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Come creare e scalare l’intelligence unificata degli asset per il successo dell’AI

Thu, 06 Aug 2026 04:00:15 Z

Ogni responsabile IT ha percepito questa tensione: la propria organizzazione ha investito in AI, automazione e operazioni digitali, eppure i risultati continuano a non essere all’altezza delle aspettative. Anche con gli strumenti e le intenzioni giuste, non sarà possibile realizzare appieno il valore degli investimenti in AI se questi poggiano su fondamenta instabili.

I dati confermano questa sfida. La ricerca AITSM 2025 di Ivanti ha rilevato che l’89% delle organizzazioni afferma che i dati in silos influiscono negativamente sulle operazioni IT, mentre il 44% cita i timori legati a sicurezza e conformità come ostacoli all’automazione IT. Il Report sulla maturità dell’AI 2026 di Ivanti conferma lo stesso schema: il 57% delle organizzazioni ha segnalato un miglioramento nella condivisione delle conoscenze tra IT e sicurezza e il 53% una condivisione dei dati più semplice dopo aver definito un approccio unificato all’AI basato su un system of record.

Il sondaggio PwC 2026 Digital Trends in Operations Survey aggiunge una prospettiva più ampia sulle operations: l’89% dei responsabili operativi afferma che gli investimenti tecnologici non hanno prodotto pienamente i risultati attesi e l’87% segnala che la scarsa qualità dei dati ha limitato la realizzazione di valore dalle iniziative digitali.

Lo schema è chiaro: AI e automazione possono procedere solo alla velocità consentita dalle fondamenta dati su cui si basano. Quando i dati sugli asset sono frammentati, obsoleti o contestati, i team possono raccogliere più segnali, ma continuare a non avere la fiducia necessaria per stabilire le priorità, automatizzare o dimostrare i risultati.

Lo schema è chiaro: AI e automazione possono procedere solo alla velocità consentita dalle fondamenta dati su cui si basano.

L’obiettivo non è semplicemente vedere più asset, ma creare un system of record operativo che agisca come una fonte autorevole dei dati per ciò che esiste, ciò che conta, ciò che dovrebbe accadere dopo e se il risultato è stato raggiunto.

Quella base del system of record è anche ciò che rende praticabile l’AI agentica. Man mano che le organizzazioni adottano workflow guidati dall’AI, la supervisione umana, i controlli basati su policy e i percorsi decisionali verificabili restano essenziali per mantenere fiducia e responsabilità. L’azione autonoma dipende da un contesto aggiornato, policy chiare e una traccia decisionale affidabile. Senza queste condizioni, l’AI può accelerare le attività senza migliorare il controllo.

La piattaforma Ivanti Neurons affronta direttamente questo problema per aiutare i team IT e di sicurezza a trasformare segnali operativi frammentati in un system of record affidabile, una base contestuale per workflow assistiti dall’AI e automazione governata che aiuta i team a scalare l’azione mantenendo il controllo.

Il Report sulla maturità dell’AI 2026 di Ivanti rafforza questo punto. L’adozione dell’AI sta accelerando, ma la governance non sempre tiene il passo. Più della metà delle organizzazioni ha dichiarato di implementare l’AI in modo esteso nei workflow IT o su scala business-critical. Tuttavia, solo il 42% degli stessi intervistati afferma che la responsabilità delle decisioni AI è chiara. Ancora più preoccupante, appena il 24% dichiara che le policy AI vengono seguite in modo molto coerente nel lavoro quotidiano.

La prossima fase dell’AI nell’IT non sarà definita da chi sperimenta più rapidamente. Sarà definita da chi saprà scalare l’automazione in modo responsabile, con dati affidabili, responsabilità chiare, workflow consapevoli delle policy e prove che le azioni abbiano prodotto il risultato previsto.

"Implementare l’AI non è più la parte difficile. La vera sfida è scalarla in modo responsabile.”

— Brooke Johnson, Chief Legal Counsel e SVP, HR e Security, Ivanti

Questo cambiamento non richiede alle organizzazioni di risolvere contemporaneamente ogni sfida legata a dati, automazione e governance. Richiede un punto di partenza pratico, una baseline chiara e un modello ripetibile che possa espandersi man mano che aumenta la fiducia.

È da qui che parte il framework. Offre ai team un modo per passare dall’aspirazione all’esecuzione senza trasformare l’intelligence unificata degli asset in un grande programma di trasformazione astratto. La sequenza è semplice: stabilire una verità affidabile, collegarla alle decisioni, agire tramite workflow governati, verificare i risultati e ripetere il modello su scala più ampia.

Un framework in 6 passaggi per creare l’intelligence unificata degli asset

Passaggio 1: iniziare con un caso d’uso ad alto valore

La gestione degli endpoint è spesso il punto di partenza migliore perché è operativamente familiare e strategicamente importante. Le lacune di visibilità si trasformano rapidamente in problemi di sicurezza, conformità e produttività. Identificando endpoint gestiti, non gestiti, remoti, BYOD e non conformi, le organizzazioni possono ridurre l’esposizione, aumentare la fiducia nella conformità e creare una baseline affidabile per l’azione.

L’obiettivo non è scoprire tutto in una volta. È dimostrare che una migliore intelligence degli asset può cambiare decisioni e risultati in un’area ad alto valore, quindi utilizzare quel proof point per rafforzare la fiducia dell’organizzazione ed espandere il modello.

Passaggio 2: stabilire una baseline

Prima che i team agiscano sulla base di nuove informazioni, hanno bisogno di una visione condivisa della realtà attuale degli endpoint. Una semplice baseline chiarisce ciò che è noto, ciò che è obsoleto, ciò che manca e dove l’azione dovrebbe essere prioritaria. Acquisisci lo stato attuale in cinque aree:

Accuratezza dell’inventario
Aggiornamento dei dati e frequenza di aggiornamento
Coerenza delle definizioni tra i team
Come i dati degli endpoint confluiscono in ITSM, ITAM, piattaforme cloud e sistemi SaaS
Se azioni e remediation possono essere verificate

Questa baseline diventa il punto di riferimento per misurare i progressi e costruire fiducia. Molte iniziative si bloccano perché i team non concordano su ciò che è accurato, aggiornato o completo. Altre si fermano perché titolarità, governance o change management non sono chiari. L’intelligence unificata degli asset ha successo quando dati affidabili sono associati a processi chiari e a ownership e responsabilità definite.

