Nell’evoluzione del panorama tecnologico digitale, i database non sono più solo semplici conservatori di dati, ma stanno assumendo un ruolo di rilievo come motori di ragionamento attivo. Mentre ci addentriamo nell’era agentica, gli agenti autonomi stanno ridefinendo le operazioni aziendali con la loro capacità di percepire, ragionare, agire e apprendere. La vera sfida consiste nel garantire che questi sistemi intelligenti mantengano fiducia e controllo. Secondo Google Cloud, la soluzione consiste nel trasformare il database convenzionale in una piattaforma AI-nativa che funge da coscienza dell’agente, spiegando non solo ciò che è accaduto, ma perché è accaduto.

I Tre Principali Mandati di Leadership

  1. Trasformare il Database: I leader sono incaricati di evolvere le loro piattaforme di dati da repository statici a partecipanti attivi nel processo decisionale guidato dall’IA. Il cambiamento richiede l’integrazione di percezione, cognizione e azione all’interno del database.
  2. Sviluppare un Vantaggio con i Grafi di Conoscenza AI: Il vantaggio competitivo in questa era si basa su dati proprietari esaustivi strutturati all’interno di grafi di conoscenza aziendali, che consentono capacità di ragionamento sofisticate.
  3. Adottare ‘AgentOps’ per una Rapida Implementazione dell’IA: Accelerare la consegna del valore dell’IA è essenziale. Implementare framework AgentOps supera i colli di bottiglia del flusso di lavoro umano, facilitando rapide transizioni dal concetto a sistemi autonomi di livello produttivo.

Fase Uno: Padroneggiare la Percezione

Creare agenti con capacità di percezione impeccabili è fondamentale. Aziende come The Home Depot ne sono un esempio con il loro agente ‘Magic Apron’, offrendo ai clienti guida personalizzata in tempo reale. La trasformazione si basa sulla fusione di dati operativi in tempo reale con intuizioni analitiche, unificando il flusso d’informazioni su piattaforme come BigQuery, Spanner e AlloyDB.

Sbloccare il Quadro Completo

Dotare gli agenti della capacità di comprendere dati non strutturati—come testi o immagini—è imprescindibile. Piattaforme come BigQuery consentono il trattamento unificato dei dati, permettendo agli agenti di sfruttare informazioni multimodali per decisioni più arricchite, rispecchiando il successo visto nella modellazione biologica da parte di AlphaFold 3 di DeepMind.

Garantire Conformità e Sicurezza

Il ritmo rapido delle decisioni dei macchinari richiede governance. Trasformare i cataloghi di dati in piani di controllo consapevoli dell’IA come Dataplex è fondamentale, garantendo che le azioni degli agenti rispettino i protocolli di sicurezza e conformità definiti.

Fase Due: Potenziare Cognizione e Ragionamento

La capacità di percepire accuratamente di un agente deve essere integrata da una robusta architettura cognitiva. Sistemi come Spanner e BigQuery forniscono capacità di memoria a breve e lungo termine, essenziali per il ragionamento e la generazione di intuizioni da vasti insiemi di dati.

Costruire Capacità di Ragionamento

L’introduzione di GraphRAG permette ai sistemi di intelligenza artificiale di connettere fonti di dati eterogenee in modo fluido, favorendo intuizioni più profonde e competenze avanzate nel problem-solving. Questo posiziona il grafo di conoscenza dell’impresa come il fossato definitivo nella strategia AI.

Fase Tre: Agire con Fiducia

La fiducia sottende l’era AI-nativa. Incorporare capacità AI direttamente nelle piattaforme di dati supporta il ragionamento trasparente degli agenti, aprendo nuovi confini per il dispiegamento di IA fidata, come dimostrato dal lavoro pionieristico di DeepMind nell’AI spiegabile.

Dalla Teoria alla Pratica: AgentOps in Azione

Una volta stabilita la fiducia, la velocità diventa cruciale. Adottando pratiche AgentOps, aziende come Gap Inc. accelerano le loro iniziative AI, sfruttando ecosistemi completamente integrati basati su piattaforme come Vertex AI, semplificando il passaggio dallo sviluppo alla distribuzione.

Avanzare nell’Era AI-Nativa

Il cammino verso l’era agentica impone di architettare una stack AI-nativa completa. Unificando percezione, ingegnerizzando cognizione e padroneggiando l’ultimo miglio dell’azione attraverso AgentOps, le organizzazioni possono trasformare esperimenti AI in valore aziendale significativo.

Il percorso è tracciato per un’era in cui i database agiscono con percezione, ragionano profondamente e abilitano operazioni a velocità autonomamente controllata, promettendo un futuro trasformativo.