Il paradosso dell'innovazione su fondamenta fragili
La realtà che emerge dalle aziende più mature è sorprendente: l'implementazione di tecnologie agenti si scontra sistematicamente con infrastrutture progettate per esigenze del passato. I sistemi legacy, che a malapena riescono a gestire le richieste odierne, si rivelano inadeguati per sostenere i flussi di lavoro multi-agente che richiedono velocità, struttura dati sofisticata e governance di sicurezza avanzata.
Questo fenomeno è particolarmente evidente nelle multinazionali che operano in mercati globali, dove la sovranità dei dati e i requisiti normativi variano drasticamente da una giurisdizione all'altra. Come può un'organizzazione garantire coerenza e ripetibilità quando i dati non possono attraversare certi confini nazionali?
La diagnosi del 60-30-10: quando l'infrastruttura grida aiuto
Esiste un modello diagnostico che rivela immediatamente lo stato di salute tecnologica di un'organizzazione. In un ambiente IT equilibrato, circa il 60% delle risorse dovrebbe concentrarsi su sviluppi incrementali e miglioramenti dell'esperienza utente. Il 30% è dedicato alla manutenzione operativa corrente, mentre il 10% rimanente deve essere riservato alle iniziative di trasformazione che possono moltiplicare per dieci l'impatto organizzativo.
Quando questi rapporti si distorcono, specialmente quando la manutenzione assorbe il 40-50% delle risorse, ci troviamo di fronte a un problema architetturale mascherato da questione operativa. Non si tratta di codice scritto male, ma di infrastrutture mai progettate per supportare le esigenze attuali, figuriamoci quelle future.
L'evoluzione strategica del multi-cloud
La strategia cloud deve evolversi parallelamente alla maturità delle capacità organizzative. Potrebbe rendersi necessario utilizzare strumenti di intelligenza artificiale eccezionali in un cloud mentre si sfrutta l'ecosistema di partnership in un altro. L'approccio multi-cloud spesso nasce da requisiti di performance differenziati tra linee di prodotto o da competenze specializzate di team diversi.
La chiave risiede nel mantenere allineamento tecnologico con approcci aperti e portabili, che garantiscano flessibilità nel movimento tra cloud al cambiare dei requisiti. Alcune tecnologie proprietarie possono essere essenziali per il core business, ma ovunque possibile è cruciale evitare vincoli che limitino decisioni future.
L'architettura dei dati come imperativo strategico
Prima di implementare qualsiasi iniziativa di intelligenza artificiale, le organizzazioni devono rispondere a domande fondamentali sul loro panorama dati. Dove risiedono le informazioni? Quali vincoli normativi ne governano l'uso? Quanto sarebbe complesso normalizzarle in una piattaforma unificata?
Storicamente, i dati sono stati considerati "segatura" - il sottoprodotto inevitabile del lavoro svolto - che poi diventa un centro di costo dove investire somme crescenti per archiviare e proteggere informazioni che diventano sempre meno rilevanti col passare del tempo. Ora, invece, i dati possono rappresentare la risorsa più preziosa di un'organizzazione - più sono unici e specializzati, meglio è.
Segnali di allarme dai sistemi legacy
Diversi indicatori suggeriscono che l'infrastruttura attuale non supporterà le ambizioni di intelligenza artificiale. Se si stanno investendo risorse crescenti nel mantenimento dei sistemi esistenti piuttosto che nella costruzione di nuove capacità, si tratta di un problema strutturale. Quando ogni nuovo progetto richiede lavori di integrazione personalizzata non riutilizzabili, l'architettura manca di modularità.
Come osservava Jeff Bezos: "Quando gli aneddoti e i dati non concordano, di solito hanno ragione gli aneddoti." Se si sentono storie di allocazione eccessiva di risorse, opportunità perse o abbandono clienti a causa di limitazioni sistemiche, bisogna prestare attenzione a questi segnali indipendentemente da ciò che indicano i dashboard.
Costruire per gli agenti, non solo per le applicazioni
Le organizzazioni che eccelleranno nell'era agenti sono quelle che si posizionano per velocità, accessibilità ai dati e sicurezza senza compromettere nessuno di questi elementi. Il passaggio da modelli individuali ad agenti e flussi di lavoro multi-agente rende i requisiti di coordinamento esponenzialmente più complessi.
Il personale sta già utilizzando strumenti di intelligenza artificiale, che l'organizzazione li abbia autorizzati o meno. Caricano dati su servizi esterni, usano modelli per attività lavorative e trovano modi per essere più produttivi. Più rapidamente si possono fornire alternative governate e sicure, più velocemente si possono stabilire confini appropriati intorno all'uso di questi strumenti.
Le decisioni infrastrutturali prese oggi determinano se le iniziative di intelligenza artificiale cresceranno o si bloccheranno. Nell'era agenti, non esiste via di mezzo tra avere le fondamenta giuste e possedere una costosa pila di prove di concetto che non hanno mai generato valore commerciale.