Agency as an Architecture Layer: A Formal Enterprise Architecture Framework for Agentic-AI-Driven Enterprises

Nel moderno mondo del lavoro, è arrivato un nuovo tipo di lavoratore. Non è una persona, ma un agente software costruito su modelli linguistici di grandi dimensioni, capace di leggere email, controllare database e prendere decisioni per completare compiti complessi. Questi agenti non si limitano ad aspettare istruzioni; pianificano i propri passaggi, ricorrono a strumenti digitali e agiscono per conto dell'organizzazione. Per la prima volta nella storia, un'impresa deve gestire una forza lavoro in cui i lavoratori non sono umani, eppure detengono il potere di modificare record, spostare denaro e alterare lo stato dell'azienda. Questo cambiamento crea un problema profondo per gli architetti che progettano il modo in cui operano le aziende. Le mappe che hanno utilizzato per decenni sono state disegnate per un mondo in cui solo le persone detengono l'autorità e il software si limita a seguire regole fisse. Quelle vecchie mappe non possono mostrare dove collocare questi nuovi lavoratori autonomi, chi sia responsabile in caso di errore, o se abbiano ricevuto troppo potere per agire autonomamente.

Samir El Hassani, un ricercatore indipendente, ha proposto un nuovo modo per disegnare queste mappe, un framework che tratta questi agenti software come uno strato fondamentale dell'impresa, proprio come i processi aziendali e la tecnologia che li supporta. L'idea centrale è semplice ma necessaria: non si può gestire ciò che non si può vedere nel proprio modello. Se a un agente viene data l'autorità di pagare un reclamo o approvare un prestito, tale autorità deve essere ricondotta a uno specifico essere umano che ne sia responsabile, e deve essere limitata ai compiti specifici che l'agente è destinato a svolgere. Senza questa chiarezza, le organizzazioni rischiano una situazione caotica in cui gli agenti software agiscono senza coordinamento, in cui nessuno sa di chi sia la colpa quando le cose vanno male, e dove i lavoratori digitali possiedono poteri che non avrebbero mai dovuto avere.

Per risolvere questo problema, il ricercatore ha sviluppato un sistema chiamato Agentic Enterprise Architecture Framework. Immaginate l'impresa come un edificio con diversi piani. I piani inferiori rappresentano la tecnologia, i piani medi ospitano le applicazioni e i dati, e i piani superiori contengono gli obiettivi e i processi aziendali. In passato, gli unici "attori" al piano superiore erano le persone. Questo nuovo framework aggiunge uno strato dedicato agli agenti, posizionandoli proprio accanto ai ruoli umani. In questo modello, un agente non è solo uno strumento; è un soggetto, un'entità distinta che può detenere diritti e responsabilità. Il framework introduce il concetto di "charter" (statuto), che funge da contratto tra l'organizzazione e l'agente. Questo statuto definisce esattamente cosa l'agente è autorizzato a fare, l'ambito del suo lavoro e il soggetto umano che è ultimamente responsabile delle sue azioni.

Il framework distingue quattro livelli di azione, che vanno dalla semplice lettura di informazioni alla piena capacità decisionale autonoma. Al livello più basso, un agente può solo leggere dati. Al livello successivo, può proporre modifiche che un essere umano deve approvare. Più in alto, può impegnare modifiche che sono reversibili o confermate da un processo. Al livello più alto, può agire completamente da solo. Il sistema assicura che il potere di un agente non superi mai il potere dell'umano che glielo ha conferito, o dell'agente che gli ha delegato il compito. Se un manager umano delega un compito a un agente, e quell'agente delega una parte del compito a un altro agente, il potere di questo secondo agente è strettamente limitato da ciò che il primo agente era autorizzato a fare. Ciò evita che una catena di delega crei accidentalmente un "super-agente" con autorità illimitata.

I ricercatori hanno costruito un motore matematico per controllare questi progetti prima che qualsiasi software venga effettivamente distribuito. Questo motore cerca sette tipi specifici di problemi. Controlla l'autorità "orfana", in cui un agente ha il potere di modificare i record ma nessun essere umano è elencato come responsabile. Cerca passaggi "non coperti", in cui un processo aziendale dovrebbe essere eseguito da un agente, ma nessun agente ha ricevuto il diritto di farlo. Identifica l'autorità "ombra", in cui un agente ha ricevuto l'accesso a un sistema che non gli serve realmente per il suo lavoro, creando un rischio per la sicurezza. Controlla anche i conflitti, come due agenti che tentano di modificare lo stesso record contemporaneamente senza una regola per decidere chi debba procedere per primo, o un singolo agente che è autorizzato a eseguire due compiti che dovrebbero essere tenuti separati per prevenire frodi.

Per testare se questo sistema funzioni, il ricercatore lo ha applicato a una società assicurativa fittizia. Nella prima versione del modello, agli agenti sono stati dati statuti ampi, consentendo loro di agire attraverso intere capacità aziendali. L'analisi ha immediatamente riscontrato decine di problemi. Ha mostrato che un agente destinato a gestire l'accoglienza dei clienti aveva accidentalmente ricevuto il potere di prendere decisioni finali sui reclami, un compito riservato agli umani. Ha rivelato che un agente destinato a valutare i danni aveva ricevuto la capacità di pagare somme di denaro, una sovrapposizione di compiti pericolosa. Ha inoltre scoperto che un agente era stato assegnato a un ruolo che non esisteva più nell'azienda, lasciando la sua autorità non documentata. Stringendo gli statuti affinché corrispondessero ai passaggi specifici che gli agenti dovevano svolgere, il ricercatore è riuscito a eliminare la maggior parte di questi errori. La seconda versione del modello era pulita, con linee di responsabilità chiare e nessuna sovrapposizione non autorizzata.

Lo studio ha anche testato quanto questo approccio sia scalabile in organizzazioni molto grandi. I ricercatori hanno generato modelli sintetici contenenti quasi mezzo milione di fatti relativi a processi, agenti e risorse. Il sistema ha analizzato questi modelli massicci in meno di due secondi, dimostrando che il metodo è abbastanza veloce da essere utilizzato come controllo di routine nei repository di architettura del mondo reale. Inoltre, lo studio ha confrontato questo nuovo approccio con il modo in cui le organizzazioni gestiscono attualmente gli agenti, che solitamente consiste nel consultare solo elenchi di permessi o semplici cataloghi. L'analisi ha mostrato che, senza il modello aziendale completo, la maggior parte dei controlli critici di sicurezza diventa impossibile. Non è possibile vedere se un agente sta agendo senza supervisione, o se due agenti sono in conflitto, se si guarda solo a un elenco di permessi senza comprenderne il processo aziendale di appartenenza.

Le conclusioni suggeriscono che il modo in cui le organizzazioni gestiscono gli agenti software necessita di un cambiamento fondamentale. Affidarsi ai controlli di runtime, che monitorano gli agenti mentre agiscono, non è sufficiente. La sicurezza e la coerenza di questi sistemi devono essere progettate all'interno dell'architettura stessa. Aggiungendo uno strato di agenzia al modello aziendale, le organizzazioni possono garantire che ogni azione intrapresa da un agente software sia giustificata, riconducibile a un essere umano e confinata nell'ambito del suo lavoro previsto. Questo framework non impedisce agli agenti di agire; al contrario, fornisce la struttura che permette loro di agire in modo sicuro ed efficace all'interno della complessa rete di un'azienda moderna. Trasforma la domanda "chi è al comando?" da una vaga preoccupazione in una parte precisa e verificabile del design.