A San Francisco, in occasione di Ignite, la conferenza annuale degli utenti Microsoft, il colosso tecnologico ha svelato due nuove e significative capacità: Fabric IQ e Foundry IQ. Queste innovazioni sono state concepite con l'obiettivo primario di connettere in modo più efficiente gli agenti di intelligenza artificiale ai vasti depositi di dati aziendali, segnando un passo avanti nell'integrazione tra IA e gestione dei dati.
L'introduzione di queste funzionalità evidenzia la strategia di Microsoft di rafforzare il proprio ecosistema per rispondere alla crescente domanda di soluzioni IA agentiche e di modellazione semantica, un campo in rapida evoluzione che sta ridefinendo il modo in cui le aziende interagiscono con i propri dati. Fabric IQ è attualmente disponibile in anteprima, consentendo alle aziende di esplorare e implementare le sue potenzialità.
Fabric IQ: un'ontologia e tre modelli di dati per l'unificazione
Nella sua documentazione ufficiale, Microsoft descrive Fabric IQ come "una soluzione che consente di unificare i dati presenti in OneLake (inclusi lakehouse, eventhouse – data warehouse per dati event-driven da Azure Event Hub – e modelli semantici) e di organizzarli secondo il linguaggio della propria organizzazione". Per contestualizzare, all'interno della piattaforma Microsoft Fabric, OneLake svolge un ruolo cruciale, ingerendo i dati da piattaforme esterne per centralizzarli in un unico ambiente coeso.
Sebbene Microsoft offrisse già uno strato semantico nella sua piattaforma analitica Power BI, Fabric IQ espande ulteriormente queste capacità, raggruppando altre funzionalità di modellazione dei dati. Le aziende possono ora costruire un'ontologia che "definisce tipi di entità, relazioni, proprietà e regole e vincoli, e li lega a dati reali in modo che gli strumenti a valle condividano lo stesso linguaggio". Questa capacità di definire un linguaggio comune per i dati è fondamentale per garantire coerenza e interoperabilità tra le diverse applicazioni e strumenti aziendali.
A seconda degli scenari specifici, è anche possibile creare grafi di conoscenza e gemelli digitali. L'ontologia, in questa fase iniziale, può già essere utilizzata per identificare i concetti di business presenti in un grafo di conoscenza e in un modello semantico di Power BI. Una volta modellati con una governance appropriata, questi dati diventano immediatamente accessibili agli agenti IA e agli analisti, fornendo loro gli insight necessari per prendere decisioni informate e intraprendere azioni efficaci.
All'interno di Fabric, due assistenti IA sono disponibili per aiutare gli utenti a creare sistemi conversazionali, consentendo loro di interrogare i dati analitici e operativi con facilità. È importante notare, tuttavia, che questi assistenti non sono stati progettati per creare visualizzazioni di dati. Il loro compito è quello di estrarre elementi dalle tabelle per rispondere a una domanda specifica. Per funzionalità di visualizzazione simili a quelle offerte da Snowflake Intelligence e AI/BI Genie di Databricks – che possono generare diagrammi e dashboard su richiesta – gli utenti Microsoft dovranno probabilmente optare per licenze Copilot e creare agenti o assistenti IA dedicati.
La crescente popolarità della modellazione semantica
In un panorama tecnologico caratterizzato dall'unificazione della gestione dei dati, dalla razionalizzazione dei processi di Business Intelligence (BI) e dall'adozione emergente dell'IA agentica, la modellazione semantica sta guadagnando terreno rapidamente. A testimonianza di questa tendenza, a settembre, un consorzio di fornitori, tra cui giganti come Snowflake e Salesforce, ha annunciato la creazione di un'iniziativa per stabilire uno standard open source per la modellazione semantica, denominato Open Semantic Interchange (OSI).
David Menninger, analista presso ISG Software Research, sottolinea l'importanza di questo contesto: "Il contesto di questi modelli semantici è critico. È essenziale per il successo delle implementazioni di IA e BI". Menninger nota però che Microsoft non partecipa a questa iniziativa aperta, preferendo promuovere il proprio modello semantico. "Sarebbe fantastico vedere Microsoft partecipare a uno sforzo volto a stabilire un modello semantico standard, sia attraverso OSI o meno", aggiunge l'analista, evidenziando il desiderio del settore per una maggiore interoperabilità.
