24 Marzo 2026
L’intelligenza artificiale sta entrando rapidamente nei processi aziendali, influenzando decisioni operative, interazioni con i clienti e modelli di business. Tuttavia, la discussione tende spesso a concentrarsi […]
Nel cyber risk continua a diffondersi una semplificazione che, pur essendo comoda da adottare, fatica a reggere quando viene confrontata con la realtà operativa delle infrastrutture. Il rischio viene rappresentato come una somma ordinata di elementi organizzati in elenchi che restituiscono una sensazione di controllo, senza riuscire a descrivere ciò che accade davvero all’interno dell’organizzazione. È un approccio che funziona bene sulla carta e che spesso soddisfa le esigenze di audit e compliance, ma lascia scoperte proprio le aree in cui il rischio tende a concentrarsi.
Questa impostazione porta a trattare vulnerabilità e asset come unità autonome analizzabili separatamente, mentre nella pratica ogni componente è immerso in un contesto fatto di dipendenze e comportamenti che si influenzano reciprocamente. Un’infrastruttura moderna si sviluppa come un insieme di relazioni in cui applicazioni, tecnologie e processi si intrecciano, generando dinamiche che non emergono mai osservando i singoli elementi in modo isolato.
Anche la distinzione tra ambienti IT, OT e IoT perde progressivamente significato quando si guarda al funzionamento reale delle organizzazioni, perché queste dimensioni convivono e interagiscono in modo continuo, dando origine a una superficie complessa che evolve insieme al business. Il rischio prende forma all’interno delle connessioni, ed è proprio nelle intersezioni tra sistemi che si concentrano le condizioni determinanti per l’esposizione complessiva.
Quando l’analisi si concentra sui singoli asset, è possibile attribuire un livello di sicurezza sulla base delle configurazioni e delle vulnerabilità note, ottenendo una valutazione che appare coerente e data driven, finché resta confinata in quel perimetro. La situazione cambia nel momento in cui gli stessi asset vengono osservati all’interno delle relazioni che li collegano ad altri sistemi, perché è in quel passaggio che emergono comportamenti inattesi e percorsi di rischio difficili da intercettare con una lettura puntuale. Il perimetro, in altre parole, è una convenzione analitica che il rischio reale non è tenuto a rispettare.
Può accadere che due componenti considerati affidabili generino una criticità nel momento in cui entrano in comunicazione, così come una configurazione ritenuta adeguata possa contribuire, in un contesto diverso, a facilitare la propagazione di una minaccia. Allo stesso modo, un processo di business può risultare esposto a condizioni che si sviluppano lungo dipendenze applicative esterne al suo perimetro diretto, ma che ne influenzano comunque il funzionamento. Sono situazioni che non emergono dalle valutazioni tradizionali perché richiedono di guardare al sistema come a qualcosa di vivo, dove ogni cambiamento in una parte produce effetti che si propagano altrove.
Queste dinamiche rendono evidente che il rischio si manifesta come risultato del comportamento complessivo del sistema, con caratteristiche che non sono riconducibili ai singoli elementi presi separatamente. Gli approcci tradizionali riescono a descrivere e classificare i componenti, mentre incontrano maggiori difficoltà nel leggere la rete di relazioni che li collega, che è esattamente il luogo in cui il rischio si sviluppa e si consolida. Finché l’analisi rimane al livello del nodo, il problema rimane fuori fuoco.
Per anni il rischio è stato analizzato partendo dai singoli asset, trattati come elementi indipendenti in un sistema che indipendente non è mai stato. Le minacce più rilevanti emergono dalle relazioni che collegano sistemi, processi e applicazioni, diffondendosi lungo percorsi che un’analisi statica non riesce a vedere.
Crediamo che oggi il Cyber Risk sia un settore eccessivamente frammentato e prevalentemente qualitativo, limitandosi a svolgere controlli statici e isolati, senza un’adeguata visione di insieme e soprattutto priva di dati strutturati utili a supportare le decisioni.
La nostra soluzione è stata ideata con l’obiettivo di leggere la complessità del Cyber Risk a partire dalle relazioni tra gli elementi che compongono l’infrastruttura, con la consapevolezza che una piattaforma di questo tipo debba prima di tutto essere capace di vedere ciò che gli approcci frammentati lasciano nell’ombra.
Il nostro è modello prettamente data driven, che ci consente di analizzare le relazioni reali tra sistemi e di simulare scenari, osservando attraverso i dati come una minaccia può propagarsi all’interno dell’infrastruttura con la possibilità di anticiparne gli effetti prima che si manifestino. Allo stesso tempo, grazie alla modalità agentless, svolgiamo le nostre analisi senza interferire con l’operatività, estendendo la valutazione anche a contesti dove è fondamentale la continuità operativa. Nel suo insieme, la nostra soluzione ESRA restituisce una lettura del rischio che riflette la natura relazionale delle infrastrutture e accompagna la loro evoluzione nel tempo.
Un incastro che funziona oggi non garantisce nulla sul domani, perché basta che un elemento si muova perché le relazioni attorno a esso cambino tutte insieme. Questo è dovuta alla natura dei sistemi sempre più complessi, che non rimangono fermi abbastanza a lungo da poter essere controllati con un approccio statico.
Una solida gestione del rischio oggi richiede la capacità di mantenere una lettura coerente del sistema mentre cambia. Chi riesce a vedere le relazioni tra le parti, a seguirne l’evoluzione e a intervenire sui percorsi prima che diventino percorsi di rischio, sviluppa una forma di governo dell’infrastruttura che regge anche quando il terreno si sposta. È esattamente il tipo di comprensione che ai.esra rende praticabile, con un obiettivo ben preciso, rendere il rischio cyber prevedibile come il rischio di credito, assicurabile come il rischio operativo e strategico come le metriche ESG.
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