Agentic AI e sicurezza

L’agentic AI rappresenta la prossima frontiera dell’intelligenza artificiale, capace di prendere decisioni e intraprendere azioni in modo indipendente con supervisione umana minima. Gartner l’ha identificata come la principale tendenza tecnologica strategica per il 2025, con una crescita prevista del mercato globale dell’agentic AI aziendale a un incredibile tasso annuo composto del 46,2% dal 2025 al 2030. Entro il 2028, gli analisti prevedono che almeno il 15% delle decisioni lavorative quotidiane sarà preso in modo autonomo da sistemi di agentic AI, rispetto a praticamente nessuna nel 2024.

L’agentic AI, o IA agentica, è una forma sofisticata di intelligenza artificiale capace di raggiungere obiettivi specifici con supervisione limitata, imitando i processi decisionali umani. A differenza dei modelli di IA tradizionali che operano entro vincoli predefiniti, l’agentic AI mostra autonomia e comportamento orientato agli obiettivi. Il termine “agentica” si riferisce alla capacità di azione di questi sistemi, ovvero alla loro abilità di agire in modo indipendente e mirato per raggiungere i risultati desiderati.

Questa tecnologia si basa su tecniche di IA generativa, applicando le capacità dei Large Language Model (LLM) in ambienti dinamici. Mentre l’IA generativa si concentra principalmente sulla creazione di contenuti basati su pattern appresi, l’agentic AI estende questa capacità per completare autonomamente compiti complessi. Un sistema di agentic AI può eseguire più azioni in sequenza, come analizzare dati, formulare raccomandazioni ed eseguire decisioni senza una guida umana continua.

Il progresso più significativo dei sistemi agentici è la loro capacità di mantenere obiettivi a lungo termine e gestire attività di problem solving multi-fase senza supervisione costante. Questi sistemi combinano la flessibilità degli LLM con le caratteristiche strutturate della programmazione tradizionale. Questo approccio innovativo consente agli agenti IA di funzionare più come assistenti umani che come strumenti software convenzionali.

L’agentic AI opera attraverso un ciclo continuo di percezione, ragionamento, azione e apprendimento. Questo framework in quattro fasi consente agli agenti IA di interpretare dati complessi, prendere decisioni contestualizzate e affinare le loro capacità nel tempo, mantenendo l’allineamento con gli obiettivi organizzativi.

Percezione: consapevolezza dell’ambiente

L’agentic AI inizia raccogliendo ed elaborando dati provenienti da diverse fonti, tra cui sensori IoT, database aziendali e interazioni in tempo reale con gli utenti. La computer vision avanzata e l’elaborazione del linguaggio naturale consentono ai sistemi di riconoscere pattern, estrarre caratteristiche chiave e costruire una comprensione contestuale del loro ambiente operativo.

Ragionamento: analisi strategica

Durante la fase di ragionamento, gli LLM fungono da motori cognitivi, interpretando i compiti, generando potenziali soluzioni e coordinando sottomodelli specializzati per funzioni specifiche. Tecniche come la Retrieval-Augmented Generation consentono agli agenti di accedere a basi di conoscenza proprietarie, mantenendo i protocolli di sicurezza aziendale.

Azione: esecuzione orientata agli obiettivi

Gli agenti AI traducono le decisioni in azioni concrete attraverso integrazioni API con software aziendali, strumenti di automazione robotica dei processi e piattaforme esterne. I guardrail assicurano che le azioni rimangano entro i limiti etici e operativi predefiniti. Ad esempio, un sistema agentico può approvare automaticamente richieste di risarcimento assicurativo di routine inferiori a 10.000 euro, mentre i casi più importanti vengono inoltrati all’esame di un operatore umano.

Apprendimento: miglioramento continuo

Un meccanismo di “flywheel dei dati” autoalimentato consente all’agentic AI di apprendere da ogni interazione. I risultati positivi rafforzano i parametri del modello attraverso l’apprendimento per rinforzo, mentre i risultati inattesi attivano una ricalibrazione adattiva degli alberi decisionali. Questo sistema a ciclo chiuso consente l’ottimizzazione delle prestazioni senza necessità di riqualificazione manuale, fondamentale per mantenere la rilevanza in settori in rapida evoluzione come la cybersecurity e i mercati finanziari.

