Deepfake e decisioni d’impresa: perché il problema non è solo ciò che si vede
Deepfake e contenuti sintetici hanno reso evidente che ciò che appare non è più sufficiente a fondare le decisioni d’impresa. La possibilità di generare video e tracce audio verosimili, capaci di imitare volti, voci e contesti reali, ha incrinato una delle abitudini più profonde del lavoro digitale: considerare “affidabile” ciò che si presenta in modo convincente su uno schermo.
Per le aziende questo non è solo un tema di comunicazione o di reputazione online. È un tema di rischio operati di sicurezza e, sempre più spesso, di governance delle decisioni
Dal contenuto alla decisione: dove si sposta davvero il rischio
Nella pratica quotidiana di un’impresa, i deepfake non vivono nel mondo astratto dei social, ma si inseriscono nei punti in cui la decisione è più esposta e più veloce:
- video-call che richiedono approvazioni in tempo reale;
- messaggi vocali che sollecitano disposizioni urgenti;
- firme e autorizzazioni gestite interamente da remoto;
- richieste di modifica di dati sensibili attraverso canali eterogenei.
In tutti questi casi, la catena fiduciaria è spesso informale: “è il suo volto”, “è la sua voce”, “è il suo account”.
Ma nel momento in cui volti e voci possono essere ricostruiti artificialmente, questa catena si rompe. Il rischio non riguarda più solo il furto di un dato: riguarda l’alterazione di un atto decisionale (un pagamento, un’autorizzazione, un via libera operativo) che, una volta eseguito, entra nei sistemi come se fosse legittimo.
Per chi guida sistemi informativi, sicurezza e trasformazione digitale, la domanda diventa allora meno “come riconoscere un deepfake perfetto?” e più “come strutturare processi in cui una singola fonte visiva o vocale non sia mai sufficiente a giustificare una decisione critica?”.
L’AI non è solo il problema: è anche parte della risposta
È intuitivo associare la minaccia deepfake alla sola Intelligenza Artificiale generativa. Ma la stessa tecnologia che rende possibili questi contenuti alimenta anche strumenti di risposta:
- motori di analisi in grado di cogliere micro-anomalie in video e audio;
- sistemi che osservano pattern comportamentali e contesto, non solo il “frame” visivo;
- logiche che correlano contenuti, log applicativi, dati transazionali e identità digitali.
La vera discriminante non è tra chi “usa” o “non usa” l’AI, ma tra:
- ambienti in cui l’AI viene integrata in una architettura di fiducia, con ruoli, controlli e responsabilità chiari;
- ambienti in cui l’AI rimane uno strato isolato, aggiunto sopra sistemi e processi progettati per un mondo in cui vedere e sentire era considerato sufficiente.
È qui che la prospettiva si sposta dalle singole tecnologie alle architetture.
Identità come architettura, non come istante
In un contesto attraversato da deepfake, l’identità digitale di un decisore non può più essere ridotta a un singolo gesto: un login, una firma, un volto in video.
Diventa invece una trama continua di segnali:
- elementi crittografici e di autenticazione formale;
- segnali comportamentali (modalità, orari, pattern di azione);
- contesto applicativo e organizzativo (da dove parte la richiesta, quali sistemi coinvolge, quali limiti supera).
Secondo una logica sempre più vicina allo zero trust, nessun singolo segnale viene assunto come prova definitiva; è la combinazione di questi elementi raccolti, interpretati e verificati a sostenere o meno una decisione.
In questo quadro, l’Intelligenza Artificiale non è solo un motore di automazione, ma un componente dell’infrastruttura di fiducia: deve essere in grado di ragionare sui dati, ma anche sulla provenienza dei dati e sui processi che li trasformano in azioni.
Come si inserisce Zendata in questo scenario
Zendata si colloca esattamente nel punto in cui Intelligenza Artificiale, sicurezza e governance dei processi decisionali devono convivere in modo coerente.
Dal punto di vista tecnologico, progetta e realizza: – soluzioni di IA generativa che operano su basi informative controllate, evitando che modelli potenti lavorino su dati caotici o non governati; – sistemi multi-agente, in cui più agenti autonomi – ciascuno con ruoli, strumenti e responsabilità specifiche – collaborano per analizzare scenari complessi, verificare informazioni, orchestrare azioni; – architetture RAG (Retrieval-Augmented Generation) che collegano LLM e basi di conoscenza aziendali pulite, aggiornate e tracciabili, riducendo il rischio di risposte imprecise o non allineate a policy e regolamentazione; – soluzioni di AI Security and Privacy, pensate per proteggere applicazioni AI, dati sensibili e processi in coerenza con vincoli normativi e requisiti di audit.
In ambito sicurezza, ad esempio, Zendata ha sviluppato casi d’uso che utilizzano knowledge graph e AI per analizzare eventi e asset IT in modo relazionale, migliorando la capacità di individuare correlazioni e anomalie difficili da cogliere con approcci più lineari.
Questa esperienza si traduce in un metodo in cui la base informativa viene curata – documenti, policy, log e fonti interne vengono riconciliati e ripuliti pertanto l’AI viene resa osservabile tramite logging e metriche, e le decisioni vengono inserite in percorsi verificabili, in cui è chiaro chi ha deciso che cosa, su quali basi e con quali sistemi coinvolti.
In tal modo l’AI inizia a operare come infrastruttura di fiducia, e non come semplice acceleratore di attività.