L’integrazione degli agenti AI, potenziati dai Large Language Models (LLM) per orchestrare le applicazioni, trova sempre maggior riscontro nelle attività operative di business quotidiane.
Gli agenti AI possono essere visti come software smart che utilizzano l’Intelligenza Artificiale per eseguire compiti specifici in modo indipendente o per assistere le persone, prendendo decisioni sulla base delle informazioni ricevute. Distribuire gli agenti in modo efficace è fondamentale per riuscire a sfruttare il loro potenziale al massimo e, soprattutto, per vedere un reale ritorno sull’investimento.
Gli agenti AI distribuiti in modo efficiente offrono una serie di vantaggi significativi. L’automazione delle attività ripetitive porta infatti sia ad una gestione efficiente dei costi che a una maggiore scalabilità per le aziende, semplificando al tempo stesso il processo decisionale e garantendo il rispetto dei principali standard di conformità.
Tuttavia, la fase di implementazione può richiedere notevoli risorse, coinvolgendo spesso l’integrazione di agenti AI in framework operativi preesistenti e potenzialmente complessi.
Principali Punti Critici
Un deployment efficace degli agenti AI implica il superamento di diverse sfide tecniche complesse, che ne influenzano l’affidabilità e l’efficacia.
Una prima sfida significativa risiede nella complessa integrazione con i diversi sistemi esistenti, che vanno dal vecchio software legacy ai moderni servizi cloud e alle API esterne di terze parti. Tale complessità deriva dalla necessità di colmare le differenze nelle loro strutture sottostanti, negli approcci per la comunicazione tra applicazioni (come REST, SOAP, GraphQL), nei protocolli di sicurezza (come OAuth, API Key, SAML) e nei formati di dati (come JSON, XML, CSV). Stabilire e mantenere queste connessioni richiede competenze specialistiche e attenzione continua.
Un’altra preoccupazione correlata è rappresentata dalla fragilità di queste integrazioni. Gli agenti AI spesso dipendono da API esterne che non gestiscono, il che li rende vulnerabili a interruzioni o modifiche in tali servizi esterni.
Anche la compatibilità e la qualità dei dati sono fondamentali. Gli agenti AI si basano infatti sui dati, ma in molte aziende essi risultano sparsi, incoerenti o di qualità variabile tra i diversi sistemi. L’utilizzo di dati obsoleti o incompleti può portare a risultati inaccurati o a un processo decisionale scadente. Anche la gestione e l’elaborazione dei grandi volumi di dati necessari per l’addestramento e il funzionamento su larga scala spesso comportano notevoli problematiche.
Affrontare i limiti di memoria e consentire la comprensione temporale è un’altra sfida chiave. La gestione efficiente della memoria a breve termine di un agente per il contesto immediato e della sua memoria a lungo termine per l’apprendimento continuo – incluso il decidere quali informazioni archiviare e quali, invece, scartare – richiede soluzioni infrastrutturali robuste.
Anche il consentire agli agenti AI di eseguire azioni affidabili attraverso il tool calling è una questione complessa. Ogni integrazione con un tool esterno richiede infatti una profonda comprensione delle API specifiche, dei requisiti di sicurezza, delle strutture dati e delle potenziali risposte di errore, così come lo sforzo continuo di sviluppare e aggiornare il codice intermediario necessario man mano che tali API cambiano.
Infine, mantenere una qualità delle prestazioni coerente – garantendo una precisione accurata e risposte pertinenti nel tempo – risulta talvolta difficile a causa della variabilità degli LLM che spesso controllano questi processi.
Sfide Operative e Finanziarie
Oltre alle sfide tecniche, quando si parla di deployment di agenti AI, è necessario tenere in considerazione altri aspetti cruciali, in primis le sfide operative e finanziarie.
Un primo aspetto chiave è la comprensione dei limiti dell’autonomia dell’agente.Consentire agli agenti di agire senza una guida chiara può infatti portare a comportamenti imprevedibili, rendendo essenziale stabilire confini politici e controlli logici ben definiti. Di conseguenza, la maggior parte delle aziende preferisce procedere con estrema cautela, in genere concedendo agli agenti autorizzazioni di sola lettura o richiedendo l’autorizzazione umana per le azioni più critiche, piuttosto che garantire capacità illimitate di lettura, scrittura ed eliminazione.
Anche privacy, sicurezza e reliability sono aspetti cruciali, poiché gli agenti AI gestiscono spesso dati altamente sensibili. Le aziende sono particolarmente diffidenti nei confronti dei sistemi che possono accedere a informazioni riservate. L’esposizione di dati sensibili all’ LLM sottostante, anche come parte del suo contesto operativo, comporta dei rischi, e tecniche potenzialmente dannose come il “prompt injection” potrebbero portare a violazioni dei dati.Inoltre, gli agenti che operano su più sistemi potrebbero rivelare involontariamente dati privati.
Lo scenario – in continua evoluzione – in ambito Governance e normative sull’IA, come GDPR e CCPA, introduce vincoli strategici. La creazione di sistemi consapevoli di queste normative, con funzionalità come il tracciamento della “data lineage”, il monitoraggio dell’utilizzo e i meccanismi di opt-in, è fondamentale per evitare sanzioni.
