Mustafa Yagmur: l'era dell'Agentic Conversational Analytics

L'intelligenza artificiale sta cambiando radicalmente il modo in cui le aziende interagiscono con i dati e come si muovono all'interno del proprio patrimonio informativo. Tra le evoluzioni più concrete e interessanti in questo settore c'è l'Agentic Conversational Business Analytics. In una delle ultime sessioni di AI Wizards, Stella ha incontrato Mustafa Yagmur, AI and ML Solutions Architect di SDG Group, per fare chiarezza su questo concetto emergente e capire perché le aziende dovrebbero accelerare in questa direzione. 

Andare oltre le vecchie dashboard

Per anni l'analisi dei dati aziendali è stata affidata interamente ai classici strumenti di Business Intelligence (BI) come dashboard, report e modelli semantici. Sono soluzioni senza dubbio performanti, che però nascondono un limite operativo: costringono l'utente a esplorare i dati manualmente o, peggio, a dipendere continuamente dal supporto dei data analyst per ottenere risposte profonde. 

L'approccio agentico ribalta completamente questo paradigma. Invece di doversi districare tra grafici e dashboard complessi, l'utente fa semplicemente una domanda parlando in linguaggio naturale. Dietro le quinte, una serie di agenti intelligenti decifra la richiesta, interroga le fonti corrette, esegue l'analisi necessaria e restituisce una risposta già contestualizzata, non un semplice dato grezzo da interpretare. 

In breve: permette alle organizzazioni di "parlare con i propri dati", ma con un livello di profondità e comprensione che i vecchi chatbot o i semplici strumenti di query non si sognano nemmeno. 

Cos'è che rende un sistema davvero “Agentic”?

La vera differenza rispetto al passato sta tutta nell'autonomia dei sistemi. A differenza delle piattaforme tradizionali, che si limitano a rispondere a un comando diretto ed esatto, i sistemi agentici sono progettati per ricevere un obiettivo di business generico e capire autonomamente come risolverlo. 

 Ecco come si muovono sul campo: 

• Scompongono i problemi aziendali complessi in task più piccoli e gestibili

• Individuano e interrogano in autonomia le fonti dati corrette, che si tratti di dati strutturati o non strutturati 

• Applicano logiche di business e ragionamenti avanzati al contesto

• Trasformano gli insight in risposte che abbiano un valore reale

Per farlo, spesso non lavora un solo software isolato: si attivano più agenti specializzati che collaborano tra loro, replicando l'esatto flusso di lavoro di un team di analisti umani. Il risultato è un sistema che non si limita a visualizzare informazioni, ma svolge un vero e proprio lavoro analitico autonomo. 

Il ruolo cruciale del Semantic Layer

L'elemento che rende possibile questa evoluzione è il livello semantico (semantic layer). In un approccio agentico, questo livello smette di essere una semplice struttura tecnica di archiviazione dati e si trasforma in uno strato pieno di conoscenza e contesto aziendale. 

Invece di limitarsi a definire le metriche, il semantic layer custodisce al suo interno:

• I KPI e le regole fondamentali del business

• Le relazioni logiche profonde tra i diversi punti dati

• Gli obiettivi strategici e l'intero contesto operativo dell'azienda

È questa la base che permette agli agenti di interpretare i dati muovendosi come se conoscessero l'azienda da sempre, garantendo risultati accurati, rilevanti e perfettamente allineati con le definizioni interne dell'organizzazione.  

Senza questa struttura semantica, il rischio è di produrre insight generici, confusi o incoerenti. Con una base solida, invece, il sistema si comporta a tutti gli effetti come un esperto di dominio. 

Dall'insight all'azione concreta

La Business Intelligence tradizionale si ferma quasi sempre alla generazione dell'insight: ti spiega cosa è successo e, nei casi migliori, il perché. L'analytics agentica va oltre e risponde alla domanda successiva, quella che conta davvero per un manager: "cosa dovremmo fare adesso?"

