Threat Labs Report: Retail 2026

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Risultati chiave Uso dell'IA

IA: Tendenze di adozione e utilizzo IA: Uso delle app e violazione della politica sui dati La maggior parte delle app di IA bloccate

Adozione dell'intelligenza artificiale agentica

Adozione dell'IA da parte degli utenti

MCP: Interconnessione in rapido aumento Minacce adiacenti all'IA

Categorizzazione dei rischi dell'IA

Minacce adiacenti all'IA

Esche IA malevole Collegamenti AI dannosi

Download di malware

Distribuzione di malware tramite app cloud

Raccomandazioni Netskope Threat Labs Informazioni su questo rapporto

Tempo di lettura: 12 min

Risultati chiave

Questo rapporto esamina in che modo l'AI si sta diffondendo nel settore della vendita al dettaglio e le sfide di sicurezza che derivano da tale cambiamento. Il rapporto esamina la transizione verso l'AI gestita, il ruolo crescente dell'intelligenza artificiale nelle applicazioni quotidiane e nei flussi di lavoro basati su agenti, nonché i rischi relativi ai dati e ai malware che emergono parallelamente a questa adozione.

L'AI sta diventando profondamente integrata nel retail: i rivenditori si stanno muovendo rapidamente dalla sperimentazione a un'adozione diffusa dell'AI. Mentre l'utilizzo dell'AI personale è sceso dal 70% al 44% e l'adozione dell'AI gestita dall'organizzazione è salita dal 40% al 73%, l'AI è ormai presente ben oltre gli strumenti autonomi. Il 97% dei dipendenti utilizza applicazioni con funzionalità AI integrate, mentre il 90% interagisce con sistemi di AI che utilizzano dati di clienti o utenti per l'addestramento. Questo rende la visibilità sempre più importante, poiché l'attività dell'AI può verificarsi all'interno di applicazioni e flussi di lavoro senza essere sempre ovvia per gli utenti o i team di sicurezza.

I dati sensibili seguono l'AI in azienda: i dati regolamentati rappresentano il 56% delle violazioni delle policy sui dati legate all'AI nel settore retail, rendendoli la categoria più esposta, seguita dal codice sorgente al 20% e da password e chiavi API al 16%. Allo stesso tempo, l'attività MCP remota è aumentata vertiginosamente: gli agenti che interagiscono con server MCP remoti sono cresciuti di circa il 400% e gli eventi correlati a MCP di circa il 300%. Man mano che gli agenti AI ottengono l'accesso a una quantità maggiore di dati e a strumenti esterni, i rivenditori devono comprendere non solo quali applicazioni di AI utilizzano i dipendenti, ma anche a quali informazioni tali applicazioni e agenti possono accedere.

Gli attaccanti seguono il trend dell'AI: mentre il settore retail adotta l'intelligenza artificiale, gli aggressori sfruttano il medesimo interesse per questa tecnologia per raggiungere gli utenti. L'attività di adescamento legata all'AI è diminuita drasticamente, passando da circa 140 utenti ogni 100.000 nel maggio 2025 a circa 20 a dicembre, per poi risalire a circa 100 entro marzo 2026. Inoltre, gli attaccanti continuano ad abusare di piattaforme cloud affidabili, con GitHub e Microsoft OneDrive utilizzati per distribuire malware rispettivamente nel 13% e nel 12% delle organizzazioni del settore retail. Il risultato è un panorama delle minacce in cui i servizi cloud e di AI familiari possono diventare sempre più parte della catena d'attacco.

Uso dell'IA

IA: Tendenze di adozione e utilizzo

Man mano che le organizzazioni acquisiscono maggiore sicurezza nell'adottare e utilizzare l'AI, la tecnologia sta diventando una parte sempre più comune delle operazioni commerciali quotidiane. L'uso dell'AI nel settore retail ha continuato a crescere nell'ultimo anno, con la percentuale di utenti che utilizzano attivamente applicazioni di AI passata dal 39% al 65%, in linea con global tendenze.

grafico che mostra la percentuale mediana di utenti di AI al mese con un'area colorata che indica il 1° e il 3° quartile nel settore retail

