Dynatrace ed Exabeam spingono l’AI enterprise verso l’azione autonoma

Tra le principali novità ci sono:

• Agenti AI per le operazioni IT governate: agenti specializzati possono classificare e contribuire a risolvere gli incidenti in autonomia, con controlli pensati per mantenere la supervisione umana . Secondo IT Brief Asia, l’aggiornamento comprende un Autonomous SRE Agent, un Cloud SRE Agent e un Agent Builder per creare agenti personalizzati .
• Automazione senza codice: i team possono costruire flussi di risposta automatizzati senza dover scrivere codice .
• Prevenzione e remediation autonome: la piattaforma non si limita più a indicare una possibile azione, ma può rilevare e prevenire automaticamente alcune interruzioni operative .
• Operazioni più rapide in ambienti cloud e AI-native: l’obiettivo è accelerare la risoluzione degli incidenti senza rinunciare ai vincoli aziendali di governance e conformità .

Dynatrace ha inoltre distribuito le versioni SaaS 1.343, con rollout iniziato il 14 luglio, e 1.344, il cui rollout era previsto dal 29 luglio. Tra le funzioni incluse figurano:

• dt-evals, per valutare la qualità di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e agenti e trasformarla in un segnale operativo ;
• dtwiz, un’interfaccia a riga di comando che individua automaticamente lo stack tecnologico e facilita l’invio dei dati ;
• limitazione delle richieste di rinnovo dei token di accesso OAuth, per migliorare la disponibilità del servizio ;
• analisi distribuita più approfondita, con collegamenti dagli span agli eventi applicativi e alle sessioni utente di DEM ;
• possibilità di arricchire gli span OpenTelemetry con array eterogenei e record complessi tramite l’API di ingestione OTLP .

Exabeam: più visibilità sul comportamento degli agenti AI

Il 1° luglio Exabeam ha ampliato la New-Scale Security Operations Platform con funzioni dedicate al rilevamento e alla protezione degli agenti AI, degli agenti digitali e dei flussi di lavoro autonomi .

La novità più immediata è il raddoppio della copertura di rilevamento focalizzata sull’AI: da 45 a 90 regole, progettate per individuare comportamenti anomali di agenti AI e lavoratori digitali .

L’aggiornamento comprende inoltre:

• Supporto ad Anthropic Claude: Exabeam ha aggiunto monitoraggio e osservabilità per gli agenti basati su Claude .
• Observra: un SDK Python open source che fornisce un livello di telemetria per gli agenti. Lo strumento raccoglie le attività attraverso diversi framework, le normalizza in eventi, aggiunge segnali relativi a costi, oscuramento dei dati e rischio, quindi può indirizzarle verso una piattaforma di security operations .
• Agent Behavior Verification (ABV): una disciplina e una serie di strumenti per verificare, prima della distribuzione, che gli agenti siano configurati, autorizzati e governati in linea con il loro ruolo previsto .
• Mappatura con l’OWASP Agentic Top 10: le regole di rilevamento vengono collegate ai principali rischi di sicurezza individuati da OWASP per l’AI agentica .
• Exabeam Nova per l’ingegneria delle regole: l’AI assiste gli analisti nella creazione più rapida di rilevamenti personalizzati .

Le note di rilascio di luglio della piattaforma New-Scale includono anche miglioramenti al collegamento delle entità. In particolare, la normalizzazione tra indirizzo email e login principale mira a ridurre entità duplicate o isolate nei dati di identità .

Separatamente, l’aggiornamento di luglio di LogRhythm SIEM — parte dell’offerta Exabeam — introduce funzioni per semplificare la raccolta delle prove, mantenere sincronizzati i dettagli delle indagini e ridurre i passaggi manuali per analisti e amministratori .

Perché queste release contano

Le due iniziative affrontano due metà dello stesso problema. Un’azienda che affida sempre più attività agli agenti AI deve poterli autorizzare e governare, ma anche osservare il loro comportamento in tempo reale e intervenire quando qualcosa si discosta dal previsto.

Dynatrace punta a trasformare l’osservabilità in un sistema di controllo operativo: gli agenti possono passare dall’individuazione di un problema all’azione correttiva, entro vincoli definiti dall’organizzazione. Exabeam affronta invece il rischio di una “zona d’ombra” nella sicurezza, offrendo strumenti per rilevare, verificare e analizzare le azioni degli agenti in produzione.

Il messaggio comune è chiaro: la prossima fase dell’AI enterprise non richiederà soltanto modelli più capaci. Serviranno piattaforme in grado di osservare, gestire, proteggere e correggere i sistemi AI mentre lavorano — senza eliminare la responsabilità umana sulle decisioni più importanti.