Cloudera a supporto dell’intelligenza artificiale

“Abbiamo osservato un dato sorprendente, ma in senso positivo: il trend dell’intelligenza artificiale (AI) sta crescendo in maniera significativa. Oltre il 50% delle imprese ha già implementato soluzioni basate sull’AI, sfruttandole in casi d’uso concreti. È interessante notare che quasi la totalità degli intervistati che già si servono di queste tecnologie prevede di raddoppiarne l’uso nei prossimi due anni.”

Così Fabio Pascali, Regional Vice President Italy, Greece & Cyprus di Cloudera, commenta i dati dell’indagine “The Future of Enterprise AI Agents” condotta su circa 1.500 leader IT aziendali in 14 Paesi. Il suo scopo: comprendere modelli di adozione, casi d’uso e opinioni relativamente agli agenti di intelligenza artificiale. Nel dettaglio il 96% degli intervistati ha in programma l’espansione dell’uso degli agenti nei prossimi 12 mesi. Inoltre la metà ha l’obiettivo di una loro diffusione significativa all’interno dell’intera organizzazione. Andando nel dettaglio delle applicazioni toocate da questa espansione, si parla di bot per l’ottimizzazione delle prestazioni (66%), agenti di monitoraggio della sicurezza (63%) e assistenti allo sviluppo (62%).

“Un punto chiave riguarda la ‘Agentic AI’, un’evoluzione degli approcci automatici già esistenti, basata sull’uso combinato di diversi algoritmi. I dati suggeriscono che oggi viene utilizzata soprattutto per task specifici, ma c’è una chiara intenzione di estenderne l’applicazione all’interno delle organizzazioni. In Italia, questo trend si sta manifestando soprattutto nei settori finance e manufacturing. Nel primo, in particolare, si punta molto su analisi delle frodi e gestione del rischio. Ma anche in ambiti come sanità e industria manifatturiera, l’adozione dell’intelligenza artificiale sta crescendo, con l’obiettivo di aumentare l’efficacia delle soluzioni grazie all’utilizzo appunto di agenti intelligenti.”

Ecco che Cloudera supporta i clienti promuovendo un approccio sostenibile, laddove troppo spesso si notano iniziative frammentate, che rischiano di diventare impraticabili in termini di costi e governance quando si tenta di scalare i modelli a livello aziendale. Per questo la sua proposta è di un’architettura strutturata e omogenea, in grado di essere condivisa tra le diverse unità aziendali. “Offriamo un ecosistema completo completo di due tool: Workbench, ossia un ambiente di sviluppo eterogeneo; e Inference, dove i modelli possono essere eseguiti in produzione. Nel dettaglio, il nostro approccio si basa sull’offerta di soluzioni fronte Enterprise AI o Private AI, pensate per rispondere ai requisiti di sicurezza e privacy dei dati. Questo è fondamentale, perché uno dei principali ostacoli all’adozione dell’intelligenza artificiale è proprio il tema della sicurezza. Per superarlo, proponiamo soluzioni che permettano l’elaborazione dei dati all’interno del perimetro aziendale, evitando l’esportazione di dati sensibili”, prosegue Pascali aggiungendo che in alcuni casi, è possibile anche adottare soluzioni cloud pubbliche, ma sempre sotto il controllo dell’azienda e con la governance fornita dalla stessa piattaforma. È una doppia modalità studiata per garantire flessibilità, sicurezza e compliance, specialmente per settori regolamentati come il finance e la pubblica amministrazione.

Il dato end-to-end

“Un altro tema cruciale è quello del data lineage, ovvero la tracciabilità dei dati. I clienti vogliono (e devono) sapere esattamente da dove provengono i dati utilizzati nei modelli, chi li ha modificati, quali trasformazioni hanno subito e come sono stati consumati. Questo vale sia per modelli di AI sia per report e dashboard. Per rispondere a questa esigenza, grazie all’acquisizione di Octopai, offriamo una soluzione che permette di ricostruire in automatico l’intero percorso del dato, dal sistema sorgente fino all’utilizzo finale, attraversando tutti i passaggi intermedi”, aggiunge Pascali.

Di fatto si parla di una soluzione cross-platform, compatibile con diverse applicazioni e cloud provider, oltre che con piattaforme concorrenti. Il sistema permette di ricercare rapidamente dati specifici, comprese le informazioni personali identificabili e ricostruire script legacy e convertirli verso strumenti moderni grazie all’intelligenza artificiale. “Questo è particolarmente utile nei progetti di modernizzazione IT, dove spesso i clienti si trovano a gestire ambienti legacy complessi e costosi. Con i nostri strumenti, possono accelerare il processo di trasformazione e adottare nuove tecnologie in modo più efficiente e sostenibile”, conclude Pascali.