All’evento mondiale di Veeam a New York, il vendor delinea una strategia che ridefinisce il concetto di resilienza dei dati nell’era dell’AI agentica attraverso un modello unificato di “Data & AI Trust”, in cui sicurezza, governance, compliance, privacy e recovery convergono in un’unica piattaforma intelligente. La nuova sfida dell’intelligenza artificiale è costruire fiducia
Autore: Barbara Torresani
E' tempo di VeeamON, l'evento annuale mondiale di Veeam.
Lo scorso anno in questa occasione si era aperto il dibattito sull’AI agentica. A un anno di distanza, quella visione è diventata una realtà già operativa nelle aziende: oggi gli agenti AI accedono ai sistemi enterprise, muovono dati, prendono decisioni e agiscono in modo autonomo.
L’edizione 2026 - per la prima volta organizzata a New York nella sua dodicesima edizione globale (a cui si aggiungeranno 35 tappe regionali 2026) si è sviluppata intorno a una domanda cruciale: come costruire fiducia nell’intelligenza artificiale?
“The ability to trust data is the real bottleneck”, ha affermato Anand Eswaran, Ceo di Veeam, nel keynote di apertura. “Oggi la vera sfida è riuscire ad avere fiducia nei dati. Il problema dell’AI infatti non riguarda più soltanto la potenza dei modelli, ma l’affidabilità dei dati che li alimentano e delle decisioni generate dagli agenti autonomi."
Nel suo 20esimo anno di attività, oggi Veeam si presenta al mercato con un posizionamento profondamente evoluto: da vendor di backup e recovery a 'Data and AI Trust Company' con un focus sempre più orientato alla convergenza tra resilienza, sicurezza, governance e AI.
Il Ceo ha ripercorso le tre grandi fasi dell’evoluzione della protezione dati negli ultimi vent’anni: backup e recovery, cyber resilience dominata dal ransomware e oggi 'AI Trust', ovvero l’era agentica, in cui il problema principale non riguarda solo il recupero dei dati, ma il potersi fidare delle decisioni prese dall’intelligenza artificiale.
La trasformazione in atto sta cambiando radicalmente il modo in cui dati e sistemi vengono utilizzati. Gli agenti AI accedono simultaneamente a ERP, CRM, data warehouse, documenti ed e-mail, trasformando ogni piattaforma aziendale in un motore dati attivo che alimenta modelli e decisioni automatiche. “Nel solo 2026 verranno creati circa 230 zettabyte di dati, il 90% dei quali non strutturati”, ha proseguito Eswaran. “Con l’intelligenza artificiale, ogni contenuto diventa immediatamente contesto operativo, dato di training o input decisionale”.
Ed è proprio qui che emerge il principale elemento di rischio. Se in passato i modelli di sicurezza assumevano che l’attore fosse umano, oggi questa premessa viene meno. Gli agenti autonomi operano infatti alla velocità delle macchine e possono prendere decisioni errate prima ancora che qualcuno riesca a intervenire. Secondo Veeam, il 47% dei decisori aziendali ha già agito sulla base di contenuti AI “allucinati”, mentre l’81% delle aziende utilizza già agenti AI.
La crescita dell’infrastruttura AI sta procedendo a ritmi senza precedenti. Gli hyperscaler stanno investendo complessivamente circa 650 miliardi di dollari in capex, mentre l'analista di mercato IDC stima una spesa globale legata all’AI pari a 3 trilioni di dollari entro il 2028. Ma il dato più impressionante emerso durante il keynote riguarda la crescita delle identità non umane: oggi gli agenti autonomi superano mediamente i dipendenti con un rapporto di 82 a 1. Ciò significa che un’azienda enterprise può arrivare a gestire oltre 250mila identità autonome, modificando radicalmente il panorama della sicurezza. Crescono infatti volume degli attacchi, velocità di propagazione e 'blast radius', considerando che il 97% degli agenti AI dispone oggi di privilegi eccessivi.
Gli incidenti citati durante la presentazione hanno inoltre evidenziato come anche sistemi non malevoli possano generare conseguenze operative pesanti: database cancellati in pochi secondi o ambienti cloud ricreati autonomamente con impatti economici milionari.
In questo scenario, il punto centrale riguarda il gap infrastrutturale che separa modelli AI e dati. Il mercato sta costruendo infrastruttura, orchestrazione, applicazioni e agenti verticali per l’AI, ma manca ancora il layer fondamentale: ovvero, un 'trust layer' capace di garantire governance, resilienza e controllo continuo dei dati.
Se l’architettura Zero Trust era stata progettata assumendo che gli attori fossero persone, con gli agenti AI il vero punto di controllo diventa il dato stesso.
