L’IA sta rendendo il lavoro dei SOC più efficiente—e la scala di carriera nella cybersicurezza più difficile da scalare

L’intelligenza artificiale sta alleggerendo parte del lavoro più ripetitivo all’interno dei centri operativi di sicurezza, ma gli stessi guadagni di efficienza potrebbero indebolire il percorso tradizionale di accesso alla professione.

Questa tensione è al centro di nuove ricerche di Swimlane. In un sondaggio su 500 professionisti e leader delle operazioni di sicurezza negli Stati Uniti e nel Regno Unito, l’88% ha dichiarato che l’IA ha reso il loro lavoro più gratificante. Allo stesso tempo, il 47% prevede che l’IA renderà più difficile entrare nella cybersicurezza, aumentando i requisiti per i ruoli junior o riducendo le opportunità di acquisire esperienza di base.

Il risultato non è una semplice storia di automazione che sostituisce gli analisti. È una storia di lavoro ridistribuito—e di organizzazioni che devono riprogettare la formazione prima che il primo gradino della scala di carriera nei SOC scompaia.

L’IA sta ridistribuendo la giornata dell’analista

Il rapporto completo di Swimlane suggerisce che l’effetto più immediato dell’IA sia un aumento della capacità. Il 47% degli intervistati ha indicato la possibilità di gestire più attività di sicurezza come uno dei due cambiamenti più significativi da quando le loro organizzazioni hanno introdotto l’IA. Il 35% ha dichiarato di avere più tempo per indagini su minacce complesse, mentre un altro 35% ha segnalato più tempo per lavori strategici o trasversali.

I risparmi di tempo più evidenti provengono dalle attività ripetibili. Il 43% ha affermato che l’IA ha ridotto il tempo impiegato a investigare modelli di minaccia noti o ripetitivi. Lo sviluppo di raccomandazioni di risposta o di rimedio è seguito dal 34%, con la revisione e la triage degli avvisi in ingresso al 32%.

Tuttavia, la triage automatizzata non elimina il lavoro umano. Ne cambia il centro di gravità. Il 34% degli intervistati ha dichiarato di trascorrere ora più tempo a rivedere o convalidare i risultati generati dall’IA. L’analista diventa meno un semplice processore di avvisi manuali e più un investigatore, valutatore e decisore.

Questo cambiamento può essere positivo. Può anche creare un problema di formazione.

Il paradosso dei ruoli entry-level

Le squadre di sicurezza hanno tradizionalmente sviluppato il giudizio attraverso l’esposizione ripetuta ad avvisi, indagini, documentazione e decisioni di rimedio. L’IA può ora gestire parti di quel lavoro di apprendistato alla velocità di una macchina. Se le organizzazioni automatizzano tali compiti senza sostituire il loro valore formativo, gli analisti junior potrebbero essere chiamati a convalidare i sistemi prima di aver acquisito l’esperienza necessaria per metterli in discussione.

Pare che i rispondenti di Swimlane percepiscano tale rischio. Il 37% prevede requisiti di conoscenza ed esperienza più elevati per i ruoli di livello base, e il 10% prevede che gli analisti junior avranno meno opportunità di acquisire esperienza fondamentale. In confronto, il 41% prevede nuovi ruoli focalizzati sulla supervisione, convalida e orchestrazione dell’IA. Solo l’1% prevede che il percorso di carriera nei SOC rimanga sostanzialmente invariato.

Ciò indica una trasformazione più che una perdita diffusa di posti di lavoro. Solo il 10% prevede un declino dei ruoli tradizionali di analista mentre emergono nuovi ruoli di sicurezza. La questione più immediata è che i restanti lavori entry-level potrebbero richiedere un giudizio tipico di una carriera di medio livello.

La sfida è particolarmente importante perché il NIST NICE Workforce Framework for Cybersecurity considera la capacità di cybersicurezza come una combinazione di compiti, conoscenze e competenze. Eliminare i compiti ripetitivi da un lavoro può migliorare la produttività, ma rimuove anche una fonte di pratica, a meno che le organizzazioni non ricostruiscano deliberatamente quell’apprendimento altrove.

La soddisfazione non è la stessa della crescita delle competenze

Il risultato più rivelatore del rapporto potrebbe essere la separazione tra la percezione del lavoro e ciò che i dipendenti apprendono.

Quasi un quarto degli intervistati ha dichiarato che l’IA ha limitato la loro capacità di sviluppare competenze di sicurezza. Tuttavia, il 91% di quel gruppo ha comunque segnalato una maggiore soddisfazione lavorativa. Tra gli intervistati che hanno affermato che l’IA ha migliorato lo sviluppo delle loro competenze, il 92% ha riportato una maggiore soddisfazione—un risultato quasi identico.

Nel campione completo, il 62% ha affermato che l’IA ha migliorato lo sviluppo delle competenze, il 24% ha detto che l’ha limitato e il 14% ha segnalato nessun effetto significativo. Queste cifre avvertono contro l’uso della soddisfazione dei dipendenti come proxy della preparazione. Una giornata lavorativa può diventare più veloce e meno noiosa anche se il percorso verso la futura expertise si restringe.

