In Breve
- Qual è il rischio principale associato agli agenti AI autonomi?
- Il rischio principale è la mancanza di tracciabilità nelle decisioni, che può complicare l'attribuzione di responsabilità in caso di malfunzionamenti.
- Come devono essere gestiti gli agenti AI?
- Gli agenti AI devono essere trattati come entità con identità, richiedendo credenziali e audit trail.
- Qual è l'importanza della governance per gli agenti AI?
- La governance è fondamentale per garantire trasparenza, responsabilità e mitigare i rischi associati all'autonomia degli agenti.
Negli ultimi anni, l’adozione di sistemi di remediation automatica ha rivoluzionato il modo in cui le aziende gestiscono i problemi di rete. Questi sistemi possono risolvere autonomamente le problematiche durante la notte, lasciando agli operatori umani il compito di verificare le azioni il giorno successivo. Tuttavia, questa forma di Human-on-the-Loop presenta delle insidie. In scenari meno controllati, agenti improvvisati possono eseguire correzioni senza fornire tracce dettagliate delle decisioni, mostrando solo il “cosa” è stato fatto, ma non il “perché”. Questo può trasformare il semplice clic sul pulsante di approvazione in un gesto privo di reale valutazione critica, complicando l’attribuzione di responsabilità in caso di malfunzionamenti o outage.
Markus Nispel, CTO EMEA e Head of AI Engineering di Extreme Networks, sottolinea che senza vincoli adeguati, le deleghe progressive a sistemi agentici possono accumularsi, creando livelli di autonomia non esplicitamente approvati. Ricerche recenti rivelano che il 57% dei responsabili IT prevede di rimuovere gli esseri umani dal loop entro un anno, mentre il 79% già considera 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 necessitano di credenziali, politiche, limiti operativi, spiegabilità e audit trail, analogamente agli operatori umani. Molte infrastrutture di gestione degli accessi sono state progettate per le persone, e applicare soluzioni adattate in modo informale agli agenti può generare accessi “ombra” e rischi non quantificati. Per mitigare tali rischi, ogni agente dovrebbe essere configurato come un principal con permessi limitati, accesso temporizzato, percorsi di revoca chiari e un registro completo delle azioni compiute e delle motivazioni alla base delle scelte.
La fiducia nell’autonomia degli agenti dovrebbe essere progressiva. Gli agenti possono iniziare in modalità suggerimento e guadagnare capacità operative in base a prove e limiti definiti, piuttosto che ricevere autonomie totalizzanti sin dall’inizio. Con l’aumento del volume e della complessità delle decisioni autonome, la supervisione umana deve essere affiancata da 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 aumenta ulteriormente. Una catena di agenti che si scambiano contesto rende più difficile ricostruire gli eventi rispetto a un singolo agente, poiché è necessario sapere cosa ciascun agente conosceva oltre a cosa ha fatto. Il lavoro, spesso considerato noioso — come l’impostazione di permessi rigorosi, controlli d’identità e audit trail — è in realtà cruciale per distinguere le implementazioni resilienti da quelle che espongono l’organizzazione a rischi latenti.
