AI-OSINT: quando l’intelligenza artificiale ridefinisce i confini dell’intelligence aperta
L’Open Source Intelligence non è mai stata soltanto una questione di strumenti. È sempre stata, prima di tutto, una questione di metodo: la capacità di trasformare frammenti di informazione pubblica in conoscenza operativa, passando attraverso raccolta, correlazione, verifica e interpretazione. Per decenni, questo processo ha richiesto pazienza, rigore analitico e una buona dose di creatività umana. Oggi, l’intelligenza artificiale sta comprimendo in minuti ciò che richiedeva giorni, e sta aprendo possibilità analitiche che fino a poco tempo fa appartenevano alla fantascienza. Ma sta anche consegnando le stesse capacità a chi ha interesse a fare danno.
Questo è il doppio binario su cui si muove l’AI-OSINT nel 2026: uno strumento di straordinaria utilità difensiva e, al tempo stesso, un moltiplicatore di forza per gli avversari. Capire entrambe le facce non è un esercizio teorico, è una necessità pratica per chiunque lavori nel campo della sicurezza.
Il problema del volume: quando i dati superano la capacità umana
Al cuore dell’OSINT è sempre stata la capacità di usare dati pubblici per risolvere un’indagine, ma oggi il volume ha superato di gran lunga ciò che qualsiasi analista umano può realisticamente gestire. Il web indicizzato, il dark web, i social media, i registri pubblici, le immagini satellitari commerciali, le blockchain, i repository di codice aperti: la superficie informativa disponibile cresce in modo esponenziale, e con essa il rischio che segnali rilevanti si perdano nel rumore.
Secondo un’analisi peer-reviewed condotta da Riccardo Ghioni, Mariarosaria Taddeo e Luciano Floridi dell’Oxford Internet Institute, pubblicata sulla rivista AI & Society nel 2023, l’OSINT costituisce oggi tra l’80 e il 90 per cento di tutte le attività di intelligence condotte dalle forze dell’ordine e dai servizi di sicurezza in Occidente. Questo dato, già significativo, diventa ancora più rilevante se si considera che la mole di dati pubblicamente accessibili continua ad aumentare. L’analista umano, per quanto esperto, incontra un limite fisico invalicabile.
Il mercato globale dell’OSINT riflette questa centralità crescente: secondo Global Market Insights, il settore era valutato 12,7 miliardi di dollari nel 2025 e si prevede raggiunga i 133,6 miliardi entro il 2035, con un tasso di crescita annuo composto del 26,7%. Una traiettoria che segnala un’adozione sistematica, non più sperimentale, in governi, aziende e organizzazioni di sicurezza di tutto il mondo.
Con il calo del costo della potenza di calcolo e la sofisticazione crescente degli algoritmi, quantità sempre maggiori di dati possono essere acquisiti ed elaborati in tempo quasi reale. L’AI non sostituisce il ragionamento dell’analista: abbatte il collo di bottiglia che precede quel ragionamento, liberando risorse cognitive per le fasi a più alto valore aggiunto.
Cosa cambia con i modelli linguistici di grandi dimensioni
L’introduzione dei Large Language Model (LLM) nella toolchain OSINT ha segnato un salto qualitativo rispetto alle generazioni precedenti di automazione. Non si tratta più soltanto di parser e crawler: i modelli linguistici possono leggere, riassumere, tradurre, correlare e suggerire percorsi di indagine su testi non strutturati provenienti da fonti eterogenee.
Lo Stimson Center, nel webinar del 26 marzo 2026 organizzato congiuntamente dallo Strategic Foresight Hub e dall’Energy, Water, and Sustainability Program, ha esaminato come i sistemi guidati dall’AI stiano trasformando la pratica OSINT allargandone le applicazioni attraverso sicurezza, governance e sviluppo sostenibile, analizzando in particolare le pipeline che alimentano modelli di analisi con dati da social media e immagini satellitari, e i sistemi di machine learning che classificano e mappano eventi globali in tempo reale.
Il contributo dei modelli linguistici si articola su più livelli. In fase di raccolta, automatizzano la strutturazione di dati grezzi eterogenei rendendoli immediatamente utilizzabili per analisi successive. In fase di verifica, permettono di confrontare più fonti simultaneamente, incrociare affermazioni e segnalare contraddizioni: un analista che indaga su un profilo sospetto può usare strumenti AI per confrontare nomi utente, biografie e attività in tempo reale, identificando istantaneamente le discrepanze. In fase di esplorazione, suggeriscono nuovi percorsi investigativi quando le piste sembrano esaurite.
La capacità multilingue merita un cenno a parte. L’OSINT operata su scala globale si scontra sistematicamente con la barriera linguistica: la maggior parte dei segnali di interesse non è in inglese. I modelli linguistici attuali trattano questa barriera come una variabile secondaria, non come un ostacolo strutturale. Per approfondire il ruolo dell’AI nella cybersecurity difensiva si rimanda agli approfondimenti della redazione.
