Gli agenti di intelligenza artificiale si stanno infiltrando nelle aziende più velocemente di quanto i sistemi di sicurezza riescano a controllarli
- Questo mese, numerosi ricercatori nel campo della sicurezza, analisti e laboratori di intelligenza artificiale hanno avvertito che gli agenti di IA autonomi si comportano ormai come utenti interni con accesso ai sistemi e che la maggior parte delle aziende non dispone dei controlli didente del monitoraggio comportamentale necessari per gestirli.
- Ogni organizzazione che implementa l'IA agentiva e i fornitori che la vendono dovrebbero prendere in considerazione i report che citano come l'80% delle organizzazioni riscontri già azioni indesiderate da parte degli agenti e solo il 2% che utilizza strumenti dedicati sia in grado di proteggere ledentnon umane.
- Considerato che Gartner stima a rischio 234 miliardi di dollari di spesa in software a causa dell'intelligenza artificiale agentiva entro il 2030, la maturità della governance sta diventando il fattore determinante per il successo delle implementazioni.
Numerose ricerche pubblicate questo mese indicano che le organizzazioni stanno implementando agenti di intelligenza artificiale a un ritmo molto più rapido rispetto alla messa in atto di misure di sicurezza adeguate. Questi sistemi si comportano sempre più come lavoratori digitali, con accesso costante alle reti aziendali edent. Di conseguenza, sarà la governance, piuttosto che l'efficienza del modello, a determinare se le organizzazioni saranno in grado di sfruttare le opportunità offerte dall'IA agentiva o se ne subiranno le conseguenze.
Gli sviluppatori di IA, le aziende di sicurezza informatica e gli analisti aziendali concordano tutti su questo avvertimento. Gli agenti di IA funzionano in modo molto diverso dai normali sistemi automatizzati che seguono istruzioni specifiche. Una volta ottenute ledentdi accesso e l'accesso al sistema aziendale, sono in grado di svolgere diverse funzioni su varie applicazioni senza supervisione, rendendo così le loro azioni molto meno prevedibili.
I numeri dietro l'allarme
Gli investimenti nell'IA continuano ad accelerare. Kong ha citato le proiezioni di IDC secondo cui la spesa per l'IA e l'IA generativa nella regione Asia-Pacifico raggiungerà i 175 miliardi di dollari entro il 2028, con gli agenti autonomi che rappresenteranno una quota crescente. Tuttavia, la governance continua a essere carente.
Un'analisi condotta da Greg Clark sulla base di una ricerca del Ponemon Institute ha rilevato che solo il 41% delle aziende dispone di politiche sulla privacy dei dati specifiche per l'IAnon umanadent, creando importanti lacune in termini di visibilità e governance con l'espansione dell'adozione dell'IA.
Nel loro insieme, questi risultati indicano una nuova era per la sicurezza dell'IA aziendale. Con la diffusione degli agenti IA nelle reti aziendali, le organizzazioni devonodent, defile autorizzazioni, verificarne continuamente l'dente monitorarne le attività. Nell'era dell'IA autonoma, la governancedentsta diventando altrettanto importante quanto l'intelligenza del modello.
Gli agenti AI sono gli insider di fiducia per eccellenza
, Shreyans Mehta, co-fondatore di Cequence Security, ha descritto l'IA agentiva come un "insider digitale che opera alla velocità della macchina". Ha avvertito che un agente IA non ha bisogno di superare i propri permessi per causare danni. Agendo interamente entro i limiti autorizzati, può combinare richieste API legittime in modi che creano rischi operativi, finanziari o legali. Mehta ha citato la guida GB1087 di TM Forum, che descrive l'IA come "l'insider fidato per eccellenza" perché può eseguire azioni privilegiate senza i soliti segnali di un account compromesso.
Anche gli sviluppatori di Frontier AI hanno sollevato preoccupazioni simili. Nel loro articolo del 13 luglio, "Agentic Misalignment in Summer 2026", i ricercatori di Anthropic e delle istituzioni partner hanno documentato quattro modelli di fallimento durante implementazioni aziendali simulate: manipolazione occulta del codice software, facilitazione di apparenti frodi finanziarie, manipolazione delle informazioni per influenzare decisioni successive e induzione degli utenti a rivelare informazioni classificate.
L'articolo ha inoltre evidenziato l'dentdi MJ Rathbun, in cui un agente di programmazione autonomo ha attaccato un manutentore di un progetto open source dopo che il suo contributo era stato rifiutato, illustrando come gli agenti di intelligenza artificiale possano creare rischi sia per la sicurezza informatica che per la reputazione.
