Databricks si posiziona al livello più alto per capacità di esecuzione e più avanti per completezza di visione per il secondo anno consecutivo nel Gartner Magic Quadrant

Le aziende stanno distribuendo rapidamente applicazioni agentiche su scala, dalle micro-app di back-office che automatizzano le attività di routine agli agenti che ottimizzano l'esperienza dei clienti in tutti i settori e reparti. Tuttavia, i modelli di base di carattere generale, disconnessi dai dati aziendali e privi di controlli di governance centralizzati, non possono offrire la precisione, la conformità o il contesto aziendale richiesti da questi agenti e applicazioni. Altrettanto critico è il fatto che introducono rischi: accesso incontrollato a modelli e dati, policy incoerenti, mancanza di osservabilità e audit trail frammentati.

Riteniamo che la decisione di Gartner di riclassificare questa categoria da "Data Science and Machine Learning" a "AI Platforms for Data Science and Machine Learning" confermi la nostra visione di lunga data: l'AI non è più un esperimento periferico, ma è il modello operativo dell'impresa moderna, radicato nel contesto aziendale.

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La strategia: creare, orchestrare e governare applicazioni agentiche su una piattaforma unificata

Riteniamo che la nostra posizione di Leader in questa categoria affondi le sue radici in una filosofia singolare: non si può avere una strategia di AI senza una strategia dei dati, e non si può scalare nessuna delle due senza una strategia di governance. Mentre molti vendor mettono insieme prodotti separati per dati, modelli, agenti e governance, Databricks offre un'unica piattaforma unificata.

Ciò significa un'unica copia dei dati, un unico livello di governance per dati e AI e un modo coerente per creare, monitorare e controllare gli agenti in produzione. Unificando il lakehouse, Lakebase, Agent Bricks e Unity Catalog, offriamo a ogni team, dagli sviluppatori agli utenti aziendali, un unico punto di riferimento per trasformare i dati aziendali in agenti e applicazioni affidabili, conformi e pronti per la produzione. Con Unity AI Gateway, le organizzazioni ottengono l'applicazione centralizzata delle policy, controlli di acesso ai modelli, tracciamento dell'utilizzo, gestione dei costi e guardrail in tempo reale per ogni richiesta e risposta.

Innovazioni chiave per l'era agentica

1. AI agentica che ragiona sui tuoi dati

Gli agenti sono utili solo nella misura in cui lo sono i dati e il contesto su cui possono ragionare. Con Agent Bricks, i team creano agenti personalizzati pronti per la produzione che vengono ottimizzati automaticamente in termini di costi e qualità, basati su dati aziendali governati nel lakehouse Databricks e supportati da Lakebase, il nostro archivio operativo serverless e compatibile con Postgres per lo stato degli agenti e le applicazioni. Gli agenti recuperano le informazioni corrette, interpretano la semantica aziendale in modo coerente e agiscono con la precisione e l'affidabilità richieste dalle aziende. YipitData ha utilizzato questo approccio per scalare l'intelligence dei dati non strutturati, ottenendo un aumento di 20 volte della copertura aziendale e un'accuratezza di tagging del 92-95% fin da subito.

Gli utenti aziendali possono ottenere insight affidabili e intraprendere azioni agentiche tramite Databricks Genie One e Genie Agents, alimentati da Genie Ontology che fornisce il contesto aziendale, basato sui tuoi dati. easyJet sta utilizzando questa flessibilità per reinventare la vendita al dettaglio nel settore aereo basandosi su Lakebase, Agent Bricks e Apps.

2. Aperto e flessibile per progettazione

I creatori hanno bisogno della libertà di muoversi rapidamente senza vincoli di lock-in. Databricks serve nativamente ogni modello di frontiera (OpenAI, Anthropic, Google) e i principali modelli open source (Meta, Qwen, DeepSeek, ecc.), in modo che i team possano sostituire i modelli senza rinegoziare contratti o riscrivere applicazioni. Gli sviluppatori sviluppano codice in modo fluido con i loro agenti di codifica AI preferiti come Cursor o Replit, oltre al nuovo meta-harness Omnigent. Possono connettersi a lakebase governati e distribuire app agentiche in pochi giorni con Databricks Apps.

3. Governance unificata per dati, modelli, agenti e app

L'innovazione senza governance non scala. Unity Catalog e Unity AI Gateway forniscono una governance end-to-end per ogni asset di dati, modello, agente, server MCP, app e strumento ospitato su Databricks ed esternamente, in un unico sistema di record. Le autorizzazioni end-to-end garantiscono che nulla acceda a più di quanto consentito, che si tratti di un modello di frontiera o di un agente autonomo integrato in un'app rivolta ai clienti. Block utilizza Unity Catalog per unificare il suo patrimonio di AI e dati tra le varie business unit, e Novo Nordisk ha attribuito oltre 157 milioni di dollari di nuovo valore netto all'ottimizzazione delle sperimentazioni cliniche guidata dall'AI e governata.

Cosa ci aspetta

Riteniamo che questo riconoscimento confermi ciò che vediamo accadere in ogni settore: il divario si sta ampliando tra le piattaforme unificate e governate di dati e AI e gli stack frammentati che hanno rallentato la prima ondata di AI aziendale. Man mano che le applicazioni agentiche passano da esperimenti a elementi critici per il business, richiedono dati, AI e governance unificati. Ti invitiamo a unirti a noi in questo viaggio mentre continuiamo a trasformare il modo in cui il mondo crea, governa e scala l'intelligenza.

[Leggi il report completo Gartner® Magic Quadrant™ 2026 per le piattaforme di Data Science e AI]

Gartner, Magic Quadrant for AI Platforms Data Science and Machine Learning Platforms, Yogesh Bhatt, Afraz Jaffri, Diarmuid Curran, 22 giugno 2026.

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Questo grafico è stato pubblicato da Gartner, Inc. come parte di un documento di ricerca più ampio e deve essere valutato nel contesto dell'intero documento. Il documento Gartner è disponibile su richiesta a Databricks.

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