Il Rischio del Pulsante ‘Approvo’: La Governance Necessaria per gli Agenti AI Autonomi

Negli ultimi anni, l’adozione di sistemi di remediation automatica ha rivoluzionato il modo in cui le reti vengono gestite. Questi sistemi possono risolvere problemi durante la notte senza alcuna notifica, lasciando la verifica delle azioni all’ispezione successiva da parte di un operatore umano. Questa pratica, nota come Human-on-the-Loop, solleva interrogativi importanti sulla responsabilità e sulla trasparenza delle decisioni prese dagli agenti AI.

In scenari alternativi, agenti costruiti in modo improvvisato possono eseguire correzioni senza lasciare tracce esaustive delle decisioni che hanno portato a quegli interventi. Di conseguenza, i log mostrano il “cosa” è stato fatto, ma non sempre il “perché” o le modifiche collaterali effettuate. Questo limite può trasformare il click di approvazione in un rito 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, generando livelli di autonomia non esplicitamente approvati. Ricerche recenti indicano 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 una gestione delle identità e controlli di governance.

È fondamentale trattare gli agenti che operano su reti come entità dotate di identità. Questi agenti richiedono credenziali, politiche, limiti operativi, spiegabilità e tracce di audit simili a quelle degli operatori umani. Molte infrastrutture di gestione degli accessi sono state progettate per 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 principal con permessi limitati, accesso temporizzato e percorsi di revoca chiari, insieme a un registro completo delle azioni compiute e delle motivazioni che hanno guidato le scelte.

La fiducia nell’autonomia degli agenti deve essere progressiva. Gli agenti possono iniziare in modalità suggerimento e guadagnare capacità operative sulla base di prove e limiti definiti, piuttosto che ricevere autonomie totalizzanti sin dall’inizio. Con l’aumento della complessità e del volume 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 cresce ulteriormente. Una catena di agenti che si passano contesto rende 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, di impostare permessi rigorosi, controlli d’identità e audit trail è cruciale per distinguere le implementazioni resilienti da quelle che espongono l’organizzazione a rischi latenti.