L'enfasi posta sul tema della fiducia nei dati che alimentano i modelli AI e nelle azioni autonome che questi sistemi saranno chiamati a compiere è molto forte: "La fiducia rappresenterà l’infrastruttura critica dell’era agentica, tanto per le aziende quanto per governi e infrastrutture nazionali. La resilienza dei dati smette quindi di essere un tema esclusivamente IT e diventa una componente della fiducia digitale su cui si baseranno imprese, servizi pubblici e infrastrutture critiche", ha enfatizzato il Ceo.
Alla visione strategica delineata dal CEO Anand Eswaran, Veeam abbina un’evoluzione tecnologica illustrata sul palco dal CTO Rehan Jalil. “Nell’era degli agenti AI autonomi, il backup tradizionale non basta più”. Secondo il CTO, l’attuale approccio frammentato alla gestione di dati, identità, accessi, governance e resilienza non è più sostenibile in un contesto in cui gli agenti AI possono accedere, modificare e condividere informazioni a velocità macchina.
Per affrontare questa trasformazione, Veeam ha introdotto la nuova Veeam DataAI Command Platform, un layer unificato di fiducia per l’intelligenza artificiale. Al centro della piattaforma c'è il Veeam DataAI Command Graph, un knowledge graph progettato per correlare dati, identità, privilegi, modelli AI, attività degli agenti, policy di governance e sistemi di backup in una vista condivisa, con l'obiettivo di superare i silos tradizionali tra sicurezza, identity management, governance e resilienza, passando da una sicurezza 'agent-centric' a una sicurezza 'data-centric', in cui la protezione viene applicata direttamente ai dati e ai relativi contesti di accesso. Un approccio che punta a difendere le organizzazioni anche da shadow agent o agenti non autorizzati che sfuggono ai modelli tradizionali di governance.
La piattaforma in questione integra funzionalità avanzate di Data Security Posture Management, AI-SPM, Data Detection & Response e classificazione su larga scala.
Parallelamente, Veeam ha presentato la preview di Veeam Data Platform v13.1, che introduce oltre 70 nuove funzionalità focalizzate su cyber resilience, identity recovery e sicurezza post-quantistica. Tra le principali novità: portabilità multi-hypervisor; ripristino avanzato delle foreste Active Directory; threat detection per AWS, Azure, NAS e Microsoft 365; malware detection inline; crittografia post-quantistica; integrazione più stretta tra ambienti on-premises, cloud e sovereign cloud.
Nell’era agentica è necessario evolvere verso una 'precision resilience', capace di identificare quali dati siano stati modificati dagli agenti AI e quali elementi debbano essere ripristinati senza rollback completi. Una resilienza quindi capace di ricostruire il contesto dell’evento e intervenire in modo chirurgico. Da questa visione nasce Veeam Intelligent ResOps, nuovo modulo operativo della DataAI Command Platform che unifica contesto dei dati e recovery operativo. L’idea alla base della soluzione è che, nell’era degli agenti AI autonomi, il recovery non possa più limitarsi a ripristinare dati da backup, ma debba diventare un processo intelligente, contestuale e guidato dalla comprensione delle relazioni tra dati, identità, agenti AI e workload. A tale proposito, il primo workload supportato sarà Microsoft 365, ambiente considerato strategico perché ospita gran parte dei dati sensibili e regolamentati delle aziende moderne.
Al centro dell’evento si conferma il tema della 'AI Trust'. Secondo una ricerca presentata da Veeam: l’80% dei dirigenti ritiene di poter scalare l’AI in sicurezza; solo un terzo delle organizzazioni è realmente in grado di produrre evidenze verificabili e audit-ready; molte iniziative AI vengono rallentate da problemi di governance, qualità del dato e compliance.
Per rispondere a ciò, il vendor ha introdotto il nuovo Data and AI Trust Maturity Model, un framework progettato per misurare la maturità delle organizzazioni nella gestione di AI, governance, resilienza e compliance in modo sicuro, resiliente e verificabile. In sostanza, si tratta di uno strumento che sposta il focus dall’adozione dell’AI alla sua governance concreta e misurabile, con la fiducia nei dati come metrica centrale.
In definitiva, la strategia Veeam presentata al VeeamON 2026 segna un’evoluzione significativa rispetto al tradizionale concetto di backup e disaster recovery, spingendosi verso la proposizione di una piattaforma unificata in cui dati, AI, identità, governance e resilienza vengono gestiti come un unico sistema interconnesso. Nell’era dell’AI agentica la resilienza non riguarderà più soltanto il recupero dei dati, ma la capacità di governare decisioni autonome prese a velocità macchina: "La fiducia diventerà l’infrastruttura critica dell’intelligenza artificiale, includendo capacità continue di comprensione, controllo e recovery contestuale delle azioni eseguite dagli agenti AI", conclude Jalil.