Autore: Rodrigo Coutinho, co-fondatore e Product Manager AI presso Outsystems
L’intelligenza artificiale è andata oltre i progetti pilota e le promesse future. Oggi è incorporato nelle industrie, con oltre tre quarti di organizzazioni (78%) ora utilizza l’IA in almeno una funzione aziendale. Il prossimo salto, tuttavia, è AI agente: sistemi che non forniscono solo approfondimenti o automatizzano compiti stretti ma operano come agenti autonomi, in grado di adattarsi al cambiamento input, connettersi con altri sistemi e influenzare le decisioni critiche aziendali. Sebbene questi agenti offrano un valore maggiore, l’IA agente pone anche sfide.
Immagina agenti che risolvono in modo proattivo i problemi dei clienti nelle applicazioni in tempo reale o adattino dinamicamente per soddisfare le priorità commerciali mutevoli. La maggiore autonomia porta inevitabilmente nuovi rischi. Senza le giuste salvaguardie, gli agenti di intelligenza artificiale possono andare alla deriva dal loro scopo previsto o fare scelte che si scontrano con le norme aziendali, i regolamenti o gli standard etici. La navigazione di questa nuova era richiede una maggiore supervisione, in cui il giudizio umano, i quadri di governance e la trasparenza sono integrati dall’inizio. Il potenziale dell’intelligenza artificiale agente è vasto, ma lo sono anche gli obblighi che derivano dal dispiegamento. Le piattaforme a basso codice offrono un percorso in avanti, fungendo da livello di controllo tra agenti autonomi e sistemi aziendali. Incorporando la governance e la conformità allo sviluppo, danno alle organizzazioni la fiducia che i processi guidati dall’AI avanzano obiettivi strategici senza aggiungere rischi inutili.
Progettazione di garanzie anziché codice per AI agente
L’intelligenza artificiale agente segna un forte cambiamento nel modo in cui le persone interagiscono con il software. È indicativo di un cambiamento fondamentale nella relazione tra persone e software. Tradizionalmente, gli sviluppatori si sono concentrati sulla costruzione di applicazioni con requisiti chiari e risultati prevedibili. Ora, invece di applicazioni frammentate, i team orchestreranno interi ecosistemi di agenti che interagiscono con persone, sistemi e dati.
Man mano che questi sistemi maturano, gli sviluppatori si spostano dalla scrittura di codice riga per linea alla definizione delle garanzie che li guidano. Poiché questi agenti si adattano e possono rispondere in modo diverso allo stesso input, la trasparenza e la responsabilità devono essere integrate dall’inizio. Incorporando la supervisione e la conformità alla progettazione, gli sviluppatori assicurano che le decisioni basate sull’intelligenza artificiale rimangino affidabili, spiegabili e allineate con gli obiettivi aziendali. Il cambiamento richiede che gli sviluppatori e i leader IT abbracciano un ruolo di supervisore più ampio, guidando nel tempo il cambiamento tecnologico e organizzativo.
Perché la trasparenza e il controllo della materia nell’intelligenza artificiale agente
Una maggiore autonomia espone le organizzazioni a ulteriori vulnerabilità. Secondo un recente studio di outystems, 64% dei leader tecnologici citano la governance, la fiducia e la sicurezza come le principali preoccupazioni quando si dispiegano agenti di intelligenza artificiale su vasta scala. Senza forti garanzie, questi rischi si estendono oltre le lacune di conformità per includere violazioni della sicurezza e danni alla reputazione. L’opacità nei sistemi agenti rende difficile per i leader comprendere o convalidare le decisioni, erodendo la fiducia internamente e con i clienti, portando a rischi concreti.
Gli agenti autonomi non controllati e non controllati possono sfuggire la responsabilità, allargare la superficie dell’attacco e creare incoerenza su scala. Senza visibilità sul perché agisce un sistema di intelligenza artificiale, le organizzazioni rischiano di perdere la responsabilità nei flussi di lavoro critici. Allo stesso tempo, gli agenti che interagiscono in dati e sistemi sensibili espandono la superficie di attacco per le minacce informatiche, mentre lo “sprawl agente” non monitorato può creare ridondanza, frammentazione e decisioni incoerenti. Insieme, queste sfide sottolineano la necessità di forti quadri di governance che mantengano la fiducia e il controllo come scale di autonomia.
Ridimensionamento dell’IA in sicurezza con le basi a basso codice
Fondamentalmente, l’adozione di AI agente non deve comportare la ricostruzione della governance da zero. Le organizzazioni hanno più approcci a loro disposizione, comprese le piattaforme a basso codice, che offrono un quadro affidabile e scalabile in cui la sicurezza, la conformità e la governance fanno già parte del tessuto di sviluppo.
In tutte le imprese, ai team IT viene chiesto di incorporare agenti nelle operazioni senza interrompere ciò che già funziona. Con i framework giusti, i team IT possono distribuire agenti di intelligenza artificiale direttamente nelle operazioni a livello aziendale senza interrompere i flussi di lavoro attuali o re-architettare i sistemi di base. Le organizzazioni hanno il pieno controllo su come gli agenti di intelligenza artificiale operano in ogni fase, costruendo alla fine la fiducia per scalare con sicurezza nell’impresa.
Lo basso codice pone governance, sicurezza e scalabilità al centro dell’adozione dell’IA. Usificando lo sviluppo di app e agenti in un unico ambiente, è più facile incorporare la conformità e la supervisione sin dall’inizio. La capacità di integrare perfettamente nei sistemi aziendali, combinati con pratiche devsecops integrate, garantisce che le vulnerabilità siano affrontate prima della distribuzione. E con infrastrutture fuori dalla scatola, le organizzazioni possono scalare con sicurezza senza dover reinventare elementi fondamentali di governance o sicurezza.
L’approccio consente alle organizzazioni di pilotare e ridimensionare l’intelligenza artificiale agente mantenendo intatti la conformità e la sicurezza. Lo basso codice semplifica la consegna con velocità e sicurezza, offrendo agli sviluppatori e ai leader della IT di progredire.
Sospita più intelligente per i sistemi più intelligenti
In definitiva, a basso codice fornisce un percorso affidabile per ridimensionare l’intelligenza artificiale autonoma mentre preserva la fiducia. Unificando lo sviluppo di app e agenti in un ambiente, a basso codice incorpora la conformità e la supervisione sin dall’inizio. L’integrazione senza soluzione di continuità nei sistemi e nelle pratiche devsecops integrate aiutano ad affrontare le vulnerabilità prima della distribuzione, mentre l’infrastruttura pronta consente la scala senza reinventare la governance da zero. Per gli sviluppatori e i leader IT, questo spostamento significa andare oltre la scrittura del codice per guidare le regole e le garanzie che modellano i sistemi autonomi. In un paesaggio in rapida evoluzione, a basso codice offre la flessibilità e la resilienza necessarie per sperimentare con fiducia, abbracciare l’innovazione presto e mantenere la fiducia man mano che l’IA diventa più autonoma.
Autore: Rodrigo Coutinho, co-fondatore e Product Manager AI presso Outsystems
(Immagine di Alexandra_koch)
Vedi anche: AI agente: promessa, scetticismo e il suo significato per il sud -est asiatico
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
