La complessità degli agenti AI: il vero rischio per le imprese

Cosa è successo

Negli ultimi anni le imprese hanno iniziato a implementare agenti di intelligenza artificiale per automatizzare compiti come l’analisi dei ticket di supporto, la gestione delle richieste di pagamento o la generazione di report. Tuttavia, quando più agenti vengono distribuiti all’interno di un’azienda, ognuno di essi può chiamare le API di altri agenti, creando una rete di dipendenze che cresce esponenzialmente. Un singolo agente può quindi innescare una cascata di azioni in altri sistemi, spesso senza che nessuno abbia approvato il percorso.

Questo fenomeno, descritto da Rory Blundell, CEO di Gravitee, è stato identificato come la principale causa di fallimenti nei programmi di AI aziendale. La complessità non nasce dal numero di agenti, ma dal numero di percorsi tra di essi: con dieci agenti, il numero di possibili collegamenti può superare le centinaia, rendendo quasi impossibile tracciare ogni flusso di dati.

Cosa cambia in pratica

• Governance: è necessario un sistema di identità per ogni agente, con autorizzazioni chiare e un responsabile umano assegnato.
• Trasparenza: le aziende devono poter visualizzare in tempo reale quale agente ha attivato quale azione, per poter intervenire prima che si verifichi un errore.
• Controllo dei costi: le chiamate non autorizzate possono generare spese impreviste, soprattutto quando gli agenti accedono a servizi esterni a pagamento.
• Privacy e sicurezza: i dati sensibili possono essere esposti se un agente ottiene un accesso più ampio di quanto previsto, soprattutto se la configurazione non è aggiornata.

Cosa significa per chi compra in Italia

Per le aziende italiane, l’adozione di agenti AI comporta una serie di responsabilità legali e normative. Il GDPR richiede che i dati personali siano trattati in modo trasparente e limitato al minimo indispensabile. Se un agente ha accesso a dati sensibili senza adeguate protezioni, l’impresa rischia sanzioni fino al 4% del fatturato annuo. Inoltre, la normativa italiana sul cloud e sul trasferimento dati all’estero impone che i fornitori di servizi AI garantiscano livelli di sicurezza equivalenti a quelli del mercato europeo.

Per mitigare questi rischi, le aziende italiane dovrebbero investire in piattaforme di governance AI che offrano:

• Registrazione automatica di ogni agente con scopo, autorizzazioni e responsabile.
• Dashboard in tempo reale che mostra le dipendenze tra agenti e i flussi di dati.
• Meccanismi di blocco preventivo per evitare chiamate fuori policy.
• Audit trail completo per verifiche periodiche e per rispondere alle richieste di accesso dei dati.

Un esempio pratico è la piattaforma Magazine, che offre guide dettagliate su come strutturare un sistema di agenti AI in modo sicuro e conforme alle normative italiane.

Domande frequenti

Come posso garantire che i miei agenti AI non accedano a dati sensibili?

Definendo chiaramente le autorizzazioni di ciascun agente e limitandole al minimo necessario, oltre a monitorare costantemente le chiamate API, è possibile evitare accessi non autorizzati.

È necessario un nuovo hardware per implementare agenti AI più complessi?

No, la maggior parte delle soluzioni AI può essere eseguita su infrastrutture cloud esistenti, purché siano configurati correttamente i permessi e le policy di sicurezza.

Qual è la differenza tra governance e controllo degli agenti AI?

La governance riguarda la definizione di regole, responsabilità e autorizzazioni, mentre il controllo è l’azione di bloccare o autorizzare in tempo reale le operazioni che rispettano o violano tali regole.