Come ben sappiamo, le aziende di tutto il mondo stanno adottando l’intelligenza artificiale (IA). Automatizzare le attività ripetitive, gestire i chatbot e personalizzare l’esperienza del cliente sono diventati casi d’uso comuni dell’IA. Tuttavia, molti leader non riescono a vedere un ritorno sull’investimento e guardano con ansia alla prossima evoluzione dell’IA: l’IA agentica. Un’intelligenza artificiale completamente autonoma, capace di prendere decisioni in modo indipendente e di agire senza intervento umano.
Concentrandosi solo sul futuro il rischio è trascurare il passaggio fondamentale che lo renderà possibile: l’intelligenza artificiale contestuale. L’IA consapevole del contesto è il fondamento su cui si costruirà l’IA agentica. Mentre i modelli linguistici su larga scala (LLM) e l’IA generativa sono diventati i motori della nuova ondata di automazione che stiamo vivendo, l’IA contestuale si sta affermando come il vero elemento distintivo.
Correlazione contro contestualizzazione
Attualmente, molti casi d’uso dell’IA si basano sulla correlazione: la tecnologia identifica modelli e relazioni statistiche tra variabili di dati, ma manca di una comprensione più approfondita. La contestualizzazione, d’altro canto, va oltre, interpretando i dati all’interno di un contesto reale, considerando fattori come l’intento dell’utente, l’ambiente e la tempistica specifica.
Integrando dati eterogenei nel loro contesto, l’intelligenza artificiale può comprendere il significato di un’azione o di un segnale, non solo la correlazione. Questo si traduce in insight e risultati più accurati, pertinenti e in linea con la situazione reale, che permette di adottare un approccio concreto. Una compagnia aerea che utilizza un modello di intelligenza artificiale basato sulla correlazione potrebbe rilevare un aumento del carico di sistema durante i periodi di punta e raccomandare semplicemente di incrementare la capacità dei server. Sebbene questo aiuti a gestire la domanda, non tiene conto del più ampio ecosistema in cui operano i sistemi operativi delle compagnie aeree, con fattori quali i requisiti normativi, i tempi limite per la pianificazione dei voli, le esigenze di sicurezza informatica e il significativo impatto finanziario anche di brevi periodi di inattività.
L’intelligenza artificiale contestuale è in grado di ragionare in modo più efficace, adattarsi ad ambienti in continua evoluzione e formulare raccomandazioni che riflettano vincoli e obiettivi reali. Un sistema di intelligenza artificiale contestuale interpreterebbe le realtà operative della compagnia aerea e risponderebbe con strategie più concrete e resilienti. Invece di limitarsi a suggerire “l’aumento della capacità”, potrebbe formulare raccomandazioni come reindirizzare il traffico attorno a colli di bottiglia noti, programmare aggiornamenti durante finestre a rischio bassissimo o dare priorità a funzioni critiche come la gestione delle partenze e l’assegnazione degli equipaggi quando le risorse sono limitate.
Il passaggio all’intelligenza artificiale contestuale sblocca risultati più concreti e consente di passare da un’analisi reattiva a un processo decisionale proattivo e di alta qualità, garantendo che i sistemi operativi critici rimangano stabili e disponibili, anche sotto pressione.
Un’unica fonte di dati di alta qualità
L’IA contestuale si basa su quattro pilastri fondamentali: ricchezza dei dati, ragionamento intelligente, consapevolezza del mondo reale e integrazione fruibile. Alla base di questi pilastri risiedono dati di alta qualità. Senza dati affidabili e completi, l’IA contestuale non può funzionare efficacemente e i tentativi di molte aziende di implementare sistemi di IA più avanzati e agentici rischiano di fallire.
Per raggiungere questo obiettivo, è fondamentale disporre di un data lakehouse solido e unificato. Questo approccio alla gestione dei dati funge da fonte unica e veritiera per tutte le operazioni di intelligenza artificiale, garantendo che i dati siano accurati, coerenti e accessibili. Di conseguenza, un data lakehouse consente di ottenere risultati di intelligenza artificiale di qualità superiore. A differenza dei sistemi tradizionali come data warehouse e data lake, un lakehouse combina il meglio di entrambi. Le aziende possono beneficiare delle prestazioni e dell’affidabilità dei data warehouse, che offrono analisi rapide e scalabili, e della flessibilità dei data lake, in grado di archiviare grandi quantità di dati strutturati e non strutturati. Questa architettura ibrida consente alle organizzazioni di gestire i dati in modo più efficiente, eseguire analisi avanzate e scalare le operazioni di machine learning in modo economicamente vantaggioso.
La disponibilità di dati di alta qualità rimane uno dei maggiori ostacoli all’adozione dell’IA agentica. Costruendo una solida base di dati su un lakehouse, le organizzazioni possono non solo beneficiare dell’IA contestuale, ma anche sviluppare i dati di alta qualità necessari per implementare l’IA agentica. Di conseguenza, le aziende possono garantire che i sistemi autonomi agiscano in modo affidabile, intelligente e in un contesto reale per raggiungere obiettivi organizzativi precisi.
Fondazione contestuale
Nella corsa a dimostrare il ritorno sull’investimento (ROI) dell’IA, molte società si stanno affrettando verso l’IA agentica senza gettare le giuste fondamenta. Senza un’IA contestuale e i dati di qualità su cui si basa, gli sforzi verso questo tipo di intelligenza artificiale risultano vani. Comprendere il valore dell’IA contestuale rispetto ai modelli basati sulla correlazione e garantire che ciò sia realizzabile deve diventare un obiettivo centrale.
Le aziende devono inoltre garantire che tutti i dati confluiscano attraverso un unico data lakehouse affidabile. Questa infrastruttura, fungendo da unica fonte definitiva, consente di ottenere insight di intelligenza artificiale accurati, sicuri e utilizzabili, ponendo le basi affinché l’IA agentica possa generare valore concreto nel mondo reale.
In definitiva, il successo con l’IA non deriverà dall’inseguire l’ultima moda del momento, ma dalla creazione di sistemi che comprendano realmente il contesto in cui operano. L’IA contestuale colma il divario tra i dati grezzi e le azioni significative, fornendo una base solida per i sistemi intelligenti e autonomi che le aziende aspirano a implementare. Investendo oggi nella contestualizzazione, le organizzazioni migliorano i risultati immediati e in futuro potranno operare con sicurezza in un contesto plasmato dai sistemi autonomi e dalle mutevoli esigenze del mondo reale.
A cura di Rob Van Lubek, VP of EMEA, Dynatrace