Passaggio 3: collegare i dati live a un contesto operativo affidabile

Una volta definiti il focus sugli endpoint e la baseline, il passo successivo è collegare i segnali attuali a un contesto operativo affidabile. Le funzionalità di discovery e integrazione raccolgono e normalizzano continuamente i segnali degli asset da fonti dati gestite e non gestite, inclusi endpoint remoti, dispositivi BYOD, risorse cloud e applicazioni SaaS. Questo consente ai team di lavorare da una visione coerente e aggiornata dell’intero ambiente. Il valore non sta nella discovery fine a sé stessa, ma nella riduzione dell’incertezza, così che i team possano fidarsi delle decisioni successive.

Passaggio 4: dimostrare il valore attraverso l’automazione a ciclo chiuso

Il valore dell’intelligence degli asset diventa evidente quando cambia ciò che i team fanno dopo. Molte organizzazioni riescono a identificare i problemi, ma faticano ad agire in modo coerente perché i dati sono contestati, il workflow è manuale o il risultato non può essere verificato. L’automazione a ciclo chiuso collega la decisione all’azione e conferma il risultato.

Inizia con uno o due workflow a ciclo chiuso che offrano un beneficio immediato, ad esempio:

Applicare patch alle vulnerabilità ad alto rischio non appena vengono rilevati gli endpoint interessati
Isolare i dispositivi non conformi o non gestiti e ripristinarli automaticamente una volta corretti
Recuperare licenze software inutilizzate in base a dati di utilizzo verificati
Mantenere la gestione del ciclo di vita e le relazioni contestuali aggiornate nei record
Chiudere automaticamente i ticket ITSM una volta confermata la remediation

Ivanti ha sperimentato internamente questa evoluzione attraverso il proprio approccio "Customer Zero", utilizzando la propria piattaforma e le proprie funzionalità di automazione nelle operations aziendali. Secondo Tony Miller, Vice President of Enterprise Services di Ivanti, con l’espansione delle funzionalità AI, la fiducia nel sistema sottostante è cresciuta insieme a risultati operativi misurabili. L’esperienza ha confermato uno schema comune nelle organizzazioni più mature: il valore costante non deriva dalla sola automazione, ma dall’integrazione dell’automazione in workflow operativi affidabili, supportati da governance, responsabilità e risultati verificati.

Ogni ciclo chiuso dimostra il ruolo della piattaforma in termini pratici: i dati affidabili informano la decisione, l’automazione governata esegue l’azione e la verifica conferma il risultato. Questa è la differenza tra attività e controllo.

Prima del lancio, concorda in anticipo uno o due proof point importanti per gli stakeholder, come la riduzione del tempo necessario per identificare endpoint non gestiti, una remediation più rapida dei dispositivi ad alto rischio, meno record di asset obsoleti o una maggiore fiducia nei report di conformità. Questi diventano la baseline rispetto alla quale dimostrare il modello.

Passaggio 5: scalare ripetendo il modello

Una volta che il modello per gli endpoint funziona, lo scaling diventa additivo anziché dirompente. I team possono estendere lo stesso schema di verità, decisione, azione e verifica ad altri tipi di endpoint, business unit, ambienti cloud, applicazioni SaaS e fonti di dati di sicurezza.

Il cambiamento importante è il riutilizzo. I team non reinventano il modello ogni volta: applicano uno schema operativo comprovato a nuovi domini, rafforzando al contempo il system of record condiviso sottostante.

Ogni espansione migliora la qualità del contesto operativo disponibile per persone, team e workflow assistiti dall’AI / agenti AI, rendendo l’automazione governata più affidabile man mano che l’ambito aumenta.

Passaggio 6: rendere l’intelligence unificata degli asset parte delle operazioni quotidiane

Nel tempo, l’intelligence unificata degli asset diventa parte delle operazioni quotidiane, non un progetto di visibilità separato. La verità affidabile guida le decisioni, le decisioni attivano le azioni e i risultati restano sotto controllo attraverso una verifica continua. I team endpoint applicano le policy in modo coerente. Le operations IT risolvono gli incidenti più rapidamente. I team ITAM ottimizzano con fiducia le decisioni su costi e ciclo di vita. I team di sicurezza comprendono l’esposizione nel contesto. I team di conformità lavorano a partire da evidenze pronte per l’audit anziché da report puntuali assemblati manualmente.

Questo è il modello operativo di cui le organizzazioni hanno bisogno man mano che l’AI agentica diventa parte dell’esecuzione IT: un system of record affidabile, automazione governata ed evidenze che ogni azione possa essere spiegata e verificata.

Scalare l’intelligence degli asset pronta per l’AI

Le organizzazioni raramente falliscono perché non dispongono di informazioni. Faticano perché le informazioni sono frammentate, le decisioni non hanno un contesto condiviso, i workflow dipendono da attività manuali e i risultati sono difficili da verificare. L’intelligence unificata degli asset colma queste lacune collegando verità operativa, processo decisionale, esecuzione e responsabilità in un unico modello ripetibile.

I team più efficaci iniziano in piccolo, dimostrano il modello e scalano con fiducia. La gestione degli endpoint è un caso d’uso iniziale pratico perché i rischi sono visibili, le azioni sono concrete e i risultati possono essere misurati.

La piattaforma Ivanti Neurons è progettata per supportare questo percorso fornendo una base affidabile per la verità operativa, un contesto pronto per l’AI per i workflow agentici e una governance che mantiene l’automazione responsabile mentre il tuo team passa dalle aspirazioni legate all’AI a implementazioni AI scalabili che producono risultati misurabili.

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Dal rilevamento degli asset IT all’azione automatizzata: chiudere il ciclo delle operazioni IT

Wed, 08 Jul 2026 14:00:06 Z

Oggi le organizzazioni investono molto negli strumenti di rilevamento, aspettandosi che una maggiore visibilità risolva le loro sfide IT. Tuttavia, quando si verifica un incidente, una patch non riesce o si avvicina un audit, molti team devono fermarsi per riconciliare fogli di calcolo, convalidare inventari e confermare la proprietà prima di poter agire. La sola visibilità non colma il divario tra insight ed esecuzione.