Iterando queste fasi interconnesse, i sistemi di agentic AI sviluppano capacità di problem solving sempre più sofisticate, mantenendo l’allineamento con le priorità aziendali in evoluzione. La combinazione di flessibilità generativa e controlli deterministici dell’architettura la posiziona come soluzione trasformativa per le imprese che navigano in panorami digitali complessi.

L’agentic AI e l’IA generativa sono rami distinti dell’intelligenza artificiale con capacità complementari. L’IA generativa è specializzata nella creazione di contenuti originali, come testi, immagini o codice, identificando pattern nei dati di training e producendo output in risposta alle richieste degli utenti. Strumenti come ChatGPT e DALL-E sono esempi di questa tecnologia, che eccelle nell’aumentare la creatività umana e nell’automatizzare le attività basate sui contenuti.

Al contrario, l’agentic AI si concentra sul decision-making autonomo e sull’azione orientata agli obiettivi. Sfrutta i Large Language Model (LLM) e il machine learning per analizzare gli ambienti, pianificare strategie ed eseguire processi multi-fase senza supervisione umana continua. Ad esempio, i sistemi agentici possono regolare autonomamente i prezzi di magazzino o risolvere ticket IT interpretando il contesto e avviando le azioni necessarie.

Mentre l’IA generativa opera in modo reattivo sulla base degli input dell’utente, l’IA agentica identifica proattivamente gli obiettivi e si adatta alle condizioni dinamiche. Le aziende spesso implementano l’IA generativa per la generazione di contenuti e l’analisi dei dati, mentre l’agentic AI guida workflow autonomi in aree come la risposta alle minacce cybersecurity e l’ottimizzazione della supply chain.

L’agentic AI trasforma le operazioni aziendali consentendo decision-making autonomo e problem solving adattivo. I suoi vantaggi si estendono all’efficienza organizzativa, all’innovazione e alla crescita strategica, offrendoti un vantaggio competitivo in mercati dinamici.

• Efficienza operativa: l’agentic AI automatizza workflow complessi e articolati multi-fase, dalla gestione dell’inventario al customer service, riducendo l’intervento manuale e accelerando il completamento delle attività. Questo semplifica le operazioni mantenendo una qualità costante e consentendo ai tuoi team di concentrarsi su iniziative di maggior valore.
• Migliore decision-making: sintetizzando dati in tempo reale e pattern storici, l’agentic AI ti fornisce decisioni contestualizzate e allineate con gli obiettivi aziendali. La sua capacità di bilanciare il ragionamento probabilistico con i vincoli normativi minimizza gli errori e garantisce la conformità in tutti i settori.
• Promuovere l’innovazione: secondo il World Economic Forum, l’agentic AI “consente la creazione di nuovi strumenti finanziari, come robo-advisor personalizzati o sistemi di gestione patrimoniale adattivi che adeguano le strategie in tempo reale in base alle variazioni del mercato e alle preferenze dei clienti”.
• Scalabilità: questi sistemi si adattano dinamicamente per gestire carichi di lavoro fluttuanti, dai picchi di domanda stagionali alle interruzioni operative impreviste. Questa elasticità supporta la tua crescita aziendale senza richiedere aumenti proporzionali del personale o dell’infrastruttura.
• Apprendimento adattivo: l’agentic AI perfeziona continuamente le proprie strategie attraverso cicli di feedback iterativi, migliorando l’accuratezza e la reattività nel tempo. Questa auto-ottimizzazione garantisce la pertinenza in condizioni di mercato in evoluzione e di fronte a sfide emergenti.
• Gestione del rischio: il rilevamento proattivo delle anomalie ti consente di identificare tempestivamente le minacce, dalle violazioni dei dati ai colli di bottiglia nella supply chain. I protocolli di risposta autonomi mitigano i rischi prima che si aggravino, salvaguardando la continuità operativa.
• Colmare il divario di competenze: “La forza lavoro globale nel settore della cybersecurity deve affrontare una carenza di 3,4 milioni di professionisti”, riferisce Destiny Young, ingegnere esperto di cybersecurity. “L’agentic AI agisce come moltiplicatore di forza automatizzando attività ripetitive come l’analisi del phishing e il monitoraggio degli endpoint”.
• Ottimizzazione dell’esperienza del cliente: l’IA agentica “si basa su tendenze quali l’open banking e la finanza integrata per offrire ai consumatori agenti IA altamente personalizzati”, aggiunge il World Economic Forum. Questo favorisce il coinvolgimento, riducendo i tempi di risposta e gli attriti operativi.

