Se il tuo compito è aiutare la tua organizzazione ad aggiungere agenti AI per accelerare i suoi processi, devi iniziare dalle fondamenta, e ciò significa rendere i tuoi dati disponibili per il consumo dell’AI. L’intelligenza artificiale agentica si adatta alla forza dei dati, come spiega Niels Zeilemaker, CTO globale di Xebia.
“Se non ci pensi, puoi costruire l’agente migliore, ma non sarà mai in grado di trovare i dati corretti; forse interpreterà male i dati, forse unirà diversi campi nei tuoi dati che non dovrebbero mai essere collegati”, spiega Zeilemaker. “E questi errori non sono necessariamente colpa dell’agente. È colpa della vostra fondazione, che non è pronta per gli agenti IA.”
Un’area da considerare in particolare, osserva Zeilemaker, è la catalogazione dei dati. Non è un concetto nuovo, ma il gioco cambia per gli agenti. “Se stai configurando un catalogo dati per un’organizzazione composta solo da esseri umani, c’è sempre una soluzione alternativa”, afferma. “Se c’è qualcosa non proprio ben documentato, puoi prendere il telefono, andare da un collega e avere una sorta di backdoor, in ‘come dovrei lavorare con questo particolare insieme di dati?’
“Gli agenti non hanno una tale backdoor. Devono fare affidamento sul catalogo dei dati, su ciò che è scritto lì, e se la descrizione è sbagliata, gli agenti non funzioneranno.”
L’obiettivo di Xebia è aiutare le organizzazioni a trasformare la strategia di intelligenza artificiale in soluzioni pronte per la produzione che guidano la trasformazione reale più rapidamente. I valori fondamentali dell’azienda sono le persone al primo posto e la qualità senza compromessi, ma forse la cosa più importante, secondo Zeilemaker, è la condivisione della conoscenza, come in eventi come TechEx Global North America, a cui ha partecipato Xebia.
“Penso che condividere la conoscenza sia molto importante per noi e ci consente anche di essere un po’ più avanti e di adattarci rapidamente ai nuovi cambiamenti del mercato, perché tutti hanno questo desiderio di scoprire cose nuove e di condividere ciò che funziona e ciò che non funziona”, afferma Zeilemaker. “Spingendo molto su questa condivisione di conoscenza e innovazione, proviamo anche a scegliere un paio di ambiti in cui vogliamo essere l’autorità”.
I dati e l’intelligenza artificiale sono evidentemente una di quelle aree. All’AI & Big Data Expo, Zeilemaker ha spiegato ai partecipanti come costruire questa base di intelligenza artificiale e unificare i loro paesaggi di dati frammentati. Si trattava di un resoconto onesto di come la combinazione di agenti IA appositamente realizzati con ingegneria esperta comprime una sequenza temporale di 12-24 mesi in un impegno a prezzo fisso e limitato a traguardi importanti.
Il filo conduttore generale per questo è ciò che Xebia chiama Agentic Data Foundation (ADF), che estende la piattaforma dati per ospitare agenti e quindi utilizzarli sia nei casi d’uso rivolti ai clienti che nei processi interni. Sebbene vi sia sempre stato un grande interesse per la migrazione dalle piattaforme legacy a quelle moderne, Xebia vede sempre più clienti richiedere un approccio per una migrazione più rapida e affidabile verso le piattaforme dati. Zeilemaker afferma che è qui che consulente e cliente stanno co-sviluppando la soluzione.
“Gli agenti devono fare affidamento sul catalogo dati e su ciò che è scritto lì – e se la descrizione è sbagliata, gli agenti non funzioneranno”
“Dopo aver eseguito le migrazioni alla vecchia maniera e averne accelerate alcune con la codifica LLM, ora le stiamo integrando nella piattaforma dati, sfruttando il contesto aggiuntivo che può fornire per accelerare ulteriormente le migrazioni”, afferma.
Questa esperienza accumulata è ciò che ha dato forma a Xebia Axis: Agentic Data Foundation, la risposta di Xebia per aiutare le aziende a rendere i propri dati pronti per l’intelligenza artificiale più velocemente di qualsiasi alternativa.
Un’altra arma che Xebia ha nel suo arsenale è Xebia ACE: AI-Native Software Engineering, un framework che incorpora l’intelligenza artificiale nell’intero ciclo di vita dello sviluppo software (SDLC) di un’organizzazione. Se eseguito correttamente, la consegna può essere accelerata fino al 40%, mentre i costi di trasformazione legacy vengono ridotti fino al 70%.
Zeilemaker osserva che Xebia ACE è particolarmente utile per le imprese più grandi che “forse vogliono ancora attenersi a una particolare governance o modalità di lavoro mentre eseguono SDLC”. Eppure qui c’è un quadro più ampio. Zeilemaker utilizza la codifica delle vibrazioni come esempio. “Se pensi al vibe coding, tutti possono creare un’app, ma nessuno ha il coraggio di metterle effettivamente in produzione”, afferma. “Se adotti ACE, otterrai comunque molti dei vantaggi dell’accelerazione dei LLM, ma otterrai ancora gli stessi risultati finali di qualità a cui eri abituato in passato.
“Se stai cercando di passare all’utilizzo di LLM nella codifica, Xebia ACE ti fornirà un framework molto utile da utilizzare, senza il rischio o gli svantaggi di fare un LLM di fabbrica oscura e sperare per il meglio – e perdere un po’ di controllo o governance nel processo”, aggiunge Zeilemaker.
Per le imprese, questo controllo è fondamentale. Con così tanto codice generato, l’SDLC basato sull’intelligenza artificiale potrebbe diventare un punto debole della sicurezza a causa delle vulnerabilità. Zeilemaker sostiene che è qualcosa che l’industria deve ancora capire in una certa misura, ma lo nota con interesse recente mossa di Anthropic per rilasciare un revisore della richiesta pull.
“È interessante, di cui probabilmente ne vedremo altri”, dice. “Ci saranno revisioni delle richieste pull molto lunghe, che applichi ogni volta che provi a realizzare una nuova versione di produzione. E poi aggiungi un membro del team molto senior sotto forma di LLM al tuo processo, che esegue una sorta di revisione di terze parti.
“Penso che sia un punto di vista interessante rispetto a ciò che vedremo di più in futuro.”
In definitiva, ovunque si trovino le organizzazioni nel loro percorso, dalla valutazione della disponibilità dei dati all’essere pronte per la costruzione, Xebia è in grado di aiutare a gettare le basi giuste e creare le trasformazioni su di esse.
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