Un’altra sfida significativa risiede nel monitoraggio e nell’osservabilità. Senza adeguati strumenti di monitoring, infatti, è spesso difficile capire come si comportano gli agenti, risolvere problemi e rilevare eventuali guasti all’interno di flussi di lavoro complessi che coinvolgono interazioni con gli LLM, processi di recupero dati e utilizzo di strumenti.
Infine, la formazione del personale è essenziale per consentire ai dipendenti di collaborare efficacemente con gli agenti AI e interpretare le informazioni che generano.
Anche da un punto di vista finanziario emergono diverse sfide e, soprattutto, considerazioni sui costi.
Il costo dell’inferenza e del mantenimento dell’ uptime per le implementazioni di agenti su larga scala può essere significativo, accumulandosi con l’aumento dell’attività degli utenti.
Oltre alle spese operative, i costi infrastrutturali rappresentano un altro fattore significativo nel deployment di agenti AI, sia che si utilizzino soluzioni cloud che on-premise. Per le aziende che optano invece per l’hosting LLM on-premise, l’investimento iniziale in hardware ad alte prestazioni, in particolare unità di elaborazione grafica (GPU), può essere considerevole. Date le esigenze computazionali degli LLM, le GPU specializzate sono spesso essenziali per ottenere velocità di inferenza accettabili. Inoltre, occorre considerare le spese ricorrenti come il consumo di energia, il raffreddamento e la manutenzione dell’hardware. Al contrario, le aziende che utilizzano servizi LLM basati su cloud trovano in genere nel consumo di token il costo infrastrutturale principale. Gli LLM elaborano il testo come sequenze di token, e i provider di servizi cloud generalmente addebitano costi in base al volume di token di input e output per interazione. Sebbene questo modello offra una maggiore flessibilità ed elimini l’esborso di capitale iniziale per le GPU, i costi possono aumentare rapidamente con un elevato coinvolgimento degli utenti e interrogazioni particolarmente estese. Di conseguenza, l’ottimizzazione dei prompt e della generazione di risposte per ridurre al minimo l’utilizzo di token diventa un imperativo fondamentale per il risparmio sui costi.
L’addestramento degli agenti è un investimento a lungo termine, che richiede la raccolta e l’etichettatura dei dati, nonché ripetuti addestramenti del modello, che comportano costi computazionali significativi e richiedono notevoli sforzi umani.
Anche l’accesso a dati di qualità elevata, soprattutto nei settori regolamentati in cui potrebbero essere limitati o resi anonimi, può risultare costoso: si deduce quindi che i dati stessi siano una risorsa veramente preziosa.
Infine, la manutenzione continua non è un optional; man mano che i modelli si evolvono, le API cambiano ed emergono nuovi comportamenti degli utenti, è infatti necessaria una manutenzione costante al fine di mantenere gli agenti perfettamente funzionanti in ambiente di produzione.
Best Practice per un Deployment efficace
L’integrazione efficace di AI Agent comporta notevoli vantaggi competitivi per le aziende; tuttavia, come visto in precedenza, la loro implementazione presenta numerose sfide tecniche di rilievo. Un approccio strategico e olistico si rivela pertanto cruciale, con una particolare attenzione a un’architettura solida, una gestione dei dati efficace, un monitoraggio completo e un’ottimizzazione continua delle prestazioni.
Di seguito una serie di best practice operative per un corretto deployment:
- Ottimizzazione delle prestazioni: risulta fondamentale adottare strategie di ottimizzazione dei modelli, riduzione della latenza e gestione efficiente della memoria per garantire che gli agenti AI operino in modo efficace ed efficiente.Successfully integrating AI agents offers significant business advantages, yet their deployment presents considerable technical challenges. A strategic and holistic approach is crucial, focusing on robust architecture, effective data management, comprehensive monitoring, and continuous performance optimization.
- Adozione di una strategia olistica: il successo nell’implementazione degli AI agent richiede una pianificazione integrata che affronti fin dalle prime fasi gli aspetti architetturali, la gestione dei dati, il monitoraggio e l’ottimizzazione.
- Architettura e implementazione robuste: risulta imperativo stabilire una base solida tramite architetture scalabili e manutenibili (layered, microservices) e selezionare ambienti di implementazione ottimali (cloud, edge) in funzione di esigenze specifiche quali latenza e sensibilità dei dati.
- Gestione efficace dei dati: è importante implementare soluzioni di gestione dei dati scalabili e sicure, pipeline di pre-elaborazione robuste, flussi di dati in tempo reale e una governance rigorosa al fine di garantire la qualità dei dati e l’affidabilità degli output dell’AI.
- Monitoraggio proattivo e debugging: è necessario definire un sistema di logging completo, stabilire KPI allineati agli obiettivi di business, impiegare tecniche di debugging diversificate e utilizzare piattaforme di osservabilità unificate per assicurare una continua affidabilità e una risoluzione efficace delle problematiche.
Conclusioni
Per riassumere, per un deployment di agenti AI di successo è necessario anticipare e affrontare in modo proattivo le principali sfide legate alle complessità tecniche e ai rischi operativi e finanziari. Per orientarsi all’interno di questo scenario in continua evoluzione, è necessario comprendere le tendenze future e aderire alle principali linee guida in ambito etico e normativo. Pianificando queste sfide e procedendo con cautela, le aziende possono sfruttare appieno il potenziale degli agenti AI, ottenendo maggiore efficienza, migliori esperienze utente e, in generale, un maggiore ritorno sugli investimenti effettuati.
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