Nel contesto dell’intelligenza artificiale applicata alla gestione della Supply Chain, il termine “allucinazione” non ha nulla a che vedere con la psiche umana. Si tratta invece di un fenomeno in cui un sistema IA genera contenuti errati, fuorvianti o completamente inventati, pur presentandoli con apparente autorevolezza.
Nell’ambito software, queste allucinazioni possono manifestarsi sotto forma di API inesistenti, configurazioni non sicure o non certificate, o ancora suggerimenti tecnici non validi.
Il problema non è solo tecnico, com’è facile intuire ad uno sguardo appena più approfondito: le ‘allucinazioni’ generate da un’IA possono insinuarsi nei processi decisionali, nei sistemi di automazione e persino nelle infrastrutture digitali, generando vulnerabilità che si propagano lungo tutta la catena di approvvigionamento e che si diffondono tra organizzazioni diverse.
Se l’IA è allucinata: rischi per la sicurezza
Le allucinazioni dovute all’IA possono rappresentare una falla nella cybersecurity non da poco; intanto questi errori possono introdurre codice malevolo o errato direttamente nei sistemi aziendali, ma anche fungere da cavalli di troia per hacker che vogliano sfruttare queste ‘allucinazioni’.
Se l’IA suggerisce un pacchetto di aggiornamento o, più facilmente, una libreria inesistenti, è sempre possibile che un’organizzazione criminale sfrutti l’errore mettendo a disposizione proprio la libreria immaginata dall’IA allucinata, servendosene in realtà per infiltrarsi nei sistemi aziendali.
L’esempio è concreto: il suggerimento di pacchetti software inesistenti che, se creati da attori malevoli, possono contenere malware e infiltrarsi nei processi di build automatizzati, dunque sfuggire al controllo degli operatori umani, è reale.
Le configurazioni di sicurezza più permissive espongono le infrastrutture aziendali a gravi violazioni e le conseguenze includono furto di dati, interruzioni dei servizi, attacchi ransomware e infine danni reputazionali. Per le aziende di logistica, che dipendono da sistemi digitali per la tracciabilità, la gestione degli ordini e la comunicazione con i partner, una falla può compromettere l’intera rete operativa.
Problemi legali e normativi
Le ‘allucinazioni’ di un’IA possono portare inconsapevolmente alla violazione di normative come GDPR, HIPAA, PCI DSS, SOC 2 e ISO 27001, che regolano la sicurezza dei dati e la gestione delle informazioni.
Inoltre, l’uso di codice generato dall’IA senza una chiara licenza può infrangere accordi open-source, con il rischio di dover rendere pubblico il proprio software o affrontare cause legali.
In settori regolamentati come la logistica sanitaria o il trasporto di merci sensibili, la non conformità può tradursi in sanzioni, perdita di certificazioni e stralciatura dei contratti.
L’effetto contagio e le contromisure
Una vulnerabilità che è stata generata da una IA non resta confinata: se un componente insicuro entra in un progetto open-source, può propagarsi attraverso le sue dipendenze, contaminando indirettamente decine di aziende.
Questo effetto domino è particolarmente critico per le imprese di logistica, che operano in ecosistemi interconnessi e condividono software con partner e clienti. È sufficiente una falla in un nodo per compromettere l’intera rete.
Per contrastare questi rischi, per le aziende è fondamentale implementare la supervisione umana (“human-in-the-loop”) per ogni output generato dall’IA, soprattutto quando si parla di sicurezza.
L’adozione di SBOM (Software Bill of Materials) consente di tracciare ogni componente software, facilitando audit e interventi rapidi. Vari strumenti software aiutano a mantenere pulite le dipendenze.
Serve inoltre una governance chiara sull’uso dell’IA, con ruoli dedicati e formazione continua per i team di sviluppo. Infine, le aziende devono monitorare attivamente le community open-source per rilevare contenuti manipolati che possano influenzare i dataset di addestramento.
L’intelligenza artificiale rappresenta una risorsa innegabilmente potente per il management della supply chain, ma le sue allucinazioni sono un rischio concreto e sottovalutato.
Solo un uso consapevole, regolamentato e supervisionato può garantire che l’innovazione non si trasformi in vulnerabilità. Per le aziende di logistica, dove precisione e affidabilità sono vitali, la gestione del rischio derivante dall’IA è una nuova priorità strategica.
