Il livello di controllo che manca ai tuoi agenti IA

Man mano che gli agenti di intelligenza artificiale assumono maggiori responsabilità, la questione della governance diventa inevitabile. Non la governance in senso astratto, ma quella pratica e operativa: chi ha autorizzato questa azione? A quali dati si è avuto accesso? Quando è avvenuto e qual è stato il risultato? Si tratta di domande a cui i settori regolamentati hanno sempre dovuto rispondere per i propri dipendenti umani. Ora devono rispondere anche per il proprio software.

Questo è l'ultimo articolo di una serie in tre parti dedicata alla governance degli agenti di IA. I primi due articoli hanno trattato i temi dell'accesso e dell'identità: la gestione dell'identità degli agenti di IA e delle risorse a cui possono accedere. Questo articolo si concentra sul terzo pilastro: l'implementazione di meccanismi di controllo a livello di esecuzione per soddisfare i rigorosi standard dei moderni team di conformità.

L'implementazione di agenti basati sull'intelligenza artificiale in contesti regolamentati rappresenta una sfida sia dal punto di vista della responsabilità che da quello tecnico. Ad esempio, il:

Il team di sicurezza porrà delle domande alle quali i vostri agenti dovranno rispondere
Il team addetto alla conformità richiederà i registri
I revisori vorranno che quei registri abbiano un significato

Per soddisfare tali requisiti, è necessario considerare il controllo come un requisito fondamentale sin dalla fase iniziale di progettazione di qualsiasi implementazione di agenti.

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Le 3 domande a cui ogni implementazione dovrebbe rispondere

I quadri di governance riguardano solitamente le politiche e le autorizzazioni: chi può accedere a cosa e a quali condizioni. Il controllo va invece più in profondità. Quando si verifica un problema, o quando un'autorità di regolamentazione lo richiede, l'organizzazione deve ricostruire esattamente cosa hanno fatto i propri agenti di IA, perché lo hanno fatto e se tali azioni rientravano nei limiti previsti.

Tale ricostruzione è possibile solo se il controllo è integrato nell'architettura di esecuzione sin dall'inizio. Un controllo efficace degli agenti di IA si basa sulla capacità di rispondere chiaramente a tre domande fondamentali:

1. Che cosa ha fatto questo agente?

Una traccia di controllo completa registra l'azione specifica eseguita, in quale sistema, a che ora e con quale risultato. Indica lo strumento utilizzato, i parametri passati, la risposta ricevuta e l'azione successiva intrapresa.

2. Chi l'ha autorizzato?

Come spiegato nella seconda parte di questa serie, la catena di autorizzazione deve ricondurre a una persona identificabile. Un agente che agisce per conto di un utente deve trasmettere l'identità di quest'ultimo a ogni sistema con cui interagisce, lungo l'intero percorso della catena.

3. Rientrava nell'ambito di applicazione?

È qui che le politiche di accesso e l'identità si incontrano. La traccia di controllo dovrebbe confermare che le azioni intraprese fossero consentite dalle politiche definite al momento dell'implementazione e che qualsiasi deviazione dall'ambito previsto sia immediatamente rilevabile.

L'adozione di un'architettura che risponda a tutte e tre le domande garantisce che i vostri agenti di IA operino all'interno di un quadro di governance solido e trasparente.

Perché questo aspetto è ancora più importante nei settori regolamentati

Cambridge & Counties Bank, cliente di SnapLogic, è un esempio di eccellenza negli ambienti regolamentati, garantendo che ogni processo automatizzato sia documentato in modo completo. Le società di servizi finanziari adempiono a specifici obblighi normativi mantenendo la capacità di ricostruire ogni decisione presa o supportata dai sistemi automatizzati.

Quando la Cambridge & Counties Bank ha valutato come gli agenti basati sull'intelligenza artificiale avrebbero operato all'interno del proprio ecosistema di dati, la tracciabilità non è stata considerata un aspetto secondario. Si trattava di un requisito fondamentale per l'implementazione. Ogni azione degli agenti doveva essere attribuibile, circoscrivibile e verificabile. Non in un secondo momento, ma fin dal primo giorno.

Il rispetto di tali standard richiede un'infrastruttura in grado di generare registri di audit dettagliati e significativi a livello di azione degli agenti, garantendo trasparenza e responsabilità in ogni contesto.

Il livello di esecuzione affidabile

Una governance efficace richiede un livello intermedio tra gli agenti di IA e i sistemi aziendali a cui questi accedono, che garantisca il rispetto delle politiche, diffonda le identità e registri sistematicamente ogni azione. Si tratta del livello di esecuzione, ed è proprio qui che la governance si concretizza nella pratica.