Il vero valore del rilevamento emerge quando la visibilità è governata e collegata direttamente ai sistemi che supportano l’attività aziendale, consentendo di agire senza ritardi. Le organizzazioni moderne non possono affidarsi a inventari statici o a scansioni pianificate. Hanno bisogno di un rilevamento che operi in modo continuo, alimenti l’automazione e convalidi i risultati. È così che le organizzazioni passano dal semplice conoscere il proprio ambiente all’agire sugli insight con fiducia.

Perché i team non possono permettersi lacune nella visibilità degli asset IT

L’IT ibrido continua a crescere in complessità. Il report Ivanti 2025 State of Cybersecurity ha rilevato che il 55% delle organizzazioni incontra difficoltà a causa di dati IT e di sicurezza isolati in silos, limitando la capacità di ottenere una visibilità completa sulla superficie di attacco e sugli ambienti cloud. Questi risultati confermano il peso che i team IT avvertono già. Nel 2025, quasi il 60% dei professionisti IT ha dichiarato di avere troppo lavoro manuale legato a SaaS e alla gestione degli asset, sottolineando la necessità di dati sempre aggiornati e pronti per l’automazione. Per molte organizzazioni, queste lacune di visibilità IT si traducono in un vero attrito per il business. I team IT dedicano ore a riconciliare i record degli asset tra fogli di calcolo e strumenti prima ancora di poter rispondere a un problema.

I metodi di rilevamento tradizionali spesso diventano colli di bottiglia operativi anziché abilitatori strategici. Le scansioni periodiche generano grandi picchi di dati che mettono sotto pressione reti e sistemi backend, costringendo i team a limitare la frequenza o l’ambito delle scansioni. Tra una scansione e l’altra, i dati sugli asset diventano rapidamente obsoleti, causando ritardi nell’applicazione delle patch, scadenze di conformità mancate, monitoraggio incompleto del ciclo di vita e una proliferazione crescente del software. Quando i team compensano con controlli e approvazioni manuali, i workflow di rilevamento iniziano a competere con altre iniziative IT per tempo, larghezza di banda e attenzione, rallentando i progressi in tutta l’organizzazione.

I team di sicurezza faticano a definire le priorità delle esposizioni quando la proprietà, l’utilizzo o lo stato del ciclo di vita degli asset non sono chiari. Le operazioni rallentano mentre approvazioni, audit e attività di remediation restano in sospeso in attesa della conferma che i dati siano aggiornati. Nel tempo, questo sovraccarico manuale aumenta il rischio operativo, mette ulteriormente sotto pressione risorse già limitate e distoglie l’attenzione dalle iniziative strategiche. Il rilevamento continuo aiuta a colmare questa lacuna, ma solo quando alimenta i sistemi su cui i team fanno affidamento con dati operativi governati dalla piattaforma. È questa connessione a rendere possibile un’azione immediata e automatizzata.

Che cos’è il rilevamento continuo?

Il rilevamento continuo è una pratica IT in cui gli asset di un’organizzazione, inclusi dispositivi, software, workload cloud e identità, vengono monitorati automaticamente e in modo persistente per rilevare le modifiche, anziché essere acquisiti tramite scansioni periodiche o manuali. Questo approccio sempre attivo consente ai team IT di mantenere una visione in tempo reale e continuamente aggiornata di ciò che esiste nel loro ambiente, di come sono configurate le risorse e di come cambiano nel tempo.

All’interno della Ivanti Neurons Platform, i dati sugli asset e sulla configurazione sono governati come sistema di record condiviso per le operazioni IT e di sicurezza. A differenza del rilevamento tradizionale, che si basa su scansioni periodiche o aggiornamenti pianificati, il rilevamento continuo è un approccio sempre attivo all’interno della Ivanti Neurons Platform per comprendere il proprio ambiente. Osserva continuamente i cambiamenti tra dispositivi, workload cloud, applicazioni SaaS e identità man mano che compaiono, evolvono o scompaiono. Invece di acquisire snapshot occasionali, mantiene una vista operativa aggiornata di ciò che esiste, di come è configurato e di come si collega al resto dell’ambiente, senza attendere il ciclo di scansione successivo.

Trasformare il rilevamento continuo in automazione IT

Il rilevamento continuo diventa operativo quando si verificano tre condizioni:

1. I dati di rilevamento confluiscono nella Ivanti Neurons Platform. Lo stato degli asset e della configurazione è governato come dato operativo e utilizzato dai team IT, di sicurezza e di conformità. Prima che le azioni vengano attivate, i segnali di rilevamento sono puliti, normalizzati e riconciliati dalla piattaforma, assicurando che automazione e AI operino su dati coerenti e affidabili, anziché su input grezzi e contrastanti.

2. Le azioni si attivano automaticamente in base all’intelligence in tempo reale. Quando un nuovo dispositivo non gestito compare sulla rete, o un pacchetto software si discosta dalla baseline di conformità, la piattaforma indirizza immediatamente quel segnale al workflow corretto.

3. I risultati vengono verificati, così i team confermano la risoluzione invece di riscoprire lo stesso problema giorni dopo. La conferma post-azione utilizza evidenze operative in tempo reale per convalidare che le modifiche abbiano avuto effetto, così i team non chiudono i ticket per poi riaprire lo stesso problema giorni dopo.

Quando questi elementi lavorano insieme, le organizzazioni smettono di inseguire i problemi. Li prevengono. Questo cambiamento si manifesta in modi pratici e operativi:

Prevenire la deriva delle esposizioni: i team identificano automaticamente quando nuove risorse cloud o applicazioni SaaS compaiono senza una proprietà assegnata o una configurazione baseline stabilita. Invece di scoprire questi problemi durante audit o incidenti, i team IT e di sicurezza li affrontano in anticipo, quando il rischio è ancora basso.
Evitare incidenti ricorrenti: le organizzazioni riducono interruzioni ripetute e remediation non riuscite verificando lo stato degli asset dopo le modifiche. Quando il rilevamento conferma che una patch, una modifica di configurazione o un aggiornamento del dispositivo ha avuto effetto, i team evitano di riaprire lo stesso problema giorni dopo.
Ridurre gli interventi reattivi d’emergenza: i team delle operazioni IT non dedicano più ore a riconciliare i dati sugli asset durante gli incidenti. Con il contesto degli asset continuamente aggiornato che confluisce nei sistemi operativi, le decisioni di risposta avvengono più rapidamente e con meno controlli manuali.
Individuare le inefficienze prima che diventino problemi di costo: i segnali di utilizzo collegati a record degli asset accurati evidenziano software inutilizzato, endpoint dimenticati o hardware obsoleto nelle prime fasi del ciclo di vita, consentendo ai team di agire prima che gli sprechi si accumulino e di ottimizzare la spesa IT.

