Mentre l’intelligenza artificiale si evolve da semplici chatbot ad “agenti” autonomi in grado di eseguire flussi di lavoro complessi, è emerso un dibattito architettonico fondamentale. Per le aziende, la sfida non riguarda più solo come costruire agenti, ma come gestirli, governarli e ridimensionarli.
Il settore sta attualmente assistendo a una divisione strategica nel modo in cui viene costruito lo “stack” dell’IA. Google sta creando un livello di gestione centralizzato incentrato sulla governance, mentre Amazon Web Services (AWS) si sta concentrando su un approccio basato sull’esecuzione progettato per la velocità.
Due filosofie di management
La divergenza tra questi due giganti della tecnologia illustra come le diverse organizzazioni diano priorità all’implementazione dell’intelligenza artificiale:
1. Google: l’approccio prioritario alla governance
Google sta posizionando la sua suite Gemini Enterprise come un “piano di controllo” centralizzato. Integrando le sue offerte sotto un unico ombrello, Google tratta gli agenti di intelligenza artificiale in modo molto simile a una moderna infrastruttura software (come Kubernetes).
– Struttura: Google fornisce una piattaforma unificata in cui la sicurezza, l’identità e l’applicazione delle norme sono integrate nel sistema.
– Obiettivo: fornire una “porta d’ingresso” per le imprese, garantendo che, man mano che gli agenti diventano più autonomi, rimangano entro rigorosi guardrail aziendali.
– Focus: Stabilità a lungo termine e supervisione centralizzata.
2. AWS: l’approccio Velocity-First
AWS, attraverso il suo Bedrock AgentCore, sta prendendo una strada diversa ottimizzando il livello di esecuzione. Invece di un pesante livello di gestione, AWS fornisce “cablaggi”.
– Struttura: utilizzando un punto di partenza basato sulla configurazione (alimentato dal framework open source Strands Agents), gli sviluppatori possono definire rapidamente le attività, i modelli e gli strumenti di un agente.
– Obiettivo: ridurre il tempo necessario per spostare un agente da un concetto a un prodotto live.
– Focus: Implementazione rapida e facilità di integrazione.
La sfida emergente: la “deriva degli stati”
Questa divisione architettonica è determinata da un fenomeno tecnico noto come deriva degli stati.
Agli albori dell’intelligenza artificiale, le interazioni erano “senza stato”: ponevi una domanda e l’intelligenza artificiale rispondeva. Tuttavia, gli agenti moderni sono “con stato”; possiedono memoria, contesto e obiettivi in evoluzione. Poiché questi agenti funzionano per periodi più lunghi, il loro “stato” interno può disconnettersi dalla realtà. Le origini dati cambiano, gli strumenti restituiscono informazioni contrastanti e il contesto dell’agente diventa obsoleto.
Ciò rende l’affidabilità dell’agente un problema di ingegneria dei sistemi piuttosto che solo un problema linguistico. Se un agente perde traccia del suo contesto, diventa meno veritiero e più incline all’errore. Il modello di governance di Google cerca di prevenire ciò attraverso la supervisione, mentre il modello di cablaggio di AWS cerca di gestirlo attraverso un’esecuzione efficiente.
Gestione del rischio: costruire o acquistare
La scelta tra questi due approcci dipende in ultima analisi dalla propensione al rischio dell’impresa. Il mercato si sta attualmente biforcando in due strati distinti dello stack AI:
- Il livello di distribuzione rapida: Guidati da AWS, Anthropic e OpenAI, questi strumenti mirano ad abbassare la barriera all’ingresso. Sono ideali per attività o processi sperimentali che non influiscono direttamente sui principali flussi di entrate.
- Il livello di governance: guidato da Google, questo approccio è progettato per processi aziendali critici e ad alto rischio in cui gli errori potrebbero avere conseguenze significative.
“Mentre la questione del cablaggio dell’agente rispetto al tempo di esecuzione è spesso percepita come una questione di costruzione o acquisto, si tratta principalmente di una questione di gestione del rischio”, osserva Rafael Sarim Oezdemir di EZContacts.
Conclusione
Il panorama dell’intelligenza artificiale si sta allontanando da “catene di tempestività” frammentate verso sistemi sofisticati e autonomi. Per le imprese, la decisione strategica non riguarda più solo quale modello sia più intelligente, ma anche se necessitano di un sistema progettato per la sperimentazione rapida o di uno costruito per il controllo rigoroso.
