Dal “wow” all’applicazione concreta

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 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 cambiamento di mentalità necessario

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 (agent 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 pronti a guidare la trasformazione.

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 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.

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.

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.
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.
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.

Esempi concreti di valore oggi

Non si tratta di fantascienza, ma di uno scenario reale che sta già generando ritorni significativi.

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

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 i modelli descritti, sarà possibile guidare l’organizzazione oltre la semplice fase di sperimentazione per costruire un’impresa veramente basata sull’AI e orientata al valore.

Conclusioni

Investire nella costruzione di agenti AI non è più un’opzione futuristica, ma una necessità competitiva. Le aziende che adottano rapidamente una data foundation robusta, scelgono il modello di agente più adatto al proprio contesto e sfruttano le best practice di piattaforme come Snowflake e AWS potranno trasformare la promessa dell’AI generativa in risultati concreti, misurabili e sostenibili.