In tutti i settori, le organizzazioni che combinano dati operativi governati dalla piattaforma con automazione e convalida segnalano meno imprevisti, risoluzioni più rapide e una riduzione misurabile dell’impegno manuale, perché i problemi emergono e vengono affrontati prima di trasformarsi in interruzioni importanti.

Mettere la visibilità al lavoro con Autonomous Endpoint Management

Molte organizzazioni iniziano con Autonomous Endpoint Management (AEM) perché trasforma la visibilità in azione immediata. Quando gli endpoint operano su dati di asset e configurazione governati dalla piattaforma, i team possono automatizzare la remediation, mantenere l’inventario allineato in tempo reale e fornire alla sicurezza il contesto necessario per valutare l’esposizione.

Quando IT Service Management fa parte delle operazioni, questi stessi dati operativi si estendono ai workflow ITSM e CMDB e supportano l’ITAM con insight accurati su utilizzo ed entitlement. Il risultato è un’esecuzione più rapida e con meno incertezze, sostenibile su larga scala mentre i segnali di rilevamento fluiscono continuamente attraverso la piattaforma e nell’automazione.

Migliorare il rilevamento continuo con aggiornamenti degli asset basati su delta

Molti strumenti di rilevamento tradizionali creano pressione sulla rete perché trasmettono ripetutamente set di dati completi degli asset a ogni scansione, costringendo i team a esaminare grandi volumi di informazioni invariate. La Ivanti Neurons Platform adotta un approccio più efficiente tramite il suo motore di rilevamento, trasmettendo solo il delta, ovvero le modifiche specifiche dall’ultimo aggiornamento.

Questi delta mettono in evidenza gli aggiornamenti che interessano davvero ai team, come la comparsa di nuovi dispositivi o workload cloud, l’installazione o la rimozione di software, le modifiche di proprietà o configurazione oppure i segnali di utilizzo che indicano asset inutilizzati. Evidenziando solo ciò che è cambiato, i team evitano di analizzare payload completi e possono concentrarsi subito su ciò che richiede attenzione, mantenendo bassi l’utilizzo della larghezza di banda e l’overhead di elaborazione.

La visibilità continua diventa più facile da mantenere perché il consumo di larghezza di banda resta basso su tutti i tipi di rete, inclusi gli uffici remoti. Questo rende il rilevamento continuo praticabile su larga scala e previene il degrado delle prestazioni durante i periodi di picco di attività. Gli aggiornamenti basati su delta accelerano inoltre il time-to-value riducendo l’overhead di elaborazione, consentendo alle modifiche di comparire nei sistemi a valle quasi immediatamente. In questo modo gli inventari operativi degli asset restano aggiornati e allineati senza i ritardi causati dagli aggiornamenti completi dei dati.

Trasmettendo solo ciò che è cambiato, le organizzazioni mantengono un’accuratezza quasi in tempo reale senza gravare su endpoint, infrastruttura di rete o elaborazione backend. Questo approccio supporta operazioni coerenti, migliora l’affidabilità e assicura che il rilevamento continuo migliori le prestazioni invece di limitarle.

Automatizzare le operazioni IT con intelligence sugli asset in tempo reale

Quando i dati sugli asset sono aggiornati continuamente e considerati affidabili a livello di piattaforma, i team smettono di attendere audit, report o revisioni manuali e iniziano ad agire sulle modifiche nel momento in cui si verificano. Per i team di IT Asset Management (ITAM) e conformità, ciò significa meno controlli manuali, record più accurati e azioni guidate dallo stato attuale degli asset anziché da snapshot obsoleti. Per le operazioni IT, significa meno rilavorazioni e una risposta più rapida senza ulteriore overhead di processo.

L’intelligence su asset e configurazione governata dalla piattaforma abilita workflow come:

Applicazione delle patch attivata dal contesto attuale degli asset, riducendo i ritardi causati da inventari obsoleti o incompleti.
Isolamento automatico dei dispositivi non conformi, aiutando i team ad affrontare la deriva prima che si trasformi in rilievi di audit di conformità o esposizione al rischio.
Aggiornamenti in tempo reale dei dati di proprietà, posizione e ciclo di vita, offrendo ai team ITAM una base affidabile per le decisioni su costi e ciclo di vita.
Identificazione tempestiva del software inutilizzato, consentendo il recupero delle licenze prima che i cicli di rinnovo consolidino gli sprechi.
Ticket ITSM che si aprono e si chiudono con evidenze verificate, prevenendo follow-up ripetuti e problemi ricorrenti.

È così che i team passano da una pulizia reattiva a un controllo continuo e prevedibile.

Verificare i risultati dell’automazione IT con il rilevamento continuo

La maggior parte dei ritardi operativi si verifica dopo che un’azione è stata eseguita, quando i team devono confermare se abbia effettivamente funzionato. Il rilevamento continuo supporta operazioni a ciclo chiuso convalidando le modifiche nello stato degli asset e della configurazione, utilizzando evidenze operative in tempo reale anziché follow-up manuali.

Poiché queste evidenze sono normalizzate e aggiornate, automazione e AI possono distinguere con precisione il cambiamento reale dal rumore e migliorare le raccomandazioni nel tempo. Il risultato è un ciclo di feedback affidabile che riduce le rilavorazioni, rafforza il controllo operativo e consente ai team IT e di sicurezza di procedere con fiducia.

Cosa offrono le operazioni IT e l’automazione a ciclo chiuso

Le organizzazioni che combinano rilevamento continuo con azione automatizzata e convalida riducono il rischio, evitano gli sprechi e migliorano l’efficienza.

