L'intelligenza artificiale sta entrando in una nuova fase operativa e molte imprese potrebbero muoversi più velocemente di quanto le loro fondamenta possano sostenere.
Negli ultimi due anni, le organizzazioni si sono concentrate pesantemente sui modelli di intelligenza artificiale generativa, sui copiloti e sui guadagni di produttività. Ma la prossima ondata di intelligenza artificiale aziendale è fondamentalmente diversa. I sistemi di intelligenza artificiale agentici stanno iniziando ad automatizzare i flussi di lavoro, orchestrare le decisioni, attivare azioni a valle e interagire con i sistemi aziendali con un'autonomia crescente.
Questo cambia ciò di cui i leader aziendali hanno bisogno dalle loro fondamenta dati.
La domanda non è più semplicemente se l'IA può generare intuizioni. La domanda più importante è se l'IA comprenda veramente il contesto aziendale dietro i dati che consuma.
Senza quel contesto, le organizzazioni rischiano di amplificare l'incoerenza e la complessità operativa attraverso i sistemi aziendali e le esperienze dei clienti.
Una domanda sempre più sollevata dai leader aziendali è:
"Perché ChatGPT non raccomanda i nostri prodotti quando i clienti cercano nella nostra categoria?"
La risposta spesso si riduce alla qualità, coerenza e affidabilità dei dati aziendali dietro i sistemi di intelligenza artificiale.
Man mano che gli agenti AI iniziano a fare raccomandazioni e prendere decisioni per conto di utenti e organizzazioni, il contesto aziendale affidabile diventa sempre più importante.
Recentemente ho avuto l'opportunità di sedermi con Roy Hasson, Direttore Senior del Prodotto per Microsoft Fabric, per esplorare perché il contesto aziendale affidabile sta diventando fondamentale per la prontezza dell'IA aziendale e la scalabilità a lungo termine, come parte di un podcast sull'IA agentica.
In questa conversazione, imparerai:
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Nuove sfide per i CIO quando spostano il loro focus dall'IA generativa all'IA agentica
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Cosa significa realmente "contesto aziendale" per i sistemi di intelligenza artificiale
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Perché la gestione dei dati master sta diventando fondamentale per la prontezza all'IA
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Come gli agenti AI si basano su relazioni di fiducia tra le entità dei dati
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Cosa i leader aziendali dovrebbero considerare prima di scalare gli agenti AI
La sfida dell'IA aziendale non riguarda più il volume dei dati
La maggior parte delle grandi imprese ha già più dati di quanti possano gestire efficacemente. Quindi, si rivolgono all'IA.
La vera sfida è che il significato aziendale è frammentato tra sistemi, team e flussi di lavoro.
I registri dei clienti differiscono tra le applicazioni. Le definizioni dei prodotti variano a seconda della regione o dell'unità aziendale. Le relazioni con i fornitori, le regole operative e i requisiti di conformità spesso esistono in sistemi disconnessi con modelli di governance incoerenti.
Gli esseri umani possono solitamente compensare queste incoerenze attraverso l'esperienza e la conoscenza istituzionale.
Gli agenti di intelligenza artificiale non possono. Non senza contesto!
Devono capire come i prodotti si relazionano con i fornitori, come i clienti si relazionano con le regioni, come le politiche si relazionano con i requisiti di conformità e come le regole operative si applicano all'intera impresa.
Senza una base aziendale affidabile e un modello di dati semantico, l'IA non elimina la complessità. Lo amplifica.
Ecco perché le organizzazioni leader stanno passando dal chiedere:
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"Quanto sono avanzati i nostri modelli di intelligenza artificiale?" a chiedere:
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"La nostra intelligenza artificiale comprende il business abbastanza bene da agire in modo sicuro e intelligente?"
Quella distinzione sta diventando sempre più importante man mano che le imprese passano dalla sperimentazione all'implementazione operativa dell'IA.
Perché il contesto aziendale affidabile è importante per gli agenti AI
I tradizionali sistemi di intelligenza artificiale generativa supportavano principalmente la produttività umana. L'IA agentica introduce un diverso livello di responsabilità perché i sistemi di IA stanno iniziando a prendere decisioni per conto dell'organizzazione.
Gli agenti AI potrebbero presto:
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Automatizzare le approvazioni dei flussi di lavoro
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Raccomandare decisioni operative
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Coordinare tra i sistemi
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Attivare i processi aziendali a valle
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Orchestrare compiti tra applicazioni e team
Ma i sistemi autonomi sono efficaci solo quando operano in un contesto aziendale affidabile e governato.
