Con il rapido progresso delle capacità dell’intelligenza artificiale e il passaggio a sistemi agenziali, le organizzazioni stanno espandendo i propri casi d’uso man mano che la tecnologia si evolve. Questa continua evoluzione introduce però anche il rischio, lasciando i leader IT a chiedersi quali investimenti saranno realmente fruttuosi anche sei mesi da oggi.

Ritornare agli elementi fondamentali dell’architettura dell’AI – lo scheletro strutturale necessario a implementare e gestire sistemi AI affidabili e integrati a livello industriale – permette ai dirigenti tecnologici di prendere decisioni accurate oggi e di supportare l'utilizzo futuro degli agenti AI, capaci di ottenere informazioni, prendere decisioni, e eseguire flussi complessi in diversi sistemi.

Qualità dei dati: il fondamento delle reti AI

I modelli di intelligenza artificiale sono solo tanto affidabili quanto i dati che possono accedere, e una scarsa qualità nei dati porta a delusioni, bias e output non attendibili. La maggior parte delle aziende, però, dipende da sistemi obsoleti, struttura dati disomogenea, frammentata proprietà dei dati e dataset incompleti, rendendo difficile la scalabilità dell’AI. Potente com’è, l’IA da sola non può risolvere queste problematiche sottostanti.

Come spiega Adnan Adil, CIO di Elastic: “I dati sono la parte duratura dell'architettura AI; senza di essi, i modelli non funzioneranno, non forniranno il contesto corretto, né daranno il livello di servizio desiderato.” Secondo sondaggi del settore, la qualità dei dati è una delle barriere più grandi per il successo dell’AI. “I dati devono essere di buona qualità; altrimenti il sistema perde la fiducia dell’utente”, sottolinea Adil.

Una strategia AI efficace inizia connettendo i dati nell'intera organizzazione e assicurandosi che siano organizzati, precisi, governati e accessibili in tempo reale. Questi aspetti sono più efficaci quando progettati sin dall'inizio nel modello e nell'architettura. Una struttura di dati scalabile permette ai sistemi AI di evolversi insieme alla business e di connettersi in modo affidabile con le informazioni interne necessarie per fornire un valore rilevante.

Un’architettura AI solida richiede chiari standard e responsabilità dei dati

Dati etichettati correttamente e pipeline che supportino il recupero in tempo reale

Un accesso alle informazioni organizzato e accessibile

Gartner prevede che le aziende abbandoneranno il 60% di tutti i progetti AI entro il 2026 se non saranno sostenuti da dati pronti per l’AI. Per evitare questo risultato, è fondamentale includere chiari standard di dati, controllo delle proprietà, dati etichettati e pipeline in movimento.

Ingegneria del contesto: il cuore dell'elaborazione AI

L'ingegneria del contesto garantisce che il modello si basi sull'informazione più rilevante per ogni interrogazione, selezionando e strutturando i dati necessari per produrre risposte accurate e efficienti. Una buona ingegneria del contesto modella gli input che guidano il ragionamento e le azioni dell’AI. Mentre l’ingegneria dei prompt si concentra sullo stile della richiesta, l'ingegneria del contesto progetta l’intero ambiente informativo intorno al modello, recuperando i dati giusti e presentandoli in modo strutturato e leggibile in forma automatica.

Molte organizzazioni stanno scoprendo che un AI affidabile dipende tanto dalla qualità del contesto quanto della forza del modello. L’ingegneria del contesto richiede una base di dati modernizzata e unificata, nonché sistemi di recupero e di memoria come il retrieval augmented generation (RAG) e le banche dati vettoriali. È inoltre necessaria una priorizzazione attenta per determinare quali informazioni sono più importanti, quelle che devono essere escluse, e quando differenti tipi di informazione debbano essere utilizzati.

Adil sottolinea: “Un contesto minimo, il giusto data e informazioni macchina-leggibili sono critici per l’ingegneria del contesto.” Fornire ai modelli troppo contesto non solo diluisce l’informazione rilevante, ma aumenta i costi, il consumo e rallenta i tempi di risposta.

Governance e osservabilità dell’LLM per il controllo sull’AI

Una solida governance e l’osservabilità dei modelli linguistici di grandi dimensioni (Large Language Models, LLM) aiutano le organizzazioni a mantenere il controllo su come i sistemi AI utilizzano i dati, monitorano le prestazioni del sistema e individuano problemi prima che influenzino le operazioni.

In assenza di controlli ben definiti su recupero, flusso di lavoro e utilizzo dei modelli, i sistemi AI processano spesso molte più informazioni di quanto necessario. Questa inefficienza alza i costi operativi con un maggiore utilizzo di risorse computazionali, spesso riflesso nel consumo di token e nel pagamento di API. La governance funziona a stretto contatto con la cyber security. L’AI amplifica la superficie di attacco introducendo rischi come perdite di dati basate su prompt, vulnerabilità nei modelli e input avversari. Proteggere le informazioni sensibili richiede controlli di accesso, monitoraggio e supervisione.

Adil noti che controlli essenziali – legati a sicurezza, gestione granulare dei costi, controlli del progetto, sicurezza informatica e architettura – spesso non sono sufficienti. Per supportare un AI trasparente, conforme, affidabile e vantaggioso, i sistemi di governance non possono essere aggiunti successivamente come un livello strutturale.

La governance deve essere integrata nell’architettura, nei flussi e nei processi decisionali

L’osservabilità permette alle aziende di comprendere come funzionano i loro applicativi AI

Gli strumenti per benchmarking e osservabilità dei LLM aiutano a valutare l’accuratezza e l’utilità nel tempo

Quando la governance viene stabilita sin dall’inizio, essa permette una forte osservabilità. L’osservabilità aiuta le aziende a capire se e come i programmi AI vengono effettivamente adottati, a monitorare i tempi di utilizzo, e a regolare i sistemi al mutare delle condizioni.

L’osservabilità è inoltre essenziale per ottenere un buon ROI dagli investimenti in AI, poiché i vantaggi sono spesso indiretti e il valore dipende fortemente da come i sistemi vengono adottati e utilizzati. La visibilità in tempo reale sul comportamento dell’AI permette alle organizzazioni di misurare le prestazioni rispetto alle aspettative, di individuare i divari tra intento e realtà, e di perfezionare continuamente i sistemi man mano che i