Perchè OpenClaw è una IA molto pericolosa per la gente comune e viene bloccata dalle stesse aziende ICT

Le ultime settimane hanno visto un acceso dibattito nella comunità tecnologica a causa del blocco imposto a OpenClaw dalle principali società ICT internazionali. Nata come uno degli agenti intelligenti più avanzati, questa intelligenza artificiale ha acceso i riflettori sulle nuove frontiere e rischi della cyber-resilienza. La decisione di circoscriverne l’utilizzo coinvolge non solo motivazioni di sicurezza, ma anche questioni di responsabilità, etica e governance..

La questione è globale e riguarda ogni categoria di stakeholder: aziende, policy makers, utenti privati e comunità scientifica. 

Cos’è OpenClaw: struttura tecnica e capacità agentiche dell’IA

OpenClaw non è un tradizionale chatbot: la sua architettura agentica permette l’esecuzione di azioni autonome su file system, terminale, browser e piattaforme digitali, direttamente per conto dell’utente. Ideata nel 2025 da Peter Steinberger, questa soluzione si distingue per la possibilità di interfacciarsi con sistemi operativi, applicazioni di messaggistica, calendari e dispositivi IoT senza supervisione continua.

Il framework agentico di OpenClaw integra moduli LLM (Large Language Model) con componenti di pianificazione e automazione avanzata. L’IA riceve prompt, li interpreta in chiave semantica, elabora un piano di azione, lo segmenta in task e li esegue, gestendo autonomamente errori, imprevisti o interazioni “in-the-loop” con l’utente. La possibilità di accedere a dati sensibili, modificare configurazioni di sistema oppure eseguire operazioni che impattano direttamente sull’ambiente digitale e fisico dell’utente rappresenta un salto qualitativo rispetto agli assistenti digitali tradizionali.

Dal punto di vista tecnico, OpenClaw si basa su architetture che integrano interfacce API estese, moduli di orchestrazione automatica e meccanismi di apprendimento dinamico tramite reinforcement learning. La sicurezza operativa dipende fortemente dai parametri di esecuzione e dal sistema di autenticazione implementato. In assenza di policy restrittive, l’agente è in grado di modificare file critici, installare software, interagire con dati personali e persino inviare comunicazioni programmate.
Questa autonomia operativa è il motivo per cui OpenClaw viene considerata dalla comunità ICT come una delle realizzazioni più avanzate – e controverse – dell’era degli agenti digitali basati su intelligenza artificiale.

L’ascesa e il blocco di OpenClaw: motivazioni delle grandi aziende ICT

Dall’entusiasmo iniziale alla sospensione preventiva: OpenClaw ha attirato l’attenzione per la flessibilità e la potenza delle sue funzioni, adottata da start-up, aziende e sviluppatori alla ricerca di automazioni sempre più spinte. Tuttavia, numerosi incidenti o prove di potenziale abuso hanno sollevato preoccupazioni sulla gestione dei diritti, sulla sicurezza e sulla capacità di audit delle azioni compiute dall’agente.

Le società ICT di primaria importanza (Microsoft, Google, AWS e vari provider cloud) hanno progressivamente inserito restrizioni o limitazioni all’esecuzione di agenti come OpenClaw sulle loro piattaforme. Le ragioni principali:

• Timori legati all’automazione non supervisionata: strumenti capaci di avviare processi autonomamente su sistemi mission-critical mettono a rischio la sicurezza e la compliance di infrastrutture complesse.
• Difficoltà di tracciamento delle decisioni e delle azioni: la natura dinamica e non predeterminata delle scelte di OpenClaw rende problematica la ricostruzione post-incident dei passaggi critici (forensics e accountability).
• Rischi di escalation e propagation: in contesti dove l’IA potrebbe autonomamente propagare cambiamenti o distribuire software non autorizzato, l’effetto domino delle azioni malevole – intenzionali o accidentali – diventa difficile da contenere.
• Preoccupazioni normative: l’avvento delle regolamentazioni come DSA e NIS2, che richiedono auditabilità e tracciabilità delle operazioni ICT, ha spinto i provider ad adottare un approccio precauzionale per evitare sanzioni e minimizzare la superficie di rischio legale.
• Pressioni reputazionali e richieste degli stakeholder: incidenti di sicurezza mediaticamente esposti, richieste di chiarimenti da parte delle autorità e pressione da parte di clienti e partner hanno accelerato le politiche di blocco o contingentamento.

Il risultato è stato un effetto network: a mano a mano che i principali attori del cloud e dell’hosting hanno arginato l’uso di OpenClaw su larga scala, la sua adozione si è spostata su ambienti più controllati e ristrette community di appassionati e ricercatori.
Le società ICT, in questa fase, agiscono sia per proteggere la compliance normativa, sia per mantenere una soglia accettabile di gestione del rischio tecnologico.

OpenClaw e i rischi per gli utenti: scenari di sicurezza, privacy e abusi

La natura agentica e autonoma di OpenClaw apre a una serie di scenari di rischio per l’utente che vanno ben oltre quelli legati alle classiche applicazioni di intelligenza artificiale. Tra i punti di maggiore attenzione:

• Compromissione della privacy: un agente capace di accedere a email, file, cronologia web, sistemi di messaggistica e calendari potrebbe, qualora mal configurato o manipolato, esfiltrare informazioni personali, attivare registrazioni non autorizzate o modificare dati sensibili in modo silente.
• Abusi involontari o intenzionali: anche in assenza di un attacco diretto, errori di configurazione possono portare alla cancellazione accidentale di file, invio di comunicazioni errate o alterazione di configurazioni di sicurezza fondamentali.
• Attacchi tramite supply chain digitale: la capacità di installare plugin e accedere a API di terze parti espone a rischi estesi: un un modulo malevolo potrebbe introdurre vulnerabilità zero-day o fungere da leva per movimenti laterali all’interno della rete aziendale.
• Difficoltà di auditing e traccia dei comandi impartiti: l’esecuzione di task complessi in sequenza rende arduo determinare – ex post – se un comportamento da parte di OpenClaw derivi da un intento legittimo dell’utente finale o da una manipolazione esterna (prompt injection, jailbreaking, manomissione dei parametri di sicurezza).
• Impatto amplificato da vulnerabilità sistemiche: in presenza di bug, falle di sicurezza o una policy di autorizzazione troppo permissiva, un singolo exploit può tradursi rapidamente in una compromissione sistemica, con escalation di privilegi tale da compromettere interi sistemi, sia a livello personale che aziendale.