Parallelamente, le organizzazioni del settore retail hanno compiuto progressi costanti nella riduzione del rischio di shadow AI, allontanando gli utenti dagli account di IA personali e orientandoli verso strumenti gestiti dall'organizzazione. Nell'ultimo anno, l'utilizzo di applicazioni di IA personali è diminuito dal 70% al 44%, mentre l'adozione di soluzioni di IA gestite dall'organizzazione è aumentata dal 40% al 73%. Allo stesso tempo, la quota di utenti che passano da account personali a account aziendali è salita dall'11% al 18%, suggerendo che alcuni dipendenti continuano a muoversi tra account di IA gestiti e personali man mano che esplorano New strumenti. Ciò evidenzia la necessità per le organizzazioni di semplificare la revisione e l'approvazione delle New applicazioni di IA, mantenendo al contempo controlli più rigorosi a livello di singola istanza.

Nel complesso, questi cambiamenti dimostrano che i rivenditori hanno compiuto progressi significativi verso l'implementazione di distribuzioni di AI gestite, contribuendo a migliorare la protezione dei dati e la conformità senza limitare la produttività. Tuttavia, questo progresso non è continuato allo stesso ritmo. Dalla primavera, la transizione dall'uso personale dell'AI si è in gran parte arrestata, mentre la sovrapposizione tra utilizzo personale e aziendale persiste. Ciò suggerisce che lo shadow AI si sta dimostrando più difficile da eliminare una volta che le organizzazioni raggiungono un determinato livello di maturità, rendendo le barriere protettive a lungo termine, le Policy chiare e i processi semplici per l'adozione di New strumenti di AI una parte importante della strategia di intelligenza artificiale di ogni organizzazione del settore retail.

grafico che mostra la suddivisione dell'utilizzo dell'AI tra account personali e dell'organizzazione nel settore retail

I modelli di adozione dell'AI nel settore retail differiscono notevolmente dai trend globali. Anthropic Claude Platform ha superato ChatGPT come applicazione di AI più ampiamente adottata, utilizzata dal 96% delle organizzazioni, rispetto all'84% di ChatGPT. Claude Code, lo strumento di codifica specializzato di Anthropic, segue a ruota con l'83%, mentre Anthropic Claude, l'assistente conversazionale utilizzato per attività generali e di scrittura, si attesta al 79%, e Google Gemini al 78%. La presenza più ampia di Anthropic riflette i diversi ruoli dei suoi prodotti: Claude funge da assistente per usi generali, mentre Claude Code supporta lo sviluppo software. Allo stesso tempo, la piattaforma Claude fornisce le API e gli strumenti che le aziende utilizzano per integrare Claude nelle proprie applicazioni. Questa forte adozione in tutti i prodotti di Anthropic indica un uso crescente dell'AI oltre gli strumenti di conversazione e all'interno dei flussi di lavoro aziendali e di sviluppo.

grafico che mostra le app di intelligenza artificiale più popolari per adozione da parte della forza lavoro nelle organizzazioni del settore retail

Il grafico sottostante mostra come l'adozione delle principali applicazioni di IA si sia evoluta nel settore retail nell'ultimo anno, evidenziando un chiaro cambiamento nella preferenza delle applicazioni. ChatGPT è rimasto relativamente stabile per tutto il periodo, mantenendo livelli di adozione costantemente elevati. Al contrario, Anthropic Claude Platform ha registrato un netto aumento a partire da dicembre 2025, con un'adozione che ha accelerato rapidamente nei mesi successivi fino a superare ChatGPT intorno a febbraio 2026. Google Gemini ha seguito un trend diverso, con un'adozione in calo a partire da aprile 2026. Nel complesso, i cambiamenti indicano una crescente preferenza per la piattaforma di Anthropic, mentre ChatGPT rimane stabile e Gemini perde terreno.

grafico che mostra le app più popolari per percentuale di organizzazioni nel settore retail

IA: Uso delle app e violazione della politica sui dati

Poiché l'adozione dell'AI continua ad aumentare in tutto il settore retail, le preoccupazioni relative all'esposizione dei dati diventano sempre più rilevanti. Le organizzazioni del settore retail utilizzano strumenti di AI per riassumere documenti, generare report, assistere i dipendenti e supportare i processi aziendali quotidiani. Questi casi d'uso possono coinvolgere informazioni sensibili di clienti, aziende e operazioni, creando ulteriori opportunità di esposizione dei dati. Di conseguenza, la protezione delle informazioni sensibili rimane una priorità chiave, in particolare mentre le aziende del retail lavorano per identificare e controllare i rischi associati alla shadow AI.

