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Framework aziendali per la creazione di sistemi di intelligenza artificiale su larga scala
September 11, 2025

Introduzione

La conversazione sull'intelligenza artificiale è cambiata. Le aziende non chiedono più se utilizzare l'IA, ma come renderla operativa su larga scala. Entra nell'IA degli agenti: sistemi basati su agenti autonomi in grado di ragionare, pianificare ed eseguire attività con un contributo umano limitato. Tuttavia, senza i giusti framework, le iniziative di intelligenza artificiale degli agenti rischiano di andare in stallo nel purgatorio pilota.

Questo articolo illustra i framework aziendali per la creazione di sistemi di intelligenza artificiale, dai modelli di orchestrazione ai modelli di governance.

Cos'è l'IA di Agentic e perché i framework sono importanti

  • Definizione: IA agentica come sistema mirato composto da più agenti.
  • Fattore di differenziazione rispetto all'IA tradizionale: autonomia, orchestrazione, adattabilità.
  • Perché i framework sono fondamentali: ripetibilità, gestione del rischio, controllo dei costi, conformità.

Framework aziendali di base per l'IA agentica

  1. Il quadro di orchestrazione: Modelli di coordinamento multi-agente: pianificatore-esecutore, supervisore-lavoratore, peer-to-peer. Quando utilizzarli (flussi di lavoro aziendali, operazioni IT, ambienti in cui devono essere prese decisioni). Strumenti e architetture che consentono l'orchestrazione (ad es. LangGraph, AutoGen, uTask).
  2. Governance e quadro dei rischi: Guardrail per la conformità (SOC2, GDPR, verificabilità). Controllo degli accessi in base ai ruoli e applicazione delle policy. Design "a prova di errore": rollback, monitoraggio, risposta agli incidenti.
  3. Quadro di valutazione e qualità: Ciclo di valutazione continuo. Creazione di un set di dati d'oro per il benchmarking degli agenti. Consenso "umano nel ciclo" per i casi limite.
  4. Framework di dimensionamento e distribuzione: Implementazioni ibride: dispositivi perimetrali on-premise, su cloud privato. Modelli di flusso di lavoro per scalare gli agenti su migliaia di transazioni al secondo. Esempio di caso: Agenti per la risoluzione degli incidenti IT su scala globale.

Valore aziendale dell'utilizzo dei framework

  • Percorso più rapido dalla fase pilota alla produzione.
  • Ottimizzazione dei costi grazie a modelli di progettazione prevedibili.
  • Rischio ridotto nell'adozione dell'IA aziendale.
  • Miglioramento della misurazione del ROI nei sistemi multi-agente.

Il punto di vista delle soluzioni di intelligenza artificiale di Uber

Uber AI Solutions ha reso operativi i framework di orchestrazione degli agenti per i sistemi interni (instradamento, rilevamento delle frodi, operazioni con i clienti) e ora estende questa esperienza alle aziende.

La nostra piattaforma di orchestrazione uTask e i flussi di lavoro per la qualità dei dati uLabel integrano governance e ripetibilità sin dal primo giorno.

I framework non sono facoltativi. Sono la base che separa gli agenti di intelligenza artificiale sperimentali dai sistemi pronti per l'azienda.

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