Cos'è la governance degli agenti IA?

Il crescente utilizzo degli agenti di IA in ambito professionale ha reso più evidenti anche i rischi che comportano. Sebbene quasi tre quarti delle aziende prevedano di implementare l'IA agentica entro due anni, il rapporto "2026 State of AI" di Deloitte ha rilevato che solo il 21% di queste aziende dispone di un modello maturo per la governance degli agenti. Senza adeguati controlli di sicurezza, gli agenti di IA rappresentano una vulnerabilità per la tua azienda. Se vuoi utilizzare gli agenti di IA in modo sicuro, ci pensiamo noi! In questo articolo vedremo cos'è la governance degli agenti di IA e come puoi usarli in modo sicuro.

TL; DR

• La governance degli agenti di IA consiste nella gestione e nel monitoraggio strutturati dei sistemi di IA autonomi che prendono decisioni ed eseguono azioni in modo indipendente.
  
  
• Gli agenti di IA comportano rischi significativi per la sicurezza, tra cui attacchi di iniezione di prompt, esfiltrazione di dati, rischi legati all'esecuzione, controlli di accesso compromessi, vulnerabilità degli strumenti e mancanza di osservabilità.
  
  
• La governance tradizionale dell'IA si concentra sui rischi legati ai risultati, mentre la governance agentica affronta i rischi legati alle azioni, che richiedono misure di sicurezza e controlli tecnici più rigorosi.
  
  
• La creazione di un quadro di governance per l'IA agentica comporta la definizione delle basi di governance, la definizione dei principi etici, l'implementazione di misure di salvaguardia e controlli, la garanzia della governance dei dati e della trasparenza, l'istituzione di sistemi di monitoraggio e audit, il mantenimento della conformità normativa e la formazione dei dipendenti.
  
  
• TextCortex un'infrastruttura AI aziendale regolamentata, dotata di sistemi di monitoraggio, controlli di conformità e misure di sicurezza per aiutare le organizzazioni a implementare agenti AI sicuri e conformi.

Cos'è la governance degli agenti / degli agenti di intelligenza artificiale?

La governance degli agenti IA si riferisce alla gestione e al monitoraggio strutturati dei sistemi di IA autonomi, denominati agenti IA, in grado di prendere decisioni ed eseguire azioni in modo indipendente. La governance degli agenti IA consiste in protocolli di sicurezza sviluppati per garantire la sicurezza e prevenire la fuga di dati da questi sistemi in grado di prendere decisioni e agire autonomamente. Gli agenti IA presentano un livello di rischio che dipende dall'accesso e dalle autorizzazioni che gli concedi.

Perché è importante la governance degli agenti di IA?

Il motivo per cui la governance degli agenti IA è importante è la crescente influenza e diffusione degli agenti IA nelle aziende. Sebbene gli agenti IA alleggeriscano il carico di lavoro di molte aziende grazie alla loro capacità di prendere decisioni autonome e portare avanti le attività, comportano anche dei rischi. Secondo un sondaggio di UiPath tra i leader aziendali, le vulnerabilità di sicurezza sono la principale preoccupazione per il 56% delle organizzazioni che utilizzano agenti AI, mentre il 34% cita i rischi legati alla governance. Per eliminare questi rischi e prendere precauzioni contro gli attacchi, hai bisogno della governance degli agenti AI.

Quali sono i rischi legati agli agenti basati sull'intelligenza artificiale?

Ecco i rischi di sicurezza più comuni legati agli agenti di intelligenza artificiale:

• Attacchi di iniezione di prompt: input dannosi che dirottano le istruzioni dell'agente, spingendolo a compiere azioni non autorizzate

• Perdita ed esfiltrazione di dati: gli agenti potrebbero accidentalmente divulgare dati sensibili a sistemi o strumenti esterni con cui interagiscono

• Rischio di esecuzione / Azioni non autorizzate: dato che gli agenti possono compiere azioni nel mondo reale, gli hacker possono innescare operazioni automatizzate dannose come transazioni non autorizzate, cancellazione di dati o modifiche al sistema

• Controllo degli accessi inadeguato: gli agenti potrebbero ottenere autorizzazioni eccessive su strumenti, API o sistemi sensibili senza le giuste restrizioni

• Vulnerabilità di strumenti/plugin: gli strumenti esterni utilizzati dagli agenti li espongono alle classiche minacce informatiche, come l'iniezione SQL e l'esecuzione di codice da remoto

• Manipolazione e avvelenamento dei modelli: gli hacker alterano i dati di addestramento o il comportamento dei modelli per indurre gli agenti ad agire in modo dannoso o a divulgare informazioni

• Furto di identità e token: le credenziali compromesse consentono agli hacker di spacciarsi per agenti o di rubare i token di autenticazione

• Attacchi da agente ad agente: nei sistemi multi-agente, gli agenti compromessi possono attaccare altri agenti o manipolarne il comportamento

