Le piccole e medie imprese (PMI) stanno rapidamente integrando l’intelligenza artificiale (AI) nelle operazioni, andando oltre le tradizionali applicazioni aziendali. Dagli assistenti intelligenti nel commercio al dettaglio all’analisi predittiva nel settore sanitario, l’intelligenza artificiale è ora implementata in negozi, cliniche, magazzini e uffici remoti. Non si tratta solo di adottare l’intelligenza artificiale; si tratta di dove funziona l’intelligenza artificiale. La tendenza sta spostando i carichi di lavoro dai data center centralizzati all’”edge”, ovvero i luoghi fisici in cui si svolge il lavoro e i clienti interagiscono.
Questa decentralizzazione promette insight più rapidi, operazioni più affidabili e maggiore reattività. Tuttavia, modifica radicalmente anche le esigenze dell’infrastruttura di rete. Le edge location richiedono larghezza di banda coerente, percorsi di dati in tempo reale e capacità di elaborazione localizzata anziché fare affidamento costante sul cloud. Il problema principale è che la sicurezza spesso è in ritardo rispetto alla connettività mentre le aziende si affrettano a implementare soluzioni di intelligenza artificiale.
Perché il passaggio all’intelligenza artificiale Edge?
Le aziende stanno spostando l’intelligenza artificiale verso l’edge per tre ragioni principali:
- Reattività in tempo reale: alcune decisioni non possono tollerare la latenza del cloud. L’identificazione degli articoli sugli scaffali, il rilevamento di anomalie mediche o il riconoscimento dei rischi per la sicurezza richiedono un’azione immediata.
- Resilienza e privacy: mantenere i dati locali riduce la dipendenza dai sistemi centralizzati, minimizzando i tempi di inattività e preservando la sovranità dei dati. Ciò è particolarmente importante per la conformità e la gestione delle informazioni sensibili.
- Mobilità e velocità di implementazione: le PMI con operazioni distribuite (team remoti, sedi temporanee, hub stagionali) necessitano di una rapida implementazione degli strumenti di intelligenza artificiale senza attendere la realizzazione di infrastrutture complesse. La connettività wireless, incluso il 5G, consente questa agilità.
Il crescente divario di sicurezza
Poiché la connettività cresce più velocemente della sicurezza, emergono vulnerabilità. Le aziende possono implementare telecamere o sensori abilitati all’intelligenza artificiale senza stabilire politiche di sicurezza chiare. Le cliniche potrebbero implementare dispositivi mobili con una segmentazione del traffico inadeguata e i magazzini potrebbero fare affidamento su connessioni Wi-Fi, cablate e cellulari non corrispondenti e non attrezzate per le operazioni basate sull’intelligenza artificiale. Ogni sito edge diventa di fatto un data center in miniatura e non monitorato.
La superficie di attacco si espande notevolmente. Un negozio al dettaglio potrebbe avere telecamere, sensori, sistemi POS e dispositivi per il personale che condividono tutti lo stesso punto di accesso. Una clinica potrebbe eseguire contemporaneamente strumenti diagnostici, tablet e consulenze video. Un impianto di produzione potrebbe combinare robotica, sensori e piattaforme di analisi… il tutto interconnesso con un controllo minimo della sicurezza.
Zero Trust: una necessità ai margini
Il tradizionale concetto di rete “interna” crolla quando l’intelligenza artificiale viene distribuita su più sedi. Ogni negozio, clinica o sede diventa il proprio microambiente. Zero Trust offre un quadro per gestire questa complessità verificando l’identità anziché la posizione, autenticando continuamente utenti e dispositivi e segmentando l’accesso per limitare i movimenti laterali in caso di violazione.
Zero Trust all’edge significa:
- L’accesso viene concesso in base a chi è un utente o dispositivo, non dove si trova.
- La fiducia non è permanente; l’autenticazione viene rivalutata continuamente.
- La segmentazione impedisce agli aggressori di spostarsi liberamente tra i sistemi.
Questo approccio è fondamentale perché molti dispositivi edge non possono eseguire il software di sicurezza tradizionale. La connettività mobile sicura e la verifica dell’identità basata su SIM aiutano ad autenticare dispositivi IoT, router 5G e sensori che i team IT potrebbero altrimenti trascurare.
Reti sicure per impostazione predefinita: il futuro dell’intelligenza artificiale all’edge
È in corso un cambiamento architettonico significativo: reti progettate con autenticazione, segmentazione e monitoraggio integrati fin dall’inizio. Invece di sovrapporre la sicurezza alla connettività, le due sono fuse. Soluzioni come la piattaforma SASE di T-Mobile for Business (basata su Prisma SASE 5G di Palo Alto Networks) esemplificano questo approccio, fondendo accesso sicuro e connettività in un unico servizio fornito sul cloud. L’accesso privato fornisce l’accesso con privilegi minimi e T-SIMsecure autentica i dispositivi a livello SIM, consentendo la verifica automatica dei sensori IoT e dei router 5G.
L’evoluzione della sicurezza basata sull’intelligenza artificiale
Il futuro vedrà l’intelligenza artificiale non solo funzionare ai margini, ma anche attivamente proteggerli. Le reti autoriparanti e i motori di policy adattivi ottimizzeranno il traffico, regoleranno automaticamente la segmentazione e rileveranno anomalie specifiche per ciascuna posizione. Le organizzazioni che modernizzano ora le proprie basi di connettività e sicurezza saranno nella posizione migliore per scalare l’intelligenza artificiale in modo sicuro e sicuro.
Le aziende devono dare priorità all’integrazione della sicurezza di rete e all’implementazione dell’intelligenza artificiale. Il divario tra connettività e sicurezza si sta riducendo, ma le misure proattive sono essenziali per proteggersi dalle minacce emergenti in un panorama di intelligenza artificiale decentralizzata.
