La governance dell’AI viene spesso affrontata come una questione di policy. Le organizzazioni definiscono regole per stabilire come l’intelligenza artificiale possa essere utilizzata, chi ne autorizza l’impiego e a quali dati può accedere. Si tratta di principi fondamentali, ma la loro efficacia dipende da un presupposto essenziale: avere una visibilità completa sugli ambienti in cui i sistemi di AI vengono adottati e operano.
Proprio questa visibilità sta diventando sempre più complessa da garantire, man mano che l’AI evolve dal semplice supporto decisionale all’esecuzione autonoma di attività e processi aziendali. Gli agenti AI non si limitano più a formulare raccomandazioni: possono accedere ai dati, interagire con altri sistemi e prendere decisioni con un livello sempre minore di supervisione umana. Sebbene una persona possa autorizzarne l’implementazione, ciò non significa che sia in grado di monitorarne costantemente il comportamento una volta che questi strumenti sono operativi.
Le evidenze più recenti mettono in luce questa criticità. Sebbene l’88% delle organizzazioni utilizzi già agenti AI o ne stia sperimentando l’adozione, solo il 28% dichiara di essere in grado di identificare con certezza sistemi di AI che operano al di fuori dei parametri autorizzati. Ne emerge un divario sempre più marcato tra la percezione del controllo e la reale capacità di monitoraggio, un gap che rischia di amplificarsi con l’aumento dell’autonomia e della diffusione dell’AI nei processi aziendali.
L’AI sta cambiando lo stato degli ambienti di produzione
Le aziende integrano soluzioni di AI nei propri software da anni, ma oggi si trovano ad affrontare una sfida nuova per scala e velocità. Per la prima volta, infatti, devono gestire sistemi in grado di modificare autonomamente lo stato degli ambienti di produzione e di influenzare processi e dati in modo dinamico. Un’azione apparentemente corretta eseguita in un sistema può generare modifiche a record, configurazioni o autorizzazioni in altri ambienti. Quando il problema emerge, l’effetto iniziale potrebbe essersi già propagato lungo più sistemi e processi aziendali.
Questo scenario impone un ripensamento del concetto stesso di governance. L’approvazione umana nella fase iniziale non basta più: è altrettanto fondamentale che le organizzazioni siano in grado di tracciare, comprendere e ricostruire ciò che è accaduto in ogni momento. Senza questa capacità, il controllo rischia di diventare puramente teorico.
In realtà, la sfida della visibilità non è del tutto nuova. Con la diffusione del cloud e delle applicazioni Software-as-a-Service (SaaS), i team IT si sono spesso trovati a scoprire l’esistenza di nuove applicazioni o macchine virtuali solo dopo la loro entrata in esercizio. L’AI ripropone oggi una dinamica simile sul piano dell’individuazione e del controllo, ma con una differenza sostanziale: non si limita a esistere all’interno dell’ambiente aziendale, bensì interagisce attivamente con dati, applicazioni e carichi di lavoro a una velocità e su una scala che superano la capacità umana di monitorare e gestire tali interazioni manualmente.
La governance parte dalla conoscenza di ciò a cui l’AI può accedere
Una volta identificati gli ambiti in cui opera l’AI, la domanda successiva riguarda le risorse a cui questi sistemi possono accedere e le azioni che sono autorizzati a compiere. Un agente AI può agire solo entro il perimetro definito dalle autorizzazioni, dai dati e dai sistemi a sua disposizione. Comprendere queste relazioni è quindi essenziale per esercitare un controllo efficace. Le organizzazioni devono sapere quali dati alimentano le decisioni di un agente, se tali informazioni siano adeguate allo scopo previsto, quali privilegi gli siano stati assegnati e chi sia responsabile dei risultati che produce.
La conclusione, tuttavia, non può essere quella di limitare o impedire l’adozione dell’AI. Si tratta di un approccio poco realistico. I dipendenti continueranno a individuare strumenti in grado di semplificare il loro lavoro e aumentarne l’efficienza, indipendentemente dal fatto che siano stati formalmente approvati dall’organizzazione. L’obiettivo dovrebbe essere un altro: rendere l’AI sufficientemente visibile da poter essere compresa e governata, e sufficientemente affidabile da poter essere utilizzata in sicurezza.
Per riuscirci, è necessario applicare all’AI gli stessi principi di gestione e controllo che da tempo guidano il governo del software negli ambienti di produzione. Le nuove applicazioni vengono testate prima del rilascio, gli accessi vengono verificati, le modifiche monitorate, le dipendenze documentate e, per i sistemi più critici, vengono predisposte procedure di continuità operativa e ripristino. L’AI dovrebbe essere gestita con la stessa disciplina, tenendo però conto di una caratteristica distintiva: la capacità degli agenti di agire autonomamente e di influenzare processi, sistemi e dati senza un intervento umano costante.
Anche le attività di testing e validazione devono evolvere. Non è sufficiente verificare il comportamento di un agente in condizioni controllate: è necessario valutare anche i dati con cui entrerà in contatto negli ambienti di produzione. Prima di consentire a modelli e agenti di operare su sistemi aziendali critici, le organizzazioni dovrebbero essere in grado di testarli e convalidarli utilizzando dataset affidabili e rappresentativi dei contesti reali di utilizzo. La disponibilità di dati affidabili diventa così una componente essenziale del framework di governance e controllo che circonda l’AI.
