OSINT e AI: benefici, rischi e applicazioni

Tecnologie e competenze necessarie per OSINT e IA

Un’implementazione efficace dell’OSINT potenziata dall’AI si basa su due fondamentali: l’adozione di tecnologie specifiche e lo sviluppo di competenze avanzate, capaci di gestire la velocità e la complessità dei dati moderni.

Le tecnologie di Intelligenza Artificiale e Machine Learning rivoluzionano l’OSINT automatizzando la raccolta, l’analisi e l’identificazione di schemi nascosti nei dati. Le componenti tecnologiche fondamentali includono:

• Modelli linguistici e AI Generativa (LLM e Gen AI): essenziali per comprendere, riassumere e analizzare il linguaggio umano da fonti non strutturate. Modelli come GPT, BERT e LLaMA sono essenziali per processare testi, mentre l’AI Generativa (es. ChatGPT, Gemini) viene usata per compiti strategici come la simulazione di scenari e la generazione automatica di bozze di report in formati strutturati (es. STIX).
• Architetture di ragionamento avanzato: per superare i limiti dei flussi di lavoro manuali, si usano architetture che danno autonomia al sistema. L’Agentic AI permette al sistema di prendere decisioni, pianificare azioni e adattarsi per raggiungere un obiettivo senza intervento umano continuo. Tecniche come il ragionamento Chain-of-Thought (CoT) e la Retrieval-Augmented Generation (RAG) migliorano l’accuratezza e la capacità di usare informazioni aggiornate.
• Tecnologie di analisi dati e riconoscimento:
  • Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): viene usata per l’analisi del sentiment sui social media (Sentiment Analysis), l’estrazione di entità (persone, luoghi, organizzazioni) e la traduzione automatica.
  • Computer Vision: serve a interpretare le informazioni visive, per applicazioni come il riconoscimento facciale, il rilevamento di oggetti nei video, l’estrazione di testo da immagini e l’identificazione di deepfake.
  • Piattaforme e Framework: l’infrastruttura si basa su framework di Machine Learning noti come TensorFlow e PyTorch, e su tecnologie per la gestione di grandi moli di dati (big data) come Apache Spark e Hadoop.

Anche con l’automazione più spinta, l’intervento umano resta il fattore determinante per il successo. L’AI scala le capacità, non sostituisce il giudizio. Le competenze chiave da sviluppare sono:

• Prompt Engineering: è l’abilità di “fare le domande giuste” all’AI. Formulare i prompt in modo preciso è fondamentale per guidare gli algoritmi a produrre risultati pertinenti e accurati, liberando gli analisti dal dover scrivere codice per compiti ripetitivi.
• Analisi contestuale e giudizio etico: l’AI non comprende le sfumature culturali, sociali o politiche. L’analista umano fornisce il contesto, applica il giudizio etico e morale e valuta la credibilità delle informazioni, compiti che una macchina non può svolgere.
• Pensiero critico e scetticismo: i modelli AI possono generare informazioni fattualmente inaccurate (allucinazioni). Gli analisti devono mantenere uno scetticismo sano, verificando e analizzando criticamente i dati prodotti dal sistema prima di considerarli validi.
• Focus sull’analisi complessa: l’automazione dei compiti a basso valore (raccolta, ordinamento dati) permette agli specialisti di concentrarsi dove servono davvero: negli aspetti più complessi delle indagini e nella fase di reporting strategico.

Conformità normativa e governance etica

L’enorme potenziale dell’OSINT potenziata dall’AI richiede un approccio strutturato alla conformità e all’etica. Le aziende devono integrare questi strumenti in un framework che garantisca trasparenza, responsabilità e un controllo proattivo per operare in totale sicurezza.

L’OSINT è, per sua natura, uno strumento di mitigazione del rischio che supporta direttamente la compliance, specialmente nei settori più regolamentati.

• Conformità finanziaria (AML, EDD): nei contesti finanziari, l’OSINT AI è infatti essenziale per adempiere a requisiti rigorosi come l’Anti-Riciclaggio e il controllo delle sanzioni. Supporta i processi di Enhanced Due Diligence (EDD) e Know Your Customer (KYC), automatizzando lo screening rispetto alle liste di sanzioni globali e aiutando a verificare la proprietà effettiva di un’azienda.

Oltre alle leggi, serve un solido framework di governance interna per garantire un uso etico e responsabile della tecnologia. Questo si basa su alcuni principi fondamentali.

• Trasparenza e Explainability: i modelli AI non devono essere una “scatola nera”. I manager e gli enti regolatori chiedono alle aziende di poter spiegare come un’intelligenza artificiale ha preso una determinata decisione.
• Responsabilità: i sistemi AI devono avere una supervisione umana designata per prevenire decisioni non regolamentate e garantire il controllo.
• Equità e controllo dei bias: la governance dell’AI richiede l’individuazione continua di bias e audit di equità per prevenire che gli algoritmi producano risultati discriminatori.
• Controllo Umano (Human-in-the-Loop): l’intervento umano è essenziale per verificare l’accuratezza, comprendere le sfumature e applicare il giudizio etico. Il principio guida è chiaro: l’AI deve essere usata per scalare, non per sostituire, il giudizio umano.

Per implementare queste salvaguardie, le organizzazioni devono registrare ogni fonte, azione e output per garantire un audit trail completo, sviluppare un codice etico interno, fornire formazione continua al personale e gestire i risultati delle analisi su piattaforme sicure e crittografate. La sicurezza si ottiene trattando l’AI non come un semplice strumento, ma come un’architettura progettata fin dall’inizio con trasparenza, auditabilità e controllo umano integrati nel suo nucleo.