Dall’AI generativa all’AI agentica: la nuova sfida per le organizzazioni

Per comprendere la portata delle implicazioni legali e di sicurezza, è fondamentale distinguere l’AI generativa dall’AI agentica. La differenza sostanziale risiede nella capacità di azione. Se l’AI generativa tradizionale si limita a creare contenuti o fornire assistenza, l’AI agentica è caratterizzata dalla capacità di prendere decisioni, recuperare informazioni e, soprattutto, agire sui sistemi dinamici. Non si tratta più di un software che suggerisce una riga di codice o una bozza di email, ma di sistemi interconnessi in grado di eseguire compiti complessi e operazioni in completa autonomia.

I dati, tratti dal report “The State of AI Agent Security 2026” di Neural Trust confermano questa transizione accelerata:

• il 19% delle organizzazioni intervistate ha già integrato agenti AI nei flussi di lavoro interni per eseguire task definiti;
• il 4% ha compiuto il salto verso agenti che interagiscono direttamente con la clientela, gestendo query e transazioni senza l’intervento umano.

Il 2026 sarà l’anno della svolta

Se il 2025 è stato caratterizzato perlopiù da progetti pilota e “proof of concept”, i dati indicano che siamo alla vigilia di una trasformazione radicale. Il 2026 si profila come l’anno in cui le organizzazioni passeranno dalla sperimentazione all’implementazione operativa dell’AI agentica.

• Il 37% delle aziende prevede di trasformare progetti pilota in sistemi operativi stabili entro il prossimo anno;
• Il 29% prevede il rilascio di agenti entro il 2027;
• Entro il 2030 quasi la metà delle imprese (45%) prevede che integrerà gli agenti AI a livello operativo, nei flussi di lavoro e nei sistemi decisionali.

I rischi concreti per enti ed imprese

Con l’integrazione degli agenti AI negli ambienti di produzione, non si tratta più di temere meri malfunzionamenti tecnici, ma di gestire vulnerabilità strutturali che minano la governance dei dati e la responsabilità legale delle organizzazioni. I rischi, infatti, non derivano tanto dalle capacità dell’AI, quanto dalla perdita di prevedibilità e controllo su sistemi che agiscono autonomamente.

Ogni organizzazione sarà chiamata a monitorare tre macro-categorie di rischio:

1. Rischi per la riservatezza (Confidentiality Risks): rappresentano la preoccupazione dominante. Il 62% delle organizzazioni teme Data Leakage. Gli agenti necessitano di accesso a vaste basi di dati per operare. Malfunzionamenti o configurazioni errate potrebbero portare alla diffusione o condivisione non autorizzata di informazioni riservate, segreti industriali o dati personali.
2. Rischi per l’integrità (Integrity Risks): input manipolati (interni o esterni) possono dirottare il comportamento dell’agente, inducendolo a eseguire azioni fraudolente, alterare database o aggirare le policy di sicurezza, il tutto operando con credenziali apparentemente legittime.
3. Rischi di responsabilità (Accountability Risks): il 39% dei CISO è allarmato dai rischi legali e di conformità. Chi risponde se un agente autonomo genera un danno o un output errato che impatta su terzi?

Esaminando la situazione attuale ed i primi casi di violazione registrati, la maggioranza (68%) è stata causata da attacchi di tipo “prompt injection”, ovvero tecniche di manipolazione degli input con intenti malevoli.

 

Il quadro normativo: l’Europa guida la corsa alla regolamentazione

Analizzando il panorama globale, emerge una netta divergenza tra le due sponde dell’Atlantico: mentre il Nord America guida la sperimentazione, l’Europa domina nella prontezza delle politiche (“policy readiness”) e nella maturità dei controlli.

Norme come l’AI Act, il DORA (Digital Operational Resilience Act) e la Direttiva NIS2 hanno creato un ecosistema in cui la governance non è opzionale. Le aziende europee, costrette a confrontarsi con requisiti stringenti di gestione del rischio e resilienza operativa, sono chiamate a sviluppare controlli robusti in anticipo rispetto ai competitor globali. La regolamentazione sta agendo da potente acceleratore per la sicurezza aziendale e i dati tratti dal report di Neural Trust lo confermano: in Nord America solo il 23% delle organizzazioni ha raggiunto standard di sicurezza comparabili con quelli delle aziende europee. Negli anni a venire, il ridursi delle divergenze normative renderà la compliance il nuovo benchmark globale della fiducia digitale.

Il modello di maturità: la tua azienda è reattiva o proattiva?