• Agenti con privilegi eccessivi: agenti che operano con autorizzazioni eccessive che superano l'ambito previsto, creando un raggio d'azione per gli attacchi

• Mancanza di osservabilità: è difficile monitorare le attività degli agenti, il che rende complicato individuare gli incidenti di sicurezza e reagire di conseguenza 

Governance dell'IA vs. governance degli agenti IA 

Mentre la governance tradizionale dell'IA è pensata per mitigare i rischi legati ai risultati, la governance degli agenti è pensata per mitigare i rischi legati alle azioni. La governance degli agenti di IA garantisce la sicurezza degli strumenti che possono prendere decisioni e agire in modo autonomo. La governance dell'IA riguarda i dati di addestramento e la sicurezza dei risultati dei modelli, mentre la governance degli agenti di IA riguarda i rischi legati all'automazione e alle azioni del modello. Ad esempio, l'IA tradizionale comporta solo rischi legati ai risultati, mentre l'IA degli agenti comporta rischi come l'iniezione di prompt e le fughe di dati. L'urgenza di questa distinzione è sottolineata da un'analisi sulle imprese del 2025, secondo la quale oltre l'80% delle aziende non dispone di un'infrastruttura di IA matura, inclusi i meccanismi di monitoraggio, verificabilità e controllo necessari per governare i sistemi agentici su larga scala.

Come creare un quadro di governance per l'IA agentica?

Un quadro di governance dell'IA agente si riferisce a modelli di governance, controlli, sistemi di monitoraggio e misure di sicurezza progettati specificamente per gli agenti di IA. Scopriamo insieme, passo dopo passo, come costruire un quadro di governance dell'IA agente.

1. Creare le basi per una governance efficace

Per prima cosa, devi definire un ambito che comprenda i tipi di agenti, le loro finalità, il livello di autonomia, gli obiettivi aziendali e i livelli di autorizzazione degli agenti. Questo ti consentirà di creare una struttura di governance degli agenti IA con ruoli e responsabilità ben definiti. In questa fase puoi anche classificare gli agenti in base ai loro livelli di rischio.

2. Definire i principi etici

In questa fase, devi definire i principi fondamentali di governance, come il controllo umano, la trasparenza e l'equità. Puoi anche creare un indicatore di valutazione del rischio basato sul livello di autonomia. Per ridurre al minimo il rischio, distingue tra le attività che richiedono l'approvazione umana e quelle che richiedono decisioni e azioni da parte degli agenti.

3. Attuare misure di sicurezza e controlli

Integrare i principi di sicurezza negli agenti di IA prima della loro implementazione è un modo efficace per ridurre i rischi. Implementa misure di sicurezza tecniche fondamentali come i vincoli comportamentali, i kill switch e i circuit breaker. Successivamente, esegui dei test per assicurarti che tutte le misure di sicurezza funzionino correttamente.

4. Governance dei dati e trasparenza

Devi definire i requisiti relativi alla qualità dei dati, all'individuazione dei pregiudizi e alla privacy per garantire la tutela dei dati personali. Ciò è necessario sia per la sicurezza dei dati che per garantire l'affidabilità dei dati che l'agente utilizzerà, riducendo il rischio di dati e documenti dannosi. Inoltre, assicurati che ci sia trasparenza in modo da poter monitorare le interazioni e i processi dell'agente mentre gli utenti interagiscono con l'agente IA o lo osservano.

5. Monitoraggio e revisione

Se non riesci a monitorare e tracciare i movimenti dei tuoi agenti, non hai alcun controllo su di loro e sei esposto a rischi. La portata di tale esposizione è significativa: ricerche nel campo della sicurezza dimostrano che il 73% dei sistemi di IA valutati durante gli audit di sicurezza presentava vulnerabilità legate all’iniezione di prompt, eppure gli attuali metodi di rilevamento individuano solo il 23% degli attacchi sofisticati. Pertanto, devi istituire un sistema di monitoraggio che ti consenta di osservare le interazioni degli agenti, le loro azioni e i comportamenti sospetti. Inoltre, tenere traccia delle potenziali attività è il modo più efficace per prendere precauzioni e migliorare la sicurezza.

6. Conformità normativa

Allinea il tuo quadro di governance alle normative vigenti, come il GDPR, la legge UE sull'IA e le norme specifiche del settore, per implementare e utilizzare i tuoi agenti di IA in modo legale. In questo modo ti assicurerai di non incorrere in problemi legali nella regione in cui intendi utilizzare il tuo agente di IA. Inoltre, garantire la conformità del tuo agente alle normative lo rende più sicuro.

