Keepit, fornitore indipendente di soluzioni cloud-native per la protezione e il ripristino dei dati SaaS, ha presentato AI Truth Cloud, l’evoluzione della propria piattaforma con cui intende trasformare il backup da requisito di conformità a base dati verificata per i progetti di intelligenza artificiale enterprise. Con questa evoluzione, Keepit vuole rispondere a un problema sempre più concreto per le aziende: gli agenti AI iniziano a intervenire su decisioni critiche per il business, e l’affidabilità dei dati che li alimentano diventa un fattore di rischio.
Perché i dati dell’AI vanno verificati
La protezione dei dati aziendali si è evoluta per fasi: dal backup su nastro al disaster recovery, fino alla cyber resilience. Secondo Keepit, il passo successivo è passare da un backup “passivo” a un’infrastruttura in grado di garantire che i dati usati dall’AI siano autentici, integri e governati.
Il punto di partenza è la copia che il vendor già custodisce: un archivio completo e immutabile di tutte le versioni dei dati delle applicazioni protette, conservato in un cloud indipendente dai grandi provider. Con AI Truth Cloud le aziende possono verificare autenticità, provenienza e integrità delle informazioni prima di inserirle in un sistema di AI, e disporre di un punto di ripristino affidabile quando una decisione automatizzata non va come previsto.
Per Frederik Schouboe, co-founder e chief visionary officer di Keepit, le informazioni prodotte dall’AI che non possono essere verificate non dovrebbero guidare le azioni di un’impresa. L’obiettivo, spiega, è offrire una base dati indipendente e a prova di manomissione su cui l’AI possa ragionare, di cui l’azienda possa dimostrare l’integrità e a cui possa tornare per ripristinare la situazione in caso di errore.
Cinque pilastri e tre funzionalità
La piattaforma è organizzata su cinque pilastri – Protect, Observe, Recover, Prove e Integrate – che ampliano il tradizionale perimetro di backup e recovery verso un framework di fiducia nei dati. Le prime tre funzionalità della roadmap sono:
- AI Connector Backup: estende la protezione agli strumenti di AI già in uso in azienda, incluse configurazioni degli agenti, skill, progetti e modelli, con ripristino point-in-time di qualsiasi asset AI. Se un agente si comporta in modo anomalo o viene compromesso, la copia immutabile diventa il punto di recovery verificato.
- Keepit MCP platform: un livello API headless basato sul Model Context Protocol che collega Keepit a strumenti e workflow di AI, permettendo ai sistemi di interrogare, verificare e utilizzare in modo programmatico i dati gestiti.
- Keepit AI Safe Room: un ambiente isolato, basato sulla copia immutabile dei dati, per training, inferenza e testing dei modelli senza toccare i dati di produzione. Se un modello, un prompt o un agente produce risultati indesiderati, è possibile effettuare un rollback completo lasciando intatta la produzione.
La roadmap: monitoraggio degli agenti e compliance
Keepit sta lavorando a ulteriori capacità su tutti e cinque i pilastri, tra cui il monitoraggio comportamentale degli agenti AI, la generazione automatizzata delle evidenze di compliance, la provenienza crittografica dei dati e il rollback delle minacce basato su AI.
L’azienda precisa che AI Truth Cloud non rappresenta un cambio di direzione, ma un’estensione del proprio modello: la copertura dei connettori continuerà ad ampliarsi seguendo la diffusione di workflow agentici, mentre la protezione dei dati creati e utilizzati dagli agenti AI è indicata come la prossima esigenza delle imprese.
Partnership ISV per integrare la piattaforma
In parallelo Keepit avvia una strategia di partnership con gli ISV, pensata per consentire ai produttori di software di integrare nelle proprie soluzioni funzionalità di sovranità, immutabilità e governance dei dati attraverso integrazioni profonde con la piattaforma. Con sede a Copenaghen e data center distribuiti a livello globale, Keepit dichiara oltre 20.000 aziende clienti. La scommessa è che, con la diffusione degli agenti AI, la capacità di dimostrare l’integrità dei dati diventi un requisito tanto quanto la loro protezione.