Il "come": navigare le complessità dell'agentic AI

Ogni giorno lavoro con clienti che cercano di scalare l'agentic AI nelle loro organizzazioni. Tutti affrontano sfide simili: la preparazione aziendale (ad esempio, come integrare in modo efficace e sicuro l'agentic AI con i processi aziendali e l'ambiente IT dell'organizzazione), la fiducia (ad esempio, come garantire che gli agenti AI si comportino nel modo giusto) e la navigazione nel time-to-market (ad esempio come scalare rapidamente oltre il proof of concept).

Tuttavia, acquisire semplicemente agenti AI non è sufficiente e non porterà a un risultato positivo. L'imperativo strategico qui è creare le funzionalità necessarie per gestirli. 

Una delle sfide più significative nell'implementazione dell'agentic AI consiste nel rendere le applicazioni enterprise-ready. Questo comporta l'integrazione sicura degli agenti AI all'interno di un ambiente IT complesso e l'orchestrazione delle loro interazioni su vari sistemi. Per raggiungere questo obiettivo, le organizzazioni devono:

Utilizzare gli investimenti esistenti: basarsi sugli investimenti strategici in corso nelle piattaforme di dati e AI. Che si tratti di IBM watsonx, Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) o Google cloud, queste piattaforme rappresentano il livello fondamentale per l'implementazione dell'agentic AI.

Valutare i casi d'uso: condurre valutazioni approfondite dei processi aziendali per identificare quelli che possono trarre beneficio dall'agentic AI. Questo comporta la valutazione dell'idoneità dei processi per l'agentic AI e la determinazione delle funzionalità di AI necessarie per trasformarli.

Progettare un'architettura scalabile: sviluppare un'architettura che supporti la perfetta integrazione e orchestrazione degli agenti su tutte le piattaforme. Ciò include funzionalità come l'orchestrazione multiagente, la collaborazione sicura tra agenti, l'accesso controllato agli strumenti e la gestione centralizzata del ciclo di vita degli agenti.

La fiducia è fondamentale per garantire l'adozione e l'efficacia dell'agentic AI. Le organizzazioni devono affrontare diversi problemi relativi alla qualità dei dati, alla governance e alla sicurezza:

Preparazione dei dati: assicurarsi che gli agenti abbiano accesso a dati pertinenti e di alta qualità. Ciò comporta l'accuratezza dei dati, la gestione dei dati strutturati e non strutturati e il mantenimento della qualità dei dati per supportare la real-time analytics e l'accuratezza dei modelli AI.

Controllo delle immissioni: implementare controlli robusti all'interno dei workflow agentici, soprattutto per i casi d'uso ad alto rischio. Questo include l'embedding dell'osservabilità, i controlli human-in-the-loop e gli audit trail per monitorare il comportamento degli agenti e l'impatto sui risultati aziendali.

Misure di sicurezza: stabilire protocolli di sicurezza completi che proteggono i dati in movimento e a riposo. Ciò include la protezione dei dati in ambienti multi-cloud e la garanzia della conformità alle normative sulla protezione dei dati.

Il vantaggio competitivo nel mondo degli affari si basa sulla velocità e sull'agilità. Per massimizzare il valore dell'agentic AI, le organizzazioni devono accelerare il time-to-market:

Progetti pilota orientati al valore: dare priorità ai progetti pilota che forniscono un valore immediato. Ciò comporta la selezione di casi d'uso in cui l'AI può mostrare benefici tangibili anche sotto forma di minimal viable product (MVP), in genere entro 8-12 settimane.

Orchestrazione scalabile: implementare solidi livelli di orchestrazione degli agenti che consentano agli agenti di lavorare su più piattaforme coordinando le attività e rispettando i limiti dei processi.

Ottimizzazione delle prestazioni: bilanciare velocità, affidabilità e costi via via che gli agenti scalano. Ciò include l'ottimizzazione del routing delle attività verso gli strumenti e i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) più adatti, l'utilizzo della cache, i modelli di fallback e i controlli degli utilizzi per massimizzare il ritorno sull'investimento (ROI).

L'agentic AI ha un potenziale immenso per trasformare i processi aziendali, tuttavia la sua implementazione di successo richiede di affrontare queste sfide complesse. Affrontando la preparazione aziendale, garantendo la fiducia e accelerando il time-to-market, le organizzazioni possono superare questi ostacoli e sbloccare i benefici strategici dell'agentic AI.  

Mentre ci troviamo sull'orlo di una nuova era nelle operazioni digitali, caratterizzata da autonomia, velocità e ottimizzazione continua, il viaggio verso l'agentic AI diventa non solo un cambiamento tecnologico, ma anche un viaggio trasformativo per intere organizzazioni. È giunto il momento di accettare questo cambiamento e assumersi rischi calcolati per sbloccare un futuro in cui gli agenti AI aumentano e ottimizzano senza problemi le capacità umane, dando vita a un'efficienza e a un'innovazione senza precedenti.