La sicurezza risponde più rapidamente perché le esposizioni sono collegate ad asset e proprietari reali.
Le operazioni IT riducono l’MTTR grazie a record accurati e a meno passaggi manuali.
L’ITAM previene la spesa eccessiva convalidando i dati di entitlement e utilizzo.
La conformità diventa più semplice perché gli auditor ricevono evidenze complete e aggiornate invece di report ad hoc.

Il valore di dati operativi accurati e sempre aggiornati va oltre l’automazione. Man mano che questa base matura, molte organizzazioni iniziano a esplorare modalità più intuitive per interagire con essa, interrogando il proprio ambiente IT in linguaggio naturale invece di affidarsi esclusivamente a report predefiniti. Questi risultati si realizzano quando il rilevamento diventa parte del tessuto operativo anziché un’attività di background.

Inizia a trasformare la visibilità degli asset IT in azione automatizzata

Le organizzazioni che si muovono più rapidamente e assumono il minor rischio sono quelle che trattano la visibilità come una capacità operativa anziché come una funzione di reporting. Quando il rilevamento è continuo, governato dalla piattaforma e collegato all’azione automatizzata, i team IT e di sicurezza smettono di reagire e iniziano a prevenire.

Il rilevamento continuo e governato dalla piattaforma è ciò che distingue le organizzazioni che sanno di avere un problema da quelle che non lasciano mai che si presenti. Pianifica una demo per esplorare la Ivanti Neurons Platform e vedere il rilevamento continuo in azione.

Shadow IT e punti ciechi della discovery IA: cosa sfugge agli strumenti legacy

Mon, 15 Jun 2026 13:32:02 Z

Chiedi a tre team quali asset esistono nel tuo ambiente e otterrai tre risposte diverse. Alla maggior parte delle organizzazioni non mancano gli strumenti. Manca un allineamento su ciò che esiste davvero nel loro ambiente. I dati su asset, endpoint e cloud esistono, ma sono frammentati, obsoleti e considerati affidabili in modo diverso dai team di ogni reparto e funzione.

Il motivo di questa disconnessione? Nell’era dell’IA, gli ambienti cambiano più rapidamente di quanto la discovery legacy sia progettata per gestire. I workload cloud vengono creati e scompaiono in pochi minuti, spesso con provisioning automatico per test, scalabilità o progetti a breve termine. Ma oggi il divario si amplia ulteriormente a causa di servizi IA, copiloti, API e modelli integrati, oltre a strumenti basati su browser e workflow di automazione, che i team adottano senza passare dal provisioning IT standard.

Quando gli strumenti di discovery tradizionali analizzano l’ambiente, queste risorse potrebbero essere già scomparse o potrebbero non comparire mai nei sistemi su cui l’IT fa affidamento come unica fonte di verità — senza lasciare alcun record, alcun proprietario e alcun contesto operativo condiviso. Nel frattempo, l’adozione del SaaS continua a crescere in ogni reparto, i dispositivi remoti raramente si collegano alla rete aziendale e identità, integrazioni e flussi di dati contano ormai quanto i dispositivi. Eppure molte organizzazioni si affidano ancora ad approcci di discovery pensati per un mondo di endpoint statici e perimetri prevedibili.

Il risultato è una visibilità parziale nel migliore dei casi, con punti ciechi in aumento ovunque altrove.

Nel 2026, il divario di visibilità è ormai diventato un abisso e i dati sono chiari. Secondo la ricerca di Ivanti sulla gestione autonoma degli endpoint, il 45% dei professionisti IT dichiara di non disporre di dati sufficienti sullo shadow IT e il 38% afferma di avere dati insufficienti sui dispositivi che accedono alla rete. Il problema si amplifica negli ambienti cloud.

Secondo la ricerca 2025 di SecPod, il 67% delle organizzazioni ha difficoltà con i punti ciechi nei propri inventari degli asset cloud, a conferma del fatto che anche le organizzazioni dotate di strumenti IT e di sicurezza moderni operano ancora con una visibilità incompleta.

Questi punti ciechi creano più di semplici lacune nell’inventario. Quando i team non riescono a concordare quali asset siano reali, attivi o dismessi, l’IT e la sicurezza lavorano su tempistiche divergenti. La risposta agli incidenti rallenta. La prioritizzazione dell’esposizione si indebolisce. I team di sicurezza inseguono avvisi senza contesto. I responsabili IT consumano ore a riconciliare fogli di calcolo invece di ridurre il rischio.

A rendere tutto questo particolarmente oneroso non sono solo i dati mancanti, ma anche l’azione ritardata. Quando i team non possono fidarsi di ciò che esiste nel loro ambiente, ogni risposta rallenta: gli incidenti richiedono più tempo per essere risolti, gli audit impongono riconciliazioni manuali e le decisioni sul rischio vengono prese con un contesto incompleto. Le lacune di visibilità non aumentano soltanto l’esposizione; assorbono tempo, attenzione e fiducia operativa in ambito IT e sicurezza.

Nell’esperienza maturata da Ivanti con grandi aziende ibride, è emerso un modello chiaro. Le lacune di visibilità raramente esistono perché i team non implementano la discovery, ma perché questi strumenti non sono mai stati progettati per condividere o riconciliare i dati alla velocità richiesta dagli ambienti moderni.

Gli strumenti legacy non sono semplicemente superati. Sono fondamentalmente incompatibili con la velocità e la complessità dell’IT moderno.

Dove gli strumenti legacy restano indietro

I limiti degli strumenti di discovery legacy rientrano in cinque categorie, ciascuna delle quali amplifica le altre:

Visibilità frammentata

Secondo il report 2025 Securing the Borderless Digital Landscape di Ivanti, 2 dispositivi edge su 5 sono attualmente al di fuori della gestione e della supervisione dell’IT. Oggi quasi ogni organizzazione dispone di account cloud non autorizzati, ma le soluzioni di discovery tradizionali non riflettono questa realtà. La maggior parte degli strumenti puntuali acquisisce solo una porzione dell’ambiente, ma raramente la riconcilia in una vista operativa condivisa. Per i direttori IT, questa frammentazione significa dover gestire più dashboard durante interruzioni e audit. Per i CIO, significa spesa sprecata e decisioni ritardate. Quando nessun team considera i dati abbastanza affidabili da agire con sicurezza, l’intera organizzazione rallenta.

