Secondo gli esperti, via via che le aziende implementeranno decine di agenti AI e LLM, sarà necessario controllarli e collegarli tutti tramite una piattaforma di orchestrazione e integrazione.
Nel futuro prossimo dell’agentic AI, le aziende gestiranno decine, se non centinaia, di agenti, con i CIO incaricati di orchestrarli e collegarli per aiutare i dipendenti a navigare in una serie di processi aziendali interconnessi.
Prendiamo, per esempio, l’inserimento di un nuovo dipendente.
In un momento non lontano, un rappresentante delle risorse umane potrebbe chiedere a un chatbot di configurarlo e, coordinando diversi agenti, il chatbot inserirebbe il dipendente nel sistema di gestione delle buste paga, lo guiderebbe attraverso le opzioni che riguardano l’assicurazione sanitaria e imposterebbe i suoi servizi di posta elettronica e di videoconferenza. Un ulteriore coordinamento degli agenti potrebbe anche fornire alla risorsa la formazione necessaria, rilasciargli un badge per l’accesso all’edificio e persino spedirgli un laptop o assegnargli una scrivania, il tutto con un intervento umano ridotto al minimo.
Questa visione dell’orchestrazione e dell’integrazione dell’intelligenza artificiale è già stata implementata da alcune aziende e, con l’adozione di più modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e di decine di agenti AI nei prossimi anni, è probabile che si assisterà a una diffusione di massa di questo genere di strumenti.
Entro il 2028, il 70% delle imprese che sviluppano applicazioni multi-LLM e agenti AI [in inglese] utilizzerà piattaforme di integrazione per ottimizzare e orchestrare la connettività e l’accesso ai dati, secondo le previsioni di Gartner in un recente rapporto [in inglese]. Nel 2024, meno del 5% delle organizzazioni simili utilizzava piattaforme di integrazione di questo tipo.
Alcuni esperti di intelligenza artificiale vedono nella funzione di orchestrazione, in cui molti agenti AI sono collegati tra loro per creare flussi di lavoro autonomi e di ampio respiro, il punto in cui diventano, appunto, “agentici” [in inglese].
Collegare i dati e i responsabili delle decisioni
Gli strumenti di integrazione e di orchestrazione dell’AI saranno fondamentali per la maggior parte delle aziende perché gli agenti AI [in inglese] e gli LLM devono essere collegati per raggiungere il loro pieno potenziale, afferma Andrew Humphreys [in inglese], senior director e analista di Gartner. Le recenti versioni di diversi protocolli per agenti [in inglese] rappresentano il primo passo verso questa integrazione diffusa, osserva.
“L’AI deve avere accesso ai dati per poter prendere decisioni e deve avere la capacità di intraprendere effettivamente qualche tipo di azione”, spiega. “Un agente è inutile se non può accedere ai dati e non può prendere decisioni”.
L’integrazione e l’orchestrazione degli agenti aiuteranno i CIO ad affrontare diverse questioni emergenti sul futuro mondo dell’AI agentica, aggiunge. “Come posso rendere più facile per il mio sviluppatore di IA o il mio agente connettersi alle cose e ottenere dati?”, si chiede Humphreys. “Come posso osservare cosa sta realmente accadendo all’interno della mia architettura IT?”
Man mano che le strategie di IA dei CIO diventano più complesse, la necessità di piattaforme di orchestrazione degli agenti diventa evidente, aggiunge Beth Scagnoli [in inglese], vice president del product management presso Redpoint Global, fornitore di soluzioni per la preparazione dei dati.
“La maggior parte delle aziende, oggi, non sta semplicemente sperimentando un singolo modello di intelligenza artificiale, ma sta lavorando contemporaneamente su più LLM, sistemi legacy e agenti AI più recenti”, afferma. “Senza orchestrazione, quell’ecosistema rischia di diventare rapidamente frammentato, ridondante e inefficiente”.
Il livello di orchestrazione gestirà il modo in cui gli strumenti intelligenti accedono, spostano e agiscono sui dati tra i sistemi, aggiunge. “Questo non vale solo per i risultati, ma anche per il mantenimento degli standard aziendali in materia di governance e di fiducia”, dichiara Scagnoli. “L’orchestrazione dell’AI sta rapidamente diventando l’anello di congiunzione fondamentale tra la strategia dei dati e l’esecuzione”.
La nascita di un mercato
I CIO che aggiungono strumenti di orchestrazione dovrebbero cercare l’interoperabilità, sottolinea Scagnoli.
“I livelli di orchestrazione flessibili e indipendenti dall’intelligenza artificiale saranno quelli in cui risplenderà il vero valore”, commenta. “Gli strumenti che possono essere integrati in qualsiasi LLM o agente, consentendo alle organizzazioni di collegare il modello giusto per il lavoro, gestendo al contempo la sicurezza, il controllo delle versioni e la provenienza dei dati dietro le quinte”, saranno la scelta migliore per i leader IT.
