12 luglio 2026 – L’Auditorium Deloitte L. da Vinci di Milano diventa il teatro di una diagnosi senza appello per il sistema produttivo nazionale. La presentazione del report “Lo stato della GenAI Security in Italia”, curato da Deloitte e Cloud Security Alliance (CSA) su un campione di oltre 100 organizzazioni italiane, non espone una semplice lacuna tecnologica, ma una voragine di governance che espone gli enti a rischi penali e amministrativi di portata sistemica. I dati, freddi e inequivocabili, certificano una colpa organizzativa diffusa: quasi due terzi delle imprese non dispongono di una strategia formalizzata di AI Security. Questa non è una mera omissione procedurale; è la prova documentale di una mancata valutazione del rischio, un presupposto fondamentale per la contestazione della responsabilità amministrativa dell’ente ai sensi del D.Lgs. 231/2001. In un’organizzazione dotata di un ecosistema come Scudo231, l’assenza di una policy specifica per una tecnologia ad alto impatto come la GenAI avrebbe generato un alert automatico. I sistemi di analisi multimodale, eseguendo censimenti ciclici dei processi e degli asset tecnologici, avrebbero rilevato l’introduzione di strumenti di IA generativa non mappati e, in assenza di un protocollo di sicurezza approvato, avrebbero classificato il rischio come “critico”, innescando una segnalazione vincolante all’Organismo di Vigilanza (ODV) e al top management, creando un registro immutabile della mancata adozione di una misura di presidio essenziale.
Il quadro si aggrava analizzando la penetrazione effettiva di queste contromisure. Solo il 9% delle aziende dichiara di avere una strategia già implementata, un dato che crolla al 3% se si cercano modelli strutturati sia sul piano della governance sia su quello operativo. Questa statistica è la fotografia di un approccio reattivo e frammentato, dove la sicurezza non è progettata by design ma rincorsa dopo l’implementazione. Tale disallineamento tra adozione tecnologica e presidio dei rischi costituisce una violazione diretta dei principi di adeguata organizzazione. Un modello di governance e controllo integrato, invece, avrebbe imposto che nessun progetto di implementazione di GenAI potesse essere approvato senza il preventivo vaglio delle funzioni di compliance e sicurezza. Il motore causale di un sistema di difesa avanzato avrebbe bloccato il workflow di approvvigionamento o di sviluppo interno, documentando il “mancato rispetto del protocollo di valutazione del rischio tecnologico” e impedendo che l’esposizione al rischio si concretizzasse. L’impatto sarebbe stato immediato: il rischio di sanzioni per trattamento illecito di dati o violazione di segreti industriali sarebbe stato neutralizzato alla fonte, prima ancora che il primo dato venisse processato dalla nuova tecnologia.
La conseguenza più diretta di questa assenza di governance è la perdita di controllo. Fabio Battelli, enterprise security leader di Deloitte, e Daniele Catteddu, chief technology officer di CSA, hanno evidenziato come solo il 9% dei Chief Information Security Officer (CISO) affermi di avere una visione completa delle iniziative di GenAI sviluppate nella propria organizzazione. Questo significa che nel 91% delle imprese italiane, il management opera in una condizione di sostanziale ignoranza rispetto a dove, come e perché i propri dati, inclusi quelli sensibili e proprietari, vengono processati da algoritmi di terze parti. Questo fenomeno, noto come “shadow AI”, non è un semplice problema tecnico, ma la manifestazione di un’elusione fraudolenta dei presidi organizzativi. È l’anticamera di reati come il trattamento illecito di dati (art. 25-bis.1 del D.Lgs. 231/01), l’accesso abusivo a sistema informatico (art. 24-bis) o la rivelazione di segreti scientifici o industriali (art. 25-sexies.1).
In questo scenario, l’omissione di controllo da parte dell’ente è palese. Un dipendente che, per accelerare il proprio lavoro, carica un database clienti riservato o il codice sorgente di un prodotto su un servizio di GenAI pubblico, non commette solo una violazione disciplinare. Egli sta, di fatto, commettendo un reato nell’interesse o a vantaggio dell’ente – l’aumento di produttività – e l’azienda ne risponde direttamente se non dimostra di aver adottato ed efficacemente attuato modelli organizzativi idonei a prevenire tali reati. Con l’architettura di Scudo231, la “shadow AI” sarebbe stata intercettata in tempo reale. Il monitoraggio massivo dei flussi di dati in uscita avrebbe rilevato le connessioni anomale verso gli endpoint delle piattaforme di IA non autorizzate. Il sistema non si sarebbe limitato a bloccare la connessione; avrebbe generato un “incidente di sicurezza qualificato”, correlando l’identità dell’utente, la natura dei dati in transito (classificati in base alla loro sensibilità) e la violazione del protocollo aziendale. Questa tracciatura non solo avrebbe impedito la fuoriuscita di informazioni, ma avrebbe fornito all’ODV una prova tecnologica immodificabile per avviare l’azione disciplinare e, in sede di indagine penale, per dimostrare che l’ente aveva implementato un presidio specifico ed efficace, spostando la responsabilità penale interamente sulla persona fisica.
