David Matalon, CEO e Fondatore di Venn – Serie di Interviste

David Matalon, CEO e Fondatore di Venn, è un imprenditore seriale con una lunga esperienza nella costruzione di piattaforme tecnologiche aziendali sicure, avendo in precedenza guidato OS33, un precursore dei luoghi di lavoro sicuri per le aziende finanziarie, e External IT, un pioniere dei servizi di hosting IT. Con Venn, si concentra sul ridedefinire la sicurezza del lavoro remoto abilitando le organizzazioni ad adottare modelli di dispositivo personale (BYOD) senza sacrificare la conformità o il controllo, sfruttando la sua profonda esperienza nell’infrastruttura cloud, nella sicurezza degli endpoint e negli ambienti regolamentati per affrontare le crescenti sfide delle forze lavoro distribuite.

Venn è una piattaforma di sicurezza e lavoro remoto progettata per proteggere i dati aziendali su dispositivi personali e non gestiti attraverso la sua tecnologia proprietaria Blue Border, che crea un ambiente sicuro e crittografato su un computer dell’utente dove le applicazioni e i dati di lavoro sono isolati dall’attività personale. A differenza dell’infrastruttura di desktop virtuale tradizionale, Venn consente alle applicazioni di eseguirsi localmente con prestazioni native mentre applica rigide politiche di protezione dei dati e conformità, aiutando le organizzazioni a ridurre il sovraccarico di IT, a configurare rapidamente i lavoratori remoti e a mantenere la privacy separando gli ambienti aziendali e personali sullo stesso dispositivo.

Ha trascorso più di due decenni costruendo tecnologie per il lavoro remoto sicuro, dal lancio di Offyx ai primi giorni dei provider di servizi di applicazione a fondare OS33 e ora Venn. Quali lezioni dalle aziende precedenti l’hanno portato a costruire Venn e come quelle esperienze hanno plasmato l’idea dietro Blue Border e la sua visione per la sicurezza delle forze lavoro BYOD moderne?

Nel corso degli ultimi due decenni, ho avuto l’opportunità di costruire aziende in diverse fasi dell’evoluzione del lavoro remoto. A OS33, abbiamo trascorso anni fornendo ambienti di lavoro remoto sicuri attraverso infrastrutture ospitate che utilizzavano tecnologie simili all’infrastruttura di desktop virtuale (VDI). Sebbene il modello di sicurezza funzionasse, abbiamo continuato a ricevere lo stesso feedback dai clienti: l’esperienza di utilizzo di applicazioni ospitate a distanza era spesso lenta, complessa da mantenere e frustrante per gli utenti.

Quel feedback è stato un punto di svolta. L’hosting remoto introduceva una latenza inevitabile e richiedeva una notevole infrastruttura, creando una complessità operativa per i team IT. Abbiamo iniziato a porci una semplice domanda: cosa succederebbe se si potesse rimuovere l’hosting dall’equazione completamente? Invece di eseguire il lavoro da qualche altra parte e trasmetterlo all’utente, si potrebbe eseguire il lavoro localmente sul dispositivo dell’utente mentre si protegge ancora i dati aziendali?

Quel pensiero ha portato alla creazione di Venn e al concetto dietro Blue Border. Invece di forzare il lavoro attraverso l’hosting remoto e la virtualizzazione, abbiamo creato un nuovo modello che consente alle applicazioni aziendali di eseguirsi localmente sul laptop dell’utente mentre i dati aziendali rimangono crittografati e protetti. Anche su un laptop personale, il lavoro rimane isolato e protetto dall’attività personale.

Gli strumenti di intelligenza artificiale si stanno diffondendo attraverso le aziende più velocemente di quanto le politiche possano stare al passo. Dal suo punto di vista, perché la governance ha faticato a stare al passo con l’adozione di AI all’interno delle organizzazioni?

La governance ha faticato a stare al passo con l’adozione di AI perché la tecnologia è diventata uno strumento quotidiano quasi da un giorno all’altro. Negli ultimi anni, dal momento in cui ChatGPT è esplosa, gli impiegati hanno incorporato l’AI nelle loro vite e nei loro flussi di lavoro. Non stanno aspettando i cicli di approvazione formale dell’IT; stanno già utilizzando l’AI per scrivere più velocemente, analizzare le informazioni, riassumere le riunioni o generare codice in pochi secondi. Nella maggior parte delle organizzazioni, la creazione di politiche, la revisione legale, la convalida della sicurezza e il dispiegamento dell’IT avvengono su una scala temporale molto più lenta rispetto al comportamento degli utenti. Quella lacuna è dove la governance dell’AI sta rimanendo indietro.

Molte aziende tentano di risolvere il problema limitando o vietando gli strumenti di intelligenza artificiale generativa. Perché ritiene che questo approccio fallisca nella pratica e quali rischi di sicurezza inintenzionali può creare?

I divieti falliscono perché ignorano la realtà di come le persone lavorano. Gli impiegati troveranno modi per utilizzare gli strumenti di AI indipendentemente dall’approvazione ufficiale. Ciò crea un’AI “ombra”, o un utilizzo non autorizzato di strumenti, account personali, flussi di lavoro di copia e incolla e interazioni basate sul browser, che possono verificarsi al di fuori della supervisione approvata. L’azienda perde quindi la visibilità, mettendo a rischio i dati sensibili.

Le capacità di intelligenza artificiale sono sempre più integrate direttamente nelle applicazioni quotidiane piuttosto che esistere come strumenti autonomi. Come questo cambiamento modifica il modo in cui i team di sicurezza dovrebbero pensare al monitoraggio e al controllo dell’esposizione dei dati?

