Agentic AI è una forma avanzata di intelligenza artificiale (IA) che utilizza "agenti" autonomi di IA per svolgere attività complesse senza la diretta supervisione umana.
Sommario
Significato di Agentic AI
L'intelligenza artificiale (IA) utilizza sistemi informatici in grado di eseguire attività che richiedono tipicamente l'intelligenza umana, come l'apprendimento, il ragionamento, la risoluzione dei problemi e il riconoscimento dei modelli.
Agentic AI è una forma di IA che utilizza algoritmi di machine learning (ML), modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e altre tecnologie avanzate per creare "agenti IA": sistemi di IA autonomi e autogestiti in grado di svolgere attività complesse utilizzando strumenti che consentono loro di interfacciarsi con sistemi esterni senza la necessità di input o indicazioni umane costanti.
Agentic AI versus Generative AI
Sebbene i modelli di IA tradizionali possano generalmente seguire solo le istruzioni o altre istruzioni fornite da un utente umano, Agentic AI può agire autonomamente. Ciò consente di prendere decisioni, risolvere problemi difficili, lavorare con altri agenti IA, svolgere attività e imparare dalle interazioni passate senza essere sollecitati e senza supervisione o supervisione umana o nulla.
Man mano che la tecnologia continua a evolversi e a diffondersi, l'intelligenza artificiale agentica ha il potenziale per rivoluzionare interi settori, dalla finanza, alla produzione e all'assistenza sanitaria, al servizio clienti, alla programmazione software e alla cybersecurity.
Agentic AI vs AI Agents
Agentic AI è un'architettura software per costruire IA che può pianificare, agire, utilizzare strumenti e apprendere dai feedback con un grado limitato di autonomia. Copre i modelli architettonici (ad esempio, cicli pianificatore-esecutore, utilizzo degli strumenti, riflessione), governance (umano nel loop, budget, barriere di sicurezza) e metodi di valutazione che rendono il comportamento autonomo affidabile e sicuro. Utilizza il termine «Agentic AI» quando discuti di strategia, architettura o modelli di ricerca per il comportamento autonomo.
Gli agenti IA sono le istanze software reali che applicano questi principi a compiti concreti. Pensa a un agente di arricchimento dell'intelligence sulle minacce o a un agente di triage del phishing collegato a API specifiche, fonti di dati e politiche. Ogni agente funziona con limiti espliciti (massimo di passaggi, limiti di spesa), registra ogni azione ed è misurato sul successo del compito, il tempo di completamento e il costo. Utilizza il termine «agente/i IA» quando parli di un bot specifico (o flotta) collegato a strumenti e funzionante in produzione.
Come funziona l'Agentic AI?
Secondo le nostre ultime ricerche sui sistemi di IA agentica, essi comprendono generalmente cinque aspetti chiave:
1. Perciò, agentic AI utilizza sensori, database aperti e proprietari, API (Application Programming Interface) e altre fonti di informazioni per raccogliere grandi quantità di dati e conoscere il suo ambiente.
2. Ragionamento: in seguito, analizza i dati per identificare gli schemi, capire cosa viene chiesto di fare e pianificare la migliore linea di azione.
3. Prendere decisioni: in base a questi modelli, agentic AI utilizza algoritmi per prendere decisioni, prevedere possibili risultati e creare strategie per raggiungere i propri obiettivi.
4. Azione: il sistema intraprende una serie di azioni per implementare le proprie strategie ed eseguire attività, come la generazione di testo o la risposta a una richiesta del cliente.
5. Imparando dall'esperienza, infine, agentic AI può essere realizzata per valutare in che misura ha raggiunto i suoi obiettivi per migliorare la sua efficienza e precisione in futuro.
Quali sono i benefici dell'Agentic AI?
Agentic AI offre una serie di vantaggi rispetto all'IA tradizionale. Tra cui:
- Può lavorare autonomamente per selezionare gli strumenti necessari per svolgere le attività
- Maggiore efficienza e velocità grazie alla connessione di più flussi di lavoro di processo.
- Sceglie in modo proattivo lo strumento appropriato da utilizzare per svolgere l'attività.
- Minore necessità di supervisione umana: migliora la produttività.
- Mantiene contesto e stato nel tempo
- Soluzioni probabilistiche e innovative invece di risposte fisse.
Quali sono i rischi e le sfide dell'uso dell'Agentic AI?
Man mano che l'uso dell'intelligenza artificiale agentica diventa sempre più diffuso, ci sono diversi problemi e sfide chiave che le organizzazioni devono tenere a mente.
Ad esempio, come per tutti gli LLM, i dati utilizzati per creare modelli di agentic AI possono includere lacune, imprecisioni o pregiudizi che potrebbero influenzare il modo in cui l'IA reagisce o limitarne l'efficacia. Esiste anche la necessità di salvaguardare le informazioni private, sensibili e riservate durante lo sviluppo o l'utilizzo dell'IA per garantire la conformità a tutte le leggi e normative, incluso il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR).
Gli agenti IA con troppo poche protezioni possono andare oltre lo svolgimento delle loro attività, con conseguenze indesiderate. Ad esempio, un agente di intelligenza artificiale per la negoziazione di azioni potrebbe utilizzare e suggerire pratiche rischiose o illegali per massimizzare i profitti per i clienti. Alcuni agenti IA possono anche ripetere o rafforzare automaticamente gli errori nel modo in cui ragionano, pianificano o interagiscono con i clienti.
Per affrontare queste sfide, le organizzazioni devono assicurarsi che il loro uso dell'IA agentica sia aperto, etico e trasparente e connesso agli strumenti appropriati. Devono fornire istruzioni chiare, attente e che includano il maggior contesto possibile. E dovrebbero assicurarsi che le misure di sicurezza e cybersecurity dell 'IA siano solide, proattive e aggiornate.
Esempi di applicazioni reali dell'Agentic AI
Agentic AI è già in uso in una varietà di settori, tra cui:
- Assistenza sanitaria: gli agenti IA monitorano i dati dei pazienti e forniscono raccomandazioni per diverse diagnosi e opzioni di trattamento.
- Servizi finanziari: i bot IA agentici analizzano i prezzi delle azioni, forniscono raccomandazioni ai trader umani ed eseguono negoziazioni misurate in frazioni di secondo.
- Servizio clienti: chatbot IA agemtici rispondono alle richieste, risolvono i reclami dei clienti e creano un'esperienza cliente più fluida ed efficiente.
- Veicoli a guida autonoma: sono sistemi di intelligenza artificiale agentica che utilizzano GPS, sensori e dati in tempo reale per rilevare i pericoli, monitorare il traffico e pianificare percorsi sicuri ed efficienti.
- Gestione della supply chain: gli agenti IA automatizzano la supply chain e i processi di produzione, monitorano gli inventari e gestiscono i fornitori.
- Cybersecurity: gli agenti IA eseguono una scansione continua delle vulnerabilità, automatizzano il rilevamento e la risposta alle minacce e si difendono dagli attacchi informatici in tempo reale.
Cyberattacchi Agentic AI
I gruppi di criminalità informatica organizzata stanno ora utilizzando l'automazione in stile agente per eseguire parti delle loro operazioni. Ecco i modelli più comuni:
- Phishing e ingegneria sociale: Gli attaccanti possono utilizzare flussi di lavoro agentici per generare esche personalizzate, monitorare i tassi di risposta in tempo reale e regolare le tattiche al volo. Se un'email rimbalza, l'agente prova la messaggistica LinkedIn. Se MFA blocca l'accesso, innesca la fatica MFA o avvia il phishing vocale. Se un dominio viene bloccato, registra automaticamente un dominio simile e continua. Il ciclo è continuo: misurare → regolare → ridistribuire.
- Riconoscimento e targeting: Gli agenti incaricati esplorano le superfici di attacco (domini, asset cloud, repository pubblici) e mappano le stack tecnologiche. Segnalano punti deboli come credenziali esposte, bucket S3 obsoleti e tenant SaaS configurati male, quindi li prioritizzano per gli operatori umani. Questo trasforma ampie superfici di attacco in liste di cose da fare prioritarie.
- Personalizzazione rapida del payload: Dato un obiettivo (ad esempio, furto di dati), gli agenti assemblano componenti di base, mutano script per evadere firme di base e reimpacchettano dropper/loader per adattarsi al sistema operativo e ai controlli della vittima.
- Strumenti di intrusione concatenati: Gli agenti concatenano scanner, indovinare password e esfiltrazione lenta. I dati si muovono in piccoli burst temporizzati per rimanere sotto le soglie di rilevamento, con passaggi automaticamente regolati o riordinati per evitare allarmi.
- Automazione del modello di business: Per truffe e frodi finanziarie, gli agenti eseguono playbook end-to-end: creare e invecchiare account, pubblicare contenuti, conversare con le vittime e scalare a un umano solo per movimenti di denaro o altre azioni ad alto rischio. Questo scala le operazioni di ingegneria sociale con un tempo minimo di operatore.
- Imitazione sintetica: Gli agenti generano e testano varianti di testo, immagini e cloni vocali per amplificare la disinformazione, imitare dirigenti («frode del CEO») o mettere pressione sui dipendenti durante intrusioni attive. Le varianti più convincenti vengono promosse automaticamente.
- Resilienza ed evasione: Quando bloccati, gli agenti ruotano l'infrastruttura (proxy, domini), regolano il ritmo e scambiano TTP in base alla telemetria («se la consegna fallisce due volte, cambia vettore»). L'adattamento costante complica le eliminazioni e l'attribuzione.
Qual è il futuro dell'Agentic AI?
Man mano che l'intelligenza artificiale agentica continua a diventare più intelligente, adattiva e autonoma, diventerà quasi certamente una parte ancora più onnipresente della nostra vita quotidiana rispetto a oggi.
Le innovazioni nella capacità dell'IA agentica di ragionare, imparare e integrarsi perfettamente con altre tecnologie accelereranno senza dubbio la sua adozione in una gamma più ampia di settori e renderanno le persone e le aziende più efficienti e produttive.
Agentic AI potrebbe anche portare a un profondo cambiamento nella forza lavoro, assumendo attività di routine precedentemente gestite dagli esseri umani, mentre gli esseri umani adottano nuovi ruoli che richiedono maggiore creatività, capacità di pensiero critico e collaborazione uomo-macchina.
Secondo le ultime previsioni di Trend Micro sulla cybersicurezza con AI, l’AI avrà anche un forte impatto sul settore della cybersicurezza, facendo rapidamente progredire la sofisticazione degli attacchi informatici.
Come posso iniziare con l'Agentic AI?
Le organizzazioni che desiderano utilizzare agentic AI dovrebbero iniziare identificando i propri obiettivi principali e dando priorità agli investimenti nelle applicazioni IA che possono aiutarli a raggiungere i propri obiettivi nel modo più efficiente possibile.
Dovrebbero cercare soluzioni di IA agentiche in grado di adattarsi, evolversi e scalare per sfruttare gli strumenti più recenti per svolgere le attività tipiche. Dovrebbero inoltre offrire supporto e formazione continui per aiutare i loro dipendenti a lavorare in modo più efficace con gli agenti IA e sfruttare appieno tutti i vantaggi che agentic AI ha da offrire.
Dove posso ottenere aiuto con l'Agentic AI per la cybersecurity?
La soluzione Trend Vision One™ AI Security salvaguarda lo stack di IA e rafforza lo stato di sicurezza aziendale utilizzando la prima IA proattiva di cybersecurity del settore (incluse le funzionalità di agentic AI) che rimuove i punti ciechi e affronta le vulnerabilità prima che si verifichino gli attacchi.
Incorporando le funzionalità IA complete di Trend Cybertron, la prima IA di cybersecurity realmente proattiva al mondo, Trend Vision One può trasformare lo stato di sicurezza di un'organizzazione da reattivo a proattivo, migliorare la velocità e l'accuratezza del rilevamento e della risposta alle minacce e migliorare notevolmente l'efficienza e l'efficacia delle difese di cybersecurity.
Fernando Cardoso
Vicepresidente della gestione dei prodotti
Fernando Cardoso è vicepresidente della gestione dei prodotti presso Trend Micro, concentrandosi sul mondo in continua evoluzione dell'IA e del cloud. La sua carriera è iniziata come Network and Sales Engineer, dove ha affinato le sue competenze in datacenter, cloud, DevOps e cybersecurity, aree che continuano a alimentare la sua passione.