La capacità di resistere, prevenire e recuperare rapidamente dalle interruzioni digitali sta diventando una priorità sempre più urgente per le aziende di tutto il mondo. Se gli investimenti globali nell'intelligenza artificiale dovrebbero raggiungere 1,5 trilioni di dollari nel 2025, meno della metà dei dirigenti aziendali si dichiara fiducioso nella capacità della propria organizzazione di mantenere continuità operativa, sicurezza e controllo dei costi durante eventi imprevisti. Questa mancanza di fiducia si scontra con l'avvento dell'intelligenza artificiale agente, una nuova generazione di sistemi autonomi che promette di trasformare radicalmente le operazioni aziendali.
L'IA agente rappresenta un salto evolutivo rispetto ai modelli tradizionali: questi sistemi sono capaci di pianificare in modo proattivo, ragionare autonomamente ed eseguire compiti complessi con un intervento umano minimo. La loro autonomia, velocità e scala operativa possono però amplificare drammaticamente l'impatto di anche piccole incongruenze nei dati, frammentazioni o vulnerabilità di sicurezza. Kamal Hathi, vicepresidente senior di Splunk, una società Cisco, sottolinea come questa evoluzione tecnologica stia procedendo a un ritmo tale da creare rischi per cui molte organizzazioni non sono ancora preparate.
Il cuore pulsante di questi sistemi intelligenti è costituito dai cosiddetti machine data: log di sistema, metriche operative e telemetrie generate da dispositivi, server e applicazioni. Mentre i precedenti modelli di IA si basavano principalmente su dati generati dagli esseri umani come testi, audio e video, l'IA agente richiede una comprensione profonda di queste informazioni tecniche. "Descriviamo spesso i machine data come il battito cardiaco dell'impresa moderna", spiega Hathi. "I sistemi di IA agente sono alimentati da questo impulso vitale e necessitano di accesso in tempo reale a queste informazioni."
La sfida più grande per le aziende risiede nel fatto che poche stanno attualmente raggiungendo il livello di integrazione dei machine data necessario per abilitare completamente questi sistemi autonomi. Questa carenza non solo limita le possibili applicazioni dell'IA agente, ma può anche generare anomalie nei dati ed errori negli output o nelle azioni intraprese. Il parallelo con i modelli di elaborazione del linguaggio naturale sviluppati prima dei trasformatori generativi è significativo: quegli strumenti erano afflitti da ambiguità linguistiche, pregiudizi e incoerenze, problemi che potrebbero ripresentarsi con l'IA agente se le organizzazioni procedono senza fornire ai modelli una padronanza fondamentale dei machine data.
Per superare queste limitazioni, i leader tecnologici stanno abbracciando il concetto di data fabric, un'architettura integrata che connette e governa le informazioni attraverso tutti i livelli aziendali. Questo approccio consiste nell'intrecciare asset frammentati provenienti da sicurezza, IT, operazioni aziendali e rete per creare un sistema unificato che abbatte i silos, collega fonti di dati disparate e abilita analisi e gestione dei rischi in tempo reale. L'obiettivo è fornire una visione unica dell'impresa che permetta sia ai team umani che ai sistemi di IA agente di individuare rischi, prevenire problemi prima che si verifichino e sostenere le operazioni anche durante le interruzioni.
La costruzione di questa infrastruttura richiede tre passaggi fondamentali secondo Hathi. Prima di tutto, i team devono abbattere i silos dipartimentali nella condivisione dei dati. Successivamente, devono implementare un'architettura dati federata, un sistema decentralizzato dove fonti autonome di dati collaborano come un'unica entità senza fondersi fisicamente, mantenendo governance e sicurezza. Infine, le piattaforme dati devono essere aggiornate per garantire che questa visione unificata sia utilizzabile dall'IA agente.
Durante questa transizione, le organizzazioni potrebbero incontrare limitazioni tecniche se continuano a fare affidamento su piattaforme tradizionali progettate per dati strutturati, come record di clienti o transazioni finanziarie facilmente organizzabili in tabelle. Le aziende necessitano invece di piattaforme capaci di gestire anche flussi di dati non strutturati come log di sistema, eventi di sicurezza e tracce applicative, che mancano di uniformità e sono spesso qualitativi piuttosto che quantitativi. L'analisi e l'estrazione di informazioni da questi tipi di dati richiede metodi avanzati abilitati proprio dall'intelligenza artificiale.
Paradossalmente, l'IA stessa può diventare uno strumento potente nella creazione del data fabric che abilita i sistemi di IA. Strumenti basati su intelligenza artificiale possono identificare rapidamente relazioni tra dati disparati, sia strutturati che non strutturati, fondendoli automaticamente in un'unica fonte affidabile. Possono rilevare e correggere errori, utilizzare l'elaborazione del linguaggio naturale per etichettare e categorizzare i dati rendendoli più facili da trovare e utilizzare. I sistemi di IA agente possono inoltre potenziare le capacità umane nel rilevare e decifrare anomalie nei flussi di dati non strutturati dell'impresa, spesso impossibili da individuare o interpretare rapidamente per gli esseri umani.
"Una volta ottenuta una visione unificata, si possono realizzare tutte queste operazioni autonome e agentiche", afferma Hathi. "Si hanno molti meno punti ciechi. Il processo decisionale diventa molto più rapido. E l'ignoto non è più fonte di paura perché si dispone di un sistema olistico capace di assorbire shock e interruzioni senza perdere continuità." Questo approccio trasforma la resilienza digitale da semplice capacità di resistere alle interruzioni a una vera evoluzione continua del sistema.
Nonostante il suo potenziale rivoluzionario, l'IA agente deve essere posizionata come intelligenza assistiva e non sostitutiva. Senza una supervisione adeguata, gli agenti AI potrebbero introdurre guasti applicativi o rischi per la sicurezza. Stabilire guardrail chiaramente definiti e mantenere gli esseri umani nel processo decisionale è fondamentale per un utilizzo affidabile e pratico dell'IA, sostiene Hathi. "L'IA può migliorare il processo decisionale umano, ma alla fine sono gli esseri umani a trovarsi al posto di guida." I sistemi di IA agente possono lavorare con quantità enormi di dati e apprendere continuamente dagli esseri umani che forniscono sicurezza e supervisione, creando un vero sistema auto-ottimizzante dove la collaborazione uomo-macchina diventa il pilastro della resilienza digitale moderna.