Infine, una governance efficace richiede una chiara attribuzione delle responsabilità. Quando la supervisione dell’AI è distribuita tra team, funzioni e stakeholder diversi senza ruoli ben definiti, diventa difficile stabilire chi debba rispondere delle decisioni prese, dei risultati ottenuti o degli eventuali incidenti. Definire responsabilità precise non è quindi un elemento formale, ma una condizione fondamentale per garantire controllo, accountability e fiducia nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale.
Quando qualcosa va storto, la visibilità deve consentire il ripristino
Nessun modello di governance sarà mai in grado di eliminare completamente il rischio di errori o comportamenti inattesi dell’AI. L’obiettivo più realistico è assicurarsi che, quando si verifica un problema, l’organizzazione disponga degli strumenti necessari per comprenderlo, contenerlo e risolverlo rapidamente. Ed è proprio qui che l’AI sta ridefinendo il concetto tradizionale di resilienza.
In passato, il ripristino significava principalmente riportare un sistema o un ambiente al suo stato precedente dopo un’interruzione dei servizi, un attacco informatico o un altro evento critico. Con l’AI, lo scenario può essere diverso. Un incidente può produrre effetti significativi senza causare alcun downtime: il sistema continua a funzionare regolarmente mentre un agente modifica migliaia di file, altera record, aggiorna configurazioni o prende decisioni che generano conseguenze a catena in più parti dell’organizzazione.
In questi casi, ripristinare un intero ambiente potrebbe essere eccessivo, ma non intervenire affatto sarebbe altrettanto inaccettabile. Le organizzazioni devono quindi essere in grado di individuare con precisione che cosa è stato interessato dall’incidente, valutarne l’impatto e ripristinare soltanto gli elementi compromessi. Per riuscirci è indispensabile disporre di una visibilità completa sulle attività dell’AI, supportata da una catena di evidenze che permetta di collegare ogni agente alle azioni compiute, ai dati utilizzati e alle modifiche generate. Senza questo livello di contesto, qualsiasi attività di ripristino rischia di trasformarsi in un intervento approssimativo, basato su ipotesi anziché su fatti.
Per questo motivo, la preparazione all’AI dovrebbe includere fin dall’inizio una strategia chiara per la gestione degli errori e degli incidenti. Prima che un agente venga distribuito in produzione, le organizzazioni dovrebbero già avere risposte a domande fondamentali: cosa accade se il suo comportamento diventa imprevedibile? Chi è autorizzato a sospenderne o interromperne l’operatività? Esistono procedure alternative per garantire la continuità dei processi? Le sue attività sono completamente tracciabili? È possibile annullare in modo selettivo le modifiche introdotte senza dover ricorrere al ripristino dell’intero ambiente?
A prima vista possono sembrare quesiti legati alle tradizionali pratiche operative dell’IT. In realtà, con la crescente autonomia degli agenti AI, assumono un’importanza ancora maggiore. La vera resilienza non consiste nell’evitare ogni errore, ma nel garantire che gli errori possano essere identificati rapidamente, circoscritti con precisione e corretti senza compromettere l’operatività dell’organizzazione.
La preparazione all’AI è una questione di visibilità
Le organizzazioni che sapranno valorizzare davvero il potenziale dell’AI non saranno necessariamente quelle che distribuiranno il maggior numero di agenti o che adotteranno per prime le nuove tecnologie. Saranno, piuttosto, quelle in grado di comprenderne il comportamento, monitorarne l’operato e mantenere il controllo delle loro attività una volta entrate in produzione.
Tutto parte dalla visibilità. Le organizzazioni devono poter contare su un inventario completo e aggiornato dei sistemi di AI presenti nel proprio ecosistema, conoscere i dati a cui ciascun sistema può accedere, comprenderne le autorizzazioni operative, definire con chiarezza le responsabilità associate al suo utilizzo e poter ricostruire con precisione le azioni eseguite quando qualcosa non va come previsto.
La governance rappresenta il processo attraverso cui queste capacità vengono trasformate in controllo operativo e gestione del rischio. Tuttavia, senza visibilità, qualsiasi modello di governance rischia di poggiare più su assunzioni che su evidenze concrete. Definire una policy che stabilisca ciò che un agente AI è autorizzato a fare è, in fondo, la parte più semplice. La vera sfida consiste nel sapere che cosa ha effettivamente fatto, quali effetti ha prodotto sui dati e sui sistemi e, quando necessario, essere in grado di intervenire rapidamente per correggerne o annullarne le conseguenze.
In definitiva, la preparazione all’AI non dipende soltanto dalla capacità di adottare nuovi strumenti, ma dalla possibilità di osservarli, governarli e renderli resilienti nel tempo. Perché la fiducia nell’intelligenza artificiale non nasce dall’automazione in sé, ma dalla certezza di poter comprendere, controllare e ripristinare ciò che accade quando l’automazione entra in azione.
A cura di Dave Russell, Senior Vice President e Head of Strategy di Veeam Software