Dipendenza dagli agent

La discovery basata su agent continua a svolgere un ruolo importante nell’IT moderno, soprattutto per raccogliere telemetria approfondita dagli endpoint gestiti. Il problema nasce quando la discovery diventa esclusivamente basata su agent. Negli ambienti ibridi, molti asset non possono supportare un agent. I workload cloud temporanei possono esistere per pochi minuti o poche ore. Le applicazioni SaaS e i servizi gestiti non consentono affatto la distribuzione di agent. I dispositivi dei contractor, gli endpoint personali e i sistemi non gestiti spesso restano al di fuori delle policy di controllo aziendali.

Di conseguenza, questi asset non compaiono mai negli inventari che si basano esclusivamente sulla raccolta tramite agent. Il difetto non è negli agent in sé, ma nell’affidarsi a un unico metodo di raccolta che non può coprire l’intero perimetro degli ambienti moderni.

Questa limitazione strutturale contribuisce direttamente alle lacune di visibilità che le organizzazioni continuano ad affrontare. Secondo la ricerca 2025 di Trend Micro, quasi 3 organizzazioni su 4 hanno subito incidenti di sicurezza causati da asset sconosciuti o non gestiti. Questi dati dimostrano come la discovery basata solo su agent lasci sistematicamente non monitorate aree significative dell’ambiente.

Il report 2025 Digital Employee Experience di Ivanti ha rilevato che il 27% dei lavoratori d’ufficio utilizza regolarmente strumenti e applicazioni non autorizzati, spesso per frustrazione nei confronti della tecnologia fornita dal datore di lavoro. Questo comportamento amplia la superficie di attacco più rapidamente di quanto i metodi di discovery tradizionali riescano a reagire.

Punti ciechi di rischio ed esposizione

Quando parti dell’ambiente restano invisibili, le organizzazioni perdono la capacità di mantenere controlli di sicurezza coerenti. Dispositivi non monitorati, risorse cloud non riconosciute e servizi SaaS non autorizzati spesso aggirano patching, baseline di configurazione e applicazione delle policy. Questi punti ciechi aprono percorsi che gli aggressori possono sfruttare attraverso configurazioni errate, workload non aggiornati o asset dimenticati.

Scansioni lente e puntuali

Le scansioni periodiche non riescono a stare al passo con la velocità del cloud o con il ricambio del SaaS. SecPod ha rilevato che solo il 42% delle organizzazioni dispone di monitoraggio in tempo reale, lasciando ampie finestre in cui le configurazioni errate passano inosservate. Incidenti di grande rilievo che coinvolgono bucket di storage cloud esposti, endpoint API non protetti e controlli di accesso configurati in modo errato continuano a dimostrare come risorse di breve durata o tracciate in modo inadeguato possano introdurre rischi molto prima che i team sappiano della loro esistenza.

Riconciliazione manuale

I dati provenienti da fogli di calcolo, ITSM, CMDB e strumenti disconnessi raramente coincidono. Secondo una ricerca sulla cybersecurity del 2025 condotta da Bedrock Security, l’82% delle organizzazioni segnala lacune di visibilità nel proprio panorama di asset, dovute a fonti dati frammentate e a una responsabilità non coerente. Questi punti ciechi rendono difficile normalizzare e riconciliare gli inventari cloud, SaaS e on-premise, lasciando i team di sicurezza e IT nell’incertezza sulla completezza o accuratezza dei dati sugli asset.

Questi limiti rallentano le operations, indeboliscono la sicurezza e creano punti ciechi persistenti nell’intero patrimonio IT: esattamente i problemi che gli strumenti di discovery legacy non sono mai stati progettati per risolvere.

Un modello di visibilità governato dalla piattaforma per il mondo moderno

Aumentare semplicemente la frequenza delle scansioni o implementare un’altra soluzione puntuale non eliminerà il divario di visibilità. L’ambiente odierno richiede un approccio fondamentalmente diverso.

Gli ambienti moderni richiedono il passaggio dalla discovery periodica a un’intelligence continua e condivisa, di cui più team possano fidarsi. Un modello di visibilità governato dalla piattaforma stabilisce un sistema di riferimento condiviso per i dati di asset e configurazione in ambito IT e sicurezza, un sistema che normalizza, riconcilia e distribuisce costantemente un contesto operativo affidabile.

La discovery attiva e passiva operano insieme per far emergere dispositivi gestiti, endpoint non gestiti, workload cloud, app SaaS, asset remoti e le identità a essi collegate. In pratica, ciò richiede una base dati operativa condivisa in grado di governare l’intelligence su asset e configurazioni tra i vari sistemi, affinché i team lavorino a partire dalle stesse viste anziché da record frammentati o in conflitto.

Dati core della piattaforma e sistema di riferimento

La Ivanti Neurons Platform funge da layer di dati operativi autorevole per IT e sicurezza, governando asset, endpoint e stato di configurazione attraverso un sistema di riferimento aggiornato in modo continuo. Questo layer di dati operativi governato dalla piattaforma mantiene una vista costantemente aggiornata dell’inventario di asset e dispositivi, del contesto e delle relazioni di supporto e delle informazioni sul parco software.

Un motore di discovery continua acquisisce costantemente segnali da tutto l’ambiente e li normalizza, deduplica e riconcilia in dati operativi puliti e coerenti. Questa base dati governata è ciò su cui automazione e IA fanno affidamento per agire in modo sicuro e accurato, assicurando che le decisioni si basino sulla realtà operativa attuale anziché su input frammentati o in conflitto.

Quando i sistemi di esecuzione utilizzano questi dati governati dalla piattaforma, i team possono agire con fiducia in ambito IT e sicurezza. Laddove l’IT service management rientra nell’ambito, questi stessi dati operativi possono estendersi ai workflow ITSM e CMDB, supportando anche i casi d’uso ITAM come il monitoraggio del ciclo di vita e la gestione dei diritti software.

Normalizzare e riconciliare in modo continuo

Un layer di intelligence unificato pulisce, deduplica e correla record e segnali di utilizzo da ogni fonte, creando un dataset condiviso degli asset, aggiornato in modo continuo e adatto alle esigenze di audit operativo.

Mappare le esposizioni sugli asset reali

L’aggregazione delle esposizioni collega vulnerabilità e configurazioni errate ai dispositivi, agli utenti e ai responsabili dei servizi effettivamente interessati, migliorando la prioritizzazione delle vulnerabilità e accelerando la remediation.

