Nei contesti aziendali più maturi, gli agenti AI da semplici funzioni di assistenza hanno già guadagnato la capacità di intervenire in fase di esecuzione. Non si limitano a generare contenuti o a rispondere a domande: recuperano dati, richiamano strumenti e Api, interagiscono con altri agenti e agiscono direttamente sui sistemi aziendali, con margini di autonomia crescenti. Per i team IT e di sicurezza le domande cambiano di conseguenza: chi controlla un agente, a quali informazioni può accedere, come intervenire se si comporta in modo anomalo.
Per Ibm la diffusione dell’AI agentica nelle imprese non si misura sul numero di agenti AI messi in produzione, ma sulla quantità di lavoro che un’organizzazione può delegare loro sapendo chi ne risponde.
Gli annunci di TechXchange 2026, la conferenza annuale per sviluppatori e professionisti della tecnologia che quest’anno incorpora anche HashiConf (conferenza annuale organizzata da HashiCorp, società parte del gruppo Ibm, dedicata al mondo del cloud computing, dell’automazione dell’infrastruttura e della sicurezza), partono da qui. “Chi vince nell’AI aziendale sta cambiando il modo in cui funziona il proprio business, non si limita ad aggiungere ulteriore AI – spiega Dinesh Nirmal, senior vice president di Ibm Software -. Perché gli agenti possano svolgere attività concrete nei sistemi utilizzati da un’azienda, serve un modello operativo per l’AI”.
E’ proprio la stessa cornice già delineata in occasione di Think 2026. Prevede un modello fondato su quattro sistemi che lavorano insieme, cioè agenti, dati, automazione e infrastruttura ibrida. Gli annunci di Atlanta ne rafforzano il presupposto, ovvero il “trust”, la fiducia. Ogni agente deve avere un’identità verificata, solo gli accessi strettamente necessari e un punto da cui essere individuato, protetto e valutato, indipendentemente dalla piattaforma su cui è stato sviluppato.
E l’attuale scenario spiega l’urgenza. Secondo le previsioni di Gartner, nel 2028 un’impresa della classifica Fortune 500 avrà in media oltre 150mila agenti in uso, contro meno di 15 nel 2025, mentre solo il 13% delle organizzazioni ritiene di disporre di una governance adeguata degli agenti. Credenziali persistenti, responsabilità poco chiare e controlli frammentati – osserva Ibm – costringono i team a gestire accessi e responsabilità implementazione per implementazione.
L’agente come identità non umana
Gli agenti AI si aggiungono ad applicazioni e servizi nella categoria delle identità non umane, con una differenza: agiscono sui sistemi aziendali, invocano strumenti, dialogano con altri agenti. Ibm Agent Identity, disponibile dal 26 ottobre, costituisce per ciascuno un registro di riferimento che indica chi ne è responsabile, in quale fase del ciclo di lavorazione agisce l’agente e quale autorità è stata ad esso delegata. Pensato per valorizzare gli investimenti già fatti in identità e sicurezza, condivide queste informazioni con i controlli sulle credenziali di HashiCorp Vault e con Watsonx Orchestrate.
Vault porta nel progetto un’esperienza consolidata: gestisce i “segreti” con cui applicazioni e servizi accedono ai sistemi aziendali e protegge già le identità non umane di organizzazioni come Abn Amro, Adobe, Bbva, BlackRock, London Stock Exchange e Target. Ora estende lo stesso approccio fin sugli agenti, ai quali rilascia credenziali di breve durata, limitate alle sole risorse necessarie e revocabili quando le condizioni cambiano. L’utilità è concreta: un agente con credenziali permanenti e privilegi eccessivi, se compromesso o fuori dal compito assegnato, espone sistemi e dati, mentre una credenziale a scadenza riduce il tempo in cui, se esposta, resta utilizzabile. Quando un agente tenta di recuperare informazioni o compiere azioni oltre i permessi approvati, la richiesta può essere negata e la sessione revocata in tempo reale. Vault 2.2 aggiunge account dedicati agli agenti, il rinnovo automatico delle credenziali e una crittografia predisposta per le minacce dell’era quantistica; Secure Hub, in public preview, offre una vista centralizzata sugli ambienti Vault.
