Per il terzo appuntamento di Big Data, Small Talk, rubrica di Bitrock che continua il viaggio nell’affascinante e complesso mondo del Data Engineering, portando in primo piano la voce e l’expertise dei nostri professionisti.
Oggi, con Domenico Simone, Senior Data Engineer, esploreremo la sinergia tra i team di sviluppo e parleremo di come le tecnologie emergenti stanno plasmando il panorama dell’Agentic AI.
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Come collabori con gli altri team per garantire che i dati siano usati in modo efficace e coerente?
La collaborazione con i team front-end e back-end è un circolo virtuoso che consente una visione olistica. Gli sviluppatori back-end, in questa metafora, costruiscono “le strade” su cui viaggiano i dati; il mio team si assicura che le informazioni che percorrono quelle strade siano affidabili, complete e veloci. Il team di front-end, invece, rende comprensibili e fruibili per l’utente sia i dati che i risultati. Penso che questo approccio olistico risulti vincente in particolare nel paradigma delle applicazioni di Agentic AI, dove diversi componenti devono collaborare e scambiarsi dati in modo fluido e coerente. In questi contesti all’avanguardia, la qualità e l’integrazione dei dati diventano il collante che permette agli agenti di prendere decisioni efficaci e coordinarsi tra loro, trasformando l’efficienza in intelligenza distribuita.
Quale tecnologia emergente nel mondo dei dati pensi avrà un impatto maggiore nel prossimo futuro?
Credo che le applicazioni agentiche stiano aprendo un capitolo nuovo e decisivo nel mondo dei dati: parliamo di sistemi composti da agenti intelligenti che collaborano tra loro, si scambiano informazioni e prendono decisioni quasi “in autonomia”. In questo scenario in evoluzione, i dati diventano il linguaggio comune che permette a questi agenti di capirsi. Per rendere possibile tutto questo, stanno emergendo tecnologie che rendono i dati più “vivi” e dinamici. Le architetture event-driven e i data streaming framework come Kafka o Redpanda permettono di condividere informazioni in tempo reale tra diversi componenti, mantenendo il sistema sempre aggiornato. Allo stesso tempo, i vector database aiutano gli agenti a “ricordare” e ragionare meglio, collegando concetti simili anche quando non sono identici — un po’ come facciamo noi quando associamo idee per analogia. Tutte queste tecnologie puntano nella stessa direzione: dati più vivi, contestuali e accessibili in tempo reale, che diventano il collante fondamentale dell’interazione tra esseri umani e intelligenze artificiali.
Qual è l’approccio del team Data Engineering di Bitrock all’integrazione di modelli di AI nei progetti dei clienti?
Quando integriamo l’AI in un progetto, partiamo sempre da un principio semplice e pragmatico: la tecnologia deve portare un valore concreto che vada oltre le buzzword del momento. Prima di scrivere una riga di codice, valutiamo attentamente il rapporto tra i costi della soluzione e i benefici reali per il cliente — perché non tutto ciò che è “AI” è automaticamente utile al business. Detto questo, nella maggior parte dei casi, l’introduzione dell’AI si rivela una scelta vincente, poiché permette di automatizzare processi complessi, migliorare la qualità delle decisioni e liberare tempo per attività a maggior valore aggiunto. Lavoriamo poi in modo iterativo, cominciando con un prototipo per validare l’idea, e solo se i risultati sono solidi passiamo alla fase di scalabilità e integrazione completa. Questo ci permette di ridurre i rischi e adattare la soluzione alle effettive esigenze del contesto. È cruciale ricordare che l’AI non è un blocco monolitico, bensì un ecosistema di componenti che collaborano, un po’ come nelle applicazioni agentiche: in questo senso, un’infrastruttura dati ben progettata è ciò che permette a questi agenti — e ai modelli di AI — di lavorare insieme in modo efficace e trasparente.
Qual è, secondo te, la competenza “non tecnica” più importante per un Data Engineer?
Direi senza dubbio la curiosità. I dati raccontano storie, ma per scoprirle bisogna saper fare le domande giuste e voler andare oltre la superficie. Essere curiosi significa non fermarsi al semplice “funziona”, ma chiedersi “perché funziona così?” e “come possiamo migliorarlo?”. La curiosità è anche ciò che ci permette di collegare mondi diversi: è la scintilla che fa capire il contesto del cliente, intuire come un modello di AI possa risolvere un problema reale, o sperimentare un approccio nuovo e non convenzionale. È una qualità intrinseca che rende il lavoro più stimolante e, in fondo, più umano — anche in un campo sempre più dominato dall’Intelligenza Artificiale.
Come viene incoraggiata la curiosità e la sperimentazione all’interno del tuo team?
Cerchiamo costantemente di mantenere viva la curiosità, anche nei momenti più intensi dei progetti. Quando riusciamo, organizziamo dei momenti di condivisione tecnica in cui ciascuno può raccontare un’idea, uno strumento o una tecnologia che ha scoperto e che potrebbe essere utile agli altri. Non sempre riusciamo a farlo con la regolarità che vorremmo, ma ogni volta che accade diventa un’occasione preziosa di scambio e ispirazione. Allo stesso tempo, incoraggiamo un approccio sperimentale e aperto, in cui è legittimo testare, sbagliare e imparare senza paura di conseguenze negative. È questo spirito che ci permette di restare aggiornati e trovare soluzioni creative, soprattutto in un ambito in continua evoluzione come l’AI. In fondo, ogni piccola esplorazione contribuisce a far crescere il team — e a mantenerlo curioso, una qualità che si riversa direttamente nei progetti dei nostri clienti.
Con questa terza intervista, abbiamo concluso il nostro viaggio alla scoperta del team di Data Engineering di Bitrock: abbiamo così potuto conoscere meglio i nostri professionisti, non sono solo esperti di tecnologia, ma anche facilitatori di una visione olistica della strategia di innovazione.Se l’idea di trasformare i tuoi dati in un “linguaggio comune” per l’innovazione, o di integrare applicazioni AI con un approccio pragmatico e orientato al valore, risuona con le tue esigenze aziendali, allora sei nel posto giusto. Contatta i professionisti Bitrock per una consulenza.