Humphreys di Gartner vede un mercato in forte espansione per le piattaforme di integrazione e orchestrazione, con molti piccoli operatori che attualmente offrono soluzioni pronte all’uso. Man mano che il mercato diventerà più redditizio, entreranno in gioco i grandi operatori IT e AI.
Alcune aziende costruiranno anche strumenti di orchestrazione propri, nots Humphreys, ma esorta i leader IT a trarre insegnamento dalle esperienze passate in materia di integrazione, compresa l’orchestrazione delle chiamate API.
“Probabilmente avete già messo insieme le vostre integrazioni API esistenti”, afferma. “Modificatele piuttosto che pensare di dover reinventare completamente tutto. Basta adattarle in modo che soddisfino le esigenze di comunicazione della vostra AI, piuttosto che pensare: ‘Oh, è intelligenza artificiale, è meglio riscrivere tutto ciò che ho imparato in passato’”.
Sperimentare l’orchestrazione
IBM è una delle aziende che sta affrontando l’integrazione degli agenti internamente. Il gigante tecnologico ha iniziato a sperimentare strumenti simili agli agenti otto anni fa e ora dispone di sistemi di questo tipo che si trovano distribuiti in diversi flussi di lavoro, tra cui i reparti vendite e IT [in inglese] di IBM, precisa Suzanne Livingston [in inglese], vice president di IBM watsonx Orchestrate Agent Domains. Le risorse umane sono state il primo caso di prova e ora gli agenti gestiscono molte funzioni HR.
“Ci sono molti processi nelle risorse umane ed è difficile per i dipendenti capire come lavorare con il sistema HR”, afferma. “Utilizziamo un’unica [app] alla volta e, se avete mai utilizzato uno di questi sistemi di gestione risorse aziendali, siete consapevoli che occorre trovare le istruzioni per sapere esattamente cosa fare. E, tra l’altro, quelle istruzioni cambiavano ogni mese”.
Ora, i dipendenti IBM possono interagire con un agente AI per creare richieste di aumento di stipendio, trasferire dipendenti tra reparti, creare descrizioni delle mansioni e svolgere una serie di altre funzioni HR, afferma. È necessario un livello di orchestrazione AI per interagire con gli agenti che gestiscono tutti questi singoli strumenti HR per eseguire flussi di lavoro in più fasi, come l’onboarding dei dipendenti, osserva.
Tuttavia, per la maggior parte delle aziende, uno strumento pronto all’uso supportato da un fornitore può essere un modo più semplice per iniziare, riflette Livingston.
“È un ottimo modo per non dover iniziare da zero”, aggiunge. “È un ottimo modo per provarlo e farsi un’idea, e poi, di conseguenza, può portare a progetti più grandi, ma è utile di per sé”.
Suggerisce inoltre ai CIO di cercare obiettivi facili da raggiungere, dove ci sono molti punti critici per i dipendenti [in inglese], per esempio le richieste di ferie. “Tutti devono presentare le ferie e nessuno vuole farlo perché è complicato”, rivela. “Ma è facile da implementare e si ottiene un valore immediato”.
Il futuro sarà caratterizzato da agenti ovunque, prosegue Livingston.
“È come un regno infinito di soggetti sottostanti”, fa notare. “Man mano che le aziende si evolvono e introducono nuovi processi o riducono la complessità di quelli esistenti, si crea un circolo virtuoso di esperienze positive.
”Si tratta di convincere le società a cambiare la loro mentalità: ‘Non devo formare i miei dipendenti su 500 sistemi diversi, posso aiutarli a capire come sfruttare i vantaggi di questi sistemi attraverso un agente’”.
L’integrazione e l’orchestrazione degli agenti aiuteranno i CIO ad affrontare diverse questioni emergenti sul futuro mondo dell’IA agentica, aggiunge. “Come posso rendere più facile per il mio sviluppatore di AI o per il mio agente connettersi e ottenere dati?”, si chiede Humphreys. “Come posso osservare cosa sta realmente accadendo all’interno della mia architettura IT?”
Via via che le strategie di intelligenza artificiale dei CIO diventano più complesse, la necessità di piattaforme di orchestrazione degli agenti diventa evidente, riconosce Beth Scagnoli, vice president del product management presso Redpoint Global, fornitore di soluzioni per la preparazione dei dati.
“La maggior parte delle organizzazioni oggi non sta semplicemente sperimentando un singolo modello di intelligenza artificiale, ma sta lavorando contemporaneamente su più LLM, sistemi legacy e agenti AI più recenti”, conclude. “Senza orchestrazione, quell’ecosistema rischia di diventare rapidamente frammentato, ridondante e inefficiente”.