Questi vantaggi posizionano l’agentic AI come catalizzatore dell’agilità organizzativa. La sua integrazione segna un salto strategico verso modelli di business autonomi e pronti per il futuro.

Gli agenti AI stanno guidando l’innovazione in tutti i settori ottimizzando autonomamente le operazioni e rafforzando le difese digitali. Di seguito alcuni casi d’uso che evidenziano la sua versatilità nell’affrontare le sfide moderne del business e della cybersecurity.

Applicazioni aziendali

• Ottimizzazione della supply chain: l’agentic AI regola dinamicamente i livelli di inventario e i percorsi logistici analizzando segnali di domanda in tempo reale, ritardi dei fornitori e tendenze del mercato. Questo riduce i costi di eccedenza di magazzino e garantisce consegne puntuali anche in caso di interruzioni come chiusure portuali o eventi meteorologici.
• Efficienza del customer service: gli agenti IA risolvono le richieste di routine interpretando le intenzioni dei clienti, accedendo a knowledge base ed eseguendo procedure di troubleshooting. Questo riduce i tempi di attesa fino al 40%, liberando gli agenti umani per dedicarsi a casi complessi dal punto di vista emotivo o tecnico.
• Automazione delle risorse umane: dalla selezione dei curriculum all’onboarding, l’agentic AI accelera le assunzioni identificando i candidati migliori e programmando i colloqui in base alla disponibilità dei recruiter. Garantisce la conformità alle leggi sul lavoro aggiornando dinamicamente i processi al mutare delle normative.
• Rilevamento delle frodi finanziarie: gli agenti AI monitorano le transazioni in tempo reale, segnalando anomalie come pattern di acquisto insoliti o tentativi di accesso agli account. Questi modelli hanno dimostrato di ridurre le perdite legate alle frodi fino al 50% nel settore bancario, congelando autonomamente gli account sospetti e avvisando gli analisti.
• Ottimizzazione delle campagne di marketing: gli agenti IA personalizzano la distribuzione dei contenuti analizzando il comportamento dei clienti su tutti i canali, adeguando le offerte pubblicitarie e testando i messaggi in tempo reale con A/B test. Questo aumenta i tassi di conversione mantenendo la coerenza del brand sui mercati globali.

Applicazioni per la cybersecurity

• Rilevamento e prevenzione delle minacce: l’agentic AI correla dati provenienti da endpoint, firewall e ambienti cloud per identificare minacce nascoste come exploit zero-day. Blocca autonomamente indirizzi IP dannosi e isola dispositivi compromessi prima che gli attacchi si intensifichino.
• Automazione della risposta agli incidenti: durante le violazioni, i sistemi agentici eseguono protocolli di contenimento (revoca delle credenziali di accesso, disabilitazione degli account infetti e avvio dei backup) in pochi secondi. Questo minimizza i tempi di permanenza e limita i tempi di inattività operativa.
• Gestione della sicurezza cloud: gli agenti IA scansionano continuamente le configurazioni cloud alla ricerca di misconfiguration o API esposte, applicando automaticamente patch (patch management) e aggiornando i controlli di accesso.
• Governance delle identità e degli accessi: l’agentic AI applica l’accesso con privilegi minimi analizzando i ruoli degli utenti, lo stato di sicurezza dei dispositivi e i contesti di accesso. Regola autonomamente le autorizzazioni durante scenari ad alto rischio, ad esempio dopo aver rilevato un tentativo di phishing sull’account di un dirigente.

La drastica riduzione dell’alert fatigue è un altro vantaggio fondamentale per la cybersecurity. “I team di sicurezza spesso devono affrontare migliaia di alert al giorno, molti dei quali sono falsi positivi”, aggiunge Young. “L’agentic AI smista autonomamente questi alert, scartando quelli benigni e segnalando quelli ad alto rischio. Questo riduce il Mean Time To Investigation (MTTI) fino al 90%, consentendo agli analisti di concentrarsi sulle attività critiche”.

Affrontando sia l’efficienza operativa che la resilienza cybersecurity, l’agentic AI ti consente di innovare con fiducia mantenendo al contempo una solida postura di sicurezza.