Il lato oscuro: i threat actor e l’OSINT potenziata dall’AI
Ogni capacità difensiva ha la sua controparte offensiva. L’AI applicata all’OSINT non fa eccezione, e i dati disponibili nel 2026 disegnano un quadro preoccupante ma anche, almeno per ora, parzialmente rassicurante nelle sue proporzioni effettive.
Per gli attori sostenuti da governi, i modelli linguistici di grandi dimensioni sono diventati strumenti essenziali per la ricerca tecnica, la definizione dei target e la rapida generazione di contenuti di phishing sofisticati. Il report trimestrale di Google GTIG del 12 febbraio 2026 documenta come gruppi legati a Corea del Nord, Iran, Cina e Russia abbiano operazionalizzato l’AI nella seconda metà del 2025, coprendo attività di oltre 57 gruppi APT distinti provenienti da almeno sedici paesi.
Il meccanismo è preciso: i threat actor usano l’AI per accelerare la reconnaissance e trasformare informazioni pubblicamente disponibili in piani di attacco pronti all’uso. Invece di passare manualmente in rassegna siti web, profili social, dati di breach e tracce tecniche, possono usare strumenti AI per sintetizzare grandi volumi di OSINT in note di targeting operative.
Gli LLM possono servire come moltiplicatori strategici durante la fase di reconnaissance, consentendo agli attori malevoli di profilare rapidamente target ad alto valore, identificare i decisori chiave nei settori della difesa e mappare le gerarchie organizzative, passando dalla reconnaissance iniziale al targeting attivo con velocità e scala prima impossibili.
Una precisazione fondamentale è però indispensabile per leggere correttamente questo scenario: GTIG specifica chiaramente che i threat actor stanno sperimentando con l’AI ottenendo guadagni di produttività, ma non stanno ancora sviluppando capacità genuinamente nuove che alterino in modo fondamentale il panorama delle minacce. L’AI agisce come acceleratore della tradecraft esistente, non come generatore di capacità radicalmente diverse.
Il blog Microsoft Security del 6 marzo 2026 ha documentato una dinamica ulteriore: sebbene non ancora osservata su larga scala, la sperimentazione con sistemi di AI agentici segnala un potenziale cambiamento nella tradecraft, dove flussi di lavoro supportati dall’AI assistono sempre più il processo decisionale iterativo e l’esecuzione di compiti, indicando un adattamento più rapido e una maggiore resilienza nelle intrusioni future. In particolare, il gruppo nordcoreano Coral Sleet ha già sviluppato un flusso di lavoro completamente AI-assistito per la creazione di lure, il provisioning di infrastrutture e il testing di payload.
Il termine agentico merita una definizione precisa. A differenza dei modelli linguistici reattivi, i sistemi di AI agentici si basano sugli stessi modelli sottostanti ma sono integrati in flussi di lavoro che perseguono obiettivi nel tempo, pianificando passi, invocando strumenti, valutando risultati e adattando il comportamento senza continui interventi umani.
Ancora più recentemente, al RSAC 2026 di aprile, Microsoft ha presentato dati che mostrano come l’AI stia riducendo le frizioni lungo l’intero ciclo di vita dell’attacco, aiutando i threat actor a fare ricerche più velocemente, scrivere lure migliori, generare o effettuare il debug di malware e triagare i dati rubati. Rimane tuttavia ancora un operatore umano nel ciclo che controlla le campagne, senza AI pienamente autonoma o agentiva che gestisca gli attacchi in modo indipendente.
Il paradosso della disinformazione: l’AI come problema e come soluzione
Esiste una tensione profonda al cuore dell’AI-OSINT che merita di essere nominata esplicitamente. L’AI genera contenuti sintetici in quantità e qualità crescenti, rendendo la verifica dell’informazione sempre più difficile. Al tempo stesso, l’AI è lo strumento principale che abbiamo per operare quella verifica su scala.
Secondo Blackdot Solutions, la disinformazione generata dall’AI e i deepfake rendono più difficile che mai fidarsi di ciò che si vede online. Nel 2026, i professionisti OSINT si trovano ad affrontare un bisogno ancora maggiore di verificare l’autenticità delle informazioni, poiché gli attori malevoli usano strumenti avanzati per manipolare i media e creare identità false convincenti. Sarà cruciale per le organizzazioni assicurarsi che i propri analisti siano addestrati a riconoscere i contenuti generati dall’AI; in caso contrario, rischiano di facilitare involontariamente attività criminali.
La conseguenza pratica è che la catena di verifica dell’OSINT non può più appoggiarsi soltanto sull’analisi semantica del contenuto: deve includere l’analisi della provenienza, della coerenza interna, della contestualizzazione storica e del confronto con fonti primarie di natura diversa. La verifica delle informazioni sulla proprietà effettiva di aziende, per esempio, richiede di confrontare quanto emerge da fonti online con registri societari di fonte ufficiale.
