Rapporto sull’adozione degli agenti AI
Un recente rapporto documenta una rapida crescita nell’uso degli agenti di intelligenza artificiale nelle imprese, sebbene riconosca che pochi stiano implementando la tecnologia su larga scala. L’uso di flussi di lavoro multi-agente è aumentato del 327% nell’arco di quattro mesi, grazie all’introduzione rapida delle funzionalità di orchestrazione degli agenti. Tuttavia, solo il 19% delle organizzazioni esaminate ha implementato agenti su larga scala, evidenziando un divario tra sperimentazione e produzione.
Il rapporto si basa su attività aggregate e anonime di oltre 20.000 clienti in tutto il mondo. Anche se non è statisticamente proiettabile per tutte le imprese, il vasto bacino di clienti, che include una significativa percentuale delle aziende Fortune 500, rende i dati ampiamente significativi.
Governance e successo degli agenti AI
Il rapporto indica una forte correlazione tra il successo con gli agenti AI e i processi di governance solidi. Le aziende che utilizzano strumenti di governance implementano 12 volte più progetti AI in produzione rispetto alla media. Inoltre, l’uso del prodotto di governance AI Gateway è aumentato sette volte in nove mesi.
Utilizzi orientati al cliente
Le imprese, inizialmente focalizzate sui chatbot, stanno ora costruendo sistemi multi-agente capaci di pianificare ed eseguire compiti complessi. Circa il 40% dei casi d’uso identificati riguarda funzioni legate all’esperienza del cliente, come supporto, onboarding e comunicazioni personalizzate. Il caso d’uso principale è l’intelligenza di mercato, seguito dalla manutenzione predittiva.
Una scoperta sorprendente è che l’80% dei nuovi database e il 97% degli ambienti di testing e sviluppo dei database sono ora generati da agenti. Questo cambiamento è associato allo sviluppo di applicazioni guidato dal linguaggio naturale, noto come “vibe coding”. Gli agenti possono ora creare ambienti effimeri in pochi secondi per supportare nuove applicazioni, consentendo agli utenti non tecnici di automatizzare flussi di lavoro e sperimentare nuove applicazioni senza lunghe tempistiche di configurazione.
Implicazioni IT
I guadagni di efficienza dell’AI non arriveranno senza impatti operativi. La velocità con cui gli agenti creano infrastrutture solleva interrogativi sul ruolo dell’amministrazione dei database e della supervisione. È necessario sviluppare nuovi approcci per gestire lo sviluppo software man mano che gli strumenti diventano più accessibili. Le organizzazioni dovranno adottare un nuovo modo di pensare su come governare le loro operazioni.
Una strategia di governance solida è cruciale per scalare le implementazioni degli agenti, fornendo controllo centralizzato, auditing, tracciabilità e scoperta dei dati attraverso più spazi di lavoro e piattaforme cloud.
Conclusione
La governance emerge come un prerequisito critico per il successo nella scalabilità degli agenti AI. Le aziende che implementano valutazioni strutturate e ripetibili raggiungono sei volte più implementazioni in produzione rispetto a quelle che non lo fanno. Sebbene queste valutazioni siano ancora sottoutilizzate, diventano sempre più essenziali quando l’output degli agenti influisce su rischi finanziari o reputazionali.