7. Formazione e miglioramento

Formare tutti i tuoi dipendenti sugli agenti di IA che utilizzerai è il modo migliore per prevenire le vulnerabilità di sicurezza causate dall'uomo. Questo è più importante che mai: il sondaggio "2026 State of AI" di Deloitte, condotto su 3.235 leader globali, ha rilevato che il divario di competenze in materia di IA è il principale ostacolo all'integrazione dell'IA nei flussi di lavoro esistenti, con la formazione citata come il metodo principale utilizzato dalle aziende per adeguare le proprie strategie di gestione dei talenti. Creare circuiti di feedback che raccolgano informazioni dal punto di vista operativo ti aiuta a migliorare continuamente la governance degli agenti IA. Pianificare revisioni periodiche sarà utile per raccogliere feedback e informazioni regolari e coerenti.

TextCortex: infrastruttura AI aziendale regolamentata

Se hai bisogno di un'infrastruttura AI aziendale che garantisca la governance degli agenti AI e la conformità normativa, con i relativi sistemi di monitoraggio, le politiche di conformità e di sicurezza, TextCortex la soluzione che fa per te. TextCortex una piattaforma AI che ti permette di utilizzare in tutta sicurezza gli agenti AI e altre funzionalità di intelligenza artificiale.

TextCortex Caratteristiche

Con TextCortex, puoi creare agenti IA per le tue attività specifiche. Per garantire che i tuoi agenti IA funzionino in modo efficace, puoi anche creare gruppi di prompt modulari chiamati "skills". Ad esempio, puoi aggiungere al tuo agente IA una skill che analizzi i ticket dell'assistenza clienti e documenti gli stessi problemi in un elenco.

Puoi utilizzare le nostre basi di conoscenza per consentire ai tuoi agenti IA di accedere ai tuoi dati interni. Le basi di conoscenza sono sistemi in cui puoi caricare i tuoi documenti interni o collegarti a database come Slack, Google Drive e Notion. Puoi aggiungere le basi di conoscenza che crei come memoria al tuo agente IA.

TextCortex : sicurezza e protezione TextCortex

TextCortex diverse misure di sicurezza per proteggere i dati sensibili dei propri utenti. Puoi accedere a tutti i programmi e alle informazioni sulla sicurezza TextCortex tramite questo link. Le prime offerte TextCortex in materia di sicurezza AI per le aziende riguardano la conformità e le certificazioni. Oltre alla conformità alle normative dell'EU AI Act e al GDPR, TextCortex le certificazioni SOC 2 Tipo I, SOC 2 Tipo II e ISO 27001.

Politiche

TextCortex politiche in quattro diversi ambiti per garantire agli utenti un'esperienza sicura e protetta con l'IA:

1. Sicurezza delle applicazioni
2. Sicurezza dei dati e privacy
3. Sicurezza delle infrastrutture
4. Operazioni di sicurezza

Controlli monitorati costantemente

Prima di integrare TextCortex tua azienda, devi sapere che ti permette di monitorare costantemente un'ampia gamma di controlli. Con TextCortex, puoi monitorare i controlli relativi alle seguenti categorie:

• Applicazioni
• Dati
• Persone
• Processo operativo aziendale
• Infrastruttura IT
• Sicurezza fisica
• Infrastruttura cloud
• Identità e controllo degli accessi
• Privacy
• Clienti
• Monitoraggio
• Procedura di consegna dei prodotti
• Fornitori
  

Domande frequenti

Cos'è la governance degli agenti di IA?

La governance degli agenti di IA comprende le politiche, i quadri normativi e i controlli che regolano il funzionamento degli agenti di IA autonomi all'interno di un'azienda, inclusi i controlli degli accessi, le tracce di audit e le misure di conformità. Assicura che gli agenti operino in modo sicuro e rimangano sotto la supervisione centralizzata dell'IT.

Perché la governance degli agenti di IA è fondamentale per le aziende?

Senza una governance adeguata, le piattaforme di IA non protette comportano rischi significativi per la sicurezza: vulnerabilità di tipo "prompt injection", fughe di dati e oltre 135.000 istanze esposte a Internet. Kaspersky l'ha definita "la più grande minaccia interna del 2026".

Quali sono gli elementi chiave di un quadro di governance per gli agenti di intelligenza artificiale?

Una governance efficace richiede controlli sull'identità e sull'autenticazione, politiche di gestione dei dati, tracciati di audit completi, verifica delle competenze dei fornitori terzi e isolamento dell'ambiente di esecuzione per prevenire la "tripletta letale" dei rischi legati all'IA.

In che modo la governance degli agenti di IA differisce dalla governance IT tradizionale?

A differenza delle applicazioni statiche, gli agenti di IA prendono decisioni in modo autonomo e modificano il proprio comportamento in modo dinamico, il che richiede un monitoraggio continuo anziché semplici controlli di sicurezza una tantum. La governance deve affrontare rischi specifici come l'iniezione di prompt e l'acquisizione dinamica di competenze.

In che modo TextCortex della governance degli agenti basati sull'intelligenza artificiale?

TextCortex un servizio di hosting conforme al GDPR, impedisce l'utilizzo dei dati per l'addestramento dei modelli, mette a disposizione dashboard di governance centralizzate con tracciati di audit ed elimina i rischi legati alla gestione API .