Questo introduce un rischio di concentrazione: chi ha accesso alle fonti migliori e agli strumenti più affidabili costruisce un vantaggio informativo strutturale rispetto a chi ne è privo. La democratizzazione dell’OSINT resa possibile dall’AI porta con sé, paradossalmente, una nuova forma di asimmetria. Il tema si intreccia strettamente con quello della threat intelligence e disinformazione già affrontato sulle pagine di questa rivista.
L’elemento umano: insostituibile, non residuale
Di fronte all’accelerazione tecnologica, si genera spesso una retorica della sostituzione che merita di essere corretta con precisione. Nonostante i progressi tecnologici, il giudizio e l’esperienza umana continueranno a definire i processi OSINT di maggior successo. La migliore difesa contro l’attività criminale guidata dall’AI sarà la combinazione di automazione intelligente e investigatori qualificati, in grado di validare i risultati e garantire gli standard etici.
Il punto non è che gli analisti umani siano superiori ai sistemi AI nei task di elaborazione massiva: non lo sono, e fingere il contrario sarebbe controproducente. Il punto è che l’AI tende a ottimizzare per pattern già noti, mentre l’analista umano è capace di riconoscere l’anomalia che non ha precedenti, di costruire contestualizzazioni che richiedono comprensione culturale profonda, di prendere decisioni in condizioni di ambiguità radicale.
Affidarsi esclusivamente all’AI per la totalità di un’indagine è rischioso a causa delle tendenze alla distorsione e alle allucinazioni. L’esperienza umana rimane cruciale per l’analisi contestualizzata, la verifica e il processo decisionale etico. Bilanciare correttamente l’efficienza dell’AI con l’intuizione umana sarà la chiave del successo nel 2026 e negli anni a venire.
La metafora più utile non è quella della sostituzione ma quella dell’amplificazione: l’AI amplifica le capacità degli analisti preparati e amplifica i limiti di quelli non preparati. Investire nella formazione degli operatori diventa, in questo contesto, una priorità tanto strategica quanto l’investimento negli strumenti.
Verso l’OSINT agentiva: cosa ci aspetta
Il 2026 segna un punto di transizione, non un punto di arrivo. La traiettoria tecnologica indica chiaramente la direzione: sistemi OSINT sempre più autonomi, capaci di monitorare superfici informative in continuo, aggiornare modelli di rischio in tempo reale e produrre intelligence azionabile senza intervento umano nelle fasi di raccolta e prima elaborazione.
Strumenti come Taranis AI navigano attraverso diverse fonti di dati per raccogliere articoli non strutturati, utilizzano il Natural Language Processing e l’AI per migliorare la qualità del contenuto e supportano la condivisione collaborativa di threat intelligence tramite integrazione con MISP. Non si tratta di prototipi di laboratorio, ma di sistemi operativi open source che ridisegnano già oggi il flusso di lavoro degli analisti.
La dimensione etica e di governance non è accessoria a questa trasformazione, ne è parte costitutiva. La convergenza tra AI e OSINT solleva importanti preoccupazioni in termini di governo, implicazioni etiche, legali e sociali, con la necessità di supervisione crescente a fronte di strumenti di analisi sempre più avanzati che richiedono poca o nessuna supervisione continua. Domande come: chi è responsabile delle conclusioni prodotte da un sistema AI-OSINT? Come si gestisce il falso positivo che innesca un’azione operativa? Come si bilancia la capacità di raccolta con il rispetto della privacy degli individui non coinvolti in attività illecite? Queste domande non hanno ancora risposte consolidate, ma richiedono risposte urgenti.
Conclusione: lucidità senza ingenuità
L’AI-OSINT non è una moda tecnologica né una promessa lontana. È una realtà operativa che sta già ridisegnando le pratiche di intelligence, sicurezza e investigazione in tutto il mondo. La sfida per i professionisti della sicurezza non è decidere se adottarla, ma come farlo con lucidità.
Lucidità significa riconoscere le capacità reali senza sovrastimarle: l’AI non elimina l’errore, lo sposta e lo trasforma. Significa comprendere che ogni strumento che rafforza il difensore sta, potenzialmente, rafforzando anche l’offensore: la simmetria dell’accesso è una caratteristica strutturale delle tecnologie generative. Significa anche tenere a mente che, come confermano sia Google GTIG che Microsoft, l’AI agisce oggi come acceleratore della tradecraft esistente e non come generatore di capacità radicalmente nuove: un dato che non va sottovalutato, ma nemmeno usato per abbassare la guardia.
Chi si occupa di sicurezza sa già che il vantaggio non si costruisce su un singolo strumento, ma sulla capacità di integrare strumenti, metodi e giudizio critico in un sistema coerente. L’AI è uno strumento potente. Usarlo bene è, ancora, una questione umana.
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