Ci sono segnali che nuove opportunità di apprendimento stanno emergendo. Gli intervistati hanno citato più spesso la presa di decisioni strategiche, l’investigazione di minacce complesse e la prioritizzazione del rischio come aree in cui l’IA ha creato più spazio per lo sviluppo. Anche la comunicazione con i leader aziendali e la collaborazione inter-team hanno ottenuto un alto punteggio. Sono competenze preziose, ma non sono sostituti automatici della ripetizione investigativa pratica.

Il giudizio umano rimane lo strato di controllo

Gli intervistati hanno espresso una forte fiducia nella loro capacità di supervisionare l’IA: il 92% ha dichiarato di poter identificare una raccomandazione errata o incompleta. Quando è stato chiesto in quali casi sarebbero più propensi a fare affidamento sul proprio giudizio, il 24% ha scelto un conflitto tra la raccomandazione dell’IA e le evidenze disponibili, mentre il 23% ha indicato situazioni che potrebbero compromettere le operazioni o i sistemi critici.

Questa fiducia non deve essere scambiata per un sistema di controllo. Il diciannove percento ha identificato il eccessivo affidamento degli analisti alle raccomandazioni dell’IA come il rischio più grande nell’espansione dell’IA nelle operazioni di sicurezza—la risposta più comune. A seguire, con il 17%, i rischi di esposizione dei dati e di privacy, mentre la manipolazione avversaria dei sistemi IA ha attirato il 14%.

I risultati sono in linea con il NIST AI Risk Management Framework, che enfatizza un’IA responsabile, trasparente, spiegabile e resiliente. Nella pratica, i team di sicurezza devono mostrare agli analisti le prove alla base di una raccomandazione, definire quando è obbligatoria l’approvazione umana, registrare le azioni automatizzate e rendere operativamente semplice mettere in pausa o sovrascrivere il sistema.

Leader e Professionisti Osservano Transizioni Diverse

Il rapporto ha inoltre evidenziato un notevole divario di percezione. Il settantaquattro percento dei leader ha segnalato un’ampia diffusione dell’IA in molteplici funzioni di sicurezza, rispetto al 49% dei professionisti. I leader erano più propensi a riportare una maggiore capacità, una più alta soddisfazione lavorativa, fiducia nel rilevare errori dell’IA e una ristrutturazione formale dei ruoli degli analisti.

Poiché leader e professionisti non erano abbinati all’interno delle stesse organizzazioni, il sondaggio non dimostra che manager e personale operativo discordino su implementazioni identiche. Tuttavia, il modello è significativo: i dirigenti possono percepire un rollout tecnologico completato, mentre i professionisti vivono un cambiamento irregolare nel lavoro quotidiano.

La progettazione formale della forza lavoro sembra associata a risultati migliori. Tra i partecipanti le cui organizzazioni hanno ridisegnato formalmente i ruoli degli analisti verso lavori di maggior valore, il 71% ha segnalato un aumento significativo della soddisfazione lavorativa. Questa percentuale è scesa al 29% tra i partecipanti senza un redesign formale. Il sondaggio mostra una correlazione, non una causalità, ma il divario suggerisce che l’implementazione di strumenti senza ridefinire le responsabilità può lasciare i team in uno stato intermedio scomodo.

La Prossima Scala di Carriera del SOC Deve Essere Progettata

Le organizzazioni non dovrebbero attendere una carenza di analisti esperti per rendersi conto che troppo lavoro di livello base è stato automatizzato. Possono preservare lo sviluppo pur cogliendo i vantaggi dell’IA creando laboratori di indagine strutturati, richiedendo agli analisti di esaminare le prove alla base delle conclusioni automatizzate, facendo ruotare il personale junior attraverso casi complessi e misurando la progressione delle competenze separatamente dal volume di output e dalla soddisfazione.

I SOC più riusciti saranno probabilmente quelli che considerano la supervisione dell’IA come una disciplina appresa piuttosto che una capacità umana predefinita. Gli analisti junior hanno bisogno di opportunità sicure per dissentire dall’IA, documentare le ragioni e osservare le conseguenze sia delle decisioni corrette sia di quelle errate.

Il sondaggio di Swimlane è stato condotto online da Sapio Research sotto la guida di Swimlane tra agosto e settembre 2026. I partecipanti lavoravano in organizzazioni statunitensi e britanniche con almeno 500 dipendenti, e le percentuali sono state arrotondate a numeri interi. Come per qualsiasi sondaggio sponsorizzato da un fornitore, i risultati vanno interpretati come indicativi piuttosto che universali.

Anche con questa limitazione, l’avvertimento centrale è difficile da ignorare: l’IA può rendere il lavoro nel SOC più gratificante, ma allo stesso tempo rendere più difficile lo sviluppo dell’expertise. L’automazione sta già rimodellando la scala di carriera. Se diventerà una scala più solida—o una con i gradini inferiori mancanti—dipende da quanto deliberatamente i leader della sicurezza ridisegnino il percorso.