Avendo ben chiari sia i dati che il contesto operativo, questi sistemi sono in grado di raccomandare azioni specifiche, evidenziare tempestivamente i rischi di mercato e simulare i potenziali risultati delle decisioni prima che vengano prese. In questo modo, l'analytics passa dall'essere una funzione di reporting passiva a un sistema attivo di supporto alle decisioni aziendali. 

Come costruire la fiducia nelle decisioni AI-driven

Nel momento in cui iniziamo ad affidare responsabilità concrete a questi sistemi, la fiducia diventa un fattore non negoziabile. Mustafa ha tracciato i pilastri fondamentali su cui costruire un'architettura affidabile: 

• Fondamenta stabili: i sistemi devono poggiare esclusivamente su dati validati e logiche di business certificate 
• Validazione continua: l'adozione di testing framework e benchmark predefiniti per verificare costantemente le performance dei modelli 
• Trasparenza: l'AI deve essere in grado di spiegare in modo chiaro il percorso logico seguito per arrivare a un determinato risultato 
•  Governance rigorosa: la definizione di ruoli precisi, permessi di accesso e meccanismi chiari di supervisione 

In ogni caso, soprattutto quando la posta in gioco è alta e le decisioni sono cruciali, il coinvolgimento umano tramite processi di human-in-the-loop resta essenziale. 

Gli ostacoli da superare per una reale adozione in azienda

Le potenzialità sono enormi, ma il percorso di adozione presenta delle sfide complesse. Molte realtà incontrano grosse difficoltà nel far scalare i progetti dalla fase di Proof of Concept (PoC) alla produzione industriale. Spesso la causa si trova nel disallineamento tra i dati tecnici e le definizioni di business, o di framework di governance e controllo non ancora maturi. 

Se le fondamenta del dato traballano, i risultati saranno inevitabilmente inaffidabili, e questa mancanza di fiducia finisce per bloccare l'adozione da parte degli utenti finali. Per evitare che questo si verifichi servono obiettivi di business chiari e una strategia ben pianificata. Come ricorda giustamente Mustafa, non può esistere alcuna AI strategy se prima non si è costruita una data strategy solida. 

Il futuro dell'analytics: cosa ci aspetta

Guardando al futuro, i sistemi agentici sono destinati a diventare ancora più proattivi e integrati capillarmente nei flussi operativi aziendali.

I prossimi sviluppi tecnologici si muoveranno su tre direttrici chiare: 

• Sistemi capaci di anticipare le necessità degli utenti, facendo emergere gli insight in modo del tutto automatico
• Integrazione diretta con le piattaforme operative aziendali per innescare azioni automatiche sul campo
• Capacità di apprendimento continuo attraverso l'interazione quotidiana e i feedback ricevuti dagli utenti

Questa evoluzione ha il potenziale per ridefinire i processi decisionali interni: ogni singolo utente avrà accesso a un assistente virtuale, sempre disponibile e perfettamente consapevole del dominio in cui opera.

La componente umana resta "nel loop"

Nonostante il livello di automazione sia destinato a crescere, il ruolo delle persone rimane centrale. Se da un lato gli agenti intelligenti sono imbattibili nel processare moli enormi di dati e far emergere pattern nascosti, dall'altro il giudizio critico, l'esperienza sul campo e la comprensione del contesto macroeconomico appartengono solo all'uomo.  

Il futuro del lavoro in azienda sarà strettamente collaborativo: l'AI si farà carico delle analisi pesanti e formulerà raccomandazioni strategiche, ma la decisione finale resterà saldamente nelle mani dei manager. 

Un nuovo modo di lavorare con i dati

Il messaggio chiave da portarsi a casa per i leader aziendali è chiaro: non siamo di fronte all'ennesima introduzione di un nuovo tool tecnologico, ma a un ripensamento profondo del modo in cui l'intera azienda interagisce con i propri dati. 

L'analytics agentica rimuove le barriere d'accesso, rendendo la conoscenza aziendale immediatamente disponibile e azionabile. Le organizzazioni capaci di unire una solida infrastruttura dati a questa nuova mentalità saranno quelle che avranno maggiore successo, trasformando gli insight in decisioni strategiche con una velocità e una precisione mai viste prima. 

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