Governance dell'AI al Data + AI Summit 2026: le novità di Unity AI Gateway

L'AI sta diventando sempre più multi-modello, multi-agente e multi-vendor. Gli sviluppatori stanno adottando agenti di codifica, mentre gli utenti aziendali interagiscono con i dati aziendali attraverso esperienze AI come Genie. Molte aziende stanno anche lanciando agenti personalizzati per automatizzare flussi di lavoro interni critici. Man mano che le organizzazioni passano da singole applicazioni AI a flotte di agenti connessi a modelli, servizi MCP, API e strumenti aziendali, le sfide di governance si estendono oltre il solo accesso ai modelli. Le organizzazioni hanno bisogno di visibilità, controlli di runtime, guardrail di sicurezza e gestione dei costi in tutto il loro patrimonio AI.

Unity AI Gateway è la soluzione di governance di Databricks per l'AI aziendale. Sviluppata sulla base di Unity Catalog, estende la governance oltre i dati e gli asset AI alle interazioni di runtime tra modelli, agenti, servizi MCP, competenze e strumenti aziendali. Disponibile per vari provider AI, agenti di codifica, framework di agenti, applicazioni aziendali e sistemi AI personalizzati, Unity AI Gateway offre governance centralizzata, controlli di sicurezza, gestione dei costi e monitoraggio degli agenti per l'AI aziendale.

Al Data + AI Summit 2026, annunceremo importanti novità in quattro aree:

• Ottimizzare l'uso dell'AI con controlli dei costi e routing intelligente: ottieni visibilità sulla spesa AI tra strumenti e modelli diversi, applica limiti di spesa rigidi e instrada in modo intelligente i carichi di lavoro per bilanciare qualità e costi.
• Gestire gli asset e le interazioni AI in un unico posto: gestisci modelli, servizi MCP, agenti e competenze tramite Unity Catalog applicando al contempo policy contestuali a runtime tramite Unity AI Gateway.
• Monitorare e analizzare l'attività AI: acquisisci tracce end-to-end, analizza l'attività degli agenti di codifica con Genie e analizza gli incidenti con Lakewatch.
• Estendere la governance attraverso un ecosistema aperto: integra i principali provider di sicurezza AI, identità, protezione dei dati e rilevamento delle minacce per introdurre controlli affidabili nei flussi di lavoro AI a runtime.

Ottimizzare l'uso dell'AI con controlli dei costi e routing intelligente

I costi dell'AI sono sempre più frammentati, il che rende difficile capire dove si concentrano i costi dei token e come ottimizzarli. Oggi presentiamo nuove funzionalità in Unity AI Gateway che aiutano le organizzazioni a ottenere visibilità sull'uso dell'AI, controllare i costi e ottimizzare la spesa in tutto il loro patrimonio AI.

• Visibilità unificata della spesa AI: monitora la spesa per i modelli ospitati su Databricks, le famiglie di modelli di frontiera, gli agenti di codifica, le applicazioni AI aziendali e gli agenti personalizzati da un'unica vista.
• Attribuzione granulare dei costi: analizza la spesa AI e imposta budget per utente, team, strumento e caso d'uso per capire dove si concentrano i costi e dove l'AI sta generando valore.
• Limiti di spesa rigidi: interrompi automaticamente le richieste al superamento del budget per evitare costi fuori controllo e applicare guardrail di spesa.
• Routing intelligente: ricevi consigli e instrada in modo intelligente le richieste al modello più appropriato in base alla complessità del task, ai requisiti di qualità e ai costi.

"Sulla piattaforma dati di Udemy, instradiamo tutto il traffico dei modelli di base tramite Databricks AI Gateway, disponendo così di un unico livello di governance per l'intero ciclo di vita. Dagli agenti di produzione in esecuzione su Claude alle pipeline di rilevamento PII che bilanciano in modo intelligente i modelli GPT più piccoli e più grandi per l'efficienza dei costi, tutto è gestito in modo coerente con un controllo degli accessi unificato e una chiara attribuzione dei costi." —Nathan Sullins, Principal Software Engineer, Udemy

Gestire gli asset e le interazioni AI in un unico posto

Man mano che le organizzazioni scalano l'AI, il numero di modelli, agenti, server MCP, strumenti e competenze si moltiplica rapidamente. Tuttavia, la maggior parte delle aziende gestisce ancora ciascuno di questi asset separatamente, se non del tutto, con conseguente frammentazione dei sistemi, policy di accesso incoerenti e visibilità limitata su ciò che fanno gli agenti e su come vengono utilizzati i sistemi AI.

Oggi estendiamo Unity Catalog per gestire gli asset AI oltre i modelli. I modelli ospitati su Databricks, i provider di modelli esterni, i servizi MCP, gli agenti e le competenze possono ora essere registrati, individuati, protetti e controllati utilizzando lo stesso framework di governance che le organizzazioni già utilizzano per i dati. Gli amministratori ottengono una visibilità centralizzata tramite autorizzazioni, lineage, osservabilità e gestione dei costi, mentre Unity AI Gateway applica controlli di runtime alle chiamate dei modelli, alle chiamate degli strumenti e ai flussi di lavoro degli agenti. Insieme, Unity Catalog e Unity AI Gateway forniscono un livello di governance unificato sia per gli asset AI e le interazioni AI.

