IBM pone gli agenti di AI al centro di un nuovo modello operativo per le imprese

Come funziona

Uno schema che IBM offre per consentire alle aziende di far funzionare sistemi di intelligenza artificiale autonomi all'interno del software aziendale esistente.

1. 🔗Collega gli agenti ai software e ai dati della tua azienda
2. 📋Inserisci le regole sui dati nel processo in anticipo
3. ⚙️Tieni d'occhio e valuta costantemente le decisioni degli agenti
4. 👤Mantieni un coinvolgimento umano per le scelte importanti

Cosa si può fare con questo modello

• Un'azienda potrebbe integrare agenti di AI autonomi nei propri sistemi esistenti SAP e Salesforce, in modo che gli agenti monitorino, decidano ed eseguano continuamente attività operative senza attendere prompt esterni ¹.
• Un'impresa potrebbe spostare la governance dei dati più a monte nella pipeline, affinché i permessi di accesso viaggino con i dati in tempo reale, aiutando gli agenti a prendere decisioni meglio informate su quali informazioni possono utilizzare ¹.
• Un'azienda potrebbe eseguire più cicli di valutazione sulle decisioni degli agenti, confrontando accuratezza, tempestività ed efficienza dei costi rispetto ai risultati aziendali effettivi e selezionando i modelli dalle prestazioni migliori ¹.

Dall'annuncio: mani su una tastiera di laptop con elementi di interfaccia AI olografici proiettati sopra

Immagine: newsroom.ibm.com

I carichi di lavoro agentic sono sempre attivi

I carichi di lavoro agentic sono diversi dall'AI conversazionale che la maggior parte delle persone conosce. Invece di attendere un prompt e poi fermarsi, questi sistemi di AI compiono azioni continue — monitoraggio, decisione ed esecuzione di compiti nelle operazioni di un'azienda ¹.

«Mano a mano che si diventa più bravi a usare l'AI, soprattutto quando l'AI inizia ad agire, si hanno carichi di lavoro continuamente utilizzati» ha detto Ritika Gunnar, chief performance marketing officer di IBM. «Si è incentivati a essere sempre attivi perché quegli agenti stanno sempre agendo per te.» ¹

Questa attività costante crea un nuovo insieme di problemi. Le aziende devono collegare gli agenti di AI ai sistemi che già utilizzano — SAP per la pianificazione delle risorse aziendali e Salesforce per le relazioni con i clienti, per esempio — anziché sostituirli ¹.

Quattro parti che devono funzionare insieme

Il modello operativo di IBM si basa su quattro componenti che molte aziende attualmente acquistano da provider diversi, ora uniti sotto un unico framework ²:

Data fornisce agli agenti la conoscenza aggiornata di cui hanno bisogno. Workloads sono le applicazioni e i flussi di lavoro in cui gli agenti operano. Automation garantisce supervisione e la capacità di mantenere tutto in funzione. E hybrid cloud consente a questi sistemi di estendersi su ambienti multipli, incluse infrastrutture private e pubbliche ².

Gunnar ha avvertito che avere dati validi non basta da solo ¹. «Se hai i tuoi dati e quei dati alimentano i tuoi sistemi, ma non ti prendi cura dell'automazione in modo da avere un'osservabilità completa di tutti i tuoi carichi di lavoro con quella componente di AI integrata, allora non stai necessariamente adottando il modo ottimale per scegliere il modello giusto o gli agenti giusti per quel tipo di carico di lavoro» ha dichiarato .

Governance e giudizio umano nel circuito

Una delle parti più complesse della gestione degli agenti di AI su larga scala è assicurarsi che le informazioni che utilizzano siano governate — cioè che le persone giuste abbiano accesso ai dati giusti al momento giusto ¹. IBM sostiene che spostare la governance più a monte nel processo, in modo che i permessi viaggino con i dati in tempo reale, aiuti gli agenti a prendere decisioni migliori .

Ma anche i dati ben governati non riescono a catturare tutto ciò che i dipendenti sanno. Gran parte del giudizio che orienta le buone decisioni risiede nell'esperienza delle persone piuttosto che in qualsiasi sistema ¹. Per le operazioni aziendali essenziali, IBM afferma che gli esseri umani dovrebbero restare nel circuito per fornire quella conoscenza tacita fino a quando l'AI non maturerà ulteriormente .

Misurare ciò che conta davvero

Ogni azione di un agente lascia un registro e ogni prompt viene registrato. Insieme, questi record creano un ciclo di feedback che permette alle aziende di chiedersi se un agente abbia preso la decisione giusta ¹.

«Puoi effettivamente avere diverse varianti dello stesso agente che prende una decisione e un altro insieme di loop di valutazione che esegue una valutazione del tipo: "Quell'agente ha effettivamente preso le decisioni giuste?"» ha detto Gunnar ¹. La domanda non riguarda solo l'accuratezza — riguarda anche la velocità, il costo e se il risultato corrispondesse all'obiettivo aziendale .

IBM ha annunciato le novità alla sua conferenza Think 2026 a Boston il 5 maggio 2026 ². La società ha anche presentato versioni di nuova generazione di diversi prodotti, tra cui watsonx Orchestrate per il coordinamento multi-agente, Confluent per l'accesso ai dati in tempo reale, la piattaforma Concert per le operazioni e Sovereign Core per l'indipendenza operativa e la sovranità dei dati .

Arvind Krishna, presidente e amministratore delegato di IBM, ha descritto questa trasformazione in questi termini: «Le imprese che vanno avanti non stanno deployando più AI — stanno ridisegnando il modo in cui il proprio business opera» ².

I fatti principali

• Il modello operativo AI di IBM è costruito attorno a quattro componenti integrate: data, workloads, automation e hybrid cloud.
• I carichi di lavoro agentic girano in continuazione e compiono azioni autonome attraverso i sistemi aziendali.
• Gunnar sottolinea che la governance deve spostarsi a monte in modo che i permessi viaggino con i dati in tempo reale.
• I prodotti annunciati a Think 2026 includono watsonx Orchestrate, Confluent, Concert e Sovereign Core.
• IBM sostiene che le imprese che vanno avanti stanno ridisegnando le operazioni aziendali, non semplicemente deployando più AI.

Fonti

1. IBM connects agentic workloads to the demands of always-on AI - SiliconANGLE — siliconangle.com
2. Think 2026: IBM Delivers the Blueprint for the AI Operating Model as the AI Divide Widens