Con il rapido progresso delle capacità dell'intelligenza artificiale e il passaggio a sistemi agentici, le organizzazioni stanno espandendo i loro casi d'uso mentre la tecnologia continua a evolversi. Questa evoluzione introduce anche rischi, lasciando i responsabili IT a chiedersi quali investimenti si riveleranno validi anche solo tra sei mesi. Tornare agli elementi fondamentali dell'architettura AI (la struttura necessaria per distribuire e gestire sistemi AI affidabili e integrati su larga scala) consente ai leader tecnologici di prendere decisioni oculate oggi, supportando al contempo un futuro di agenti AI in grado di recuperare informazioni, prendere decisioni ed eseguire flussi di lavoro complessi tra i sistemi.
Preparare i dati per l'AI su larga scala
I modelli sono affidabili solo quanto i dati a cui possono accedere. Una scarsa qualità dei dati porta ad allucinazioni, bias e output inaffidabili. Molte aziende si basano su sistemi legacy, strutture dati inconsistenti, proprietà frammentata e dataset incompleti, rendendo difficile scalare l'AI in modo efficace. Come spiega Adnan Adil, CIO di Elastic, i dati sono una parte duratura dell'architettura AI perché senza di essi i modelli non funzionano. L'industria cita costantemente la qualità dei dati come una delle maggiori barriere al successo dell'AI. Una strategia AI efficace inizia con il collegamento dei dati attraverso l'organizzazione, assicurandosi che siano organizzati, accurati, governati e accessibili in tempo reale. Gartner prevede che le aziende abbandoneranno il 60% dei progetti AI entro il 2026 se non supportati da dati pronti per l'AI. Evitare questo esito richiede standard chiari, proprietà dei dati, dati puliti ed etichettati, e pipeline per il recupero in tempo reale. Per esempio, l'investimento di Apple in Broadcom per la produzione di chip sottolinea l'importanza dell'infrastruttura hardware per gestire carichi di lavoro AI sempre più intensivi.
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Usare l'ingegneria del contesto per fornire i dati giusti a ogni query AI
L'ingegneria del contesto garantisce che il modello attinga alle informazioni più pertinenti per ogni query, selezionando e organizzando i dati necessari per produrre risposte accurate in modo efficiente. Mentre l'ingegneria dei prompt si concentra su come è formulata la richiesta, l'ingegneria del contesto progetta l'intero ambiente informativo attorno al modello: recuperare i dati giusti e presentarli in modo strutturato e leggibile dalla macchina. Si basa su una base dati unificata e modernizzata, su sistemi di recupero e memoria come RAG e database vettoriali. Un contesto minimo, dati corretti e aggiornati, e informazioni machine-readable sono fondamentali. Alimentare i modelli con troppo contesto può diluire i dettagli rilevanti, aumentare i costi e rallentare i tempi di risposta. La recente impennata del costo della RAM negli smartphone economici mostra come l'efficienza nell'uso delle risorse sia cruciale anche a livello architetturale.
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Costruire governance e osservabilità LLM fin dall'inizio
Una governance solida e l'osservabilità dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) aiutano le organizzazioni a mantenere il controllo su come i sistemi AI usano i dati, monitorare le prestazioni e identificare i problemi prima che influenzino le operazioni. Senza controlli chiari, i sistemi AI elaborano spesso più informazioni del necessario, aumentando i costi. La governance include anche la sicurezza, poiché l'AI espande la superficie d'attacco. Adil nota che i controlli essenziali (sicurezza, gestione dei costi, controllo dei progetti, sicurezza dei dati e architettura) sono spesso insufficienti. L'osservabilità è enorme: può essere usata per il controllo dei costi, il processo decisionale e l'efficienza ingegneristica. Un rapporto Elastic del 2026 mostra che l'85% dei decisori IT prevede di abilitare l'osservabilità LLM per le proprie app AI generative interne.
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Mantenere gli esseri umani nel ciclo
La progettazione, l'integrazione e la governance ponderate che massimizzano il valore dell'AI richiedono competenze specializzate interne. Quasi il 70% degli intervistati nel Deloitte Tech Executive Survey 2025 prevede di espandere i team in risposta all'AI generativa. Come dice Adil, l'aspetto umano è ciò che renderà l'AI impattante in futuro. Le organizzazioni hanno bisogno di persone in grado di governare i flussi di lavoro, valutare gli output, riprogettare i processi e adattare i sistemi. Il talento con pensiero critico e capacità di adattamento sarà molto richiesto. Una strategia incentrata sull'uomo deve essere integrata nelle fasi di implementazione dell'AI. Per approfondire questi temi, si può consultare l'articolo originale del MIT Technology Review.
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Investire sugli elementi fondamentali permette di passare dalla sperimentazione a una distribuzione affidabile a livello produttivo, con la certezza che questi elementi rimarranno rilevanti e adattabili nonostante i continui progressi. La velocità del lavoro aumenterà grazie a questi strumenti.