“L'AI ha il potenziale per migliorare l'efficienza in tutta l'azienda, ma scalare l'AI in modo responsabile richiede una governance forte, trasparenza e fiducia. Databricks ha aiutato il nostro team a costruire la base unificata di cui abbiamo bisogno per gestire i sistemi AI, proteggere i dati sensibili e supportare l'adozione dell'AI a livello aziendale in un settore regolamentato.” —George Torres, Senior Director of AI Engineering, First American

Gestire i modelli tra diversi provider

Le organizzazioni si affidano sempre più a modelli di diversi provider. Gli amministratori possono ora gestire l'accesso ai modelli di base tramite Unity Catalog utilizzando le stesse policy di accesso granulari che utilizzano per i dati. Le policy possono essere applicate dinamicamente in base ad attributi quali il provider del modello, il paese di origine, lo stato di approvazione o qualsiasi tag regolamentato, semplificando l'applicazione coerente dei controlli man mano che gli inventari dei modelli crescono.

Gestire qualsiasi servizio MCP

Con la crescente adozione di MCP, le organizzazioni hanno bisogno di un modo coerente per gestire l'accesso agli strumenti aziendali. Databricks offre ora servizi MCP gestiti per applicazioni tra cui Google Drive, Jira, Confluence, Slack, GitHub e SharePoint, offrendo ai team integrazioni controllate e pronte all'uso senza dover gestire la propria infrastruttura.

Ora è anche possibile registrare servizi MCP personalizzati, creando un inventario centralizzato di strumenti e integrazioni approvati. Gli amministratori possono gestire l'accesso, abilitare o disabilitare singoli strumenti e verificarne l'utilizzo, mentre gli sviluppatori possono scoprire i servizi MCP approvati e utilizzarli da Databricks, agenti di codifica, Genie o framework di agenti esterni.

"Genie è stata una delle prime connessioni MCP che abbiamo aggiunto ad Asana AI Teammates. Questa integrazione consente a chiunque di ottenere autonomamente risposte a domande complesse sui dati. Genie ha permesso ai nostri team composti da umani e agenti di ottenere risposte più rapidamente, in un'unica conversazione condivisa, portando il contesto dei dati da Unity Catalog insieme al contesto aziendale in Asana Work Graph. Grazie al design multiplayer di AI Teammates e alla governance di livello aziendale, le conversazioni di Genie su MCP rispettano le autorizzazioni dell'utente che pone la domanda. I clienti possono spingersi oltre utilizzando Unity AI Gateway per applicare ulteriori policy di governance e guardrail." —James Davidheiser, Data Architect, Data Infrastructure, Asana

Applicare controlli di runtime con policy contestuali

I controlli di governance tradizionali determinano chi può accedere a un modello o a uno strumento. Man mano che gli agenti AI diventano più capaci, le organizzazioni hanno bisogno di controlli anche su ciò che tali sistemi possono fare durante una specifica interazione.

Oggi lanciamo le Contextual Service Policies in Beta. Ora è possibile consentire, negare o richiedere l'approvazione per azioni quali la modifica di file, il push di codice, l'accesso ai sistemi aziendali o l'interazione con informazioni sensibili.

Le policy possono essere applicate in base all'utente, all'agente, al modello, al servizio MCP, allo strumento richiamato o al contenuto della richiesta e della risposta. È inoltre possibile applicare guardrail AI per mitigare i rischi, tra cui l'esposizione di PII, prompt injection, jailbreak, contenuti non sicuri e altre violazioni delle policy.

Ad esempio, gli amministratori possono richiedere l'approvazione prima che un agente di codifica esegua il push del codice su GitHub, limitare la scrittura in cartelle sensibili di Google Drive o bloccare richieste e risposte che contengono dati regolamentati.

Gestire le competenze AI

Unity Catalog ora offre anche un inventario governato di competenze riutilizzabili. I team possono registrare gli endpoint degli agenti, pubblicare le competenze approvate e rendere queste funzionalità individuabili all'interno dell'organizzazione attraverso un'esperienza di catalogo comune.

Monitorare e analizzare l'attività dell'AI

Poiché i flussi di lavoro dell'AI interessano più modelli, agenti e MCP, diventa sempre più difficile capire cosa sia accaduto durante una specifica interazione. I team devono spesso mettere insieme i log di più sistemi per risolvere i problemi, analizzare gli incidenti o verificare l'attività dell'AI.

Oggi presentiamo nuove funzionalità per il monitoraggio unificato degli agenti:

• Acquisire tracce end-to-end degli agenti: Il tracciamento unificato in Unity AI Gateway acquisisce le interazioni dei modelli e l'attività degli strumenti MCP in un unico livello di telemetria governato, offrendo visibilità su come i flussi di lavoro dell'AI vengono eseguiti tra i vari servizi.
• Analizzare l'attività di codifica dell'AI con Genie: Utilizza Genie per esplorare i log degli agenti di codifica in linguaggio naturale, identificare i flussi di lavoro costosi, capire come gli agenti impiegano il loro tempo e scoprire opportunità per migliorare la produttività degli sviluppatori e l'efficienza dell'AI.
• Analizzare gli incidenti dell'AI con Lakewatch: Analizza le tracce di Unity AI Gateway in Lakewatch per rilevare attività sospette, esaminare le violazioni delle policy e accelerare le indagini sulla sicurezza dell'AI.