Questi scenari sono esacerbati dal fatto che la maggior parte degli agenti ICT agentici operano con permessi elevati e accesso diretto a risorse critiche: ciò significa che un abuso anche minimo può avere ricadute concrete e rapide su sicurezza personale, ransomware, esposizione dei dati e persino sicurezza fisica in contesti IoT.

La difficoltà di distinguere tra errore, attacco e comportamento emergente dell’IA pone sfide inedite anche alle strutture classiche di cybersecurity e forensics, richiedendo un ripensamento delle strategie di difesa – dalla segmentazione di rete alla multifattorialità delle autenticazioni, fino alla revisione continua di policy e protocolli autorizzativi. Solo l’adozione di best practice consolidate, auditing continuo e aggiornamenti tempestivi può limitare i danni derivanti da agenticità non sufficientemente governata.

Il contesto normativo: DSA, NIS2 e la governance della cybersecurity

L’emergere di sistemi IA agentici come OpenClaw ha innescato una risposta regolatoria significativa in Europa e nel resto del mondo. Due sono i pilastri regolamentari che incidono direttamente su tali tecnologie:

• Digital Services Act (DSA): questa normativa europea ridefinisce responsabilità e obblighi delle piattaforme digitali, imponendo trasparenza, tracciabilità delle decisioni automatizzate e un approccio risk-based nella gestione delle tecnologie IA. In particolare, le piattaforme devono valutare e mitigare i rischi sistemici derivanti dall’utilizzo di agenti intelligenti, incluse le potenziali ripercussioni su sicurezza e diritti fondamentali degli utenti.
• NIS2: la Direttiva europea sulla sicurezza delle reti e dell’informazione, entrata in vigore con il d.lgs. 138/2024 nel sistema italiano, rafforza drasticamente i requisiti di sicurezza per tutti gli attori ICT. Introdotta anche la responsabilità diretta dei board aziendali, l’obbligo di adozione di best practice nel controllo degli agenti autonomi e la notifica tempestiva di incidenti cyber, con sanzioni pecuniarie significative e misure interdittive per la mancata compliance.

Le nuove regole impongono alle aziende sia la predisposizione di audit trail efficaci per l’operato degli agenti automatici, sia la capacità di dimostrare un governo consapevole delle deleghe concesse all’IA.
Tali regole sono speculari agli indirizzi internazionali (es. framework NIST, standard ISO/IEC 27001) e richiedono una collaborazione proattiva del comparto privato con le autorità pubbliche di cyber-resilienza (ACN, CSIRT, ENISA). Negli ultimi mesi, il tema della verifica della filiera, dell’implementazione di procedure di segregazione dei privilegi e della formazione continua di personale e utenti sono diventati punti fermi nella strategia di compliance.

L’adeguamento normativo mira non solo ad arginare i rischi degli agenti IA, ma a costruire un modello organizzativo capace di integrare innovazione e sicurezza nell’interesse sistemico di utenti, aziende e società.

Le minacce dei Dark LLM e dei modelli agentici: tra cybercrime e AI malevola

L’avvento degli agenti IA come OpenClaw si accompagna all’evoluzione parallela dei cosiddetti Dark LLM – modelli linguistici di grandi dimensioni progettati o manipolati per scopi malevoli.
Queste forme di AI, spesso derivate da versioni open-source attraverso la rimozione o la neutralizzazione dei filtri di sicurezza, sono già oggi sfruttate nel cybercrime con risultati preoccupanti:

• Automazione del phishing: l’utilizzo di LLM a scopo fraudolento permette di generare messaggi di phishing e truffe digitali estremamente convincenti, personalizzati su scala industriale per target specifici con una precisione senza precedenti.
• Scrittura e modifica di malware: questi modelli possono essere istruiti a produrre codice dannoso, varianti polymorphic o persino automatizzare analisi di vulnerabilità e sfruttamento di zero-day su vasta scala.
• Diffusione di disinformazione automatizzata: la generazione massiva di fake news, contenuti deepfake e manipolazione di opinioni pubbliche attraverso chatbot e campagne di influenza online sfrutta la potenza conversazionale delle AI agentiche.
• Attacchi combinati e supply-chain attack: modelli IA agentici possono cooperare, scambiarsi dati, pianificare strategie d’attacco articolate e coordinare intrusioni multi-step in modo sempre più autonomo e meno tracciabile per i sistemi difensivi tradizionali.

La presenza di backdoor nei modelli pubblici e di veri e propri marketplace di agenti malevoli dedicati al mondo underground sta riducendo le barriere d’ingresso al cybercrime avanzato. La sfida per la community ICT è rispondere con misure difensive altrettanto agili e adattive, facendo leva su AI difensive (Sec-PaLM, XDR, XSOAR), intelligence condivisa e segmentazione di responsabilità tra fornitori di tecnologia, sviluppatori e utenti finali.