Trasformare la visibilità in azione

Poiché gli ambienti continuano a evolversi più rapidamente di quanto gli strumenti tradizionali possano reagire, le organizzazioni devono ripensare il modo in cui la visibilità viene ottenuta e condivisa. Il percorso da seguire non inizia sostituendo ogni strumento, ma creando una base di visibilità affidabile che si integri con i sistemi esistenti e abiliti decisioni migliori in ogni altro ambito.

Questa base di visibilità live, governata dalla piattaforma, abilita Autonomous Endpoint Management. Basata sulla Ivanti Neurons Platform, agisce con fiducia attivando remediation, patching, applicazione delle configurazioni e self-healing sulla base di uno stato operativo verificato.

Per le organizzazioni vincolate da approcci di discovery legacy, questo significa:

Passare da snapshot periodici a un’intelligence continua.
Passare da strumenti isolati a un contesto condiviso.
Sostituire la riconciliazione manuale con una fiducia automatizzata.

La discovery moderna, governata dalla piattaforma non si limita a migliorare la visibilità. Crea le condizioni per l’azione, in cui l’insight può attivare in modo affidabile remediation, automazione e verifica invece di rimanere bloccato nelle dashboard.

Pronto a eliminare definitivamente i punti ciechi? Scopri come la Ivanti Neurons Platform stabilisce una visibilità affidabile su asset e configurazioni e consente a gestione autonoma degli endpoint, gestione dell’esposizione e workflow ITSM di agire su dati operativi governati negli ambienti ibridi.

Vedere tutto o rischiare tutto: la verità sulla visibilità IT

Mon, 06 Apr 2026 12:00:02 Z

Nella vita quotidiana, ignorare ciò che non si vede può sembrare innocuo. Nell’IT, crea un falso senso di sicurezza e un’illusione costosa.

Sebbene molte organizzazioni utilizzino una qualche forma di rilevamento degli asset, la ricerca sulla sicurezza 2026 di Ivanti rivela che oltre 1 professionista IT su 3 (38%) dichiara di avere dati insufficienti sui dispositivi che accedono alle proprie reti, mentre il 45% afferma di non disporre di informazioni adeguate sullo shadow IT. Questa mancanza di visibilità espone gli asset critici al rischio di non essere rilevati né gestiti.

Eppure gli ambienti ibridi oggi si estendono tra uffici, abitazioni, cloud e data center. Man mano che dispositivi, identità, workload cloud e strumenti SaaS si muovono attraverso questi spazi, molti di essi restano fuori dal perimetro dei metodi di rilevamento tradizionali. I laptop non gestiti rimangono sulla rete. Gli strumenti SaaS vengono adottati senza supervisione. Le risorse cloud compaiono e scompaiono prima che la CMDB venga aggiornata. Il risultato è un ambiente pieno di asset presenti, influenti e completamente invisibili.

Il costo di una visibilità parziale è molto più elevato di quanto la maggior parte delle organizzazioni immagini. Qualsiasi asset che non viene tracciato o compreso diventa una fonte di rischio, spesa non pianificata e inefficienza operativa.

La portata di questa sfida è illustrata chiaramente nel report Ivanti 2025 Securing the Borderless Digital Landscape:

3 lavoratori IT su 4 affermano che l’uso di dispositivi personali, o BYOD, è una pratica regolare nella propria organizzazione. Tuttavia, solo il 52% dello stesso gruppo dichiara che le proprie organizzazioni lo consentono esplicitamente.
Nelle aziende in cui il BYOD non è consentito, il 78% dei dipendenti ignora completamente il divieto.

Il problema della tecnologia shadow aumenta ulteriormente con la crescita esponenziale dell’uso dell’IA sul posto di lavoro. Secondo lo stesso studio Ivanti, quasi un terzo (32%) delle persone che utilizzano strumenti di IA generativa al lavoro ammette di tenere nascosto al datore di lavoro il proprio uso dell’IA.

La buona notizia: una visibilità completa e continua è possibile, e le organizzazioni che la raggiungono riducono i costi operativi, eliminano i rischi dovuti ai punti ciechi e rafforzano la preparazione alla compliance. Gli approcci moderni al rilevamento offrono ora all’IT la capacità di vedere ogni asset, comprenderne il contesto e gestirlo con fiducia.

I costi nascosti della visibilità IT parziale

Molte organizzazioni ritengono che ottenere visibilità sulla “maggior parte” dei propri asset sia sufficiente; tuttavia, quando alcuni asset restano invisibili e non gestiti, rischi critici possono rimanere nascosti senza essere notati. Esempi di comuni punti ciechi di visibilità includono laptop non rilevati che possono comparire solo a intermittenza negli scanner IT, strumenti SaaS appena acquisiti adottati senza il coinvolgimento dell’IT, workload cloud orfani che non arrivano mai nella CMDB e identità con privilegi eccessivi che passano inosservate e non vengono corrette.

Quando anche una piccola parte dell’ambiente resta non censita, emergono subito quattro grandi problemi:

1. La sicurezza si indebolisce

Gli asset invisibili o visibili solo a intermittenza non ricevono patch, saltano le scansioni e creano varchi per gli attaccanti. I punti ciechi rallentano la risposta agli incidenti e rendono difficile allineare le priorità di patching. Secondo uno studio globale 2026 di Ivanti, il 38% dei lavoratori IT afferma che dati inaccessibili e isolati rendono difficile monitorare lo stato delle patch e i rollout.

2. La compliance vacilla

In aggiunta a queste sfide di sicurezza, lo stesso report rileva che il 35% delle organizzazioni IT ritiene che le lacune nella visibilità dei dati rendano molto più difficile mantenere la compliance.

Le evidenze di audit finiscono frammentate tra strumenti disconnessi, fogli di calcolo e caselle di posta. Senza la capacità di tracciare con sicurezza dove risiedono i dati, dimostrare la compliance diventa impossibile.

3. La spesa per il software perde valore

Anche con strumenti di gestione SaaS o di inventario in uso, dati incompleti su utilizzo e diritti generano spese eccessive. Secondo il SaaS Management Index 2025 di Zylo, le aziende perdono circa il 25% dei propri budget SaaS in diritti inutilizzati, strumenti ridondanti e licenze sottoutilizzate.