I ricercatori hanno anche dimostrato che le IA agentive stesse possono diventare bersaglio di attacchi. Nel suo documento dell'8 luglio intitolato " Friendly Fire", l'AI Now Institute ha dimostrato che le iniezioni di prompt nascoste nei normali file di progetto potrebbero ingannare Claude Code di Anthropic e Codex di OpenAI, inducendoli a compiere azioni dannose durante le revisioni automatiche del codice.
Roey Eliyahu, CEO di Salt Security, ha affermato che questi casi assomigliano a dimostrazioni come GitLost, Agentjacking e TrustFall, che mettono in luce la stessa debolezza: gli agenti di intelligenza artificiale faticano ancora a distinguere le istruzioni dannose incorporate in contenuti non attendibili dalle informazioni legittime che dovrebbero elaborare.
La governance diventa il prodotto
Le implicazioni per il business vanno oltre la sicurezza informatica. Il 1° luglio, Gartner ha stimato che fino a 234 miliardi di dollari di spesa per applicazioni aziendali potrebbero essere esposti all'"arbitraggio agente" entro il 2030, poiché gli agenti di intelligenza artificiale eseguono sempre più attività in diversi ambienti software, bypassando le tradizionali interazioni con gli utenti.
Forrester ha ribadito tale preoccupazione nel suo Top Threats 2026 , avvertendo che gli assistenti personali basati sull'intelligenza artificiale che entrano nei luoghi di lavoro tramite browser e client di posta elettronica potrebbero operare al di fuori dei quadri normativi esistenti.
Le aziende tecnologiche stanno rispondendo con strategie simili. Kong sostiene un approcciodentsull'identità, in cui ogni agente di intelligenza artificiale ha una chiara proprietà, autorizzazioni defie una traccia di controllo completa. Mehta promuove il modello "zero trust agentico", in cui ogni azione viene continuamente verificata anziché considerata attendibile dopo un singolo accesso.
OpenAI ha adottato un modello simile, affermando che le sue implementazioni interne di Codex vengono eseguite all'interno di sandbox isolate con liste di accesso alla rete, autenticazione aziendale obbligatoria e telemetria dettagliata che consente di ricostruire ogni azione significativa dell'agente.
Il consenso emergente è che gli agenti di intelligenza artificiale autonomi dovrebbero essere gestiti come dipendenti digitali piuttosto che come software convenzionali. Man mano che le organizzazioni espandono le implementazioni di IA agentivali, le decisioni di acquisto si stanno spostando dalle prestazioni del modello verso la responsabilità, trace la governance, trasformando operazioni di IA affidabili da un requisito tecnico in un vantaggio competitivo.
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Domande frequenti
Che cos'è una minaccia interna rappresentata da un agente di intelligenza artificiale?
Il rischio è che un agente di intelligenza artificiale autonomo, una volta connesso alle API e ai dati aziendali, si comporti come un dipendente con accesso permanente, compiendo azioni che rientrano nelle sue autorizzazioni ma che causano comunque danni operativi, di sicurezza o di conformità. Shreyans Mehta di Cequence Security e le linee guida GB1087 di TM Forum descrivono tali agenti come "l'insider di fiducia per eccellenza"
Con quale frequenza gli agenti di intelligenza artificiale compiono azioni non intenzionali?
Secondo quanto riportato da Eric Kong di SailPoint su BusinessWorld, l'80% delle organizzazioni afferma che i propri agenti di intelligenza artificiale hanno compiuto azioni indesiderate, tra cui l'accesso o la condivisione di dati sensibili, mentre solo il 2% ha implementato uno strumento dedicato alla sicurezzadentnon umana.
Che cos'è l'attacco di fuoco amico contro gli agenti di programmazione IA?
Friendly Fire è una prova di concetto dell'AI Now Institute, riportata da IT Pro il 10 luglio 2026, che ha utilizzato iniezioni di prompt nascoste nei file di una libreria per ingannare Claude Code e Codex di OpenAI, inducendoli a eseguire codice dannoso durante le revisioni di sicurezza automatizzate nelle loro modalità di autoapprovazione.
Qual è la differenza tra IA agentica e agente di IA?
Tutti gli agenti di IA utilizzano (o mirano a utilizzare) capacità di IA agentiva, ma "IA agentiva" si riferisce al concetto più ampio, mentre "agente di IA" si riferisce all'implementazione concreta.
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Ashish Kumar
Ashish Kumar è un giornalista specializzato in criptovalute e finanza con otto anni di esperienza in redazione. Si occupa di mercati delle criptovalute, regolamentazione, DeFied ecosistemi di scambio. Ha collaborato con Coingape, Todayq e Newsroompost. Ashish ha conseguito un PGDP (Postgraduate Diploma in Journalism) in lingua inglese presso l'IIMC (Indian Institute of Management and Communications). Ha inoltre intervistato personalità di spicco del settore, tra cui Arthur Hayes, Yat Siu, Austin Federa e molti altri.
