In Breve
- Quali sono i rischi legati all'autonomia degli agenti AI?
- I rischi includono la difficoltà di attribuire responsabilità in caso di malfunzionamenti e la possibilità di accessi non autorizzati.
- Come possono le aziende mitigare i rischi associati agli agenti AI?
- Le aziende possono configurare gli agenti come entità principali con permessi limitati e audit trail chiari.
- Qual è l'importanza della governance per gli agenti AI?
- La governance è cruciale per garantire trasparenza, responsabilità e allineamento con gli obiettivi organizzativi.
Negli ultimi anni, l’adozione di sistemi di remediation automatica ha rivoluzionato il modo in cui le aziende gestiscono le loro reti. Questi sistemi possono risolvere problemi durante la notte senza alcuna notifica, lasciando la verifica delle azioni a un operatore umano solo in un secondo momento. Tuttavia, questa pratica, nota come Human-on-the-Loop, presenta delle insidie. In scenari meno controllati, agenti improvvisati possono eseguire correzioni senza lasciare tracce chiare delle decisioni che hanno guidato tali interventi. Questo porta a una situazione in cui i log mostrano il “cosa” è stato fatto, ma non sempre il “perché”, rendendo difficile attribuire responsabilità in caso di malfunzionamenti o interruzioni di servizio.
Markus Nispel, CTO EMEA e Head of AI Engineering di Extreme Networks, sottolinea che senza vincoli adeguati, la delega a sistemi agentici può accumularsi, creando livelli di autonomia non esplicitamente approvati. Secondo ricerche recenti, il 57% dei responsabili IT prevede di eliminare completamente gli esseri umani dal processo decisionale entro un anno, mentre il 79% già considera gli agenti AI come “utenti” che necessitano di una gestione delle identità e di controlli di governance.
È fondamentale trattare gli agenti che operano su reti come entità dotate di identità. Questi agenti necessitano di credenziali, politiche operative, limiti chiari, spiegabilità e audit trail simili a quelli richiesti per gli operatori umani. Le infrastrutture di gestione degli accessi, spesso progettate per gli esseri umani, possono generare accessi “ombra” e rischi non quantificabili se applicate in modo informale agli agenti. Per mitigare tali rischi, ogni agente dovrebbe essere configurato come un’entità principale con permessi limitati, accesso temporizzato e percorsi di revoca chiari, accompagnati da un registro completo delle azioni compiute e delle motivazioni alla base delle scelte.
La fiducia nell’autonomia degli agenti dovrebbe essere costruita progressivamente. Gli agenti possono iniziare in modalità suggerimento, guadagnando capacità operative basate su prove e limiti definiti, piuttosto che ricevere autonomie totali fin dall’inizio. Con l’aumento della complessità e del volume delle decisioni autonome, la supervisione umana deve essere supportata da infrastrutture che integrano 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 informazioni rende difficile ricostruire gli eventi rispetto a un singolo agente, poiché è necessario comprendere cosa ciascun agente conosceva oltre a ciò che ha fatto. L’implementazione di permessi rigorosi, controlli d’identità e audit trail che rispondano a domande operative è essenziale per distinguere le implementazioni resilienti da quelle che espongono l’organizzazione a rischi latenti. In questo contesto, la governance degli agenti AI diventa un tema cruciale per la sicurezza e la responsabilità nelle operazioni aziendali.
