Agentic AI Digital Trust
Sblocca il valore dell'AI con una governance che promuove crescita ed efficienza
Leggi il comunicato stampaMan mano che i sistemi agentici si espandono, ogni nuovo agente AI introduce identità, privilegi e comportamenti imprevedibili che gli strumenti legacy non possono governare.
Kyndryl Agentic AI Digital Trust fornisce una supervisione continua: scopre, convalida e monitora gli agenti in ambienti ibridi per applicare le politiche, dimostrare la conformità e costruire fiducia in ogni azione.
Perché lavorare con noi
Base affidabile
Stabilisci controlli di governance e sicurezza per aiutare gli agenti AI a rimanere conformi e operare responsabilmente.
Costruisci in modo intelligente
Consenti ai team di costruire sistemi agentici affidabili senza riprogettare i guardrail.
Corri in sicurezza
Mantieni visibilità, verifica e conformità per azioni autonome in qualsiasi ambiente.
Le nostre funzionalità
Risorse
Kyndryl sta rivoluzionando la fiducia digitale con Microsoft
Scopri come Kyndryl, con Microsoft, sta colmando il divario di fiducia nell'AI per rendere l'AI sicura, trasparente e allineata con gli obiettivi aziendali dei clienti.
Il futuro dell'agentic AI è evoluzione, non rivoluzione
L'agentic AI evolve attraverso un progresso continuo, integrando agenti basati su LLM con la governance per garantire un'adozione sicura nelle aziende.
Il percorso verso l'AI nativo
Il percorso AI-Native di Kyndryl integra l'IA al centro con agilità progettuale e il Framework Agentic AI per una continua reinvenzione.
Se hai domande. Noi abbiamo le risposte.
Implementare un punto di controllo centrale per una gestione e una governance più semplici degli agenti AI consente di:
- Comprendere gli agenti, fungendo da single source of truth per aiutare a mitigare i rischi associati alla shadow AI.
- Convalidare ogni agente prima del lancio, verificando la sicurezza, la resilienza e la conformità alle policy, per assicurarsi che soddisfi gli standard prima di essere attivato.
- Mantenere il controllo con guardrail in tempo reale che garantiscono agli agenti di operare entro i limiti approvati.
- Garantire visibilità e trasparenza attraverso registri immutabili e funzionalità di reportistica dettagliate
Una governance efficace per l'agentic AI significa stabilire politiche chiare, ruoli e responsabilità su come gli agenti autonomi vengono progettati, distribuiti e gestiti. Ciò include la definizione di chi è responsabile delle azioni degli agenti, la definizione dei limiti di ciò che gli agenti sono autorizzati a fare e la garanzia che le attività di ogni agente siano trasparenti e verificabili. I quadri di governance dovrebbero incorporare la modellazione delle minacce specifiche per gli agenti, valutazioni regolari dei rischi e l'allineamento con gli standard e le normative di settore. È importante sottolineare che la governance non è un esercizio una tantum. Richiede una supervisione continua, collaborazione interfunzionale tra team IT, sicurezza e business, e meccanismi per adattare le politiche man mano che la tecnologia e i rischi evolvono.
Per mantenere efficacemente visibilità e controllo sull'AI agentica, le organizzazioni devono adottare sia misure tecniche che organizzative. L'implementazione del monitoraggio in tempo reale e dell'analisi comportamentale è essenziale per tracciare le azioni di ogni agente, identificare eventuali deviazioni dal comportamento previsto e mantenere registri di audit immutabili per la responsabilità. L'assegnazione di identità uniche agli agenti e l'applicazione di una politica di accesso con privilegi minimi aiuta a limitare i danni potenziali derivanti da agenti compromessi o non allineati. Inoltre, i guardrail automatizzati e i meccanismi di applicazione delle policy possono sospendere o limitare le azioni di un agente se violano le regole stabilite. Combinando queste capacità con revisioni regolari e un'accurata pianificazione della risposta agli incidenti, le organizzazioni possono garantire che l'agentic AI operi entro confini sicuri e affidabili.
Un approccio "security by design" è essenziale per creare un'agentic AI affidabile. Ciò comporta l'integrazione di controlli di sicurezza e governance in ogni fase del ciclo di vita degli agenti, dalla progettazione e sviluppo iniziali all'implementazione e operazioni continue. Test di sicurezza, validazione e modellazione delle minacce dovrebbero essere incorporati nelle pipeline di sviluppo. Inoltre, le protezioni del runtime, come il rilevamento delle anomalie, gli agenti guardian e le capacità di isolamento rapido, possono aiutare a contenere gli incidenti prima che degenerino. Rendendo la sicurezza e la governance fondamentali anziché trattarle come considerazioni postume, le organizzazioni possono scalare con fiducia l'agentic AI, sapendo che i rischi sono gestiti in modo proattivo e la fiducia è mantenuta con clienti, partner e organi di controllo.