Quali sono i cinque principi da tenere a mente per l’implementazione e l’integrazione futura degli agenti AI?
Oltre la metà dei dirigenti di grandi aziende afferma di avere in programma l’implementazione di agenti AI nel prossimo futuro.

In un sondaggio condotto tra i dirigenti di grandi organizzazioni, il 10% delle organizzazioni ha già implementato gli agenti AI e più della metà afferma di avere intenzione di farlo nel prossimo futuro.
La tecnologia si differenzia dall’AI tradizionale/generativa in quanto è specializzata per compiti specifici e opera in modo autonomo, oltre ad avere capacità decisionali.

Gli agenti AI stanno attirando l’attenzione perché, oltre ad automatizzare i compiti di routine, apportano una serie di vantaggi, tra cui la semplificazione e l’ottimizzazione del processo decisionale, la riduzione dei tempi di rilascio dei prodotti e la creazione di innovazione.
La fonte di tutto ciò sono i dati e, come per altre tecnologie AI, la qualità dei dati e dei modelli di apprendimento è direttamente correlata alla qualità dei risultati dell’agente AI.

Quando si implementano gli agenti di AI, è importante garantire non solo l’accuratezza dei dati, ma anche l’efficienza e la governance.
A differenza dell’AI/generativa, che utilizza dati generici, modelli di apprendimento basati su tali dati e LLM, gli agenti di AI gestiscono direttamente i dati aziendali e personali, il che richiede misure particolarmente rigorose per garantire la governance e l’archiviazione dei dati.

Oltre a spiegare le basi degli agenti AI, il documento riporta che alcune aziende lungimiranti li stanno implementando su base dipartimentale e aziendale, con la prospettiva di integrarli in futuro.
Inoltre, richiede i cinque punti chiave da tenere a mente al momento dell’implementazione, i tre requisiti per l’infrastruttura dati e le piattaforme dati consigliate.