? Quali strumenti li stanno trattando in questo momento? Senza questa mappa, qualsiasi infrastruttura di sicurezza resta fragile, perché non si può proteggere ciò che non si conosce.
Un punto di attenzione spesso sottovalutato è che la classificazione è un processo continuo, perché i dati aziendali si muovono, si moltiplicano e cambiano contesto costantemente, soprattutto quando entrano in gioco strumenti di AI generativa che li elaborano in tempo reale.
Il principale timore di ogni azienda rispetto all'adozione dell'AI è la fuga di dati sensibili: secondo un'indagine condotta da ISMG (Information Security Media Group), per l'80% dei leader è la principale preoccupazione legata all'Intelligenza Artificiale generativa. Quando un'organizzazione non sa quali dati sono sensibili e dove risiedono, ogni nuovo strumento AI introdotto, autorizzato o non autorizzato diventa un potenziale canale di esposizione. È il fenomeno della Shadow AI.
Il divario nella governance dell'AI è uno dei principali rischi che oggi minacciano le aziende: l'Intelligenza Artificiale potrebbe inavvertitamente esporre informazioni personali sensibili o segreti aziendali, un rischio reso ancora più costoso dalla regolamentazione crescente, dal GDPR all'AI Act europeo.
C'è poi una differenza concettuale importante tra governance tradizionale e governance per l'AI. La prima tratta i dati come una risorsa statica da proteggere e organizzare, mentre la seconda li considera un elemento dinamico che modella il modo in cui i sistemi automatizzati prendono decisioni.; il che richiede controlli più rigorosi sulla provenienza dei dati e una documentazione chiara su quali informazioni abbiano addestrato o alimentato i modelli AI usati in azienda.
Tradurre "govern before you scale" in azioni concrete significa eseguire una sequenza precisa prima di estendere l'uso di strumenti AI a tutta l'organizzazione.
Solo dopo questi passaggi, si può pensare a scalare l'adozione dell'AI a tutti i reparti, perché solo a quel punto l'organizzazione sa esattamente cosa sta proteggendo.
Un esempio concreto aiuta a capire perché la governance dei dati precede sempre l'AI, e non il contrario. Quando un assistente come Microsoft 365 Copilot elabora un prompt, accede esattamente a ciò che l'utente che lo utilizza può vedere. Se un documento riservato non è stato classificato correttamente, Copilot può recuperarlo e sintetizzarlo in una risposta, anche senza che l'utente intenda violare alcuna policy.
Su questo punto vale una distinzione che gli esperti del settore sottolineano spesso: come ha sintetizzato Simone Peruzzi di Microsoft, durante il webinar "Secure by design, optimized by Purview”: “Non si protegge Copilot, si proteggono i dati.”
È una frase che racchiude tutto il senso della governance: la sicurezza non si costruisce intorno allo strumento AI, ma a monte, sull'informazione stessa, attraverso etichette di riservatezza e policy che lo strumento deve necessariamente rispettare.
Questo significa che se un dato non è mai stato classificato come sensibile, nessun sistema di AI potrà proteggerlo di conseguenza. La governance dei dati, quindi, non è un livello di sicurezza aggiuntivo: è la base senza la quale ogni altro strumento di protezione perde efficacia.
Una roadmap efficace per avviare un programma di governance dei dati si articola in tre passaggi:
La governance dei dati non deve essere vista come un vincolo burocratico, ma come l'infrastruttura che rende l'adozione dell’AI sostenibile nel tempo.
Se vuoi vedere come tutto questo si traduce in pratica, con scenari reali e una demo video dal vivo, guarda la registrazione del webinar "Secure by design, optimized by Purview", realizzato in collaborazione con Microsoft, in cui viene mostrato esattamente come applicare i principi di governance e classificazione dei dati nell'era di Copilot e degli Agenti AI.
Fonti: