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Eset: tre aziende su quattro pensano che l'intelligenza artificiale sia utile per la sicurezza IT

Ma solo la metà dei responsabili IT ritiene che le proprie aziende comprendano a fondo la differenza tra Machine Learning e Artificial Intelligence

Sicurezza Trasformazione Digitale
Una recente ricerca del vendor europeo di software di cybersecurity ESET rivela che il 75 per cento dei responsabili IT aziendali ritiene che le tecnologie di Machine Learning (ML) e Artificial Intelligence (AI) siano la chiave di volta per risolvere le sfide della sicurezza informatica.  

I risultati della ricerca, che ha coinvolto 900 decision maker IT tra Europa e Stati Uniti, hanno mostrato che i responsabili IT statunitensi sono più propensi a considerare le tecnologie come una panacea per risolvere le loro sfide di sicurezza informatica, rispetto alle loro controparti europee, con l'82% dei consensi rispetto al 67 in Europa.

La maggior parte degli intervistati ha affermato che AI e ML aiuterebbero la loro organizzazione a rilevare e rispondere alle minacce più rapidamente (79%) e a contribuire a risolvere una carenza di competenze (77%). Secondo gli esperti di ESET questo eccessivo atteggiamento di fiducia nei confronti di Machine Learning e Artificial Intelligence potrebbe mettere le organizzazioni a maggior rischio di cadere vittima del cybercrime, in quanto nello scenario attuale non basta affidarsi esclusivamente a una tecnologia per costruire una solida difesa informatica: il Machine Learning è senza dubbio uno strumento importante, ma dovrebbe rappresentare solo una parte della strategia generale di sicurezza IT. 

Infine, se la maggior parte degli intervistati ha già implementato il Machine Learning nelle strategie di cybersecurity, con punte dell’89% in Germania e dell'87% negli Stati Uniti, molti intervistati hanno però dichiarato che c'è confusione su cosa significano i termini AI e ML: solo il 53% dei responsabili IT afferma che la propria azienda comprende appieno le differenze tra i due. Secondo gli esperti di ESET questo accade perché la terminologia utilizzata in alcuni materiali di marketing è spesso fuorviante quando parla di AI e ML, e rende necessaria maggiore chiarezza.
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