L'intelligenza agentica si riferisce a sistemi di IA che possono fare più che riassumere i dati: possono interpretare il contesto, pianificare i passi successivi ed eseguire azioni limitate con una certa autonomia. Nella sicurezza informatica, questo significa spesso consigliare passaggi di risposta agli incidenti, correlare gli avvisi, aprire ticket, isolare host o ottimizzare le rilevazioni sotto supervisione umana. La differenza chiave rispetto a un chatbot o a un classificatore di base è che un agente può passare dall'analisi all'azione.
Questo è importante perché velocità e coerenza sono preziose nella difesa, soprattutto in ambienti di grandi dimensioni come la tecnologia operativa e le infrastrutture critiche. Ma l'autonomia crea anche rischi: se il modello sbaglia, è troppo permissivo o è gestito in modo inadeguato, può interrompere i servizi o amplificare gli errori. Le implementazioni sicure nel mondo reale utilizzano quindi controlli human-in-the-loop, autorizzazioni rigide, registrazione dei log e opzioni di rollback. Anche gli attaccanti possono abusare dei sistemi agentici per automatizzare phishing, ricognizione o social engineering. In pratica, l'uso più sicuro è limitato, osservabile e facile da sovrascrivere.