Foundry IQ: automazione delle pipeline RAG per gli agenti IA
Foundry IQ rappresenta un'altra pietra miliare nella strategia di Microsoft per l'IA agentica. Anch'essa in anteprima, questa funzionalità si basa su Azure AI Search ed è progettata per automatizzare le pipeline di generazione aumentata dalla recuperazione (RAG – Retrieval Augmented Generation), con l'obiettivo di fornire i documenti appropriati agli agenti di intelligenza artificiale. Fabric IQ funge da una delle possibili fonti di dati per Foundry IQ.
Lo strumento automatizza l'ingestione, il chunking e la vettorizzazione dei documenti, e si avvale sia di algoritmi di ricerca vettoriale che basati su parole chiave. Questa combinazione assicura che gli agenti IA possano accedere a informazioni altamente pertinenti e contestualizzate. Foundry IQ ha la capacità di federare i dati indicizzati da una vasta gamma di fonti, tra cui:
- SharePoint
- OneLake
- Azure Blob Storage
- Gli indici di Azure AI Search
- Il Web
- Fabric IQ
Gli agenti IA si connettono a Foundry IQ tramite un server MCP dedicato. Per quanto riguarda la governance dei dati, Foundry IQ è integrato con Azure Purview, garantendo che l'accesso e l'utilizzo delle informazioni siano conformi alle politiche aziendali e alle normative vigenti.
Un'analisi sull'impatto e il posizionamento competitivo
Donald Farmer, fondatore e analista di TreeHive Strategy, valuta l'impatto di queste nuove funzionalità con una prospettiva equilibrata: "Queste due funzionalità offrono finalmente agli utenti Microsoft un percorso più chiaro e coerente tra i dati e l'integrazione degli agenti IA". Tuttavia, Farmer aggiunge un'importante considerazione: "Per le aziende che hanno già investito nello stack Microsoft, queste aggiunte riducono maggiormente le frizioni che non apportano nuove funzionalità radicali. Diciamo che questi aggiornamenti sono più utili che trasformatori". Ciò suggerisce che, pur essendo un miglioramento significativo, non rappresentano una rivoluzione per gli utenti già profondamente integrati nell'ecosistema Microsoft.
Farmer sottolinea inoltre che Fabric IQ e Foundry IQ saranno più vantaggiosi per le aziende che utilizzano gli strumenti Microsoft nell'insieme dei loro sistemi di dati e IA. "Le aziende che si impegnano poco nelle piattaforme dati Microsoft potrebbero non trarne molti vantaggi", spiega Farmer. Inoltre, le squadre che hanno già implementato sistemi di recupero altamente ottimizzati e specifici per un dominio potrebbero trovare Foundry IQ "troppo generico" e "meno flessibile dei loro propri pipeline", indicando un potenziale limite per le organizzazioni con esigenze molto specifiche e soluzioni su misura.
IA agentica: una sfida agli attori della BI?
Microsoft, come GCP, Databricks e Snowflake, sta cercando di unificare la maggior parte dei carichi di lavoro dei propri clienti. Tuttavia, il gruppo non gode del vantaggio di un editore di terze parti. Azure, infatti, non può vantare l'argomento multi-cloud, a differenza di Databricks e Snowflake, che offrono maggiore flessibilità in termini di infrastruttura.
Non va dimenticato che le piattaforme di gestione dati moderne implementate dalle aziende sono spesso composite, attingendo a diverse fonti e servizi. Azure, AWS e GCP sono (nuovamente) considerati fornitori di istanze di storage, di calcolo e (più recentemente) di servizi di IA. In questo contesto frammentato, la capacità di Microsoft di integrare l'IA agentica con i dati esistenti è fondamentale.
Nondimeno, accanto a Tableau, Power BI rimane uno degli strumenti di Business Intelligence più adottati nelle aziende. Questo è un asset non trascurabile per Microsoft, soprattutto di fronte a Databricks e Snowflake, che mirano a sconvolgere le linee della BI tradizionale. L'integrazione di Fabric IQ e Foundry IQ potrebbe quindi essere vista come una mossa strategica di Microsoft per rafforzare la posizione di Power BI e dell'intero stack di dati, trasformando l'IA agentica da un semplice strumento a un vero e proprio catalizzatore per l'innovazione nella gestione e nell'analisi dei dati aziendali.