“Mentre continuiamo a espandere le esperienze basate sull'AI per i nostri utenti, la governance, la privacy e la fiducia rimangono fondamentali. Siamo entusiasti del potenziale di Unity AI Gateway nell'offrire un approccio più snello alla governance delle interazioni dell'AI, applicando controlli coerenti e aiutando i nostri team a scalare l'innovazione dell'AI in modo responsabile.” —Vladislav Nedosekin, AI Director, Flo Health

Estendere la governance dell'AI attraverso un ecosistema aperto

Unity AI Gateway è concepito come una piattaforma di governance aperta per l'AI aziendale. Oggi stiamo espandendo il nostro ecosistema di governance dell'AI con integrazioni che spaziano dalla sicurezza dell'AI alla governance delle identità, dalla protezione dei dati al rilevamento delle minacce, aiutando le organizzazioni a introdurre controlli affidabili nei flussi di lavoro dell'AI in runtime.

Le prossime integrazioni estenderanno il supporto ai fornitori di sicurezza dell'AI, tra cui Alice, CrowdStrike, Cyera, HiddenLayer, Netskope, Noma Security, Obsidian Security, Openlayer, Palo Alto Networks, e Zscaler, nonché ai provider di identità, tra cui Okta, Ping Identity, e Saviynt.

"Man mano che le aziende portano l'AI in produzione, hanno bisogno di un modo coerente per governare e proteggere le interazioni dell'AI tra modelli, agenti e strumenti. Integrando Falcon AI Detection and Response con Databricks Unity AI Gateway, CrowdStrike rende la piattaforma Falcon il livello di sicurezza per l'AI, offrendo la visibilità, il rilevamento e la protezione di cui le organizzazioni hanno bisogno per scalare l'AI in tutta l'azienda." —Daniel Bernard, Chief Business Officer, CrowdStrike

Gli agenti AI hanno bisogno di un'identità, di guardrail espliciti e di una reale responsabilità. Insieme a Databricks, stiamo risolvendo questa sfida. Collegando la Identity Platform di Okta con Unity AI Gateway, le aziende possono estendere una governance coerente e controlli affidabili agli agenti e alle pipeline di dati critiche che toccano —Harish Peri, SVP & GM, Okta for AI Agents

“Man mano che le aziende scalano l'AI agentica, la sicurezza deve spostarsi nel percorso di runtime. Insieme a Databricks, Prisma AIRS aiuterà i clienti a ispezionare le interazioni dell'AI in tempo reale e ad applicare protezioni su modelli, applicazioni e agenti.” —Ian Swanson, VP, Product, AI Security presso Palo Alto Networks

"L'AI sta diventando rapidamente una parte fondamentale delle operazioni aziendali, rendendo la governance e la sicurezza requisiti essenziali per un'adozione di successo. Combinando le funzionalità di Databricks Unity Gateway con le AI Guardrails di Zscaler, i clienti ottengono maggiore visibilità, controlli basati sull'intento e sui risultati, e protezione in tutte le interazioni dell'AI." —Ashwin Kesireddy, VP, Product Management - AI Security, Zscaler

Presentazione di Managed Omnigent su Databricks

Omnigent è stato appena annunciato come meta-harness open source per la creazione e l'esecuzione di agenti su modelli, framework e strumenti di codifica. Oggi presentiamo la versione gestita, Omnigent su Databricks, in Beta. È lo stesso Omnigent che esegui in open source, quindi non c'è nulla da ricostruire. Puoi portare la tua configurazione, i tuoi harness, i tuoi flussi di lavoro e le tue competenze esistenti e distribuirli su Databricks per eseguirli come flussi di lavoro gestiti con cronologia condivisa, accesso remoto, collaborazione ed esecuzione cloud isolata su Lakebox.

Unity AI Gateway governa ogni interazione di Omnigent con policy definite centralmente, controlli dei costi, routing intelligente e telemetria unificata, offrendo ai team un modo gestito per eseguire i flussi di lavoro degli agenti insieme ai dati in Unity Catalog. Scopri di più su Omnigent leggendo il nostro blog.

Inizia a usare Unity AI Gateway, la tua base per la governance dell'AI

L'AI aziendale sta diventando sempre più aperta, distribuita e guidata dagli agenti. Grazie a queste nuove funzionalità, Unity AI Gateway offre un livello di governance unificato per modelli, agenti, servizi MCP e competenze, combinando controlli runtime, monitoraggio degli agenti, gestione delle spese e integrazioni dell'ecosistema in un'unica piattaforma.

Inizia a usare Unity AI Gateway consultando la nostra documentazione e la nostra serie di blog.

Scopri di più sulla nostra visione per una governance unificata dell'AI guardando il nostro keynote sulla piattaforma degli agenti.

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(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale