Le aziende dichiarano di avere l’agentic AI sotto controllo, ma le pratiche di disaster recovery non stanno tenendo il passo. È quanto emerge da una ricerca di Keepit, condotta su oltre 300 senior decision maker IT, secondo cui il 53% degli intervistati ritiene che l’agentic AI sia già pienamente implementata nella propria organizzazione, mentre un ulteriore 40% sta conducendo pilot limitati o rollout a livello dipartimentale.
Kim Larsen, CISO di Keepit, ha spiegato che il vero divario non riguarda la velocità di adozione dell’AI, quanto piuttosto lo scarto tra questa accelerazione e la capacità di ripristino in caso di incidente, rimasta pressoché invariata. Per agentic AI, ha precisato, si intendono sistemi in grado di andare oltre la generazione di contenuti, agendo autonomamente su strumenti, workflow e dati: una caratteristica che rende cruciali governance e recovery.
Il divario tra percezione e prontezza operativa
Secondo l’analisi, la definizione di “piena implementazione” dovrebbe presupporre dati mappati e classificati, piena consapevolezza degli elementi gestiti dagli strumenti AI, comprensione del footprint su tutti i servizi connessi, formazione della forza lavoro e una governance capace di stare al passo. Quando queste condizioni non sono verificate, la definizione risulta ottimistica.
Larsen ha citato anche un dato Cisco, secondo cui il 97% dei CEO intende integrare l’AI nelle proprie operazioni, mentre solo l’1,7% dei CIO si dichiara pienamente preparato. È in questo scarto tra aspettative dei vertici e prontezza operativa, ha osservato, che si colloca l’illusione del controllo, alimentata anche dalla shadow AI, l’uso di strumenti non ufficiali da parte dei dipendenti, spesso senza consapevolezza di dove finiscano i dati trattati.
Sul fronte della governance, il 67% degli intervistati ha dichiarato che IT e security hanno pieno controllo e una governance chiara sull’agentic AI, mentre il restante terzo ammette che sia ancora in fase di sviluppo. Un livello di fiducia che, secondo Larsen, dovrebbe preoccupare più che rassicurare, dal momento che una governance statica fatica a tenere il passo con il ritmo di cambiamento imposto dall’AI.
Il recovery gap e le reali preoccupazioni dei team
Il rischio, secondo Larsen, cresce su due fronti: quello esterno, poiché le stesse capacità offerte agli sviluppatori sono accessibili anche agli attaccanti; e quello interno, poiché un agente AI può causare in pochi secondi danni difficili da annullare. Una ricerca di Foundry ha rilevato che solo l’1% testa raramente o mai i propri piani di disaster recovery, mentre il Keepit Annual Data Report ha confermato che 9 organizzazioni su 10 hanno effettuato almeno un bulk restore nell’anno precedente. Interrogati sulle principali preoccupazioni, gli intervistati hanno indicato al primo posto la scarsa comprensione dei rischi legati all’AI (55%) e, al secondo, l’assenza di ownership chiara (47%). Solo il 28% valuta il proprio disaster recovery SaaS come “ottimizzato”.
Può interessarti anche:
AI agentica e dati di qualità: il 78% dei leader sotto pressione per creare valore dal data
Tecnologie emergenti in Italia: AI, sicurezza e lavoro aumentato ridisegnano l’IT
AI e cybersecurity: solo il 29% delle aziende è pronto ai rischi dell’IA
AI e rischi di sicurezza: le aziende italiane non frenano
AI agentica, il 97% degli utenti corregge le decisioni: il nodo fiducia
