Agenti artificiali, serve un’architettura di governo

«In Italia, nel 2024, gli investimenti in intelligenza artificiale sono saliti a circa 1,2 miliardi di euro, sui complessivi 40 miliardi che sviluppa il mercato dell’Information e communications technology nel suo complesso. Siamo all’inizio di una storia, di una rivoluzione molto veloce da portare nelle aziende e che darà risultati nel medio periodo. Occorre avere pazienza e servono investimenti, ma abbiamo una certezza: il costo per realizzare architetture di AI agentica è inferiore a quello che, in rapporto, occorre sostenere per implementare un’architettura It». L’analisi di Stefano Sperimborgo, Data & AI Lead for Italy, Greece and central Europe di Accenture, è lucida, e porta chiarezza su un tema fra i tanti che stanno accompagnando la diffusione delle nuove tecnologie dell’AI in Italia. Quale? Il fallimento legato all’adozione di questi strumenti. Il rischio esiste ma chi si è già “scottato” in tal senso (andando incontro a prematuri fallimenti dei progetti) è perché ha sottovalutato la gestione del consumo dell’AI e delle risorse necessarie per la manutenzione dei modelli e il loro addestramento.

Costi sotto controllo

«L’architettura di governo degli agenti è la chiave per vincere la scommessa dell’intelligenza artificiale – ha spiegato Sperimborgo al Sole 24 Ore – perché è questa architettura che permette di tenere sotto controllo i costi, di organizzare e rendere di qualità i dati e di poter scegliere i modelli di Gen AI, da quelli di grande formato ai cosiddetti Small Language, in modo ottimizzato e rispetto alle reali esigenze e alle specifiche applicazioni. Gli agenti sono un’occasione per ripensare i processi e renderli più efficienti, sono la re-immaginazione del lavoro e del modo di fare business».

In 10 paesi 55 domande di brevetto

La rivoluzione agentica, insomma, promette benefici ma va indirizzata seguendo determinati requisiti, che sono di fatti quelli alla base di AI Refinery, il progetto cui Accenture ha dato vita in Europa in stretta sinergia con Nvidia. Dal momento del lancio (avvenuto lo scorso ottobre) ad oggi, la società ha depositato 55 domande di brevetto in 10 Paesi e ha coinvolto aziende come il gruppo tedesco Kion AG, la startup del beauty Noli (con il supporto di L’Oréal) e multinazionali come Nestlé e Unilever. Lo scorso marzo ha introdotto uno strumento (Agent Builder) che consente di personalizzare facilmente gli agenti in ambienti privi di codice e l’obiettivo dichiarato è quello di realizzare 100 soluzioni agentiche di settore entro la fine di quest’anno. La sostanza di questo progetto? Aiutare le grandi imprese europee ad avviare percorsi di adozione personalizzati attraverso sistemi di agenti di intelligenza artificiale (sono già disponibili anche le prime soluzioni di collaborazione multi-sistema tra agenti AI), mantenendo il pieno controllo sui dati critici e favorendo l’adozione della robotica basata su AI nei settori più strategici, a tutto beneficio dei processi di magazzino, logistica e produzione.

Verso una sovranità digitale

«AI Refinery – ha precisato in proposito Sperimborgo – è un nodo centrale per creare gli agenti e gestirli, superando i limiti di una scelta obbligata su un’architettura cloud piuttosto che un’altra e diventando una componente chiave dell’architettura ibrida di domani, che combinerà componenti It e strumenti di AI. È, allo stesso tempo, anche un esempio di approccio agnostico alla tecnologia che va nella direzione di una sovranità digitale e di infrastrutture in linea con i dettami del Digital Act e dell’AI Act». La competenza ingegneristica di Nvidia è risultata fondamentale per mettere a punto un’architettura in grado di governare i costi, gestire framework di sviluppo di modelli LLM come FrugalGPT e preparare la base di conoscenza (i dati) per applicare l’AI, vettorizzando i documenti e organizzando gli agenti in una logica gerarchica. «Gli agenti – ha aggiunto ancora il manager di Accenture – sono la nuova workforce a cui affidare task operativi, affiancandoli agli umani, che sono i loro supervisori. La raffineria va quindi intesa come un acceleratore per la costruzione degli agenti in funzione dei vari settori verticali, mettendo a disposizione avanzati strumenti di ottimizzazione dei modelli e dando facoltà alle aziende di usarne più d’uno e in modo orchestrato, per non perdere il controllo dei costi e del consumo».