Scaling AI
Trasformiamo prototipi AI in applicazioni agentiche enterprise robuste e affidabili, progettate per aumentare produttività e usabilità, rivoluzionando le modalità di utilizzo degli applicativi aziendali.
Il problema delle aziende di oggi
L'evoluzione delle applicazioni software enterprise porta l'Intelligenza Artificiale a non essere solo una nuova funzionalità tra le altre, ma a rivoluzionare completamente l'esperienza degli utenti, introducendo un "layer agentico" che funge da interfaccia e da orchestrazione tra utenti, dati e applicazioni. Il passaggio da un modello Software as a Service (SaaS) a un'architettura Agent as a Service (AaaS) rappresenta una grande opportunità, di importanza strategica, per le aziende che necessitano di maggiore flessibilità e reattività.
Tuttavia il percorso è difficile. I prototipi basati su tecnologie di Intelligenza Artificiale dimostrano spesso un'efficacia promettente in ambienti controllati. La vera sfida emerge quando si tenta di scalare queste soluzioni per applicazioni nel mondo reale:
- L’aumento della quantità e della varietà di informazioni da gestire mette a dura prova non solo le performance intrinseche dei LLM, che possono manifestare latenze o imprecisioni crescenti, ma anche l'efficienza delle architetture di data ingestion e processing a monte.
- La natura non deterministica degli LLM introduce un errore intrinseco che, sebbene accettabile in un PoC, diventa critico quando ha un impatto su processi core e decisioni aziendali.
- Con l'aumento della quantità di dati processati, cresce anche il rischio di esposizione involontaria di dati sensibili o di attacchi malevoli, introducendo nuove criticità in termini di sicurezza e privacy.
- La scalabilità dei modelli AI comporta un aumento esponenziale dei costi computazionali, in termini di GPU, memoria e potenza di calcolo.
- I PoC spesso operano in isolamento, ma la scalabilità richiede un'integrazione con l'infrastruttura IT e i sistemi aziendali esistenti, che va gestita.
DA PROTOTIPI AI A APPLICAZIONI AGENTICHE ENTERPRISE
Il nostro valore distintivo risiede nella capacità di ingegnerizzare e trasformare idee e prototipi in soluzioni AI robuste, scalabili e integrate nei processi aziendali. Lo facciamo seguendo un approccio metodologico che poggia su due pilastri fondamentali.
- Partiamo dal dominio di business e tecnologico dei nostri clienti. La capacità che ci contraddistingue di comprendere e progettare evoluzioni del parco applicativo delle aziende, ci permette di non limitarci a pensare a innovazioni stand-alone, ma a concepirle all’interno dell’ecosistema tecnico e di business del cliente:
- Dati: analizziamo le diverse fonti dati dei clienti, la loro struttura e qualità, per costruire pipeline di ingestion e processing efficienti e affidabili.
- Applicazioni: conosciamo le architetture dei sistemi esistenti, assicurando un'integrazione fluida ed evitando di creare silos tecnologici.
- Processi: mappiamo i flussi di lavoro che l'AI andrà a potenziare, per garantire che la soluzione si integri senza frizioni e porti valore reale.
- Ingegnerizziamo soluzioni robuste, flessibili e sicure. Per superare le sfide intrinseche dell'AI (non determinismo, costi, sicurezza), applichiamo un framework di sviluppo rigoroso, per guidare e contenere il comportamento delle applicazioni attraverso pratiche ingegneristiche mirate:
- Sviluppo agile e feedback continuo: utilizziamo cicli iterativi brevi (sprint) con demo frequenti. Questo approccio incrementale permette di raccogliere feedback costanti dagli stakeholder, correggere la rotta rapidamente e fornire valore di business fin dalle prime fasi.
- Affidabilità, trasparenza e controllo: tramite un approccio di Adaptive Test Driven Development, definiamo metriche di performance oggettive e sottoponiamo il sistema a batterie di test continui per identificare e mitigare comportamenti inattesi, garantendo la coerenza delle risposte. Progettiamo sistemi in cui è sempre chiaro quando l'utente interagisce con un'AI e prevediamo punti di controllo dove un supervisore umano può validare o correggere le decisioni cruciali, garantendo controllo e accountability. Implementiamo meccanismi di sicurezza che, in caso di malfunzionamento o risposte anomale dell'AI, assicurano la continuità del servizio, passando il controllo a logiche predefinite.
- Compliance e Privacy by Design: fin dalla fase di architettura, analizziamo i vincoli (come il GDPR) a cui l’azienda è soggetta, caso per caso. Questa analisi guida la scelta degli strumenti e delle piattaforme da utilizzare, che garantiscano la riservatezza delle informazioni private e confidenziali e la protezione della proprietà intellettuale.
3. Percorso consapevole e umano-centrico. Adottiamo un approccio di co-design che coinvolge attivamente gli utenti e gli stakeholder per modellare agenti intelligenti che riflettano i reali bisogni operativi, decisionali e relazionali del contesto in cui andranno a operare. Questo approccio consente di integrare l’intelligenza artificiale con quella umana, valorizzandone il pensiero critico, l'intelligenza contestuale e la capacità di giudizio. Solo così è possibile realizzare soluzioni realmente scalabili in termini di adozione, sostenibilità e impatto sull’organizzazione.
I benefici
Grazie all’integrazione con i sistemi aziendali e alla capacità di memorizzazione delle informazioni, gli agenti rivoluzionano le modalità di utilizzo degli applicativi enterprise. La logica di business si sposta verso un nuovo layer AI, capace di interagire direttamente con i dati aziendali.
In particolare, i benefici apportati si possono classificare in queste tipologie:
Personalizzazione delle soluzioni
Grazie all’integrazione con i sistemi aziendali, gli agenti AI possono supportare casi d’uso specifici per i diversi settori industriali e per le singole aziende.
Aumento della produttività aziendale
Un agente AI può prendere decisioni basate su dati aziendali in tempo reale, riducendo il numero di errori, ottimizzando e velocizzando i processi.
Rivoluzione usabilità per utenti e clienti
Gli Agenti AI interagiscono in modo personalizzato in base al dominio applicativo di riferimento, migliorando l'interazione tra sistemi e utenti.
Maggiore scalabilità
Gli agenti AI permettono di gestire un volume di operazioni e richieste virtualmente illimitato, senza dover aumentare proporzionalmente il personale e i costi fissi, per sostenere picchi di domanda in modo efficiente e controllato.
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