La crescita esponenziale delle superfici d’attacco (cloud, IoT, ambienti ibridi, supply-chain) e la crescente scarsità di professionisti esperti (secondo stime globali mancherebbero oltre 3,5 milioni di specialisti) gli agenti AI (sistemi intelligenti autonomi che percepiscono l’ambiente, ragionano, pianificano ed eseguono azioni senza intervento umano continuo) sono elemento chiave per rafforzare la difesa cyber.

Sono diversi i motivi per cui gli agenti AI rappresentano un salto evolutivo rispetto agli strumenti tradizionali basati su regole:

• possono lavorare 24/7 su grandi volumi di dati molto più rapidamente di un analista umano;
• riescono a fare ragionamenti contestuali (non solo “evento = regola”) e ad adattarsi a comportamenti nuovi o variabili;
• alleviano il cosiddetto “alert fatigue” (il sovraccarico di allarmi che gli operatori ricevono);
• permettono automazione di triage, risposta e contenimento, liberando risorse umane per attività più strategiche.

Quali sono gli ambiti d’intervento per gli agenti AI nella cybersecurity

• Rilevamento in tempo reale e triage automatico: Gli agenti possono analizzare flussi di log, eventi endpoint, traffico di rete, telemetria più velocemente di un team umano e classificare gli allarmi in base a contesto, asset coinvolti, gravità, correlazione storica.
• Hunting proattivo, vulnerabilità e attacchi latenti: gli agenti AI possono essere programmati per condurre attività di “threat-hunting” proattivo, individuando vulnerabilità, configurazioni errate, software legacy, comportamenti sospetti.
• Risposta automatica e contenimento:non solo rilevare, ma agire. Ad esempio, isolare un endpoint compromesso, bloccare una sessione sospetta, attivare un workflow di risposta. Questo riduce drasticamente il tempo tra rilevazione e intervento.
• Automazione dei workflow di sicurezza e supporto agli esperti:gli agenti AI possono integrarsi nei tool di sicurezza e ITSM, supportando i team nel decision making e nello svolgimento di compiti ripetitivi.
• Cyber-intelligence, deep-threat e rischio emergente:attività avanzate, come l’analisi del dark web, la rilevazione di deepfake, la gestione delle minacce legate all’IA stessa. Un rapporto Reuters mette in guardia: gli agenti stessi rappresentano anche un rischio quando male utilizzati.

Vantaggi strategici per team IT, SOC e MSP

• Efficienza operativa: riducendo il carico manuale, automatizzando triage e risposta, gli agenti aumentano la produttività del team.
• Scalabilità: gli ambienti aziendali crescono (piattaforme cloud, endpoint, utenti remote); gli agenti possono scalare con l’ambiente senza raddoppiare il team.
• Tempo di risposta ridotto: con agenti, MTTD e MTTR scendono sensibilmente — un vantaggio critico nella risposta a incidenti.
• Migliore visibilità e contesto: gli agenti correlano dati da log, SIEM, endpoint, threat intelligence, fornendo al team una visione più completa e contestualizzata.
• Focus umano su strategia e valore: liberati dalle routine, gli esperti possono dedicarsi a threat hunting avanzato, governance, strumenti, formazione utenti.
• Differenziazione competitiva per gli MSP: chi adotta gli agenti AI può offrire servizi di sicurezza avanzati (SOC automatizzato, rilevamento proattivo, risposte immediate) e posizionarsi come partner premium rispetto ai fornitori tradizionali.

Come strutturare l’adozione in una organizzazione IT, SOC e MSP

1. Visione e mappatura degli obiettivi: definire cosa si vuole ottenere con agenti AI: riduzione tempi, automazione, miglioramento qualità. Quali processi sono candidati? Quale investimento? Quale ROI atteso?
2. Selezione dei casi d’uso iniziali: scegliere alcuni scenari a basso rischio ma alto valore (ticket triage, auto-routing, monitoraggio base) per pilotare l’approccio e dimostrare valore.
3. Design dell’architettura e governance: definire limiti, policy, flussi agenti-umani, percorsi di escalation, oversight umano. Stabilire metriche di performance, monitoraggio agenti.
4. Implementazione e integrazione: implementare l’agente, integrarlo con i sistemi ITSM/monitoraggio/CI-CD, testarlo. Gestire il cambiamento: formazione del personale, nuovi processi.
5. Scaling e maturazione: una volta dimostrato il valore, estendere ad altri casi d’uso, altri clienti, ambienti differenti. Monitorare costantemente i risultati, migliorare i modelli, gestire il ciclo di vita dell’agente.
6. Governance, sicurezza e compliance continua: assicurarsi che l’agente rispetti normative, policy di sicurezza, auditabilità. Monitorare i rischi emergenti.

Opportunità, sfide, limiti [e cosa considerare prima di adottare]

• Governance e controllo: gli agenti operano autonomamente. Serve un quadro di governance che definisca obiettivi, limiti, escalation, oversight umano.
• Qualità dei dati e modelli: tanto efficaci quanto lo è la qualità dei dati su cui operano. Se la base dati è sporca, incompleta o bias oriented, gli output possono essere errati o distorti.
• Integrazione con infrastrutture legacy: molte organizzazioni hanno infrastrutture complesse, disomogenee, con sistemi on-premise, cloud, endpoint remoti. Far sì che un agente AI operi correttamente in questi ambienti richiede integrazioni, API, standardizzazione.
• Rischi emergenti: agenti malevoli e “agentic threats”, gli agenti AI non sono solo strumenti di sicurezza: possono diventare vettori d’attacco (prompt-injection, agenti hacker). Occorre guardare non solo a “difesa con agenti”, ma anche a “difesa contro agenti” (difesa alleati vs agenti avversari).
• Cambiamento culturale: Implementare un agente AI significa anche cambiare processi, modus operandi, formazione del team. Se l’organizzazione non è pronta a questo cambio, il rischio è di non ottenere benefici pienamente.

In sostanza: gli agenti AI possono diventare il compagno intelligente del team di sicurezza — non un sostituto — elevando il livello di difesa e consentendo alle organizzazioni di stare un passo avanti agli attaccanti. Nell’era in cui «non si può più contare solo sull’uomo», l’agente AI non è un’idea futuristica: è una realtà da progettare oggi.