NewCore raccoglie 66M$ per dare identità agli AI agent

Il finanziamento che segnala un cambio di paradigma

Il 15 giugno 2026, TechCrunch ha riportato la notizia del lancio di NewCore con un round da 66 milioni di dollari. La startup si posiziona in un segmento preciso: la gestione delle identità digitali degli AI agent in contesto enterprise. Non si tratta di un tema di nicchia. Al contrario, è il segnale di una transizione strutturale nel modo in cui le organizzazioni concepiscono la sicurezza informatica.

Fino a poco tempo fa, i sistemi di Identity and Access Management (IAM) erano progettati intorno all’utente umano. Ogni dipendente aveva credenziali, ruoli e permessi. Dunque, la superficie di attacco era relativamente prevedibile. Oggi, invece, gli AI agent si moltiplicano all’interno degli stack aziendali. Eseguono compiti autonomi, accedono a database, invocano API, generano output che influenzano processi reali.

Pertanto, la domanda che NewCore pone è semplice quanto urgente: chi garantisce che un agente AI stia operando con i permessi corretti, nel contesto giusto, senza essere stato compromesso o manipolato?

Come funziona l’identity management per gli AI agent

Il problema tecnico è più sottile di quanto sembri. Un AI agent non è un utente. Non si autentica con una password. Inoltre, può essere istanziato più volte in parallelo, può operare in modo asincrono e può interagire con altri agenti. Quindi, i modelli tradizionali di IAM non si applicano direttamente.

NewCore propone un’architettura basata su identità crittografiche assegnate agli agenti. Ogni agente riceve una sorta di «documento d’identità digitale» che certifica la sua origine, il suo scopo e i suoi permessi. In questo modo, i sistemi aziendali possono verificare in tempo reale se un agente è autorizzato a compiere una determinata azione.

Analogamente a quanto avviene con i certificati SSL per i siti web, l’idea è creare una catena di fiducia verificabile. Nonostante ciò, la complessità aumenta perché gli agenti possono essere creati dinamicamente, possono evolvere nel tempo e possono operare su infrastrutture multi-cloud. Questo rende la governance particolarmente sfidante.

Per approfondire l’architettura tecnica sottostante, è utile consultare le analisi di Gartner sull’Agentic AI, che da mesi segnalano la gestione delle identità non-umane come una delle priorità di sicurezza per il biennio 2026-2027.

Il contesto: gli AI agent stanno diventando forza lavoro operativa

La tesi di NewCore non è isolata. Infatti, l’intero ecosistema tecnologico si sta muovendo nella stessa direzione. Piattaforme come Microsoft Copilot, Salesforce Agentforce e una serie di strumenti verticali stanno portando gli AI agent dentro i processi aziendali quotidiani. Non come assistenti passivi, ma come attori operativi.

Di conseguenza, le aziende si trovano a gestire una forza lavoro ibrida: dipendenti umani e agenti software che collaborano sugli stessi flussi. Questa ibridazione genera nuove vulnerabilità. Un agente compromesso può esfiltrare dati, manipolare processi o agire al di fuori del suo mandato senza che nessun sistema di controllo tradizionale lo rilevi.

Secondo l’ultimo State of AI Report di McKinsey, oltre il 60% delle grandi organizzazioni ha già deployato almeno un AI agent in produzione. Tra le PMI, la percentuale è più bassa, ma in crescita rapida. Quindi, il tema della governance degli agenti non riguarda solo le multinazionali.

Impatto concreto sulle PMI italiane

Le piccole e medie imprese italiane stanno adottando strumenti AI a un ritmo crescente. Chatbot per il customer service, agenti per la gestione degli ordini, automazioni per il marketing. Tuttavia, raramente questi deployment sono accompagnati da una riflessione strutturata sulla sicurezza.

Il rischio principale non è necessariamente un attacco esterno. Spesso, è più sottile: un agente configurato male che accede a dati sensibili, un’automazione che esegue operazioni non autorizzate, un sistema che agisce su istruzioni ambigue senza meccanismi di verifica. In particolare, le PMI con risorse IT limitate sono esposte perché non dispongono dei presidi di controllo che le grandi aziende hanno già implementato.

Noi di SHM Studio osserviamo questa dinamica direttamente nel lavoro con i nostri clienti. Quando accompagniamo una PMI nell’adozione di strumenti AI — sia nell’ambito dei nostri servizi di intelligenza artificiale sia in quelli di digital marketing — la governance degli agenti è uno dei punti che affrontiamo sin dalle prime fasi. Non è un dettaglio tecnico da rimandare. È una condizione abilitante per uno scaling sicuro.

