Negli ultimi mesi, l’AI generativa è stata sempre più al centro delle discussioni di consigli di amministrazione e team di lavoro che hanno assistito a demo e interessanti proof of concept (POC). Tuttavia, l’effetto “wow” della sperimentazione sta lasciando il posto a una richiesta più pragmatica, dettata dalla complessa realtà aziendale. L’attuale obiettivo della leadership è chiaro: passare dalla fase sperimentale alla produzione per fornire un valore di business tangibile e concreto. In realtà, scalare l’AI non è semplice come premere un interruttore. Un recente sondaggio Snowflake, rivela infatti un quadro a due velocità: sebbene il 92% degli “early adopter” stia già ottenendo risultati positivi, molti altri faticano a trasformare una POC di successo in un’applicazione di livello enterprise.
Il percorso da seguire richiede un cambio di mentalità: bisogna superare l’approccio che considera l’AI come semplice chatbot o creatore di contenuti e abbracciare la potenza degli agenti di intelligenza artificiale (agenti AI), veri e propri risolutori di problemi in grado di eseguire compiti aziendali complessi. Attingendo dalle esperienze concrete dei leader di AWS e Snowflake, questa breve guida offre un percorso pratico per i manager che sono pronti a guidare questa trasformazione.
Il prerequisito essenziale: una moderna data foundation
Prima ancora di poter scalare l’AI, è fondamentale definire la propria strategia dati. L’efficacia di un agente AI, infatti, dipende interamente dalla qualità dei dati a cui può accedere. Non a caso, il principale ostacolo all’implementazione dell’AI su larga scala non è l’algoritmo, ma l’infrastruttura dati sottostante. A conferma di ciò, un recente report della MIT Technology Review rivela che le maggiori sfide per i leader aziendali sono proprio la qualità dei dati (53%) e i silos informativi (48%). Per avere successo, è essenziale disporre di una data foundation moderna e pronta per l’AI caratterizzata da due principi chiave:
· Dati unificati: gli agenti AI devono poter accedere in modo sicuro a tutti i dati, sia strutturati (come i dettagli delle transazioni) che non strutturati (come file video o post sui social media), rimanendo sempre all’interno di un perimetro di governance definito.
· Dati governati: sicurezza e governance sono pilastri non negoziabili. La strategia AI deve fondarsi sul pieno rispetto della privacy, della sicurezza e della conformità normativa.
Senza queste fondamenta, i progetti di AI rischiano di rimanere bloccati in fase di sperimentazione, privi del carburante necessario per operare su larga scala.
Una roadmap verso la produzione: tre tipi di agenti AI scalabili
Una volta consolidata la data foundation, è possibile avviare un’implementazione strategica e graduale degli agenti AI. Il percorso si articola in tre modelli di crescente complessità, partendo dalle competenze specifiche fino ad arrivare a un’automazione su scala aziendale.
1. Agenti dati (Data agent): progettati per interrogare in modo efficiente il patrimonio di dati aziendali e fornire insight accurati. Questi agenti indirizzano le richieste alla fonte corretta (strutturata o non) e applicano le policy di governance. Sono pensati per utenti tecnici, come analisti e data engineer, per accelerare la generazione di insight su vasta scala.
2. Agenti conversazionali (Conversational Agent): integrano un assistente AI sicuro direttamente negli strumenti quotidiani dei dipendenti non tecnici (email, chat, siti interni). In questo modo, un responsabile vendite può chiedere: “Quali sono stati i migliori clienti nel mio territorio nell’ultimo trimestre?” e ottenere una risposta immediata, corredata di dati.
3. Sistemi multi-agente (Multi-agent system): rappresentano il livello più avanzato, dove più agenti specializzati vengono orchestrati per eseguire processi complessi e multi-step. Ogni agente contribuisce a una fase specifica del lavoro, e il sistema consolida i risultati per fornire una risposta completa.
Dalla teoria alla realtà: fornire valore oggi con gli agenti AI
Non si tratta di fantascienza, ma di uno scenario reale che sta già generando ritorni significativi. Aziende come Luminate, partner di riferimento per i dati nel settore dell’intrattenimento, utilizza flussi di lavoro agentici multi-step per insight più rapidi e personalizzati, garantendo al contempo massimi livelli di qualità, sicurezza e controllo. Come osserva il Chief Data Officer, Glenn Walker, “Snowflake e AWS forniscono una piattaforma unificata e scalabile per l’elaborazione e il recupero di dati, sia strutturati che non, che è la base per costruire e orchestrare agenti AI”.
Allo stesso modo eSentire, azienda leader nella cybersecurity, ha tradotto le competenze dei suoi analisti più esperti in agenti AI per la threat intelligence. Il risultato è straordinario: processi che in precedenza richiedevano cinque ore di lavoro vengono ora completati in soli 15 minuti, con una precisione del 95% rispetto alle decisioni umane.
Il mandato per i leader è chiaro: il tempo degli esperimenti isolati è finito. Il percorso verso un’AI diffusa in tutta l’azienda richiede una visione strategica, una solida data foundation e un’implementazione graduale allineata agli obiettivi di business. Seguendo questi modelli, sarà possibile guidare l’organizzazione oltre la semplice fase di sperimentazione per costruire un’impresa veramente basata sull’AI e orientata al valore.