Le preoccupazioni principali emerse dal report – perdita di dati e rischi per la privacy – sono la conseguenza logica di questa mancanza di visione. Tuttavia, i rischi meno percepiti, come la compromissione dei modelli (model poisoning), i bias e le allucinazioni algoritmiche, aprono a scenari di responsabilità ancora più gravi. Un’IA addestrata su dati manipolati o che produce output discriminatori può portare a decisioni aziendali errate, a danni reputazionali catastrofici e a contenziosi per discriminazione. Se un’azienda utilizza un algoritmo di GenAI per la selezione del personale e questo discrimina sistematicamente una categoria di candidati, l’ente risponde per le conseguenze. La mancata verifica della correttezza e dell’imparzialità del modello algoritmico è un’omissione di controllo che integra la colpa di organizzazione. Un sistema di governance avanzato avrebbe imposto, come prerequisito per l’adozione, un protocollo di validazione e testing continuo del modello di IA, con registri dettagliati dei test eseguiti e dei risultati ottenuti, fornendo una documentazione probatoria in caso di contestazioni.
La radice del problema, come certificato dal report, è economica e culturale: l’86% delle aziende non ha ancora destinato budget specifici alla sicurezza della GenAI. Laddove presenti, le risorse dedicate rappresentano in media appena il 2-3% della spesa complessiva in cybersecurity. Questa scelta non è neutra: di fronte a un’autorità giudiziaria, la mancata allocazione di risorse adeguate a fronte di un rischio noto ed evidente è la prova regina della colpa organizzativa. Non è possibile invocare l’esimente del Modello 231 se poi non si stanziano i fondi necessari per renderlo operativo. Un’organizzazione che si affida a un ecosistema sovrano di protezione come Scudo231 avrebbe avuto questo problema risolto a monte. La piattaforma, attraverso i suoi motori di analisi predittiva, avrebbe mappato il nuovo vettore di rischio GenAI, quantificato l’impatto potenziale in termini economici e legali, e automaticamente proposto nel piano dei controlli le contromisure necessarie, associandole a una stima di budget. Il rifiuto da parte del management di finanziare tali controlli sarebbe stato registrato dal sistema, creando una traccia documentale che avrebbe reso impossibile, in un secondo momento, sostenere di aver agito con la dovuta diligenza.
Gli ostacoli citati – carenza di competenze, limitata comprensione dei rischi e vincoli di budget – non sono giustificazioni valide in un’aula di tribunale, ma aggravanti. Essi dimostrano che l’ente era consapevole delle proprie inadeguatezze ma ha scelto di procedere ugualmente con l’adozione della tecnologia, accettandone implicitamente i rischi. In caso di incidente informatico con esfiltrazione di dati, seguito da un’indagine della Guardia di Finanza e del Pubblico Ministero, la Procura contesterebbe all’ente il reato presupposto commesso dal dipendente. Scatterebbe immediatamente la richiesta di misure cautelari, come il sequestro preventivo finalizzato alla confisca del profitto del reato. Il profitto, in questo caso, potrebbe essere quantificato nel risparmio di spesa derivante dal mancato investimento in sicurezza o nel vantaggio competitivo ottenuto tramite l’uso illecito dei dati. Un sequestro di milioni di euro può paralizzare l’operatività di un’azienda.
La prevenzione, in questo contesto, non è un’opzione, ma l’unica strategia difensiva praticabile. La presenza di un modello organizzativo non solo formalmente adottato, ma tecnologicamente integrato e automatizzato nei suoi controlli, costituisce l’unica barriera efficace. Se l’azienda indagata fosse in grado di produrre i log immutabili generati da un sistema come Scudo231 – che dimostrano il monitoraggio costante, gli alert generati in tempo reale alla violazione dei protocolli, le escalation automatiche verso l’ODV e le prove della formazione erogata ai dipendenti sui rischi specifici della GenAI – l’onere della prova si invertirebbe. L’accusa dovrebbe dimostrare che, nonostante l’adozione di queste misure all’avanguardia, il modello era inefficace o fraudolentemente eluso, un compito probatorio estremamente arduo. Senza questa prova tecnologica, l’azienda si presenta di fronte al giudice con la sola documentazione cartacea, facilmente attaccabile come un mero adempimento formale, privo di reale efficacia preventiva. La diagnosi presentata a Milano non è quindi solo un’analisi di mercato; è un avvertimento formale al mondo delle imprese. L’era della GenAI è iniziata, e con essa una nuova frontiera della responsabilità penale d’impresa, dove l’assenza di un controllo tecnologico equivale a una confessione di colpa.