Da 1 agente a 100: Come distribuire l'IA in sicurezza su scala

L'espansione dell'IA va oltre la semplice distribuzione di più strumenti o modelli di IA più grandi. Scoprite come le organizzazioni stanno costruendo sistemi di IA scalabili con una governance più forte, dati connessi e l'architettura necessaria per lanciare e distribuire iniziative di IA dal progetto pilota alla produzione.

Quando si tratta di iniziative di IA, i titoli dei giornali spesso raccontano una storia fosca. MIT Sloan Management Review ha recentemente riportato che il 95% dei progetti pilota aziendali sull’IA generativa fallisce. Allo stesso tempo, Gartner stima che 40% progetti di IA agentica potrebbero essere cancellati entro la fine del 2027 a causa dell'aumento dei costi, del valore commerciale poco chiaro e di controlli sui rischi inadeguati.

Ma quando Jitterbit ha intervistato 1.501 responsabili delle decisioni IT Tra coloro che avevano iniziato a utilizzare l'IA nella propria attività negli Stati Uniti, nel Regno Unito e in Brasile, solo il 2,5% degli intervistati ha segnalato il fallimento dei progetti o un ROI negativo derivante dai progetti di IA — il 78%, invece, ha effettivamente dichiarato che le proprie iniziative di automazione basate sull'IA stavano già generando un valore da moderato ad alto.

Queste statistiche contrastanti descrivono l'attuale panorama dell'IA come una specie di Far West: sì, il fallimento è certamente possibile per chi si precipita ciecamente, ma le aziende che pianificano in anticipo e gettano le basi necessarie per scalare efficacemente l'IA saranno in grado di creare valore reale.

In questo blog approfondiremo cosa rende così difficile l'implementazione su larga scala dell'IA (in particolare a livello aziendale) e come si presenta un quadro organizzativo pronto per l'IA.

L'adozione dell'IA è in aumento

Le organizzazioni stanno superando la fase di sperimentazione e integrando i sistemi di intelligenza artificiale direttamente nelle operazioni aziendali. Gli agenti di IA supportano ora i flussi di lavoro del servizio clienti, delle operazioni di vendita, della finanza, delle risorse umane e della catena di approvvigionamento, e le aziende sono desiderose di sfruttarne i vantaggi—il nostro sondaggio dei leader IT ha riscontrato che l'intervistato medio attualmente distribuisce 28 agenti. Entro la fine del 2026, si prevede che tale media sarà di 40 agenti; ben 43%: aumento dell'adozione nell'arco di un solo anno.

Mentre le organizzazioni scalano l'IA, la complessità aumenta rapidamente. Ogni nuovo sistema di intelligenza artificiale introduce maggiori requisiti di elaborazione dei dati, integrazioni aggiuntive, la necessità di punti di contatto umani e maggiori responsabilità di governance. Gli agenti di IA iniziano a interagire con sistemi ERP, servizi cloud, dati dei clienti e software di automazione in tutta l'azienda. Senza un'architettura adeguata, scalare l'IA può creare tensioni operative anziché generare valore aziendale.

Sfide nella scalabilità dell'IA

La maggior parte delle organizzazioni non è in difficoltà perché i modelli di IA sono inefficaci. Sono in difficoltà perché i sistemi aziendali non sono mai stati progettati per supportare operazioni di IA su larga scala. Un'applicazione di IA in fase pilota può spesso avere successo in isolamento, ma scalare l'IA tra i diversi dipartimenti è diverso. Una volta che i sistemi di IA interagiscono con più unità aziendali, fonti di dati, punti di controllo della sicurezza e flussi di lavoro aziendali, la complessità operativa aumenta in modo significativo.

1. Dati isolati

I sistemi di intelligenza artificiale dipendono dall'accesso a dati di alta qualità. Quando i dati risiedono in sistemi aziendali disconnessi, gli output dell'IA diventano meno affidabili e più difficili da fidarsi. Molte organizzazioni gestiscono ancora i dati tra applicazioni legacy e strumenti divisionali che non sono mai stati progettati per funzionare insieme. I team di data engineering finiscono per dedicare più tempo alla gestione delle pipeline di dati che al miglioramento dei modelli di IA.

Questo crea una barriera importante per l'adozione scalabile dell'IA. Quasi due terzi delle organizzazioni che abbiamo intervistato hanno citato problemi di integrazione, inclusi l'integrazione di sistemi legacy e i silos di dati, come principali ostacoli all'automazione end-to-end.

2. Requisiti di governance complessi

La governance dell'IA diventa più complessa man mano che le organizzazioni implementano ulteriori agenti di IA, modelli di apprendimento automatico e flussi di lavoro automatizzati. I rischi legati alla sicurezza, alla governance e alla privacy dei dati sono stati indicati come i principali ostacoli che impediscono alle organizzazioni di portare le iniziative di IA dalla fase pilota a quella operativa, secondo quanto riportato dal 38,5% degli intervistati.

Man mano che le aziende crescono, le priorità cambiano. Da una ricerca condotta da Jitterbit è emerso che la sicurezza rimane il principale ostacolo per le aziende con i tre livelli di fatturato più bassi, mentre le grandi imprese devono affrontare una sfida di scalabilità diversa. Per queste organizzazioni, le preoccupazioni relative alla sicurezza scendono a 28,9%, mentre il costo stesso della gestione dell’IA su vasta scala aziendale diventa il principale collo di bottiglia, citato dal 37,81 TP175T degli intervistati.

Ciò non rende la sicurezza meno importante, ma mostra che le sfide legate alla scalabilità dell'intelligenza artificiale si evolvono con la maturità. Le grandi aziende possono disporre di risorse di sicurezza più forti, ma affrontano anche un maggiore controllo sui costi operativi, sul ROI e sul valore aziendale misurabile.

