Il mondo aziendale si trova di fronte a una trasformazione epocale: l'avvento degli agenti di intelligenza artificiale capaci di prendere decisioni e agire in completa autonomia sta rivoluzionando il modo in cui le imprese operano. Tuttavia, questa rivoluzione tecnologica nasconde insidie che potrebbero costare care alle organizzazioni non preparate. La velocità di elaborazione dei dati, che rappresenta il principale vantaggio dell'IA, può trasformarsi rapidamente in un boomerang quando i sistemi operano su informazioni frammentarie o obsolete.
Le conseguenze di questa trasformazione sono già evidenti: secondo le previsioni di Gartner, il 60% dei progetti di intelligenza artificiale che non si basano su dati preparati appositamente per l'IA verrà abbandonato entro il 2026. Un dato che fa riflettere, soprattutto considerando che il 63% delle organizzazioni non dispone delle pratiche di gestione dei dati necessarie per supportare efficacemente l'intelligenza artificiale.
Il problema delle informazioni isolate
La situazione si complica ulteriormente a causa delle strategie adottate da alcuni fornitori di software, che stanno creando veri e propri "recinti digitali" attorno ai loro ecosistemi. Un esempio emblematico è rappresentato da un importante fornitore di software CRM che ha recentemente deciso di limitare la condivisione dei dati con altre applicazioni. Questa tendenza, pur favorendo i fornitori nel controllo dei flussi di lavoro, priva le aziende della visione a 360 gradi di cui i loro agenti IA hanno bisogno per funzionare efficacemente.
Il panorama tecnologico aziendale attuale non è ancora adeguato a questa nuova realtà. Pipeline fragili, elaborazione batch e sistemi isolati continuano a dominare il settore, creando un terreno fertile per errori costosi quando le decisioni passano dall'uomo alla macchina.
Oltre la velocità: la necessità del contesto
La soluzione non risiede semplicemente nell'accelerare l'elaborazione dei dati o nell'aumentarne il volume. Ciò di cui le imprese hanno bisogno è un sistema di contesto completo che funzioni come uno strato di intelligenza costruito su una base di dati semantici. Questo sistema unifica i dati interni affidabili con fonti esterne, organizzando le informazioni aziendali secondo relazioni, cronologia e significato.
Per comprendere meglio il concetto, immaginiamo come un sistema di contesto trasforma la percezione dei dati: un cliente non è più semplicemente una voce in un database CRM, ma diventa un'entità collegata a contratti, interazioni recenti, utilizzo di prodotti e richieste di servizio in corso. Allo stesso modo, un fornitore si trasforma da un nome in un sistema di approvvigionamento a un'entità legata a ordini di acquisto attivi, valutazioni delle prestazioni e controversie in sospeso.
Le fondamenta tecnologiche
Un sistema di contesto efficace può essere costruito solo su solide fondamenta: un livello dati aziendale che unifichi, governi e standardizzi le informazioni in tutti i domini. Questo strato deve garantire viste a 360 gradi continuamente aggiornate e arricchite con relazioni e cronologia, eliminando le latenze tipiche dell'elaborazione batch attraverso un tessuto dati in tempo reale.
Le capacità chiave includono governance integrata e tracciabilità per decisioni spiegabili e verificabili, connettività nativa che permette alle piattaforme IA di integrarsi senza personalizzazioni complesse, e sicurezza incorporata con controllo degli accessi per garantire che solo agenti e applicazioni autorizzati possano agire sui dati affidabili.
L'imperativo strategico
I dati grezzi da soli non preparano le organizzazioni al processo decisionale autonomo. Le informazioni rinchiuse nell'ecosistema di una singola applicazione limitano inevitabilmente il potenziale dell'intelligenza artificiale aziendale. Un sistema di contesto alimentato da un livello dati aziendale semantico assicura che ogni agente IA operi partendo dalla stessa comprensione affidabile e in tempo reale del business.
Questo approccio consente alle imprese di ridurre i rischi dell'IA garantendo che le decisioni si basino su informazioni accurate e pertinenti, di fornire consapevolezza del contesto in tutta l'organizzazione con dati precisi arricchiti da relazioni, regole di governance e significato aziendale, e di governare l'IA assicurando che gli agenti artificiali ereditino policy, sicurezza e controlli di conformità di livello enterprise.
Le aziende leader stanno già investendo in sistemi di contesto avanzati per garantire che i loro agenti IA operino su dati intelligenti, affidabili e in tempo reale in tutto il business. Le vecchie regole non si applicano più: nell'era dell'intelligenza artificiale agenziale, il contesto è tutto.