L'analisi delle violazioni delle policy sui dati correlate all'IA nel settore retail mostra che i dati regolamentati rappresentano la quota maggiore di tentativi di includere informazioni sensibili, pari al 56% dell'attività osservata. Il codice sorgente segue al 20%, mentre password e chiavi API rappresentano il 16%. La proprietà intellettuale rappresenta il restante 8%.

grafico che mostra il tipo di violazioni delle policy sui dati nel settore retail

La maggior parte delle app di IA bloccate

Le organizzazioni del settore retail stanno adottando un approccio misurato all'adozione dell'AI, e molte limitano determinate applicazioni a causa di problemi di sicurezza, privacy e conformità. Sebbene le policy specifiche varino a seconda dell'organizzazione, le applicazioni più bloccate offrono un'utile indicazione di dove i rivenditori vedono i rischi maggiori.

Particular Audience è l'applicazione di AI bloccata più frequentemente, limitata dal 46% delle organizzazioni. ZeroGPT segue al 37%, mentre Landbot e DeepSeek sono limitate ciascuna dal 34%. Queste applicazioni supportano una serie di casi d'uso dell'AI, dalla generazione e rilevamento di contenuti ai chatbot rivolti ai clienti e ai servizi di AI per usi generali. Laddove questi strumenti interagiscono con informazioni aziendali, dati dei clienti o sistemi interni, possono creare ulteriori opportunità affinché le informazioni sensibili escano dall'organizzazione.

In generale, il modello suggerisce che i rivenditori stanno adottando un approccio più cauto nei confronti della governance dell'IA, in particolare per quanto riguarda le applicazioni che potrebbero esporre dati sensibili o operare al di fuori dei controlli di sicurezza e conformità stabiliti.

grafico che mostra le app di IA più bloccate in base alla percentuale di organizzazioni che decretano il divieto totale dell'app nel settore retail

Adozione dell'intelligenza artificiale agentica

Adozione dell'IA da parte degli utenti

L'adozione dell'AI è ora presente su più livelli dell'ambiente retail. Nel settore, il 66% dei dipendenti utilizza direttamente applicazioni di AI, mentre il 97% utilizza applicazioni che includono funzionalità potenziate dall'AI. Inoltre, il 90% interagisce con sistemi di AI che utilizzano dati di clienti o utenti per addestrare i modelli.

Questi dati mostrano quanto l'AI sia entrata a far parte del lavoro di tutti i giorni, spesso attraverso funzionalità integrate nelle applicazioni che i dipendenti già utilizzano anziché tramite strumenti AI autonomi. Mentre questa adozione continua a crescere, i rivenditori affrontano una sfida maggiore nel comprendere dove vengono condivise le informazioni sensibili e come potrebbero essere utilizzate, sia attraverso interazioni dirette con gli strumenti di AI sia tramite le funzionalità di AI operative in background.

grafico che mostra la percentuale media di utenti nel settore retail

MCP: Interconnessione in rapido aumento

MCP, lo standard open-source che consente ai modelli di IA di connettersi a fonti di dati e strumenti esterni, sta registrando un forte aumento dell'adozione in tutto il settore retail. Nel periodo considerato, il numero di agenti che interagiscono con server MCP remoti è cresciuto di circa il 400%, mentre gli eventi correlati a MCP sono aumentati di circa il 300%.

Questa crescita è importante perché le connessioni MCP remote introducono ulteriori percorsi per il trasferimento di dati tra le applicazioni di AI e i sistemi esterni. Per i rivenditori, questo rende la visibilità e il controllo su queste interazioni sempre più importanti, in particolare laddove gli agenti di AI possono accedere a dati aziendali o ad altre risorse sensibili.

