Dall’IA generativa all’IA agentica

L’evoluzione dell’IA è passata attraverso fasi ben distinte: inizialmente il machine learning, poi l’IA generativa, oggi l’IA agentica. La differenza è sostanziale. L’IA agentica non si limita a rispondere o generare output: prende decisioni, le esegue, si adatta al contesto.

Ciò rende necessaria una governance solida, lungimirante e consapevole.

Le sei linee guida per l’adozione responsabile

Per affrontare le sfide che l’adozione di questi sistemi comporta, è stato proposto un quadro di riferimento composto da sei pilastri fondamentali, pensato per mitigare i rischi e garantire un’integrazione sicura e conforme:

1. Definizione dei ruoli e dell’autorità degli agenti

I sistemi agentici operano 24/7 e il loro comportamento può sfuggire al controllo umano. È quindi cruciale stabilire con chiarezza i confini della loro autonomia: quali compiti possono svolgere, con quale grado di discrezionalità, e in che modo rappresentano l’azienda. Definire a monte questi elementi è il primo passo per un controllo efficace.

2. Gestione della scalabilità e della complessità

Le interazioni tra agenti possono crescere rapidamente in complessità. Senza una governance attenta, si rischia l’emergere di comportamenti imprevisti e difficili da tracciare. È quindi indispensabile adottare meccanismi di monitoraggio continuo e stabilire regole interne chiare, tenendo in considerazione anche bias e distorsioni algoritmiche.

3. Spiegabilità e tracciabilità delle decisioni

Poiché gli agenti possono prendere decisioni autonome, è necessario assicurarsi che le loro scelte siano comprensibili e tracciabili. Questo richiede l’adozione di strumenti di spiegabilità (“explainability”) che consentano di ricostruire il processo decisionale in modo trasparente, sia per motivi di accountability che per motivi legali.

4. Responsabilità legale e contrattuale

La normativa attuale fatica a tenere il passo con l’evoluzione dell’IA. Le aziende rischiano di essere ritenute responsabili per le azioni degli agenti, anche se non intenzionali. Per questo, i contratti con i fornitori di IA agentica devono prevedere clausole specifiche sulla ripartizione della responsabilità, distinguendo tra le condotte previste e quelle fuori ambito.

5. Test dinamici e audit adattivi

I classici test statici non bastano. Serve una nuova metodologia di verifica che sia continua e flessibile, capace di adattarsi al comportamento mutevole degli agenti nei diversi ambienti operativi. L’audit deve essere concepito come un processo in evoluzione, non come un’azione una tantum.

6. Policy, informative e disclaimer proattivi

Ultimo, ma non meno importante, è il bisogno di stabilire politiche aziendali chiare sull’uso dell’IA agentica: dai livelli di autorità concessi, alla responsabilità della supervisione, fino all’interazione uomo-macchina. Anche le informative e i disclaimer devono riflettere queste scelte, per tutelare l’organizzazione da responsabilità impreviste.

Verso un futuro di agenti autonomi: opportunità e precauzioni

L’adozione di IA agentiche rappresenta un cambiamento epocale. Da strumenti passivi si passa a veri e propri attori digitali, capaci di intervenire in autonomia nei processi aziendali. Ma più cresce l'autonomia, più diventa necessario un approccio responsabile, strutturato e interdisciplinare.

Legalità, etica e tecnologia devono camminare insieme, e ogni impresa che intenda integrare questi strumenti nei propri processi deve essere pronta ad affrontare questa nuova complessità con competenza, trasparenza e lungimiranza.