Modello di maturità per la governance degli agenti AI

Dataset / Modello di maturità per la governance degli agenti AI

Modello di maturità per la governance degli agenti AI

Cinque livelli per valutare e migliorare come un'organizzazione governa agenti AI autonomi.

Livello	Fase	Caratteristiche
1	Ad hoc	Agenti lanciati senza identità, policy o audit; il comportamento è opaco.
2	Registrato	Le azioni sono registrate a posteriori, ma non vincolate in tempo reale.
3	Controllato	Permessi con ambito e enforcement di policy di base; approvazione umana per azioni ad alto impatto.
4	Governato	Governance a più livelli: identità verificabile, policy deterministica, esecuzione mediata, audit immutabile.
5	Autonomo e responsabile	Flotte di agenti orchestrati operano in autonomia entro guardrail deterministici, completamente trasparenti e reversibili.

Stato obiettivo. Il livello 4–5 è dove l'AI autonoma diventa dispiegabile in sicurezza su scala enterprise — l'obiettivo di progetto della Multi-Layer Governance Architecture di AINOVA.

Modello di Gianluca Busato, ecosistema Enkronos.