Questi dati si riferiscono in particolare all'utilizzo remoto di MCP, in cui gli agenti AI si connettono a server MCP ospitati su Internet anziché localmente o all'interno della rete dell'organizzazione. Il rapido incremento suggerisce che l'AI agentica si sta muovendo oltre la fase di sperimentazione e si sta integrando più strettamente nei flussi di lavoro aziendali quotidiani, rendendo l'attività MCP un'area che le organizzazioni dovranno monitorare e gestire sempre più.

aumento dell'adozione di MCP nel tempo nel settore retail

Minacce adiacenti all'IA

Categorizzazione dei rischi dell'IA

Visibilità, governance e protezione efficaci dell'AI iniziano con una chiara comprensione dei rischi che le organizzazioni stanno affrontando. In tutto il settore retail, le violazioni delle policy relative ai dati upstream rappresentano l'85% delle violazioni connesse all'AI, rendendole la categoria di rischio più diffusa. Anche le violazioni delle policy sui dati downstream sono diffuse e riflettono la possibilità che informazioni sensibili vengano esposte sia quando vengono immesse negli strumenti di AI sia quando i contenuti generati dall'AI vengono condivisi o utilizzati altrove.

Le violazioni legate ai malware rimangono meno comuni, ma continuano a rappresentare un rischio potenzialmente ad alto impatto a causa della loro capacità di compromettere sistemi, applicazioni e dati aziendali sensibili.

grafico che mostra la suddivisione delle violazioni dell'IA per 10.000 avvisi nel settore retail

Minacce adiacenti all'IA

Esche IA malevole

Un'adescamento di IA malevolo è progettato per indurre gli utenti a scaricare malware o a visitare un sito Web dannoso fingendosi un marchio o uno strumento di IA affidabile. Nel settore retail, l'attività di adescamento basata sull'IA ha raggiunto circa 140 utenti ogni 100.000 a maggio 2025, per poi diminuire gradualmente a circa 20 utenti ogni 100.000 intorno a dicembre 2025.

L'attività è quindi nuovamente aumentata, raggiungendo circa 100 utenti ogni 100.000 entro marzo 2026. Il modello mostra che, sebbene l'attività di adescamento tramite AI possa oscillare in modo significativo, essa rimane una minaccia costante poiché i dipendenti continuano a utilizzare e cercare New strumenti di AI.

Le campagne recenti hanno incluso finte applicazioni di AI installatori, Strumenti per sviluppatori trojanizzatie altri elementi di social engineering a tema AI progettati per sfruttare il crescente interesse verso l'AI. Man mano che l'adozione dell'AI continua ad espandersi, è probabile che gli attaccanti continuino ad adattare queste tecniche, prendendo di mira anche le catene di approvvigionamento software e distribuendo pacchetti malevoli che sfruttano lo sviluppo assistito dall'AI.

grafico che mostra gli utenti che riscontrano minacce di adescamento basate sull'IA nel settore retail

Collegamenti AI dannosi

Un link AI dannoso è un link nocivo restituito da un'applicazione AI su cui un utente clicca o che un agente AI segue. Sono simili ai link dannosi inseriti dagli aggressori nei risultati dei motori di ricerca, dove gli utenti possono cliccare credendo che portino a siti web legittimi. Gli aggressori possono ottenere questo risultato attraverso tecniche SEO, annunci a pagamento o compromettendo infrastrutture altrimenti legittime.

L'approccio è simile nell'ambiente dell'IA, sebbene il modo in cui i contenuti malevoli raggiungono gli utenti stia cambiando. Tecniche come l'ottimizzazione per i motori di intelligenza artificiale (AIEO) stanno emergendo mentre gli attaccanti cercano modi per influenzare i contenuti restituiti dai modelli di IA, mentre la pubblicità inizia a comparire anche all'interno delle applicazioni di IA.

Nel settore retail, la frequenza con cui gli utenti incontrano link di AI dannosi ha oscillato in modo significativo nel periodo, passando da circa 40 a più di 160 incontri alla settimana per 100.000 utenti. La variazione evidenzia la crescente necessità di monitorare i link restituiti dalle applicazioni di AI, in particolare man mano che i dipendenti fanno sempre più affidamento sugli strumenti di AI per le attività quotidiane.

grafico che mostra gli utenti che riscontrano referral di intelligenza artificiale malevoli nel settore retail

Download di malware

Distribuzione di malware tramite app cloud

Gli attaccanti continuano a sfruttare le piattaforme cloud legittime per distribuire malware, affidandosi alla fiducia che gli utenti riponono nei servizi familiari. Sebbene i provider cloud rimuovano regolarmente i contenuti malevoli, anche una breve finestra temporale prima del rilevamento può dare agli attaccanti abbastanza tempo per infettare i dispositivi e potenzialmente muoversi ulteriormente all'interno di un'organizzazione.

