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La maggior parte delle banche nel benchmark BCG consente l’uso di agenti di IA, ma poche dispongono di controlli completi

Un benchmark BCG ha rilevato che il 73% di 26 banche di rilevanza sistemica consente l’uso di agenti di IA in produzione per alcuni casi d’uso selezionati. Solo l’8% disponeva di un quadro di monitoraggio e controllo completo e standardizzato che includesse esplicitamente gli agenti.

AI.info Team · · verificato · su 2 fonti ↓ · Pubblicato 13 nov 2026

Quasi tre quarti delle banche incluse in un benchmark di Boston Consulting Group consentono l’uso di agenti di IA in produzione per alcuni casi d’uso selezionati, ma poche dispongono di controlli completi che li riguardino specificamente. Solo l’8% disponeva di un quadro di monitoraggio e controllo completo e standardizzato che includesse esplicitamente gli agenti, secondo i risultati della società di consulenza.

Il benchmark ha riguardato 26 banche globali e nazionali di rilevanza sistemica. Ha valutato sia l’adozione dell’IA sia il grado di maturità della gestione dei rischi legati all’IA.

Gli agenti restano una quota ridotta

BCG ha rilevato che il 92% delle banche stava sperimentando l’IA agentica o ne consentiva l’uso, mentre il 73% permetteva di utilizzare agenti in produzione per casi d’uso selezionati. Nessuna ne consentiva un uso esteso in produzione.

Nell’88% delle banche, gli agenti rappresentavano il 10% o meno del portafoglio di IA. I sistemi agentici possono pianificare ed eseguire attività articolate in più passaggi, compiere azioni e modificare il proprio approccio senza input umano a ogni passaggio.

Secondo il benchmark, più della metà delle banche, il 54%, aveva definito restrizioni o divieti sull’IA agentica nei propri quadri di propensione al rischio. Tali restrizioni si affiancano agli sforzi per sviluppare capacità di monitoraggio e controllo degli agenti.

Anne Kleppe, responsabile globale di BCG per la sicurezza e la governance dell’IA e coautrice del rapporto, ha affermato che le banche erano caute nell’estendere l’uso degli agenti perché non disponevano di controlli, in particolare di capacità di monitoraggio. Ha detto che la sfida consisteva nel trasformare la governance da quadro di riferimento a capacità operativa.

Le politiche avanzano più dei controlli operativi

Quasi tutte le istituzioni incluse nel benchmark, il 96%, gestivano i rischi legati all’IA attraverso i quadri di gestione dei rischi già esistenti. La quota di quelle che avevano definito la propria propensione al rischio legato all’IA è salita al 73%, rispetto al 57% del 2025, e il 77% disponeva di una politica dedicata all’IA, ha riferito BCG.

Meno della metà disponeva di un inventario centralizzato dei sistemi di IA basato su strumenti. Nessuna ha dichiarato di avere un quadro completo di supervisione umana attuato in modo coerente in tutti i propri sistemi di IA.

Quasi la metà delle banche, il 46%, ha segnalato un problema o un incidente legato all’IA nei 12 mesi precedenti. Più di un quarto ha dichiarato che i propri sistemi di IA non stavano mantenendo i risultati promessi nel business case.

Governance e adozione

Secondo il benchmark, le banche che si collocavano nel terzo superiore per maturità della gestione dei rischi avevano una probabilità 2,5 volte maggiore di essere adottanti avanzate dell’IA rispetto a quelle nel terzo inferiore. Il confronto misura come la maturità della governance e l’adozione si siano manifestate insieme nello studio.

Secondo BCG, le banche che utilizzavano schemi standardizzati e approvati in precedenza per applicazioni di IA a rischio inferiore avevano una probabilità quasi doppia di portare tali applicazioni dall’idea alla produzione in meno di sei mesi. La società ha descritto questi schemi come un modo per standardizzare gli usi ripetibili, riservando revisioni più approfondite alle applicazioni nuove e a rischio più elevato.

Il rapporto evidenzia anche sfide di governance che vanno oltre i sistemi di IA delle banche stesse: i fornitori di tecnologia possono modificare le capacità dell’IA dopo un’approvazione iniziale, mentre gli utenti aziendali possono costruire o configurare autonomamente gli agenti. Secondo BCG, questi sviluppi rendono più difficile tenere traccia dei sistemi in uso e di come cambiano nel tempo le loro capacità e i rischi che comportano.

Tra le sue raccomandazioni, la società ha chiesto di sottoporre i sistemi di IA in produzione a test e monitoraggio continui, di supervisionare i cambiamenti nei rapporti con terze parti e di introdurre misure di salvaguardia per i dipendenti che costruiscono o configurano i propri agenti.