L’intelligenza artificiale (AI) si sta muovendo più velocemente di quanto ci si aspettasse. Mentre l’IA generativa ci ha stupito con la sua capacità di imitare la creatività umana, l’IA agenzitica porta le cose ancora oltre. Non più limitata all’esecuzione di script definiti dall’uomo, l’emergere dell’IA agenziale segna un salto di trasformazione, passando da strumenti passivi ad agenti autonomi capaci di ragionare, prendere decisioni e agire in collaborazione. Questi agenti di IA analizzano proattivamente gli ambienti, si adattano alle nuove informazioni e ottimizzano i flussi di lavoro con un intervento umano minimo. Non si tratta di chatbot più intelligenti, ma di agenti digitali autonomi che stanno già rimodellando le industrie.
In questo articolo analizziamo come gli agenti di IA stanno cambiando le regole del gioco ed esploriamo il ruolo della fiducia e della sicurezza nella governance dell’IA agenziale.
Cosa differenzia l’IA Agentica? E Perché È Importante?
L’IA Agentica rappresenta un cambiamento nel modo in cui le macchine interagiscono con il mondo. Questi modelli non si limitano a generare contenuti in risposta agli input forniti dagli esseri umani, ma piuttosto creano piani, si adattano alle mutevoli circostanze e avviano azioni proattive.
Questo salto di capacità è alimentato da diversi progressi che lavorano in tandem. L’autonomia di questi modelli consente loro di anticipare le esigenze degli utenti e i cambiamenti ambientali. Si basa sull’integrazione di più tipi di dati (ad esempio testo, audio e immagini), nota anche come fusione multimodale. Ciò fornisce agli agenti di IA una comprensione più profonda e olistica delle situazioni in cui operano. Lo sviluppo di piccoli modelli linguistici specifici per ogni dominio dotati di capacità di ragionamento ha inoltre sbloccato soluzioni su misura per le sfide aziendali, dalla negoziazione dei contratti all’ottimizzazione della supply chain. Insieme, queste innovazioni consentono all’IA agenziale non solo di rispondere, ma di agire, cambiando radicalmente la natura del modo in cui interagiamo con le macchine.
Quello che una volta era considerato un traguardo tecnico è diventato rapidamente una realtà commerciale. Nel settore sanitario, gli inalatori intelligenti prevedono e prevengono gli attacchi d’asma prima che si verifichino, riducendo del 30% gli incidenti di emergenza. Nel settore finanziario, i portafogli vengono ribilanciati dinamicamente in risposta ai rischi globali. Nella logistica, i percorsi di consegna vengono regolati in tempo reale per migliorare l’efficienza, mentre i produttori ora si affidano a catene di approvvigionamento autonome per ridurre i costi. Questi cambiamenti concreti riflettono una tendenza più ampia e abbiamo visto che le aziende sembrano puntare al 2026 per l’integrazione diffusa dei sistemi agentici. Tuttavia, questa nuova funzionalità comporta nuovi rischi.
Rischi e responsabilità dei sistemi autonomi
Quando i sistemi possono funzionare senza supervisione costante, diventano anche meno prevedibili. Senza una solida governance dell’IA agenziale, gli agenti di IA potrebbero intraprendere azioni al di fuori del loro ambito. E poiché questi agenti sono spesso connessi a infrastrutture sensibili, le conseguenze possono essere difficili da rilevare e ancora più difficili da invertire.
Abbiamo già assistito a guasti tecnici dopo l’implementazione dell’IA agenziale nella sfera commerciale, comprese allucinazioni nella modellizzazione finanziaria ed errori autonomi. La questione più preoccupante, tuttavia, rimane l’impatto etico che questi agenti di IA possono avere sulle comunità online e sulla società. Particolarmente rilevanti sono stati i timori di pregiudizi, spostamento della forza lavoro e disinformazione. Per questi motivi, affidarsi alle tradizionali misure di sicurezza reattive non è più sufficiente per garantire fiducia e sicurezza online.
L’IA agenziale richiede misure di sicurezza progettate nel modello, che stabiliscano chiari limiti operativi e linee guida etiche a cui gli agenti di IA devono aderire e consentano ai sistemi di fallire o chiedere aiuto in caso di incertezza. Ed è qui che diventa essenziale l’intervento umano. Man mano che le macchine diventano sempre più autonome, diventa più urgente il bisogno di giudizio umano specializzato, etica e consapevolezza contestuale. Sono stati messi insieme processi per garantire che la revisione umana sia una parte attiva dello sviluppo continuo del sistema. Ciò include obblighi di trasparenza, controlli HITL (human-in-the-loop) e pratiche di red-teaming. Gli operatori del settore che comprendono l’urgente necessità di costruire un’IA responsabile hanno già adottato soluzioni simili: ne è un esempio la strategia di formazione avversaria di Salesforce, che si basa su oltre 8.000 simulazioni di casi estremi. La capacità di imporre vincoli robusti e monitoraggio in tempo reale nei framework di governance dell’IA agenziale per evitare che i modelli di IA agenziale si spostino in territori pericolosi farà la differenza nella definizione dei leader.
Creazione di un’architettura basata sulla fiducia
Per sfruttare appieno il potenziale dell’IA agenziale, le organizzazioni devono adattare la governance di questi sistemi. La fiducia non è una caratteristica del prodotto, bensì una base architettonica che può seguire i seguenti passaggi:
- Sanificazione dei dati: gli approcci basati sulla privacy in fase di progettazione devono garantire che si acceda solo ai dati necessari e che questi vengano gestiti in modo conforme alle normative globali come GDPR e CCPA.
- Parapetti comportamentali: i sistemi devono essere informati su cosa possono fare, dove possono agire e come vengono monitorate le decisioni.
- Test etici: come accennato in precedenza, gli esercizi di red-teaming, in cui esperti interdisciplinari sottopongono il sistema a stress test per individuare pregiudizi o conseguenze indesiderate, stanno diventando una pratica standard nelle organizzazioni lungimiranti.
- Controllo e conformità in tempo reale: gli sviluppatori devono essere in grado di monitorare le decisioni nel momento in cui vengono prese, garantendo il rilevamento precoce dei problemi e rapide azioni correttive.
Sebbene queste misure possano sembrare restrittive, sono abilitatori dell’innovazione. Questo approccio multilivello riflette un crescente riconoscimento: i sistemi di agenzia devono essere sicuri, trasparenti e allineati ai valori umani per ottenere un’adozione sostenibile.
1 “Smart Inhalers Market Size, Share & Segmentation By Type [Dry Powdered Inhalers, Metered Dose Inhalers], By Indication [Asthma, COPD], By Distribution Channel [Hospital Pharmacies, Retail Pharmacies, Online Pharmacies], By End Use [Hospitals, Homecare Settings], By Regions | Global Forecast 2024-2032,” S&S Insider, August 2023.
