Il lavoro agentico è un flusso di lavoro di IA in cui un modello fa più che rispondere a domande: pianifica i passaggi, sceglie gli strumenti e aiuta a portare a termine un'attività attraverso più azioni. In pratica, questo può significare scrivere codice, aprire file, interrogare sistemi, creare ticket o concatenare prompt e strumenti verso un obiettivo. Il modello può ancora richiedere l'approvazione umana, ma non sta più agendo come un chatbot passivo.
Nella cybersecurity, il lavoro agentico è importante perché una maggiore autonomia aumenta sia le capacità sia i rischi. I difensori lo usano per velocizzare il triage, arricchire gli alert e automatizzare i passaggi di indagine di routine. Gli attaccanti possono usare lo stesso schema per scalare phishing, ricognizione, sviluppo di malware o automazione dei flussi di lavoro. I team di sicurezza trattano quindi i sistemi agentici come software con privilegi: limitano l'accesso agli strumenti, isolano i dati sensibili, registrano le azioni e richiedono l'approvazione prima di qualsiasi passaggio distruttivo o rivolto verso l'esterno. La questione chiave non è solo ciò che il modello può dire, ma ciò che può fare per conto dell'utente.