Perché le Operazioni Agentiche Fanno la Differenza nel Successo dell’IA Aziendale
Se sei un CIO oggi, è probabile che tu stia affrontando due storie molto diverse riguardo agli agenti AI.
La prima è l’ottimismo. I team possono realizzare prototipi di agenti in pochi giorni. Le dimostrazioni sono coinvolgenti. Gli agenti riassumono documenti, automatizzano flussi di lavoro e interagiscono con gli utenti in modi che sembrano davvero trasformativi.
La seconda storia è più silenziosa ma molto più importante. Pochissimi di questi agenti stanno entrando in produzione mainstream. Ancora meno operano in modo affidabile, sicuro ed economico su scala aziendale.
Le nostre ricerche globali confermano questo divario. Mentre il 95% delle aziende ha qualche forma di AI agentica in produzione, solo il 13% ha distribuito più di dieci agenti a supporto delle funzioni aziendali core. Questo 13% non è solo in vantaggio: è fondamentalmente diverso. Ottiene un ROI 2,5 volte superiore dalle proprie iniziative agentiche e mostra un chiaro effetto volano, pianificando di aggiungere in media cinque ulteriori domini agentici di produzione nel prossimo anno. Il restante 87% fatica a passare da quattro a cinque.
La Sovranità come Variabile Definitoria
Le aziende che prosperano con l’AI agentica hanno reso una cosa non negoziabile: la sovranità sulla propria AI e sui dati – sicuri, conformi e operabili ovunque, in qualsiasi momento.
La sovranità non è un argomento geopolitico. Per i CIO, è un principio architettonico e operativo. Garantisce il controllo su dati, modelli, decisioni, costi e conformità. E risolve quattro sfide critiche che determinano se l’AI agentica scala – o si arresta.
Fattore Uno: I Prototipi Non Sopravvivono alla Realtà Aziendale
Costruire un agente AI è diventato relativamente semplice. Operare uno all’interno di un’azienda con utenti reali, dati reali e rischi reali non lo è.
La maggior parte dei fallimenti si verifica perché i prototipi non sono stati progettati per le realtà di produzione: normative in evoluzione, scrutinio della sicurezza, costi imprevedibili e complessi patrimoni di dati. La sovranità impone una semplice regola: nulla raggiunge la produzione a meno che non sia sicuro, conforme, osservabile e operativamente gestibile per design.
Fattore Due: Gli Agenti Sono Adattivi – E Questo Cambia Tutto
Gli agenti non sono sistemi deterministici. Cambiano comportamento man mano che i dati cambiano. Ragionano, esplorano e interagiscono dinamicamente attraverso strumenti e piattaforme. Questa adattabilità è ciò che li rende potenti – ma anche ciò che li rende pericolosi senza i giusti controlli.
Fondazioni AI e dati sovrani garantiscono che questi “sistemi viventi” rimangano viabili nel tempo, non solo al primo impiego. Senza sovranità, le aziende stanno effettivamente scommettendo che il comportamento adattivo non si allontani dalla conformità, dall’efficienza o dal rischio.
Fattore Tre: L’Osservabilità Non È Facoltativa
Operare agenti senza piena visibilità è come guidare un’auto di Formula 1 bendati. Potresti ricordare il tracciato, ma non sopravvivrai alla corsa.
I sistemi agentici richiedono un’osservabilità euristica – la capacità di comprendere non solo le metriche di prestazione, ma i percorsi decisionali, l’uso dei dati, il comportamento dei costi e i risultati. La sovranità consente questo garantendo che le aziende abbiano piena visibilità sulle proprie operazioni di dati e AI, indipendentemente da dove operano.
Fattore Quattro: La Scala Richiede un Nuovo Paradigma Operativo
La scala agentica è fondamentalmente diversa dalla scala applicativa tradizionale.
Questi sistemi devono apprendere, collaborare e migliorare – spesso in modi che non sono completamente predefiniti – rimanendo sicuri, conformi e auditabili. Consumo volumi e varietà crescenti di dati, con velocità, attraverso ambienti.
Questo richiede un nuovo modello operativo agentico: uno progettato per essere omni-dati, aperto e agile e capace di una scala quasi infinita all’interno di un ambiente AI e dati sovrano.
Il rapido spostamento di carichi di lavoro critici di AI e dati nuovamente on-premises, attraverso cloud e in architetture ibride non è un passo indietro. È una risposta deliberata alle attuali realtà operative, normative e geopolitiche e una base per il successo agentico negli anni a venire.
Dove Si Inserisce EDB Postgres® AI
Al centro delle operazioni agentiche di successo c’è la piattaforma dati.
EDB Postgres AI fornisce una base unificata dove i dati transazionali, le analisi e i carichi di lavoro AI convergono sotto una singola piattaforma governata basata su Postgres. Questo è importante perché consente politiche di sicurezza coerenti, osservabilità e prestazioni lungo l’intero ciclo di vita dell’agente.
Invece di copiare i dati in pipeline AI frammentate, gli agenti possono lavorare direttamente contro dati Postgres affidabili – combinando embedding vettoriali, contesto relazionale e analisi in tempo reale. Questo riduce il movimento dei dati, semplifica la governance e migliora l’affidabilità.
Conclusione per il CIO
Se desideri avere successo con l’agenda agentica del tuo CEO, il passo fondamentale è chiaro: diventa la tua piattaforma AI e dati sovrana.
La sovranità, la governance integrata e i nuovi modelli operativi agentici non sono più opzionali. Sono indicatori che la tua organizzazione è costruita non solo per sperimentare con gli agenti AI – ma per gestirli in modo sicuro, economico e su larga scala.
Perché costruire agenti è facile. Operarli con successo è la vera prova della leadership aziendale.