Dove si posizionano oggi le organizzazioni rispetto ai rischi dell’AI agentica? I dati rivelano che la maggior parte delle imprese è intrappolata in una fase di transizione, con un approccio alla sicurezza che insegue l’innovazione anziché governarla.

Il report The State of AI Agent Security 2026 individua quattro livelli di maturità:

• Nascente (25% delle organizzazioni): consapevolezza senza struttura. Un quarto delle organizzazioni opera senza controlli specifici per l’AI, affidandosi a policy IT generiche o alla supervisione manuale. Sotto il profilo legale, questa è la zona di massimo rischio: in caso di incidente, l’azienda potrebbe trovarsi nell’impossibilità di dimostrare di aver adottato misure di sicurezza adeguate.
• Reattiva (46% delle organizzazioni): controlli parziali e guidati dagli eventi. È il gruppo più numeroso. Queste organizzazioni hanno implementato salvaguardie di base (come il monitoraggio delle attività o il controllo degli accessi basato sui ruoli “RBAC”), ma spesso si limitano a riadattare strumenti di sicurezza cloud o SaaS preesistenti, non progettati per l’autonomia degli agenti. L’approccio è “evento-centrico”: i controlli vengono introdotti o rafforzati solo a seguito di un incidente o di una verifica di conformità.
• Gestita (29% delle organizzazioni): supervisione strutturata. Queste organizzazioni hanno stabilito framework formali per l’impiego degli agenti e integrano la supervisione dell’AI nella gestione del rischio aziendale. Qui la compliance inizia a diventare parte integrante del processo, con valutazioni regolari.
• Proattiva: governance predittiva. Solo una ristretta cerchia di organizzazioni ha raggiunto questo stadio. Le aziende proattive automatizzano il monitoraggio del comportamento degli agenti e conducono simulazioni avversarie (red teaming) per anticipare le minacce.

Il dato preoccupante che si evince da questi dati è che la stragrande maggioranza delle organizzazioni, anziché adottare sistemi di difesa proattiva, opera in modalità reattiva o nascente, affidandosi a difese statiche contro sistemi dinamici.

Per un’azienda che intende crescere e impiegare agenti AI, rimanere nel quadrante “reattivo” significa accettare che la sicurezza e la conformità saranno sempre un passo indietro rispetto all’operatività degli agenti.

Strategie di difesa: 5 passi per una governance proattiva

Trasformare la governance da reattiva a proattiva richiede l’implementazione di cinque azioni prioritarie:

1. Blindare la supply chain (due diligence tecnica): la sicurezza inizia dalla selezione. È essenziale scansionare le vulnerabilità nella catena di fornitura e scegliere solo fornitori, modelli e protocolli sicuri (come il Model Context Protocol – MCP). Sotto il profilo legale, questo impone una vendor due diligence rafforzata: non basta contrattualizzare il servizio, bisogna verificare tecnicamente l’affidabilità dei modelli terzi integrati.
2. Applicare il principio del “need to know” agli agenti: ogni agente è una nuova identità digitale. È necessario imporre controlli rigorosi sugli accessi e sull’identità, utilizzando misure tecniche (quali gateway MCP) per restringere l’utilizzo degli strumenti da parte di ciascun agente. L’agente deve accedere solo ai dati strettamente necessari per il suo task, minimizzando il rischio di data leakage.
3. Protezione in tempo reale (agent firewall): occorre implementare “agent firewall” per proteggere le interazioni Agente-Agente (A2A) e Umano-Agente (H2A), filtrando output non sicuri e riducendo le allucinazioni. Strumenti tecnici di questo tipo agiscono come una barriera di contenimento contro la generazione di contenuti illeciti o dannosi.
4. Garantire sorveglianza e tracciabilità (accountability): creare un audit trail immutabile delle decisioni prese dall’agente è l’unico modo per ricostruire la catena di responsabilità in caso di contenziosi o di ispezioni.
5. Validazione continua (red teaming): le organizzazioni devono testare continuamente i sistemi, identificare le vulnerabilità e applicare le patch / i rimedi necessari. L’adozione di pratiche di red teaming (simulazioni di attacco) permette di anticipare gli scenari di rischio.

Come evidenziato dai dati, l’adozione dell’AI agentica sta correndo più veloce della compliance e della sicurezza, creando un gap che può costare caro in termini di continuità operativa, sanzioni e reputazione. Il 2026 sarà l’anno della verità: le aziende che oggi investono in compliance e in controlli proattivi non solo eviteranno incidenti, ma guideranno il mercato. Per questo è fondamentale prevenire e non aspettare che sia un incidente a definire le strategie di sicurezza.

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