La ricerca Technology at Work 2025 di Ivanti ha rilevato che quasi un lavoratore IT su tre (31%) afferma che la propria organizzazione non monitora le licenze software inutilizzate o sottoutilizzate, forse perché potrebbe non avere un inventario completo del totale. Inoltre, il 39% dei team IT dichiara che l’hardware obsoleto alimenta sprechi nel budget IT.

Ogni risorsa che non è possibile vedere — o verificare — prosciuga silenziosamente il budget.

4. Le operation perdono efficienza

Dati conflittuali o incompleti costringono i team a ricontrollare le informazioni sui dispositivi, inseguire record obsoleti e risolvere problemi sugli asset sbagliati. Questo rallenta l’erogazione dei servizi e aumenta le rilavorazioni.

La visibilità parziale non si limita a oscurare la realtà. Crea rischi nascosti, costi nascosti e ritardi nascosti.

Perché le lacune nella visibilità IT continuano a crescere

Purtroppo, per molte aziende le lacune di visibilità si stanno ampliando. Con l’aumento di organici, dispositivi, identità e utilizzo del SaaS, per i team IT diventa sempre più difficile mantenere una visibilità completa. Diversi fattori contribuiscono alla crescita dei problemi di visibilità, tra cui:

Shadow IT e proliferazione del SaaS che accelerano più rapidamente di quanto l’IT riesca a gestire.
Risorse cloud che compaiono e scompaiono nell’arco di pochi minuti.
Lavoratori remoti e ibridi che si connettono a reti esterne alla rete aziendale.
Proliferazione delle identità su decine di app e piattaforme.
Strumenti di rilevamento legacy che acquisiscono solo una frazione dell’ambiente.

Queste pressioni si sommano rapidamente. I dipendenti adottano strumenti comodi prima che l’IT possa approvarli. Quando dispositivi, server o app vengono creati in ambienti cloud ed eliminati in pochi minuti, possono sfuggire ai controlli di sicurezza e al monitoraggio. Di conseguenza, queste risorse di breve durata potrebbero non ricevere patch né protezione, creando punti ciechi che gli attaccanti potrebbero sfruttare prima che qualcuno se ne accorga. I lavoratori remoti potrebbero non connettersi mai alla rete aziendale. Gli ecosistemi SaaS, di identità e di dispositivi si espandono molto più rapidamente di quanto gli strumenti di rilevamento legacy siano stati progettati per tracciare. Senza visibilità continua e multi-sorgente, le organizzazioni restano indietro quasi immediatamente.

Per colmare queste lacune crescenti, le organizzazioni devono passare da inventari reattivi e puntuali a un modello basato su visibilità continua, contestuale e in tempo reale. È qui che comprendere e ottenere una vera visibilità sull’intero parco IT diventa fondamentale.

La visibilità IT è molto più di un semplice inventario

La vera visibilità non è un elenco di asset. È intelligence completa, aggiornata e affidabile su cui ogni team può agire. La visibilità totale richiede di identificare ogni dispositivo, app SaaS, identità, workload cloud, configurazione e segnale di utilizzo, indipendentemente da dove si trovi o da quanto a lungo esista.

Significa anche comprendere le relazioni: chi possiede un asset, quali dati tocca, il suo livello di rischio, il suo impatto sulla compliance e se viene effettivamente utilizzato. Questa è la base che trasforma il rilevamento da semplice informazione a controllo operativo.

Come la visibilità completa trasforma i workflow

Quando la visibilità diventa continua e contestuale, l’intero ambiente si trasforma. Gli ambienti IT moderni richiedono più di una semplice osservazione passiva. Con minacce, workload e asset che crescono a una velocità senza precedenti, le organizzazioni hanno bisogno di azioni intelligenti e automatizzate per trasformare la visibilità in risultati concreti. Insight basati sull’IA e workflow automatizzati consentono ai team di affrontare in modo proattivo le minacce alla sicurezza, risolvere i problemi e ottimizzare le operation senza attendere interventi manuali.

Con il giusto approccio, le organizzazioni possono superare la visibilità parziale e finalmente vedere:

ogni dispositivo, applicazione, identità e workload cloud.
dati normalizzati e riconciliati presentati come un’unica fonte di verità.
vulnerabilità associate agli asset e ai proprietari esatti interessati.
workflow automatizzati che attivano patching, quarantene, aggiornamenti della CMDB e chiusura dei ticket con prove a supporto.
rilevamento che combina metodi agent, agentless, attivi e passivi per coprire ogni angolo dell’ambiente ibrido.

Come ogni team trae vantaggio dalla visibilità unificata degli asset

Con dati sugli asset unificati e affidabili, ogni team ne trae vantaggio:

La sicurezza può mappare le esposizioni sugli asset reali e rispondere più rapidamente.
Le operation IT possono chiudere il ciclo dal rilevamento alla correzione fino alla verifica.
I team endpoint possono applicare le policy in modo coerente.
I team ITAMpossono ottimizzare la spesa utilizzando insight accurati su utilizzo e diritti, eliminando gli sprechi.
I team di compliance possono produrre evidenze automatizzate e pronte per l’audit senza attività manuali.

Ottenere oggi una visibilità IT completa

Questo livello di chiarezza è raggiungibile già oggi. Utilizzando approcci moderni al rilevamento che combinano metodi agent, agentless, attivi e passivi, l’intelligence unificata sugli asset assicura ai team IT una visibilità completa, anche quando gli ambienti diventano più complessi e distribuiti.

L’intelligence unificata sugli asset acquisisce dati aggiornati da ogni area dell’organizzazione, inclusi dispositivi, identità, applicazioni SaaS, workload cloud e segnali di rete. Questi dati vengono normalizzati e consolidati in un’unica fonte di verità affidabile.

Invece di gestire inventari parziali o frammentati da più strumenti, le organizzazioni ottengono una vista olistica in tempo reale. Ogni asset è rappresentato accuratamente con i suoi dettagli e il suo contesto principali, eliminando i punti ciechi e consentendo ai team di proteggere e gestire con fiducia l’intero ambiente, eliminando le congetture, riducendo il rischio e ripristinando il controllo.

Scopri come Ivanti Neurons for Discovery può offrire una visibilità completa sul tuo ambiente.