Se i dati dei clienti sono incoerenti, le raccomandazioni dell'IA diventano incoerenti.
Se le definizioni dei prodotti differiscono tra i sistemi, l'automazione guidata dall'IA diventa inaffidabile.
Se la governance è frammentata, le organizzazioni potrebbero avere difficoltà a spiegare o fidarsi delle azioni e delle decisioni generate dall'IA.
È qui che la gestione dei dati master con un modello di dati semantico diventa significativamente più strategica.
Storicamente, molte organizzazioni consideravano la gestione dei dati master come una questione di igiene IT di back-office. Oggi, si sta evolvendo in una capacità fondamentale per l'IA aziendale.
Una base di dati master affidabile crea una rappresentazione coerente di clienti, prodotti, fornitori, località e relazioni all'interno dell'organizzazione. Quella base aiuta a stabilire ciò che molti leader ora descrivono come un gemello digitale dell'azienda.
Per i sistemi di intelligenza artificiale, quel gemello digitale fornisce il contesto aziendale necessario per ragionare in modo coerente attraverso gli ambienti aziendali.
Gli agenti AI dipendono dal contesto aziendale condiviso
Man mano che le imprese adottano agenti AI attraverso flussi di lavoro e applicazioni, il contesto aziendale affidabile diventa sempre più importante.
Nel podcast, Hasson ha sottolineato che la sfida non riguarda più semplicemente i modelli o gli strumenti. Tecnologie come Copilot, Copilot Studio e Fabric Data Agents stanno rendendo l'IA aziendale più accessibile. La prossima sfida è garantire che i sistemi di intelligenza artificiale abbiano il giusto contesto aziendale per prendere decisioni intelligenti.
Gli agenti di intelligenza artificiale raramente operano in isolamento. Un sistema può recuperare le informazioni sui clienti, un altro può raccomandare azioni, e un altro ancora può supportare i processi operativi a valle. Se quei sistemi si basano su definizioni di prodotto incoerenti, registri dei clienti frammentati o dati aziendali disconnessi, i risultati dell'IA diventano meno affidabili.
Ecco perché il successo dell'IA aziendale dipende da più della semplice selezione del modello.
Le organizzazioni che si preparano per l'IA agentica dovrebbero dare priorità a:
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Definizioni aziendali affidabili
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Dati aziendali connessi
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Informazioni sui clienti e sui prodotti coerenti
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Contesto condiviso tra sistemi e flussi di lavoro
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Visibilità sulle entità aziendali fondamentali e sulle relazioni
Come ha evidenziato la discussione, il futuro dell'AI aziendale dipende meno dal volume di dati grezzi e più dalla capacità dei sistemi di intelligenza artificiale di comprendere come opera effettivamente l'azienda.
Tre punti chiave per i dirigenti
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L'IA agentica cambia il ruolo dei dati aziendali: a differenza dell'IA generativa, gli agenti IA prendono decisioni e agiscono. Ciò rende i dati aziendali affidabili sempre più importanti.
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Il contesto aziendale affidabile aiuta l'IA a prendere decisioni più intelligenti: Come discusso da Microsoft e Stibo Systems, i sistemi di IA hanno bisogno di più dei soli modelli. Hanno bisogno di dati aziendali accurati e contestuali per operare in modo efficace.
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La gestione dei dati master aiuta a creare le basi per un'IA scalabile: dati coerenti su clienti, prodotti, fornitori e operazioni aiutano i sistemi di IA a ragionare in modo più affidabile attraverso i flussi di lavoro e le esperienze aziendali.
La prossima fase della trasformazione dell'IA aziendale non sarà definita solo da modelli più grandi o automazione più veloce.
Sarà definito dal fatto che le imprese creino le fondamenta aziendali affidabili necessarie affinché l'IA operi in modo responsabile, coerente e intelligente su larga scala.
Ecco perché la conversazione sull'IA si sta spostando dalla quantità di dati alla comprensione del business.
Perché, in definitiva, l'IA può agire solo con la stessa intelligenza della base su cui si fonda.
Scopri di più
Ascolta le opinioni di Microsoft e Stibo Systems su perché i dati aziendali contestuali e affidabili stanno diventando sempre più importanti per l'IA agentica e le esperienze di IA pronte per il business.
