In Breve
- Quali sono i rischi associati agli agenti AI autonomi?
- Gli agenti AI autonomi possono operare senza supervisione umana, rendendo difficile attribuire responsabilità in caso di malfunzionamenti.
- Come devono essere gestiti gli agenti AI?
- Devono essere trattati come entità dotate di identità, con credenziali e limiti operativi chiari.
- Perché è importante la governance per gli agenti AI?
- La governance è fondamentale per garantire trasparenza, responsabilità e sicurezza nelle operazioni degli agenti AI.
Negli ultimi anni, l’adozione di sistemi di remediation automatica ha rivoluzionato il modo in cui le aziende gestiscono le reti. Questi sistemi possono risolvere problemi durante la notte senza alcuna notifica, lasciando la verifica delle azioni all’ispezione successiva da parte di un operatore umano. Tuttavia, questa pratica, nota come Human-on-the-Loop, presenta delle insidie. In scenari alternativi, agenti costruiti in modo improvvisato possono eseguire correzioni simili senza fornire tracce esaustive delle decisioni che hanno portato a quegli interventi. I log mostrano il “cosa” è stato fatto, ma non sempre il “perché”, rendendo difficile attribuire responsabilità in caso di malfunzionamenti o outage.
Markus Nispel, CTO EMEA e Head of AI Engineering di Extreme Networks, sottolinea che la mancanza di vincoli adeguati può portare a una delega progressiva a sistemi agentici, creando livelli di autonomia non esplicitamente approvati. Ricerche recenti indicano che il 57% dei responsabili IT prevede di rimuovere gli esseri umani dal loop entro un anno o meno, mentre il 79% già tratta gli agenti AI come “utenti” che necessitano di gestione delle identità e controlli di governance.
È fondamentale trattare gli agenti che operano su reti come entità dotate di identità. Questi agenti richiedono credenziali, politiche, limiti operativi, spiegabilità e tracce di audit simili a quelle degli operatori umani. Molte infrastrutture di gestione degli accessi sono state progettate per le persone, e applicare soluzioni informali agli agenti può generare accessi “ombra” e rischi non quantificati. Per mitigare tali rischi, ogni agente deve essere configurato come principal con permessi limitati, accesso temporizzato e percorsi di revoca chiari, accompagnati da un registro completo delle azioni compiute e delle motivazioni che hanno guidato le scelte.
La fiducia nell’autonomia degli agenti deve essere progressiva. Gli agenti possono iniziare in modalità suggerimento e guadagnare capacità operative sulla base di prove e limiti definiti, piuttosto che ricevere autonomie totalizzanti fin dall’inizio. Con l’aumento del volume e della complessità delle decisioni autonome, è essenziale affiancare la supervisione umana con infrastrutture che integrino identità, enforcement delle policy, osservabilità e responsabilità, garantendo così trasparenza e allineamento con gli obiettivi organizzativi.
Nei sistemi multi-agente, la complessità cresce ulteriormente. Una catena di agenti che si scambiano contesto rende difficile ricostruire gli eventi rispetto a un singolo agente, poiché è necessario comprendere cosa ciascun agente conosceva oltre a cosa ha fatto. Il lavoro di impostare permessi rigorosi, controlli d’identità e audit trail, spesso considerato noioso, è cruciale per distinguere implementazioni resilienti da quelle che espongono l’organizzazione a rischi latenti.
