Nell’ultimo periodo il dibattito sull’adozione di agenti di intelligenza artificiale autonomi nelle grandi organizzazioni è esploso con forza, rispecchiando sia l’entusiasmo per le potenzialità di questi sistemi sia una crescente consapevolezza dei rischi che comportano.
Gli agenti AI, definiti come sistemi in grado di agire autonomamente per raggiungere obiettivi prestabiliti, stanno rapidamente passando da curiosità tecnologica a strumento operativo concreto. Più della metà delle organizzazioni ha già implementato in qualche forma agenti AI, e molte altre stanno valutando di farlo nei prossimi anni. Tuttavia, questo slancio verso l’adozione di sistemi autonomi non è sempre accompagnato da una solida base di governance, sicurezza e controllo, con conseguenze non banali per chi deve garantire l’affidabilità e la stabilità dei sistemi.
Il fulcro della preoccupazione risiede nella mancanza di guardrail, ovvero di vincoli e controlli che regolino il comportamento degli agenti. In un ambiente senza limitazioni adeguate, un agente autonomo può compiere azioni impreviste, consumare risorse in modo inefficiente, o addirittura compromettere la sicurezza dei sistemi critici. Gli SRE, il cui ruolo è assicurare che i servizi digitali restino disponibili, affidabili e performanti, si trovano così a dover fronteggiare problemi che vanno ben oltre la normale manutenzione del software. Senza guardrail efficaci, gli agenti AI possono operare in aree non previste, generare operazioni non intenzionali e complicare drasticamente i processi di diagnosi e ripristino.
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Un elemento chiave della discussione riguarda la spinta all’autonomia completa. Se da un lato l’autonomia è ciò che rende potenti gli agenti AI – permettendo loro di prendere decisioni, adattarsi a nuovi dati e automatizzare processi complessi – dall’altro proprio questa capacità di operare senza supervisione apre la porta a errori imprevedibili. In passato i sistemi di intelligenza artificiale venivano costantemente monitorati e guidati da umani, ma oggi molte organizzazioni desiderano spingersi oltre, affidando compiti delicati agli agenti in maniera praticamente indipendente. Questa transizione, se non bilanciata da adeguati sistemi di controllo, può trasformarsi in una fonte di rischi su più fronti.
Una delle insidie più citate è il fenomeno del shadow AI: strumenti AI non autorizzati adottati dai team senza un controllo centralizzato. Quando gli agenti sono liberi di operare anche fuori dai confini delle piattaforme ufficiali, la visibilità su cosa stiano facendo svanisce. Le implicazioni vanno dalla perdita di controllo sulle risorse, fino alla possibilità che dati sensibili vengano processati o trasferiti in modi non conformi alle policy aziendali o alle normative di sicurezza.
Un altro aspetto critico è la mancanza di responsabilità chiara: se un agente prende una decisione sbagliata o provoca un malfunzionamento, chi è responsabile? Senza una struttura di governance che assegni chiari ruoli di supervisione umana e responsabilità, i team possono trovarsi a dover affrontare crisi senza sapere né da dove siano partite né come rimediare rapidamente. La tracciabilità delle azioni e la possibilità di capire “perché” un agente ha fatto una certa mossa diventano funzionali non solo alla risoluzione di problemi tecnici, ma anche alla protezione legale e operativa dell’azienda.
La spiegabilità delle azioni degli agenti è un altro tema sollevato da Freitas. A differenza dei sistemi automatizzati tradizionali, dove il comportamento è deterministico e prevedibile, gli agenti AI possono seguire logiche interne complesse e difficili da interpretare, soprattutto quando utilizzano modelli di apprendimento profondo. Per un SRE, questo significa che trovare la causa di un’anomalia diventa un compito arduo: senza la capacità di risalire alle scelte operative di un agente, diagnosticare un guasto o ritornare a uno stato precedente può richiedere tempo prezioso e competenze specifiche.
Di fronte a queste sfide, l’articolo non sconsiglia l’adozione di agenti AI, ma enfatizza l’importanza di sviluppare e implementare linee guida di utilizzo responsabile. Queste includono, in primo luogo, il mantenimento di un ruolo umano di supervisione per ogni agente, soprattutto nei casi ad alto impatto, e il controllo rigoroso delle azioni che tali agenti sono autorizzati ad eseguire. In secondo luogo, è essenziale integrare sicurezza sin dall’inizio, assicurando che gli agenti rispettino le stesse norme di protezione dei dati e accesso alle risorse che valgono per qualsiasi altro componente software aziendale. Infine, per garantire affidabilità e fiducia, le azioni degli agenti devono essere tracciabili e comprensibili, così da permettere agli ingegneri di capire e, se necessario, correggere il comportamento di questi sistemi.