Tendenze degli agenti IA aziendali: principali casi d'uso, governance, valutazioni e altro

È in atto un rapido cambiamento nell'IA aziendale. Le organizzazioni stanno passando dai chatbot ad architetture agentive che forniscono risultati accurati per i casi d'uso aziendali. Per affrontare questa transizione, i leader e i professionisti dei dati stanno ricalibrando le loro strategie per gli agenti.

Cosa serve per far funzionare gli agenti IA per la tua azienda? E cosa fanno le aziende leader di diverso rispetto a quelle che ristagnano?

Il report Lo stato degli agenti IA sfrutta i dati di oltre 20.000 clienti globali per svelare le principali tendenze su come le organizzazioni si approcciano agli agenti IA. Questo report condivide approfondimenti sull'IA in ambito aziendale: casi d'uso comuni, valutazioni e governance, trasformazione dei database e altro ancora.

Ecco alcuni dei punti salienti:

Le implementazioni di AI si concentrano su attività principali

Tutti parlano di IA aziendale. Ma come si sta concretizzando nel mondo reale? Abbiamo esaminato i casi d'uso di IA più comuni in diverse regioni e settori industriali. Il risultato: le aziende stanno automatizzando attività critiche, ma di routine.

Queste attività spaziano dalla market intelligence al supporto dei clienti fino al reporting normativo. Dei 15 principali casi d'uso, il 40% si concentra sull'esperienza e sul coinvolgimento del cliente.

E queste applicazioni sono personalizzate per settori specifici. Ad esempio, l'analisi della letteratura medica è un caso d'uso principale per le aziende del settore sanitario e delle scienze della vita, mentre la manutenzione predittiva è più comune nei settori industriali automobilistico o energetico e delle Utilities. 

Le valutazioni e la governance dell'AI sono i pilastri della produzione

Un sondaggio globale del 2024 condotto da Economist Impact ha rilevato che il 40% degli intervistati ritiene che il programma di governance dell'IA della propria organizzazione sia insufficiente. Non definisce adeguatamente i dati, non imposta i guardrail appropriati né fornisce la necessaria responsabilità. E senza solidi meccanismi di controllo e bilanciamento, le aziende avranno difficoltà a scalare gli agenti di IA in produzione.

Non sorprende forse che, secondo i nostri dati, i prodotti per la governance e la sicurezza dell'IA abbiano registrato il maggior aumento di utilizzo nell'ultimo anno. E le aziende che utilizzano strumenti di governance dell'AI riescono a mettere in produzione un numero di progetti di AI 12 volte superiore. 

Le valutazioni dell'IA sono fondamentali per garantire output di alta qualità, necessari per l'implementazione di agenti di IA in produzione, e le organizzazioni stanno adottando rapidamente strumenti di IA. Le organizzazioni che utilizzano strumenti di valutazione mettono in produzione un numero di sistemi di AI quasi 6 volte maggiore. 

Gli agenti IA promuovono un ripensamento dell'architettura

Mentre il vibe coding continua a guadagnare popolarità, l'approccio allo sviluppo di applicazioni guidato dall'IA sta rapidamente rivoluzionando il modo in cui le aziende gestiscono i loro database. Di conseguenza, le aziende devono fornire nella loro architettura l'elasticità, la programmabilità e la scalabilità necessarie affinché gli agenti di IA funzionino come previsto. 

Gli agenti rendono possibile questa Scale e abbiamo osservato questo cambiamento nei nostri dati. Su Neon, un database Postgres serverless acquisito da Databricks e la tecnologia di base di Databricks Lakebase, gli agenti AI creano ora l'80% di tutti i database e il 97% dei Branch dei database. 

Crescita del 327% nei flussi di lavoro multi-agente

Il valore degli agenti IA negli ambienti aziendali risiede nella loro capacità di orchestrare flussi di lavoro complessi basati sui dati propri di un'organizzazione. Per capire come le aziende stanno sfruttando gli agenti IA, abbiamo analizzato l'utilizzo dei quattro tipi di agenti su Databricks Agent Bricks.

Tra i nostri clienti, il principale caso d'uso degli agenti è il Supervisor Agent, che ha rappresentato il 37% dell'utilizzo. Il Supervisor Agent crea sistemi di più agenti, auto-ottimizzati utilizzando i dati proprietari di un'organizzazione, che collaborano per completare attività in domini specializzati.

Inizia a definire la tua strategia AI 

Creare e implementare agenti IA non è più un ostacolo per le organizzazioni. Ora la sfida è farlo in modo sicuro e governato che generi effettivamente valore per l'azienda. 

Per saperne di più su come le organizzazioni di maggior successo stanno spingendo l'AI più a fondo nelle loro attività operative, leggi il report completo 2026 State of AI Agents. 

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