Il server MCP di SnapLogic è stato progettato proprio per svolgere questo ruolo. Esso garantisce in modo coerente tre caratteristiche in ogni interazione con gli agenti:

Politica al momento della creazione. I limiti di frequenza , le restrizioni IP, i controlli basati sui ruoli e le autorizzazioni a livello di strumento vengono definiti in fase di configurazione e applicati a ogni richiesta. Non ci sono configurazioni di governance opzionali da tenere a mente in un secondo momento.

Propagazione dell'identità a tutti i livelli. Grazie alla delega OAuth 2.0, come illustrato nella Parte 2, l'identità dell'utente che concede l'autorizzazione viene trasmessa insieme alla richiesta a tutti i sistemi a valle, non solo al primo nodo.

Registrazione automatica degli audit. Ogni esecuzione di uno strumento viene registrata: quale strumento è stato richiamato, con quali parametri, da quale utente autorizzato e con quale risultato. Il registro viene creato automaticamente, indipendentemente dal fatto che qualcuno ne avesse previsto la necessità.

Nel loro insieme, queste caratteristiche offrono a organizzazioni come Cambridge & Counties Bank le basi necessarie per implementare agenti di intelligenza artificiale in contesti regolamentati in tutta sicurezza. Il livello di esecuzione garantisce la tracciabilità richiesta dall'azienda.

Preconfigurato per la revisione contabile

Noi di SnapLogic sosteniamo da tempo che l'intelligenza artificiale non debba essere considerata un progetto tecnico che si svolge dietro le quinte. Lo stesso vale per l'osservabilità e la verificabilità. Se i log fossero accessibili solo a chi sa dove cercarli nel nostro Monitor, la loro utilità risulterebbe limitata. Ecco perché abbiamo semplificato anche l'esportazione di questi log degli agenti, rendendoli disponibili per l'archiviazione o la correlazione al di fuori della piattaforma SnapLogic.

Grazie all'utilizzo di standard aperti come OpenTelemetry, consentiamo alle aziende di sviluppare e mantenere nel tempo il livello di visibilità necessario per garantire la fiducia nei sistemi di IA basati su agenti.

La possibilità di condividere i registri degli eventi fornisce ai revisori gli elementi necessari per approvare con sicurezza l'implementazione di agenti di IA in ambiti sensibili o soggetti a regolamentazione. Ciò consente loro di prendere queste decisioni con la certezza che qualsiasi comportamento imprevisto possa essere individuato rapidamente e monitorato anche a distanza di tempo, tenendo conto di tutti gli aspetti sopra elencati.

Gettare le basi per la governance dell'IA

L'implementazione di agenti di intelligenza artificiale in contesti regolamentati richiede molto più che modelli efficaci e flussi di lavoro ben progettati. Richiede una struttura di governance integrata nell'architettura fin dall'inizio, che copra gli aspetti relativi all'accesso, all'identità e al controllo come un insieme coerente.

Ricapitoliamo il nostro percorso verso la governance:

Accesso: gli agenti devono poter accedere solo ai sistemi e alle operazioni di cui hanno bisogno. Principio del privilegio minimo, applicato al momento della configurazione.
Identità: gli agenti devono agire in virtù dell'autorità delegata dall'utente, con piena tracciabilità fino a una persona fisica identificata.
Controllo: ogni azione degli agenti deve essere registrata, riconducibile e verificabile rispetto alle politiche definite al momento dell'implementazione.

Ciascuna di queste caratteristiche dipende dal livello operativo che collega gli agenti ai sistemi aziendali. Una governance che si limita alla documentazione o ai modelli di policy, anziché essere integrata nell'infrastruttura stessa, non reggerà alle pressioni operative né al controllo normativo.

Le organizzazioni che gettano queste basi sin dall'inizio sono quelle che si trovano nella posizione ideale per espandere i propri programmi di IA con sicurezza, affrontando le verifiche, l'ampliamento dell'ambito di applicazione degli agenti e l'evoluzione dei requisiti di conformità che l'IA aziendale dovrà inevitabilmente affrontare. Il controllo integrato nell'architettura fin dall'inizio diventa un fattore che favorisce tale crescita, anziché un ostacolo.

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Unitevi a me e al mio collega Matt Sager per una dimostrazione dal vivo di come funziona concretamente questa architettura di governance, con esempi reali tratti da implementazioni aziendali soggette a regolamentazione. Iscrivetevi al nostro webinar,“Governing AI Agents for Enterprise Security”, in onda in Nord America e nella regione EMEA.

Questo articolo fa parte di una serie in tre parti dedicata alla governance degli agenti: