Gli AI agent stanno diventando uno strato operativo concreto nelle organizzazioni, con applicazioni già attive in ambiti ad alta complessità come la prevenzione delle frodi, il sanction screening e il suspicious activity reporting. Secondo Véronique Van Vlasselaer, AI & Data Science Manager EMEA di SAS, il valore di questi sistemi non risiede solo nella capacità di automatizzare processi, ma nell’abilità di orchestrare dati, strumenti e modelli esistenti per trasformare segnali eterogenei in insight utilizzabili, accelerando le attività di analisi e attivando l’intervento umano solo quando necessario.
La specialista sottolinea però che l’autonomia degli agenti IA richiede una responsabilità precisa da parte delle organizzazioni che li adottano. Van Vlasselaer propone una logica di vera e propria “genitorialità della piattaforma”, articolata in sei principi operativi.
Il primo riguarda la definizione di regole chiare fin dalla progettazione: quali dati l’agente può utilizzare, quali strumenti può invocare, quali azioni può attivare, con attenzione particolare ai processi critici e alle informazioni sensibili. Il secondo principio riguarda la qualità dell’ambiente: dati governati, API validate e integrazioni mantenute nel tempo sono condizioni necessarie affinché anche il modello più avanzato produca risultati coerenti.
Centrale è anche il tema dell’intervento umano nei punti che contano davvero: non tutto può essere automatizzato, ed è necessario stabilire soglie di incertezza che impongano l’escalation all’operatore, con il contesto necessario per decidere rapidamente. A questi si aggiungono trasparenza e accountability — tracciabilità delle fonti, comprensibilità delle raccomandazioni, chiarezza sulle responsabilità — e una supervisione continua che consenta di gestire i casi non previsti e garantire l’allineamento con i valori aziendali e gli obblighi normativi.
Il sesto principio riguarda la visibilità sull’intero ecosistema di agenti e modelli in uso, incluse soluzioni non ufficiali: un inventario centralizzato permette di applicare policy e controlli in modo coerente, riducendo il rischio di shadow AI.
Il vantaggio competitivo, conclude Van Vlasselaer, non sarà di chi adotta gli AI agent per primi, ma di chi li mette a terra in modo affidabile, con dati solidi, governance e responsabilità ben definiti.
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