3. Alti costi operativi

L'espansione dell'IA esercita una vera pressione sulle infrastrutture. Man mano che le applicazioni di IA elaborano set di dati più ampi e supportano un numero maggiore di utenti, le organizzazioni hanno bisogno di sistemi in grado di gestire carichi di lavoro più pesanti senza far impennare i costi. Su larga scala, i team necessitano di un'infrastruttura in grado di crescere insieme alla domanda, mantenendo al contempo stabili le prestazioni dell'IA e prevedibili i costi. Senza un approccio coordinato, i costi dell'IA possono aumentare più rapidamente del valore aziendale che generano.

Creare un framework per scalare l'IA con successo

Le organizzazioni che scalano con successo l'intelligenza artificiale la trattano come una trasformazione operativa anziché come una serie di progetti di IA isolati. Una strategia di successo per scalare l'IA richiede sistemi connessi con maturità di governance e collaborazione tra team tecnici e aziendali.

Inizia con l'integrazione di sistema

Gli agenti di intelligenza artificiale sono tanto utili quanto i sistemi e i dati a cui possono accedere. Prima di scalare l'intelligenza artificiale, le organizzazioni hanno bisogno di un'architettura connessa che offra ai sistemi di IA un accesso sicuro ai dati aziendali e ai flussi di lavoro che sono chiamati a supportare.

Integrazione di sistemi rende ciò possibile unendo i sistemi centrali anziché costringere i team a gestire connessioni spot per ogni nuova iniziativa di IA. Senza queste fondamenta, ogni nuovo agente aggiunge un ulteriore flusso di lavoro disconnesso che i team operativi devono gestire.

Definisci obiettivi chiari

La scalabilità dell'intelligenza artificiale dovrebbe supportare specifici obiettivi aziendali. Le organizzazioni spesso si bloccano quando le iniziative di IA rimangono disconnesse dagli obiettivi operativi o dagli indicatori chiave di prestazione.

Invece di implementare l'intelligenza artificiale in modo esteso e senza una direzione precisa, le aziende di successo si concentrano su risultati misurabili legati a operazioni aziendali efficienti e dai costi controllati, oltre che su esperienze positive per i clienti. Questo allineamento aiuta le organizzazioni a dare priorità alle applicazioni di IA che creano il maggiore valore di business.

Dare priorità alla governance e alla responsabilità

La governance dell'IA non è qualcosa che le organizzazioni possono implementare in un secondo momento. Man mano che i sistemi di intelligenza artificiale si espandono nelle operazioni aziendali, i controlli di governance diventano fondamentali per un'adozione scalabile dell'IA. I team hanno bisogno di visibilità sull'accesso ai dati, sugli output dell'IA e sull'attività del sistema prima che le iniziative di intelligenza artificiale passino agli ambienti di produzione.

Ciò diventa particolarmente importante man mano che gli agenti IA autonomi ottengono accesso a dati sensibili e a processi aziendali critici. Le organizzazioni necessitano di una chiara supervisione umana con forti controlli degli accessi e il monitoraggio dell'attività in fase di esecuzione mentre i sistemi di IA operano all'interno dell'azienda.

Abbraccia una strategia di IA incentrata sulle persone

L'espansione dell'IA richiede che le organizzazioni ripensino i flussi di lavoro e le responsabilità insieme alla tecnologia stessa. Gartner prevede che entro il 2027, metà delle imprese prive di una strategia di intelligenza artificiale completa e incentrata sulle persone perderà i migliori talenti del settore a favore di concorrenti che danno priorità alla valorizzazione della forza lavoro rispetto alla semplice adozione.

La scalabilità dell'IA dipende tanto dalle persone quanto dall'infrastruttura. Le organizzazioni hanno bisogno di team di data science, competenze di IA, team operativo e utenti aziendali che lavorino insieme per gestire i sistemi di IA nel tempo.

Strisciare, camminare, correre (in quest'ordine)

Le organizzazioni non hanno bisogno di costruire ogni capacità di intelligenza artificiale da zero. Gli agenti di intelligenza artificiale predefiniti e le piattaforme di automazione low-code aiutano le aziende ad accelerare lo sviluppo dell'IA riducendo al contempo la complessità operativa. Una volta che i team stabiliscono controlli di governance e standard di integrazione, possono espandersi verso modelli di machine learning più avanzati e applicazioni di IA personalizzate. Questo processo iterativo consente alle organizzazioni di scalare l'IA in modo più sicuro riducendo al contempo il debito tecnico.

Soddisfare queste esigenze di scalabilità richiede molto più di strumenti isolati o progetti di IA isolati; richiede una fondazione connessa e governata in grado di supportare la crescita in tutta l'azienda.

In che modo Jitterbit consente l'implementazione di un'intelligenza artificiale sicura e scalabile

Per scalare l'IA con successo e il massimo impatto, le organizzazioni hanno bisogno di sistemi connessi. Jitterbit Harmony è una piattaforma unificata di integrazione, orchestrazione e automazione progettata tenendo conto delle esigenze di sicurezza e scalabilità aziendali.

Con Jitterbit, le organizzazioni possono:

• Connetti agenti IA a sistemi aziendali e flussi di lavoro di automazione
• Accelera lo sviluppo dell'IA utilizzando agenti IA pre-esistenti e strumenti low-code
• Gestisci l'accesso ai dati e i controlli di governance in una piattaforma centralizzata
• Monitora gli output dell'intelligenza artificiale e l'attività di runtime in tempo reale
• Crea agenti IA personalizzati con l'aiuto di IA agenziale Professional Services

Per saperne di più, contatta un esperto di Jitterbit AI, oppure prenotare una demo della piattaforma Harmony predisposta per l'intelligenza artificiale.