Nel nuovo scenario digitale, gli agenti AI stanno rapidamente trasformando il modo in cui le organizzazioni operano, collaborano e innovano. Il documento “The CIO Playbook to Governing AI Agents in a Low-Code World” di Microsoft offre una guida strategica per i CIO che vogliono estendere i modelli di governance del Power Platform all’adozione su larga scala degli agenti AI, sfruttando Copilot Studio.
Perché serve una governance per gli agenti AI?
Gli agenti AI non sono semplici strumenti: sono colleghi digitali capaci di prendere decisioni, automatizzare processi e interagire con sistemi aziendali. Questo potenziale richiede una governance solida per garantire sicurezza, conformità, trasparenza e allineamento con gli obiettivi di business.
I 5 pilastri della governance degli agenti AI
1. Governance mindset
Governare gli agenti significa partire da una visione chiara del loro valore per l’organizzazione. I CIO devono guidare l’adozione con un approccio strategico, integrando i principi di AI Responsabile e definendo livelli di autonomia in base al rischio.
Esempio:
Un CIO definisce una strategia per introdurre agenti AI nel customer service. Prima di tutto, stabilisce criteri di successo (es. riduzione del tempo medio di risposta del 30%) e coinvolge il team legale per integrare i principi di AI Responsabile nella progettazione degli agenti.
2. Lezioni dal low-code
I modelli di governance già applicati alla Power Platform (sicurezza, ALM, CoE, DLP, ecc.), ormai ampiamente diffusi nelle organizzazioni, sono direttamente trasferibili agli agenti AI. Questo consente di scalare rapidamente, riducendo i rischi e accelerando il time-to-value.
Esempio:
Un’organizzazione che già utilizza Power Platform estende le sue policy di Data Loss Prevention (DLP) anche agli agenti AI creati in Copilot Studio, impedendo che dati sensibili vengano condivisi con canali non autorizzati.
3. Visibilità, controllo dei costi e valore
È essenziale monitorare l’intero ciclo di vita degli agenti: chi li crea, come vengono usati, quali dati trattano e quanto costano. Strumenti come Power Platform Admin Center, Microsoft Purview e Azure Monitor aiutano a mantenere il controllo e dimostrare il ROI.
Esempio:
Il team IT utilizza Power Platform Admin Center per monitorare l’utilizzo degli agenti AI. Scopre che un agente per la gestione delle richieste HR è poco usato e decide di ritirarlo, risparmiando risorse e focalizzandosi su agenti ad alto impatto.
4. Innovazione con guardrail
Il modello di governance “a zone” consente di bilanciare sperimentazione e controllo:
- Zona 1: produttività personale
- Zona 2: collaborazione di team
- Zona 3: agenti gestiti a livello enterprise
Il CoE (Center of Excellence) diventa il motore dell’innovazione sicura, promuovendo standard, formazione e supervisione.
Esempio:
Un’azienda adotta il modello “Zoned Governance”: consente ai dipendenti di sperimentare agenti in ambienti isolati (Zona 1), mentre gli agenti destinati a processi critici (es. finanza) vengono gestiti in ambienti con controlli avanzati (Zona 3).
5. Comunità, formazione e sperimentazione
La tecnologia da sola non basta. Serve una cultura aziendale che favorisca l’adozione: community interne, campioni di innovazione, percorsi formativi personalizzati e spazi per sperimentare (es. hackathon, agent marketplace).
Esempio:
Il CoE organizza un “Agent Hackathon” interno. I dipendenti propongono idee, costruiscono prototipi e ricevono feedback. I migliori agenti vengono inseriti in un “Agent Marketplace” aziendale per favorire il riuso e la collaborazione cross-team.
Ruoli emergenti per l’era degli agenti
Il Playbook evidenzia nuovi ruoli chiave per supportare l’adozione responsabile degli agenti AI:
- Chief AI Officer
- AI Governance Lead
- AI Risk Officer
- AI Architect
- AI Literacy & Enablement Lead
Queste figure saranno centrali per integrare l’AI nella strategia aziendale e garantire una crescita sostenibile.
Conclusione: dalla strategia all’azione
I CIO sono nella posizione ideale per guidare questa trasformazione. Il consiglio finale del Playbook è chiaro:
- Estendere la governance low-code agli agenti AI
- Strutturare l’organizzazione con modelli operativi adattivi
- Favorire l’adozione attraverso community, formazione e riuso
Con una governance efficace, gli agenti AI possono diventare veri alleati digitali, capaci di generare valore, innovazione e vantaggio competitivo.