L’agentic AI si basa su LLM come GPT-5 come fondamento cognitivo. Questi modelli consentono ai sistemi di interpretare le attività, generare soluzioni e coordinare sottomodelli specializzati per funzioni che spaziano dall’analisi dei dati al controllo robotico. Gli LLM integrano la Retrieval-Augmented Generation per combinare dati aziendali proprietari con input in tempo reale. Questo processo garantisce che le decisioni siano allineate con le conoscenze dell’organizzazione e i requisiti di conformità.

Durante l’esecuzione, gli agenti interagiscono con software aziendali e dispositivi IoT attraverso integrazioni API. Guardrail predefiniti impongono limiti etici e operativi, come l’automazione delle richieste di risarcimento assicurativo entro soglie approvate e la segnalazione delle eccezioni per la revisione umana.

L’architettura dipende da piattaforme di orchestrazione dell’IA per coordinare workflow multi-agente. Strumenti come i sistemi basati su BPMN di Camunda modellano i processi, delegano le attività e sincronizzano gli stati in ambienti distribuiti. I framework di calcolo distribuito consentono agli agenti di operare su più server, scalare in base alle esigenze di carico di lavoro e mantenere l’affidabilità del sistema.

L’apprendimento per rinforzo e i modelli probabilistici guidano il miglioramento continuo perfezionando le decisioni attraverso cicli di feedback. Questi meccanismi consentono a sistemi come Coscientist di ottimizzare autonomamente le reazioni chimiche e di potenziare i framework di agentic AI edge per adattarsi alle esigenze degli utenti in tempo reale. Insieme, queste tecnologie creano sistemi adattivi che uniscono la flessibilità generativa a controlli deterministici, favorendo l’innovazione e garantendo al contempo la stabilità operativa.

L’implementazione dell’agentic AI introduce sfide complesse che richiedono una governance proattiva per bilanciare l’innovazione con la responsabilità etica. Le aziende devono affrontare queste considerazioni chiave per garantire un’implementazione sicura ed equa.

• Rischi per la privacy e la sicurezza dei dati: i sistemi di agentic AI elaborano dati sensibili attraverso più punti di contatto, creando vulnerabilità in caso di fallimento dei protocolli di sicurezza. La natura autonoma di questi sistemi amplifica i rischi, poiché gli agenti IA spesso richiedono ampio accesso alle tue reti aziendali e ai database dei clienti per eseguire i compiti.
• Amplificazione dei bias: l’agentic AI può perpetuare i bias incorporati nei dati di training o in alberi decisionali difettosi, in particolare in ambiti ad alto rischio come l’assunzione o l’approvazione di prestiti. A differenza degli algoritmi statici, le sue capacità di auto-apprendimento rischiano di amplificare le disparità nel tempo se non vengono monitorate rigorosamente.
• Lacune nella responsabilità: determinare la responsabilità delle azioni guidate dall’IA rimane un ostacolo critico. Uno studio del MIT del 2024 ha rilevato che “le imprese che utilizzano workflow multi-agente devono affrontare lacune nella responsabilità a causa di diritti decisionali e protocolli di governance mal definiti, in particolare in ambienti complessi e autonomi”. Questa ambiguità complica la risposta agli incidenti e mina la fiducia degli stakeholder.
• Deficit di trasparenza: la natura “black box” di molti sistemi agentici ostacola l’auditing e la conformità, in particolare nei settori regolamentati. Quando gli agenti IA regolano autonomamente le strategie senza spiegazioni comprensibili all’uomo, gli stakeholder hanno difficoltà a validare i percorsi decisionali.
• Frammentazione normativa: standard globali divergenti, come la rigorosa AI Act dell’UE rispetto alle linee guida più flessibili degli Stati Uniti, creano sfide di conformità per le implementazioni multinazionali. I sistemi agentici che operano in diverse giurisdizioni devono districarsi tra requisiti contrastanti in materia di trasparenza e supervisione umana.

Per mitigare questi problemi, le organizzazioni stanno adottando framework di explainability e comitati di revisione etica specificamente adattati all’IA autonoma. La collaborazione proattiva tra sviluppatori, team legali e policy maker rimane essenziale per sfruttare in modo responsabile il potenziale dell’agentic AI.

