Un nuovo Natural Language Model accelera il deployment e il controllo degli agenti AI affidabili
Rubrik (RBRK), la Security and AI Operations Company, ha presentato il suo Semantic AI Governance Engine (SAGE), il primo motore di AI governance del settore progettato per proteggere e controllare gli agenti autonomi in tempo reale. SAGE alimenta Rubrik Agent Cloud, sostituendo la supervisione statica e manuale con una governance basata sull’intento con l’obiettivo di scalare in sicurezza la forza lavoro AI aziendale, mantenendo il controllo totale sul comportamento degli agenti.
Il deployment dell’AI in azienda sta vivendo un momento di arresto: i sistemi legacy, che si basano su regole rigide, non possono comprendere il linguaggio naturale o l’uso dinamico degli strumenti, causando un collo di bottiglia nella governance. Rubrik SAGE risolve questo problema utilizzando un Small Language Model (SLM) proprietario per interpretare il significato semantico delle policy e fornire un centro di comando in tempo reale per le operazioni agentiche.
“SAGE segna un momento decisivo nella sicurezza dell’AI poiché spostiamo il focus da ‘se gli agenti possono essere distribuiti’ a ‘come possono essere governati su larga scala’”, ha dichiarato Devvret Rishi, General Manager AI di Rubrik. “Grazie a SAGE possiamo andare oltre il semplice monitoraggio verso un futuro dove l’AI governa l’AI. Ora diamo ai CISO i guardrail di cui hanno necessitano per lasciare che i loro agenti AI operino a piena velocità senza compromettere la sicurezza e l’integrità dell’azienda.”
L’AI alimenta Rubrik Agent Cloud
SAGE fa evolvere la sicurezza dell’AI dal monitoraggio reattivo all’enforcement semantico attivo. Comprendendo l’intento alla base di una policy, piuttosto che limitarsi a cercare parole chiave, SAGE garantisce che gli agenti operino entro confini sicuri senza limitare la loro capacità di risolvere compiti complessi.
Le innovazioni chiave di SAGE includono:
- Interpretazione semantica delle policy:SAGE traduce istruzioni in linguaggio naturale (ad esempio, “Non fornire consulenza finanziaria”) in logica machine, riconoscendo il contesto che i filtri statici non colgono;
- SLM proprietario:un modello di governance sviluppato ad hoc che supera gli LLM generalizzati in termini di accuratezza, operando con una frazione della latenza;
- Miglioramento adattivo delle policy:SAGE individua proattivamente i guardrail ambigui e suggerisce affinamenti agli amministratori prima che si verifichi una violazione;
- Remediation integrata:in caso di errore di un agente, SAGE attiva Rubrik Agent Rewind per annullare istantaneamente le azioni distruttive e ripristinare l’integrità dei dati.
Governance basata sui dati
Per validare l’efficienza di un motore di governance sviluppato ad hoc, Rubrik ha condotto un benchmark diretto tra l’SLM custom di Rubrik e GPT-5.2 di OpenAI. In un’analisi comparativa, utilizzando un set standardizzato di interazioni utente-agente, l’SLM custom di Rubrik ha:
- Processato i messaggi 5 volte più velocemente e rilevato più spesso e correttamente le violazioni;
- Raggiunto un tasso di accuratezza superiore nell’individuare le violazioni delle policy rispetto agli LLM generalizzati;
- Ridotto significativamente l’overhead computazionale, tipicamente associato al monitoraggio AI in tempo reale.
