Gli agenti AI causano problemi, ma le organizzazioni continuano a implementarli

Una nuova ricerca di Economist Enterprise, supportata da Rubrik, mette in luce una delle principali sfide che le aziende si trovano ad affrontare nell’era dell’intelligenza artificiale agentica: la velocità di adozione degli agenti AI sta superando la capacità delle organizzazioni di governarli in modo efficace.

Nella maggior parte delle grandi organizzazioni moderne, infatti, gli agenti AI prendono decisioni, accedono a dati e compiono azioni che nessuno sta pienamente tracciando. Non perché i managers non ne siano consapevoli: il 90% afferma di implementare agenti più velocemente di quanto i loro teams di sicurezza possano valutarli o governarli, ma perché la pressione competitiva ad adottare agenti supera l’infrastruttura per controllarli. La ricerca ne quantifica le conseguenze: il 98% delle organizzazioni ha già subito un incidente significativo legato agli agenti e nove su dieci ne prevedono altri indipendentemente dalle misure di salvaguardia adottate.

Il fallimento è inevitabile

Lo studio, Power without control: Rethinking cybersecurity for the age of agentic AI, si basa su un sondaggio globale condotto su oltre 800 decisori aziendali in nove paesi, tra cui l’Italia, che usano agenti AI in ambienti di produzione. Il risultato è inequivocabile: la disruption non è più un rischio da prevenire, ma una realtà da gestire. L’88% degli intervistati ritiene che gli agenti introducano tipi di rischio fondamentalmente nuovi che i controlli esistenti non sono stati progettati per gestire, eppure la loro implementazione continua ad accelerare.

“Quando gli incidenti si verificano (non se, ma quando) le conseguenze vanno ben oltre l’IT – spiegano da Economist Enterprise. – Le aziende identificano multe normative, interruzioni della supply chain, perdita di fatturato e danno reputazionale come le quattro aree più vulnerabili agli incidenti legati agli agenti. Il rischio agentico è un problema di business, non tecnologico”.

Preparazione delle organizzazioni insufficiente

La consapevolezza del rischio agentico è diffusa, ma la preparazione racconta una storia diversa. Due terzi delle organizzazioni non hanno piena visibilità sui propri agenti AI, per cui la maggior parte è incapace di rilevare, contenere o invertire i fallimenti quando si verificano.

Il divario tra fiducia e capacità è ancora più profondo: mentre il 95% delle organizzazioni ha obiettivi in termini di tempo di recovery, quasi la metà di essi è informale o vagamente definita, creando un falso senso di preparazione quando gli incidenti si verificano effettivamente. Solo il 30% dispone di capacità di rollback robuste e completamente testate, e il 43% riferisce che i propri processi di recovery non coprono tutti gli agenti o tutti i tipi di incidenti.

Il problema si estende al CdA. Solo un’organizzazione su quattro riporta regolarmente le performance di cyber recovery alla leadership senior, lasciando i consigli di amministrazione a prendere decisioni sugli investimenti in AI senza visibilità sulla reale capacità dell’organizzazione di recuperare quando qualcosa va storto.

“Due terzi delle organizzazioni – sottolinea Kavitha Mariappan, Chief Transformation Officer di Rubrik – non possono dirvi cosa hanno fatto i loro agenti cinque minuti fa. Quando un incidente si sviluppa alla velocità delle macchine, questo non è un inconveniente, è la differenza tra contenimento e catastrofe. Stiamo implementando sistemi autonomi più velocemente di quanto stiamo costruendo i mezzi per comprenderli”.

Investimenti sbilanciati sulla prevenzione

Il quadro degli investimenti aggrava il problema. Nonostante gli incidenti quasi universali e il riconoscimento diffuso che altri sono in arrivo, le organizzazioni continuano ad allocare la maggior parte dei loro budget di cybersecurity sulla prevenzione piuttosto che sulla risposta e il recovery, 55% contro 45%, e ci si aspetta che questo squilibrio persista fino al 2030.

“Per decenni, la cybersecurity si è concentrata sul tenere fuori le minacce esterne. L’AI agentica cambia fondamentalmente questo paradigma. Mentre il rischio si sposta all’interno delle organizzazioni, fortificare le mura non sostituisce il ripristino delle fondamenta – evidenzia Vaibhav Sahgal, Principal of Technology di Economist Enterprise, che ha guidato il programma di ricerca. – La disruption deve ora essere data per scontata. I leaders dovrebbero smettere di chiedersi come prevenirla e pensare invece quanto la loro organizzazione sia preparata a contenerne l’impatto e recuperare rapidamente quando si verifica”.

Tre capacità chiave per la cyber resilience nell’era dell’AI agentica

La ricerca indica che sono tre le capacità che separano le organizzazioni resilienti da quelle che si troveranno in difficoltà quando gli incidenti si verificheranno:

1. Osservabilità completa. Le organizzazioni non possono controllare ciò che non possono vedere, eppure due terzi non hanno visibilità sui propri agenti. Senza di essa, rilevamento, contenimento e recovery diventano tentativi alla cieca.
2. Risposta e recovery rapidi. Quando gli incidenti si muovono alla velocità delle macchine, la finestra per contenerli si misura in minuti, non ore o giorni. Lo studio ha rilevato che solo il 30% delle organizzazioni dispone di capacità robuste e testate per annullare azioni dannose degli agenti.
3. Test e validazione regolari. Avere un piano di recovery non è sufficiente. Del 73% delle organizzazioni che hanno definito le proprie configurazioni aziendali minime vitali, meno della metà le testa regolarmente, lasciando la loro capacità di risposta non provata sotto pressione.

Metodologia della ricerca

Power without control: Rethinking cybersecurity for the age of agentic AI è uno studio di Economist Enterprise, sviluppato nell’ambito della sua iniziativa Tech Frontiers e supportato da Rubrik. Lo studio ha intervistato 804 decisori aziendali (VP+) presso organizzazioni con almeno 500 milioni di dollari di fatturato annuo in Australia, Francia, Germania, India, Italia, Giappone, Spagna, Regno Unito e Stati Uniti tra dicembre 2025 e gennaio 2026. Tutti gli intervistati hanno agenti AI attualmente operativi nei loro sistemi.