Questo cambiamento è significativo perché rompe il vecchio modello mentale di “applicazione rischiosa versus applicazione approvata”. Se l’AI è integrata all’interno di posta elettronica, CRM, conferenze, editing di documenti e ricerca, allora l’esposizione dei dati non è più legata all’apertura di uno strumento di AI separato. È collegata a quali dati sono accessibili all’interno dell’applicazione, a quale contesto l’AI può vedere e se quell’interazione avviene all’interno di un ambiente di lavoro sicuro.

La tecnologia Blue Border di Venn isola le applicazioni e i dati di lavoro localmente sul dispositivo personale dell’utente invece di affidarsi all’infrastruttura di desktop virtuale tradizionale. Come questo architetto fondamentalmente ridisegna il modello di sicurezza degli endpoint per il lavoro remoto?

Blue Border cambia fondamentalmente il modello di sicurezza degli endpoint spostandosi oltre l’idea che la sicurezza richieda il controllo completo del dispositivo o un desktop virtualizzato. L’infrastruttura di desktop virtuale tradizionale garantisce la sicurezza ospitando il lavoro a distanza e trasmettendolo all’utente. Blue Border garantisce la sicurezza del lavoro direttamente sul dispositivo personale dell’utente creando un ambiente sicuro e controllato dall’IT dove le applicazioni eseguono localmente e i dati aziendali rimangono isolati e protetti.

Molte organizzazioni lottano per bilanciare la privacy degli impiegati e la supervisione aziendale quando i lavoratori utilizzano dispositivi personali. Come i team di sicurezza possono proteggere i dati sensibili senza creare la percezione di sorveglianza?

La chiave è proteggere il lavoro, non l’attività personale. Gli impiegati sono comprensibilmente a disagio quando le misure di sicurezza potrebbero estendersi ai loro file personali, messaggi, cronologia del browser o applicazioni personali. Su un dispositivo BYOD, la fiducia è fondamentale. Se l’azienda non può spiegare chiaramente dove inizia e finisce la sua visibilità, gli impiegati supporranno il peggio.

Il lavoro remoto e le squadre basate su contractor hanno reso gli ambienti BYOD quasi inevitabili. Quali sono i più grandi rischi di sicurezza associati ai dispositivi non gestiti oggi?

Il più grande rischio è che i dispositivi non gestiti cancellano il confine tra attività personale e aziendale. Sullo stesso dispositivo, un utente può avere applicazioni di lavoro aperte accanto a posta elettronica personale, strumenti di AI per consumatori, app di messaggistica, servizi di condivisione di file e estensioni del browser non attendibili. Senza un livello di separazione sicuro, diventa molto facile per i dati sensibili essere copiati, memorizzati nella cache, scaricati, catturati schermo o esposti attraverso canali che l’azienda non controlla. Per le organizzazioni soggette a regolamenti sulla sicurezza dei dati, questo è un rischio enorme.

Gli agenti di intelligenza artificiale e i flussi di lavoro automatizzati stanno iniziando a interagire direttamente con le applicazioni e i dati aziendali. Quali nuove sfide di sicurezza introducono questi sistemi autonomi?

Gli agenti autonomi introducono una classe di rischio diversa perché non generano solo contenuti, ma possono anche agire. Gli agenti di AI connessi ai sistemi aziendali possono recuperare o spostare dati, aggiornare record, attivare flussi di lavoro o comunicare esternamente. Ciò espande notevolmente il raggio d’azione di un errore, di una configurazione errata o di un’identità compromessa rispetto a quanto vediamo con gli assistenti di AI passivi.

Mentre le organizzazioni integrano l’intelligenza artificiale generativa nelle piattaforme di produttività, nei sistemi di supporto clienti e nei flussi di lavoro interni, quali tipi di esposizioni di dati sensibili lo preoccupano di più?

L’utilizzo di AI generativa sul posto di lavoro ha confuso i confini tra dati personali e aziendali. Gli impiegati spesso accedono a strumenti esterni mentre lavorano con informazioni aziendali, il che rende facile per i dati sensibili come record dei clienti, documenti interni, codice sorgente o informazioni finanziarie scivolare in ambienti esterni. Quando i dati aziendali fluiscono attraverso contesti personali o dispositivi non gestiti, le aziende perdono la visibilità e il controllo su dove vada quell’informazione, come venga archiviata e chi potrebbe eventualmente accedervi. Mentre l’AI si integra nei flussi di lavoro quotidiani, le organizzazioni devono affrontare questo confine confuso assicurandosi che i dati aziendali rimangano protetti anche quando il lavoro avviene su dispositivi personali.

Guardando avanti, come vede l’evoluzione della sicurezza degli endpoint mentre i flussi di lavoro guidati da AI diventano più comuni attraverso le forze lavoro distribuite e remote?

La sicurezza degli endpoint dovrà diventare molto più adattiva, consapevole del contesto e centrata sullo spazio di lavoro. In passato, la progettazione della sicurezza degli endpoint presumeva un dispositivo gestito, un perimetro di ufficio definito e un insieme relativamente stabile di applicazioni aziendali. Il futuro è distribuito, alimentato da AI e sempre più autonomo. La sicurezza deve seguire il lavoro stesso, ovunque avvenga, senza presumere il controllo completo del dispositivo o bloccare la produttività.

Il modello vincente sarà quello che combina una forte separazione tra il dispositivo e i dati sensibili, controlli di accesso consapevoli del contesto e un’architettura che preserva un confine chiaro tra attività di lavoro e personale. Le organizzazioni necessitano di ambienti in cui gli impiegati, i contractor e i flussi di lavoro abilitati da AI possano operare in modo produttivo, ma all’interno di controlli che proteggono i dati per design. Le aziende che avranno successo non saranno quelle che cercheranno di rallentare l’adozione di AI, ma quelle che renderanno possibile l’adozione sicura su larga scala.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Venn.