Mentre l'AI generativa e gli AI Agent dominano le conversazioni, molte aziende restano bloccate nella fase di proof-of-concept (PoC). Secondo Roberto, la vera sfida non è costruire qualcosa che funzioni al 90%, ma conquistare quel 10% finale indispensabile per la messa in produzione: scalabilità, governance, solidità e un'integrazione fluida con i sistemi aziendali.
Con la rapida evoluzione dell'intelligenza artificiale, distinguere il reale valore di business dal rumore di fondo del mercato è fondamentale. In SDG, l'approccio è chiaro: testare presto, testare a fondo e validare l'impatto prima di scalare. Attraverso framework innovativi, osservatori sull'AI e una sperimentazione strutturata, l'obiettivo è identificare le tecnologie in grado di generare risultati di business concreti e misurabili.
Per gli utenti finali l'AI può sembrare quasi come una magia, ma la verità è che dietro le quinte c'è pura ingegneria. Roberto spiega come gli agenti AI di livello enterprise richiedano:
L'ascesa dell'Agentic AI segna il passaggio da semplici chatbot a sistemi autonomi capaci di eseguire task, collaborare con altri agenti e guidare l'automazione su larga scala.
Uno degli impatti più trasformativi dell'AI riguarda la Business Intelligence e i processi decisionali. Connettendo l'AI direttamente ai dati aziendali attraverso layer semantici, le organizzazioni possono abbandonare i report statici per passare invece ad insight in tempo reale e realmente data-driven.
La piattaforma Insight Gen di SDG permette agli utenti di business, e non solo ai team tecnici, di interagire con i dati aziendali in linguaggio naturale, accelerando le decisioni e migliorando l'agilità operativa.
Man mano che gli AI Agent acquisiscono autonomia, la governance diventa essenziale. Definire ruoli, permessi di accesso, perimetri d'azione e supervisione umana, garantisce che i sistemi di intelligenza artificiale operino in modo sicuro e responsabile all'interno degli ambienti aziendali.
Guardando al futuro, SDG sta espandendo il proprio ecosistema AI con nuovi componenti, tra cui:
Un trend chiave evidenziato per il 2026 è l'affermazione del semantic data layer (il livello semantico dei dati), che consentirà ai sistemi AI di trasformare i dati grezzi in Business Knowledge immediatamente azionabile.