Nel settore retail, GitHub e Microsoft OneDrive sono tra le piattaforme più comunemente sfruttate per la distribuzione di malware, interessando rispettivamente il 13% e il 12% delle organizzazioni. L'uso di servizi cloud affidabili rende le attività malevole più difficili da distinguere dal normale traffico aziendale e riflette uno spostamento più ampio dai domini ovviamente sospetti verso piattaforme consolidate che gli utenti e i team di sicurezza si aspettano già di vedere.

grafico che mostra le principali app per il download di malware nel settore retail

Raccomandazioni

Con l'uso crescente di strumenti di IA, sia gestiti che personali, e l'uso improprio delle app cloud personali, è essenziale rafforzare la visibilità, migliorare le Politiche e dare priorità a difese proattive per proteggere la propria organizzazione in questo panorama delle minacce in rapido cambiamento.

Sulla base delle tendenze emerse in questo report, Netskope Threat Labs incoraggia fortemente le organizzazioni del settore retail a riesaminare attentamente la propria postura di sicurezza complessiva:

Ispeziona tutti i download HTTP e HTTPS, inclusi tutti i traffici web e cloud, per evitare che malware possa infiltrarsi nella tua rete. I clienti Netskope possono configurare i loro Netskope One NG-SWG con una Politica di protezione contro le minacce che si applica ai download in tutte le categorie e in tutti i tipi di file.
Bloccare l'accesso alle app che non servono a scopi aziendali legittimi o che rappresentano un rischio sproporzionato per l'organizzazione. Un buon punto di partenza è una politica che consenta l'uso delle app affidabili attualmente in uso, bloccando tutte le altre.
Utilizzo DLP Politica per rilevare informazioni potenzialmente sensibili, inclusi codice sorgente, dati regolamentati, password e chiavi, proprietà intellettuale e dati criptati, inviate a istanze di app personali, app di IA o altre località non autorizzate.
Utilizzo Remote Browser Isolation (RBI) tecnologia per fornire protezione aggiuntiva durante la visita di siti web in categorie che possono rappresentare un rischio maggiore, come domini appena osservati o appena registrati.
Utilizzo Netskope Skylight AI Gateway per ottenere visibilità e controllo sulle applicazioni di IA e sulle interazioni API, aiutando a proteggere i flussi di dati tra utenti, applicazioni e LLM.
Deploy Netskope Skylight AI Guardrails per applicare protezioni coerenti contro l'esposizione di dati sensibili, prompt non sicuri e violazioni delle policy in ambienti AI gestiti e non gestiti.
Utilizzo Netskope Skylight AI App Security scoprire applicazioni di IA autorizzate e non autorizzate, applicare controlli in tempo reale e applicare politiche di governance sia per l'uso personale che aziendale dell'IA.
Leva Netskope Skylight AI Analytics monitorare le tendenze di adozione dell'IA, le attività degli utenti e gli incidenti DLP, facilitando alle organizzazioni una migliore comprensione e riduzione dell'esposizione ai rischi legati all'IA.
Considera Netskope Skylight AI Red Teaming identificare attivamente vulnerabilità e configurazioni errate nelle implementazioni private di IA prima che possano essere sfruttate negli ambienti di produzione.

Netskope Threat Labs

Con il supporto dei più importanti ricercatori del settore sulle minacce cloud e sui malware, Netskope Threat Labs scopre, analizza e progetta difese contro le ultime minacce cloud che colpiscono le imprese. I nostri ricercatori sono presentatori e volontari regolari nelle principali conferenze sulla sicurezza, tra cui DEF CON, Black Hat e RSA.

Informazioni su questo rapporto

Netskope offre protezione contro le minacce a milioni di utenti in tutto il mondo. Le informazioni presentate in questo rapporto si basano su dati aggregati sull'uso raccolti dal Piattaforma Netskope One per un sottoinsieme di clienti Netskope nel settore retail.

Le statistiche di questo report si basano sul periodo compreso tra il 1° luglio 2025 e il 30 luglio 2026. Le statistiche riflettono le tattiche degli aggressori, il comportamento degli utenti e le policy dell'organizzazione.