La crescita dell’AI agentico e cosa significa per le imprese ANZ
Il scientifico dell’AI agentico sta rapidamente cambiando il panorama delle imprese in Australia e Nuova Zelanda, consentendo a molte organizzazioni di ottimizzare le loro operazioni e concentrarsi su lavori strategici. Secondo una ricerca, il 69% dei dirigenti C-suite nell’ANZ che danno priorità all’AI stanno puntando a implementare l’AI agentico nei prossimi 12 mesi, mentre il 38% afferma di aver già iniziato a implementare questa tecnologia.
Cosa si intende per AI agentico?
L’AI agentico è definita come un’applicazione che automatizza ed esegue processi aziendali, agendo come un collega digitale per assistere o persino svolgere compiti per conto di utenti o team. Questa tecnologia è in grado di operare indipendentemente, prendendo decisioni e svolgendo compiti senza intervento umano. Gli agenti AI possono fornire consulenze esperte ai clienti, svolgere lavori amministrativi per i dipartimenti finanziari o delle risorse umane, oppure eseguire analisi complesse dei dati.
Un esempio pratico è quello di un agente AI che ha messo insieme un rapporto confrontando le caratteristiche di un software con uno standard internazionale, risparmiando così tre giorni di ricerca e permettendo al professionista di analizzare i risultati.
Perché una governance dei dati più forte rende migliori e più sicuri gli agenti AI
Mentre l’AI agentico presenta vantaggi unici, porta anche con sé rischi altrettanto unici. Man mano che più organizzazioni adottano l’AI agentico, scoprono che una governance dei dati robusta è essenziale per garantire che questi sistemi funzionino in modo sicuro ed efficace. Secondo uno studio, il 71% delle organizzazioni ha un programma di governance dei dati, rispetto al 60% nel 2023.
Una governance efficace aiuta a prevenire violazioni dei dati e a ridurre errori legati all’AI. Senza misure di governance solide, gli agenti possono esporre involontariamente informazioni sensibili o prendere decisioni autonome errate. Implementando politiche di governance complete e tecnologie di monitoraggio degli ambienti operativi dell’AI, le organizzazioni possono proteggere proattivamente i propri dati e garantire che gli strumenti AI agentici funzionino ottimamente, offrendo un valore significativo con rischi minimi.
Elementi chiave di questo approccio includono:
- Proteggere i dati senza un intervento umano: Gli agenti si basano sui dati che consumano e spesso non hanno un umano a garantire che i dati siano consumati e distribuiti correttamente.
- Prevenire errori e violazioni: I framework di governance robusti aiutano a evitare le “allucinazioni” dell’AI, migliorando la qualità dei dati e riducendo le probabilità di decisioni dannose.
Per affrontare queste e altre sfide legate all’AI, Gartner raccomanda ora che le organizzazioni applichino il proprio framework AI TRiSM (gestione di fiducia, rischio e sicurezza) ai propri ambienti di dati. La governance dei dati e delle informazioni è una parte chiave di questo framework, insieme alla governance dell’AI e alla tecnologia di ispezione e enforcement del runtime dell’AI.
Garantire il futuro con l’AI
Il futuro del lavoro è qui, ed è alimentato dall’AI agentico. Mentre l’adozione sta chiaramente crescendo nell’ANZ, le organizzazioni devono dare priorità alla sicurezza e alla governance dei dati. Non si tratta solo di gestire i rischi; si tratta di ottimizzare i dati che alimentano questi potenti strumenti, garantendo che funzionino in modo efficace e sicuro. Le organizzazioni non possono permettersi di rimanere indietro e devono fare di più per garantire che i rischi siano gestiti e che questi strumenti potenti siano efficaci.