L’agentic AI è destinata a ridefinire le operazioni aziendali e le strategie di cybersecurity, con i leader del settore che prevedono la sua adozione su larga scala entro il 2030. Gartner prevede che l’80% dei problemi comuni relativi al customer service sarà risolto in modo autonomo entro il 2029, mentre il CEO di Salesforce prevede che entro il 2026 saranno in servizio 1 miliardo di agenti IA. Questi sistemi si evolveranno in reti collaborative “multi-agente”, che coordineranno le attività tra vari reparti mantenendo una governance centralizzata, un cambiamento evidenziato da Forbes come fondamentale per l’innovazione nei settori verticali.

Nel campo della cybersecurity, l’agentic AI diventerà probabilmente un’arma a doppio taglio. Malwarebytes avverte che gli attacchi ransomware basati sull’IA potrebbero aumentare in modo esponenziale con l’utilizzo da parte dei criminali di sistemi autonomi per sfruttare le vulnerabilità. Al contrario, Microsoft e CrowdStrike stanno sperimentando agenti IA capaci di neutralizzare autonomamente le minacce in pochi secondi, riducendo potenzialmente i tempi di risposta alle violazioni.

Framework emergenti come LLM Agent Honeypot di Palisade Research mirano a contrastare le minacce basate sull’IA attraverso tattiche di deception proattive. Con l’aumentare delle preoccupazioni etiche, gli esperti sostengono la necessità di certificazioni di sicurezza dell’IA e protocolli di supervisione in tempo reale per prevenirne l’uso improprio. Entro il 2035, l’agentic AI potrebbe formare ecosistemi di sicurezza in grado di auto-ripararsi, prevedendo le vulnerabilità, applicando patch ai sistemi e adattando le difese in modo autonomo, pur mantenendo la responsabilità umana.

L’agentic AI offre un potenziale di trasformazione per le tue strategie di cybersecurity e ti consente di combattere le minacce in evoluzione con velocità e precisione senza precedenti. Rilevando autonomamente le anomalie, neutralizzando gli attacchi e adattandosi alle nuove tattiche, questi sistemi riducono i tempi di risposta da ore a secondi. I tuoi team di sicurezza che sfruttano l’agentic AI possono automatizzare attività di routine come la classificazione degli alert e l’analisi del phishing, liberando gli analisti per concentrarsi sulla ricerca strategica delle minacce e sulle indagini complesse.

Secondo un rapporto del World Economic Forum, “circa il 72% degli intervistati segnala un aumento dei rischi cyber a livello organizzativo, con il ransomware che rimane una delle principali preoccupazioni. Quasi il 47% delle organizzazioni cita come preoccupazione principale i progressi degli avversari alimentati dall’intelligenza artificiale generativa (GenAI), che consentono attacchi più sofisticati e scalabili”.

Tuttavia, l’adozione richiede un’attenta valutazione dei rischi, quali le vulnerabilità del livello di orchestrazione e le lacune nella propagazione dell’identità. Per prevenire lo sfruttamento malevolo dei sistemi autonomi sono essenziali solide misure di protezione, tra cui gateway IA per la validazione degli input, ambienti di test sandbox e controlli di accesso granulari. Devi inoltre affrontare le sfide relative alla responsabilità attraverso audit trail e la validazione umana per le decisioni critiche.

Le aziende più lungimiranti stanno già implementando l’agentic AI per isolare autonomamente i dispositivi infetti da ransomware, applicare policy zero-trust negli ambienti cloud e prevedere i vettori di attacco utilizzando l’analisi comportamentale. Poiché i cybercriminali utilizzano l’IA come arma, l’adozione di questi sistemi diventa non solo vantaggiosa, ma indispensabile.

Il percorso da seguire richiede framework collaborativi in cui gli agenti IA e gli analisti evolvano insieme: le macchine gestiscono la scalabilità e la velocità, gli esseri umani guidano la strategia e l’etica. Le organizzazioni che implementano l’agentic AI con protocolli di sicurezza multi-layer e monitoraggio continuo guideranno la prossima ondata di resilienza cyber, trasformando l’intelligenza autonoma in un vantaggio difensivo sostenibile.

Con l’evoluzione della complessità e della portata delle minacce cyber, l’integrazione dell’agentic AI nel tuo framework di cybersecurity può sbloccare nuovi livelli di difesa proattiva e agilità operativa. Il rilevamento autonomo delle minacce, la risposta in tempo reale e le capacità di apprendimento adattivo ti consentono di contrastare attacchi sofisticati e di rendere le tue strategie di sicurezza a prova di futuro.

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