Cosa è cambiato rispetto a sei mesi fa

Lo scorso anno, il dibattito sulla sicurezza degli AI agent era ancora prevalentemente teorico. I casi reali di compromissione erano rari e poco documentati. Oggi, invece, il mercato ha accelerato in modo significativo. Pertanto, i rischi sono passati dal piano ipotetico a quello operativo.

Tre elementi hanno contribuito a questo cambiamento. Prima di tutto, la proliferazione di framework per la creazione di agenti — LangChain, AutoGen, CrewAI — ha abbassato la barriera tecnica all’entry. In seguito, le piattaforme enterprise hanno integrato nativamente la capacità di deployare agenti. Infine, i primi incidenti di sicurezza legati ad agenti mal configurati hanno iniziato a emergere nei report di settore.

Di conseguenza, il timing del lancio di NewCore non è casuale. Il mercato è pronto a riconoscere il problema. E gli investitori hanno evidentemente deciso che la soluzione vale 66 milioni di dollari di scommessa iniziale.

Lo sguardo di un’agenzia milanese sul mercato italiano

Dal nostro osservatorio milanese, notiamo una certa distanza tra la velocità con cui le PMI italiane adottano strumenti AI e la velocità con cui sviluppano consapevolezza sui rischi connessi. Non è una critica. È una constatazione strutturale: l’adozione precede sempre la governance, in ogni ciclo tecnologico.

Tuttavia, il ciclo AI è più rapido dei precedenti. Quindi, il gap tra deployment e controllo rischia di diventare problematico prima che le aziende abbiano il tempo di colmarlo organicamente. Per questo motivo, riteniamo che il tema dell’identity management per gli AI agent debba entrare nel vocabolario delle PMI italiane già oggi — non quando il problema si manifesta.

Le implicazioni pratiche riguardano diversi ambiti. Sul fronte web e infrastruttura digitale, occorre sapere quali agenti hanno accesso ai sistemi aziendali. Sul fronte SEO e contenuti, è necessario tracciare quali agenti generano o modificano contenuti pubblicati. Sul fronte campagne paid e LinkedIn Ads, bisogna verificare che le automazioni agiscano entro i parametri autorizzati.

Cosa fare ora: tre priorità operative

Non è necessario aspettare che soluzioni come NewCore siano mature e disponibili sul mercato italiano per iniziare a strutturare una governance degli AI agent. Esistono azioni concrete che le PMI possono intraprendere già oggi.

• Censimento degli agenti attivi: la prima priorità è sapere quanti e quali AI agent operano nell’organizzazione, su quali sistemi agiscono e con quali permessi. Spesso, questa visibilità manca completamente.
• Definizione dei perimetri di azione: ogni agente dovrebbe avere un mandato esplicito. Pertanto, occorre documentare cosa può fare, cosa non può fare e in quale contesto opera.
• Meccanismi di audit e logging: gli agenti devono lasciare tracce verificabili delle loro azioni. Questo non è solo un requisito di sicurezza. È anche una condizione per la conformità normativa, in particolare in vista dell’applicazione piena dell’AI Act europeo.

Per approfondire il quadro normativo, il portale ufficiale della Commissione Europea sull’AI Act offre una panoramica aggiornata degli obblighi che si applicano ai sistemi AI in contesto aziendale.

Prospettive: il mercato IAM si reinventa attorno agli agenti

Il round di NewCore è probabilmente il primo di una serie. Analogamente a quanto accaduto con la cybersecurity cloud dieci anni fa, ci aspettiamo che nei prossimi 18-24 mesi emerga un segmento dedicato all’identity e access management per sistemi non-umani.

Le implicazioni per le PMI sono duplici. Da un lato, si apriranno soluzioni accessibili anche a organizzazioni senza grandi budget IT. Dall’altro, la pressione regolatoria e quella dei partner commerciali spingerà verso standard minimi di governance degli agenti AI. Quindi, le aziende che iniziano a strutturarsi oggi avranno un vantaggio competitivo misurabile.

In SHM Studio continuiamo a seguire questa evoluzione con attenzione. Chi volesse approfondire come integrare una governance degli AI agent nella propria strategia digitale può contattarci direttamente. Altresì, il nostro blog raccoglie analisi aggiornate su AI, sicurezza e trasformazione digitale per le PMI italiane. Per chi stesse valutando come strutturare i propri contenuti digitali in ottica AI-ready, i nostri servizi di copywriting SEO offrono un punto di partenza concreto.