Il settore della cybersecurity sta attraversando una fase di profonda trasformazione. La crescente complessità delle infrastrutture digitali, le nuove esigenze normative e la necessità di garantire continuità operativa stanno spingendo aziende e operatori verso una strategia sempre più orientata ai servizi gestiti.
Il modello MSP sta infatti assumendo un’importanza crescente: dalla semplice vendita di tecnologie si passa a un approccio basato sull’erogazione continuativa di servizi, con maggiore attenzione a sicurezza, protezione dei dati, automazione e cyber resilienza. In questo contesto, servono piattaforme integrate di cyber protection in ambito cloud capaci di riunire in un unico ambiente diverse funzioni, riducendo la frammentazione degli strumenti e semplificando la gestione da parte dei service provider.
Indice degli argomenti
L’AI nella cybersecurity cambia costi e modelli di servizio
Tra i temi più discussi oggi c’è, senza dubbio, l’impatto dell’AI sul settore della sicurezza cyber. Molte aziende e molti partner stanno ancora concentrando la propria attenzione sulle opportunità legate alla compliance, in particolare alla direttiva NIS2, senza però cogliere appieno il cambiamento economico che l’AI sta introducendo nel mercato.
La vera rivoluzione riguarda infatti il costo di erogazione dei servizi. L’automazione resa possibile dall’AI sta riducendo drasticamente i tempi operativi e, di conseguenza, i costi associati alla gestione quotidiana delle attività di sicurezza. Per questo motivo, i partner dovrebbero iniziare a misurare con maggiore attenzione i propri KPI operativi e valutare come integrare l’AI nei processi interni.
Allo stesso tempo si riscontra però una certa impreparazione del mercato. Molti operatori non hanno ancora avviato percorsi strutturati di innovazione né sviluppato processi periodici per valutare l’impatto dell’AI sul proprio modello di business. Una situazione che rischia di diventare critica in un contesto caratterizzato da una crescente pressione competitiva sui prezzi e sulla marginalità. Alcune imprese hanno già iniziato a incentivare l’utilizzo sistematico dell’AI in tutte le funzioni aziendali, dallo sviluppo software alle attività commerciali e di marketing, con risultati che mostrano incrementi significativi di produttività e processi che, in alcuni casi, consentono di moltiplicare fino a dieci volte l’efficienza delle attività di sviluppo.
Dall’analisi degli eventi agli agenti intelligenti
Uno degli ambiti nei quali l’AI può produrre un impatto significativo è proprio la gestione quotidiana della sicurezza. L’obiettivo è ridurre il peso delle attività ripetitive e consentire agli operatori di concentrarsi sugli interventi a maggiore valore aggiunto. Un esempio riguarda l’utilizzo dei Large Language Model all’interno dei servizi EDR, XDR e MDR. L’intelligenza artificiale può supportare l’analisi degli eventi di sicurezza, interpretare i log, individuare possibili minacce e suggerire percorsi di mitigazione e risposta.
Il ruolo dell’operatore cambia quindi progressivamente: invece di analizzare manualmente grandi quantità di eventi, può concentrarsi sulla verifica delle informazioni prodotte dal sistema e sulle decisioni più complesse. Un approccio analogo può essere applicato al patch management. L’AI può contribuire a valutare preventivamente gli effetti di un aggiornamento e a individuare eventuali criticità, riducendo il rischio di interruzioni operative.
Anche la gestione degli script utilizzati dagli MSP per amministrare dispositivi e workload può essere automatizzata. L’analisi del codice, l’individuazione di possibili errori e la proposta di ottimizzazioni sono attività che possono essere progressivamente affidate a sistemi intelligenti.
Il passaggio successivo sarà rappresentato dagli agenti AI, capaci non soltanto di fornire indicazioni, ma di eseguire e coordinare sequenze di attività. La prospettiva è quella di un’orchestrazione sempre più ampia, nella quale agenti differenti possano collaborare alla gestione di processi tecnici, amministrativi e commerciali. Per Acronis, il futuro della cyber resilienza passerà sempre più dalla capacità di orchestrare processi automatizzati e agenti intelligenti.
Virtualizzazione e cloud: verso infrastrutture più aperte
Un secondo fronte di trasformazione riguarda la virtualizzazione. Le recenti evoluzioni del mercato stanno spingendo molte organizzazioni e service provider a rivalutare le proprie strategie infrastrutturali e a cercare alternative alle piattaforme tradizionali. In questo scenario si inserisce Cyber Frame, piattaforma iperconvergente pensata per integrare infrastruttura virtuale, cyber protection e servizi di resilienza in un unico ecosistema. Il tema centrale è anche quello del vendor lock-in. Le architetture basate su tecnologie open come KVM e OpenStack mirano a offrire maggiore flessibilità e a ridurre la dipendenza da un singolo fornitore.
Il consolidamento riduce la complessità delle infrastrutture
Per i service provider questo approccio può tradursi nella possibilità di gestire infrastrutture virtuali in modo più flessibile, mantenendo al tempo stesso un’integrazione con i servizi di sicurezza e protezione. Un elemento importante è infatti il consolidamento delle funzioni. Backup, disaster recovery, monitoraggio, sicurezza e gestione dell’infrastruttura possono essere ricondotti a un ambiente centralizzato, con l’obiettivo di ridurre la complessità operativa.
L’interesse del canale sembra già significativo: oltre settanta partner stanno partecipando ai programmi di early access, in vista della disponibilità commerciale della piattaforma.
L’AI nella cybersecurity richiede nuove forme di protezione
Se l’AI sta diventando uno strumento importante per migliorare la sicurezza e l’efficienza operativa, allo stesso tempo introduce nuovi rischi. L’utilizzo crescente di modelli generativi all’interno delle organizzazioni pone infatti interrogativi sulla protezione delle informazioni, sulla governance e sulla gestione dei dati. Diventa quindi necessario estendere il concetto di cyber protection anche al mondo dell’AI. Non si tratta più soltanto di proteggere endpoint, server e applicazioni, ma anche modelli linguistici, agenti intelligenti e workload basati sull’AI.
In questa direzione servono soluzioni adeguate pensate per offrire maggiore visibilità e controllo sull’utilizzo degli strumenti di AI generativa, riducendo il rischio che informazioni sensibili vengano condivise in modo improprio con i modelli linguistici. La sicurezza dell’AI diventa così una componente della più ampia strategia di cyber resilienza. Quanto più l’intelligenza artificiale entra nei processi aziendali, tanto più diventa necessario governarne l’utilizzo, definire regole e controlli e monitorare i flussi di dati.
Il quadro che emerge è quindi quello di un mercato nel quale consolidamento tecnologico, automazione e resilienza sono destinati a procedere insieme. Per gli MSP la sfida non sarà soltanto adottare nuove tecnologie, ma trasformarle in servizi più efficienti, scalabili e sostenibili.
In sintesi, l’AI può ridurre i costi operativi, gli agenti possono automatizzare processi sempre più complessi e le piattaforme integrate possono semplificare la gestione di infrastrutture e sicurezza. Ma il vero vantaggio competitivo nascerà dalla capacità di mettere questi elementi a sistema, costruendo un modello di servizio capace di adattarsi rapidamente a un mercato in continua evoluzione.
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