Gli ultimi due anni hanno portato un’ondata di investimenti senza precedenti che ha investito l’intero panorama delle piattaforme dati. I pesi massimi del settore, tra cui Databricks, Snowflake, Salesforce e altri importanti attori, hanno investito miliardi nell’acquisizione di database all’avanguardia e tecnologie di governance dei dati – e questa spesa sfrenata è tutt’altro che casuale. È un segnale chiaro e clamoroso di un cambiamento fondamentale in corso nell’ecosistema dei dati aziendali.
Abbiamo ufficialmente superato l’era del modello “il sistema unico vince tutti”. Per decenni, lo stack di dati aziendali
si è evoluto stratificandosi in piattaforme specializzate e isolate: strumenti dedicati per l’elaborazione delle transazioni, soluzioni autonome per l’analisi dei dati, sistemi separati per governance e conformità e ambienti isolati per la sperimentazione dell’intelligenza artificiale. Questo approccio frammentato funzionava in modo efficace quando i carichi di lavoro aziendali erano prevedibili, chiaramente segmentati e divisi per scadenze e scopi funzionali distinti. L'intelligenza artificiale di Agentic ha completamente stravolto questo quadro di lunga data.
Gli agenti IA autonomi abbattono i confini tradizionali che un tempo separavano i carichi di lavoro distinti. All'interno di un unico flusso di lavoro continuo, questi agenti possono recuperare dati aziendali in tempo reale, condurre analisi approfondite, prendere decisioni autonome ed eseguire azioni mirate, il tutto senza i passaggi manuali e le lacune del sistema che definivano le operazioni sui dati legacy.
Le imprese di oggi necessitano di una struttura unificata di intelligenza artificiale e dati: una base sovrana e integrata in cui l'analisi, le operazioni fondamentali sui dati e le iniziative di intelligenza artificiale siano governate in modo coerente dalla progettazione. In questa nuova era, i leader di mercato non saranno più definiti da un’unica capacità standalone best-in-class. La vittoria spetterà invece a quelle organizzazioni che convergono in modo sicuro le capacità interfunzionali, abbattono i silos interni e operano come un’unica piattaforma unificata e sovrana di dati e intelligenza artificiale.
La convergenza non può essere costruita sulla frammentazione
Molte piattaforme basate sull’analisi stanno ora correndo verso il basso, aggiungendo o acquisendo database operativi
capacità di completare il quadro dell’agente. Ma questa “convergenza per attaccamento” può introdurre attriti:
-
Dati duplicati tra i sistemi
-
Ping-pong di dati tra magazzini e punti vendita operativi
-
Latenza imprevedibile
-
Una governance frammentata
-
Gettone in fuga e costi di calcolo
Ciò è importante perché gli agenti amplificano l’inefficienza. Ogni secondo in più di latenza si accumula attraverso il multistep
flussi di lavoro. Ogni sistema duplicato aumenta l’onere di governance e il rischio operativo.
La convergenza è ora la precondizione per la scalabilità, ottenuta facendo collassare la complessità in un’unica entità sovrana
fondazione.
Il momento del rinascimento: le platform devono essere per tutte le stagioni
La prossima generazione di piattaforme deve essere più di un magazzino, più di un motore transazionale
più di una toolchain AI. Nell’era degli agenti, l’infrastruttura deve supportare tre domini contemporaneamente:
L'ottimizzazione per un carico di lavoro isolato non funziona più. La convergenza duratura inizia a livello operativo
livello di fiducia e si estende verso l'alto fino all'analisi e ai carichi di lavoro nativi dell'intelligenza artificiale. Non può essere avvitato dopo il fatto.
Questa è la direzione verso cui Postgres si sta evolvendo: non solo un database transazionale ma un database unificato e governato
base per l'esecuzione operativa, analisi ad alta concorrenza e ragionamento AI su dati in tempo reale.
L'analisi accelerata dalla GPU avvicina l'esecuzione degli agenti ai dati
La prossima frontiera è l'esecuzione di analisi GPU-first. Come ha recentemente osservato Devin Pratt, direttore della ricerca presso IDC:
"L'arrivo della forza lavoro basata su agenti richiede un ripensamento dell'architettura dei dati. Per rimanere rilevanti, le imprese
è necessario ridurre il ping-pong di dati su piattaforme frammentate che può ostacolare il progresso. EDB Postgres AI,
basato sull'intelligenza artificiale NVIDIA e sull'elaborazione accelerata, si posiziona come il prodotto ad alta velocità e pronto per l'impresa
base per la gestione di questi sistemi ad agenti su larga scala, con l'obiettivo di aiutare le organizzazioni a prepararsi
la prossima era del lavoro autonomo."
Attraverso l'integrazione con Apache Spark accelerato da NVIDIA cuDF, il motore di analisi di EDB può scaricare
carichi di lavoro analitici alle GPU, consentendo:
-
Analisi fino a 50-100 volte più veloci su set di dati multi-terabyte
-
Isolamento del carico di lavoro basato su GPU per proteggere le prestazioni delle query operative
-
Supporto per architetture Lakehouse e funzionalità di governance tramite Apache Iceberg
Ciò consente agli agenti di interrogare e sintetizzare terabyte di dati in pochi secondi anziché in ore, supportando
analisi conversazionale, decisioni in tempo reale e orchestrazione multi-agente senza duplicare i dati
attraverso magazzini e laghi e senza che l'utente debba mai lasciare Postgres.
L’infrastruttura sovrana definirà i vincitori della piattaforma AI
La corsa per costruire e implementare l’intelligenza artificiale agenziale non è più incentrata sull’analisi di maggiori volumi di dati. Il suo obiettivo principale è cambiato: ora si tratta di consentire ai sistemi di intelligenza artificiale di agire sui dati di livello aziendale in modo sicuro, affidabile e con piena prevedibilità.
Considera questa analogia: non si dota un'auto di freni solo dopo che ha raggiunto la velocità massima. La stessa regola si applica all’infrastruttura AI agentica: governance, sovranità dei dati, rigoroso isolamento del carico di lavoro e completa verificabilità non possono essere ripensati. Questi pilastri critici devono essere integrati nel cuore stesso del sistema fin dalla sua fase di progettazione iniziale.
Nell’era degli agenti, la convergenza non è solo una strategia, ma un principio architettonico fondamentale. La sovranità dei dati si traduce direttamente in controllo operativo. E, in definitiva, la forza e la progettazione dei dati sottostanti e dell’infrastruttura AI decideranno quali imprese rivendicheranno la vittoria in questo panorama di trasformazione.
Obiettivo aziendale:
Distribuzione prodotti ICT/Integrazione di sistemi e servizi/Soluzioni infrastrutturali
Con oltre 20 anni di esperienza nella distribuzione IT, collaboriamo con marchi leader a livello mondiale per fornire prodotti affidabili e servizi professionali.
"Utilizzare la tecnologia per costruire un mondo intelligente" Il tuo fornitore di servizi di prodotti ICT di fiducia!
Il tuo messaggio deve contenere da 20 a 3000 caratteri!
Italian
