Gli agenti AI stanno diventando sempre più presenti – e più potenti. Possono operare in modo autonomo, utilizzare strumenti e prendere decisioni, spesso senza supervisione umana in tempo reale. Promettono una produttività senza limiti, ma introducono anche nuovi rischi che non possono essere ignorati.
Man mano che la loro autonomia e integrazione nelle operazioni aziendali aumenta, i confini tra responsabilità umane e macchina sono sempre più sfocati. Come garantire che agiscano in modo etico? Come proteggere le loro identità e accessi? E come gestire il loro ciclo di vita per prevenire abusi o conseguenze indesiderate?
Per affrontare questi nuovi rischi è utile pensare agli agenti AI come se fossero persone. Nascono, imparano, collaborano, guidano, vanno in “pensione”. E proprio come con gli esseri umani, garantire che operino in modo sicuro ed etico durante tutto il loro ciclo di vita è fondamentale per aziende, dipendenti, clienti e reputazione aziendale.
Indice degli argomenti
Definizione e caratteristiche degli agenti AI
Gli agenti AI sono entità software autonome basate su Large Language Models (LLM) capaci di ragionare, prendere decisioni e utilizzare strumenti. Possono essere integrati in app SaaS, lanciati da un browser o eseguiti su piattaforme agentiche dedicate.
La nascita sicura degli agenti AI
Come i neonati sono ospitati in reparti pediatrici dotati di protocolli igienici, monitoraggio continuo e accesso controllato, gli agenti AI dovrebbero “nascere” in ambienti sicuri caratterizzati da identità robuste, autenticazione, controlli di accesso e monitoraggio. Una compromissione nelle console di gestione degli agenti AI o nei file di configurazione può influenzare pericolosamente le loro future operazioni.
Come i bambini vanno a scuola per imparare, gli agenti AI devono passare attraverso una fase di apprendimento che definisce come interpretano il mondo.
La fase di apprendimento e i suoi rischi
Una volta nati, gli agenti devono “imparare”, e la fonte da cui apprendono è critica. Il loro ragionamento e comportamento sono modellati dagli LLM e dai dati di fine-tuning che ereditano. Informazioni errate distorte o set di addestramento “avvelenati” possono portare ad agenti problematici, decisioni sbagliate o logiche facilmente sfruttabili.
Inoltre, gli agenti AI interagiscono con gli strumenti tramite API e chiamate di funzione. Senza una guida adeguata, il loro primo utilizzo di strumenti può portare ad azioni indesiderate, come la cancellazione di dati o l’’esposizione di secret. Per proteggere questa fase “educativa” è necessario verificare la fonte dei dati di addestramento, impostare limiti sui tool che possono usare, testare e simulare il comportamento degli agenti AI prima del lancio. Uno non, o male, addestrato rappresenta, infatti, un rischio significativo. È fondamentale ricordare che gli agenti AI non operano in isolamento, ma si connettono con persone, servizi e altri agenti.
Autenticazione e collaborazione tra agenti
Come gli esseri umani si affidano a passaporti e metodi di autenticazione digitale per stabilire autenticità, così questi agenti necessitano di metodi chiari e verificabili per dimostrare chi sono e le azioni autorizzate a compiere. Per garantire una collaborazione sicura, l’autenticazione reciproca è fondamentale, da attuarsi tramite certificati, token e API sicure. È inoltre essenziale che la comunicazione agente-agente sia governata e registrata, e che i framework di delega e consenso aiutino a definire cosa gli agenti possono fare per conto di altri. Infine, i controlli di accesso per gli agenti AI devono identificare la persona dietro l’operazione, non solo il processo dell’agente.
Responsabilità e tracciabilità operativa
Allo stesso modo in cui i dipendenti contribuiscono con valore e seguono le regole, le aziende devono fare lo stesso per gli agenti AI. Per sicurezza e conformità, le attività dei dipendenti sono tracciate; lo stesso livello di responsabilità deve applicarsi agli agenti. Le identità sono quindi fondamentali per gli agenti AI che operano in modo sicuro all’interno di un’azienda. Queste identità consentono di applicare controlli di accesso granulari, tracciare le loro azioni tramite audit trail e applicare policy di conformità e regolamenti, affinché.in caso di incidente, si possa risalire alle azioni di quello specifico. Poiché il loro comportamento può essere imprevedibile, il concetto di responsabilità è fondamentale per costruire fiducia e poter scalare iniziative basate su agenti.
Evoluzione verso ruoli di maggiore autonomia
Come dipendenti affidabili vengono promossi a ruoli con maggiori responsabilità, gli agenti AI otterranno autorità più ampia man mano che dimostrano il loro valore. Ma con l’aumento della fiducia, cresce il rischio, richiedendo una maggiore supervisione e controlli di accesso più rigorosi.
Alcuni agenti saranno progettati per operare in modo completamente autonomo, mentre altri coordineranno più sistemi, agenti e umani. Questi ultimi, che si occupano di orchestrazione, agiranno come manager virtuali, prendendo decisioni con un impatto a livello aziendale.
Tuttavia, maggiore è l’autonomia dell’agente, più alta è la posta in gioco. Gli agenti autonomi assumeranno ruoli all’interno dell’organizzazione, con privilegi che si espanderanno fino a includere azioni amministrative e ad alto rischio. Di conseguenza, guasti e incidenti potrebbero propagarsi attraverso interi ecosistemi.
Controlli privilegiati per agenti autonomi
Per proteggere il comportamento autonomo degli agenti AI, le organizzazioni devono implementare controlli privilegiati che garantiscano principio del minimo privilegio e accesso just-in-time. È inoltre essenziale dotarsi di analisi comportamentale e rilevamento delle anomalie per monitorare le attività degli agenti AI, e prevedere capacità di “kill switch” automatizzate per l’arresto di emergenza di processi agentic compromessi o malfunzionanti.
Gli agenti saranno i processi più potenti in esecuzione in azienda e richiederanno accessi altamente privilegiati. Pertanto, la compromissione di un agente o dell’identità utilizzata rappresenta un rischio significativo.
Dismissione e gestione degli agenti zombie
Il processo di pensionamento dei dipendenti richiede che il loro accesso, credenziali e identità aziendali vengano rese inutilizzabili, e le stesse pratiche dovrebbero applicarsi agli agenti AI, provvedendo alla rimozione.
Gli agenti inattivi che mantengono l’accesso oltre il loro scopo previsto diventano “zombie”, lasciando identità dormienti con privilegi attivi esposti, rappresentando una superficie di attacco significativa.
Si stima che le aziende avranno milioni di agenti, ognuno con ruoli diversi e sviluppati su sistemi e piattaforme separate. Permessi eccessivi per qualunque di essi rappresentano un anello debole nella catena di sicurezza. Per questo, le organizzazioni avranno bisogno di processi scalabili per rimuovere l’accesso e dismettere agenti e le loro identità, che includono la revoca delle credenziali e dell’accesso legata al ciclo di vita dell’agente, meccanismi di discovery per localizzare e tracciare tutti quelli attivi e dormienti, e una gestione del ciclo di vita dell’identità personalizzata in ogni ambiente.
Evoluzione continua e impatto futuro
Anche quando un agente “muore” e viene dismesso, l’impatto della sua attività non cessa. Finché è attivo, si adatta in base a nuove informazioni, cambiamenti nell’ambiente e prestazioni precedenti. Può anche produrre azioni proattive, ma inaspettate, a causa di set di dati migliorati, modelli aggiornati e altro. Questa evoluzione deve essere monitorata e controllata, poiché influenzerà le decisioni e le azioni di agenti successivi, che potrebbero adottare comportamenti inattesi, o perpetuare logiche difettose ereditate da esecuzioni e input precedenti. Potrebbero anche richiedere o necessitare di privilegi maggiori rispetto a quanto originariamente previsto.
Per mantenere sicurezza e controllo durante questo continuo processo evolutivo, le aziende devono rivedere regolarmente eventuali modifiche al modello e ai dati, e implementare controlli per garantire che gli agenti operino entro i loro privilegi e ambiti consentiti e che le loro azioni siano monitorate.
L’importanza di un approccio Zero Trust
Man mano che gli agenti AI diventano parte integrante delle operazioni aziendali, il loro ciclo di vita rispecchia quello degli esseri umani in molti modi. Notando parallelismi tra le esigenze di sicurezza degli esseri umani e quelle degli agenti AI, le imprese possono comprendere meglio l’importanza dei controlli delle identità e della gestione del ciclo di vita per questi potenti strumenti.
Adottare un approccio Zero Trust è essenziale. Proprio come si proteggono le identità umane con autenticazione rigorosa, controlli di accesso e monitoraggio, gli stessi principi devono applicarsi agli agenti AI. Dalla loro creazione in ambienti sicuri al loro ritiro e oltre, ogni fase del ciclo di vita di un agente richiede robuste misure di sicurezza per prevenire abusi, garantire la responsabilità e mantenere la fiducia.
In definitiva, la chiave per sbloccare il pieno potenziale degli agenti AI risiede nel trattare le loro identità con la stessa cura e scrutinio di quelle umane. Sfruttando le esperienze precedenti e implementando controlli di sicurezza scalabili e incentrati sulle identità, le aziende possono sfruttare il potere trasformativo degli agenti AI, proteggendo al contempo le proprie persone, dati e reputazione.