Governance, un livello sopra le piattaforme
L’identità dice che cos’è un agente, ma è fondamentale conoscere quanti ne esistono e dove. Watsonx Orchestrate opera anche su questo piano con una scelta precisa: operare sull’intero ecosistema AI anziché solo nella piattaforma di un singolo fornitore, nella logica di un control plane su cui si stanno confrontando i vendor. La funzione Discover si collega ad Amazon Bedrock, Microsoft Foundry e Google Gemini per individuare automaticamente gli agenti sviluppati in ambienti di terze parti, insieme a modelli e server Mcp, così da riportare sotto controllo anche quelli di cui l’organizzazione ignora l’esistenza. Contain esegue gli agenti in sandbox isolate, perché uno fuori controllo non interferisca con gli altri né propaghi errori, e mette a disposizione un kill switch per disattivare all’istante qualsiasi agente. Entrambe le funzioni sono in tech preview. Evaluate, già disponibile, agisce prima e dopo il rilascio: verifica qualità, accuratezza e conformità di agenti, modelli e server Mcp, poi li monitora in produzione, dove un agente non controllato può deviare dal proprio compito senza dare segnali e far salire i costi. Il monitoraggio integrato mostra l’uso di modelli e token di ogni agente e aiuta a capire che cosa incide sulla spesa. Insieme ad Agent Identity e Vault, Orchestrate applica il principio del privilegio minimo nell’accesso alle credenziali, consente di autorizzare e verificare le azioni degli agenti e di revocare rapidamente fiducia e credenziali quando il livello di rischio cambia.
Partnership con Nvidia
La collaborazione con Nvidia porta gli stessi principi dove l’agente viene eseguito. Agent Identity e Vault si integrano con OpenShell, il runtime governato da policy su cui poggia la OpenShell Reference Architecture presentata da Nvidia il 21 ottobre al Gtc di Berlino, alla quale lavorano anche altri vendor di software enterprise, tra cui Sap e ServiceNow.
La ripartizione dei ruoli è chiara: Nvidia fornisce l’ambiente protetto in cui l’agente opera, Ibm l’identità verificata e le credenziali di breve durata, così che ogni azione possa essere tracciata, limitata e verificata. “Le aziende hanno bisogno di poter governare in modo sicuro e controllato il comportamento degli agenti AI e le risorse a cui possono accedere – spiega John Fanelli, VP Enterprise Software di Nvidia -. La collaborazione con Ibm combina il runtime di Nvidia OpenShell, governato da policy, con Agent Identity e HashiCorp Vault per aiutare le imprese a scalare l’adozione degli agenti AI attraverso identità verificate, ambienti di esecuzione sicuri e accessi ai sistemi aziendali rigorosamente controllati”.
Agenti al lavoro su sistemi esistenti
Resta da considerare il contesto in cui gli agenti operano. Ibm Integration Intelligence Hub, in tech preview, fornisce attraverso lo Unified Context Engine la conoscenza di Api, strumenti e collegamenti già presenti, così che un agente possa per esempio sbloccare messaggi fermi o rilasciare un’Api riutilizzando ciò che esiste, entro skill, policy di approvazione e controlli di audit. L’obiettivo dichiarato è mettere gli agenti al lavoro sui sistemi da cui l’azienda già dipende, invece di ricostruirli per l’AI.
Sulla stessa linea si muovono gli strumenti per le IT operations. Ibm Concert integra osservabilità, gestione degli incidenti e sicurezza per individuare le vulnerabilità ad alto rischio, valutarne l’impatto e coordinare la risposta; Terraform consente a sviluppatori e agenti di modificare l’infrastruttura a partire da configurazioni approvate, con Terraform Policy disponibile e Developer Portal e server Mcp remoto in public preview. Ibm Z Atlas, anch’esso in public preview, mappa l’intero stack z/OS per testare e convalidare l’impatto di una modifica prima di applicarla, intervenendo sulla principale causa delle interruzioni non pianificate.
Il quadro della disponibilità al momento non è ancora allineato: Agent Identity, Vault 2.2, le funzioni di valutazione di Orchestrate e Concert sono già sul mercato, mentre individuazione e contenimento degli agenti sono in tech preview. Sono però proprio queste ultime a sostenere l’idea di un governo degli agenti indipendente dalla piattaforma che li ha generati. Il passaggio alla general availability consentirà di toccare con mano quanto il modello regge in ambienti eterogenei, dove gli agenti costruiti con strumenti Ibm convivono con quelli nati su Amazon, Microsoft e Google.
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