Sono identificate 6 tendenze per l’anno appena iniziato.
1) l'intelligenza artificiale agentica innesca una nuova era di complessità di sistema
Questa IA sta introducendo un nuovo livello di interazione tra sistemi. È più potente, ma esponenzialmente più difficile da gestire. Man mano che gli agenti coordinano le attività, scambiano contesto e attivano azioni a valle, anche gli ambienti digitali ben progettati possono trasformarsi in comportamenti imprevedibili. La maggior parte delle organizzazioni non è pronta per questo cambiamento. Senza una solida osservabilità e una governance coerente, questi sistemi diventeranno sempre più difficili da comprendere e controllare.
2) Il percorso verso l'autonomia inizia con una comprovata maturità operativa
Le aziende compiranno passi significativi verso operazioni autonome. Sarà la maturità, non l'ambizione, a determinare chi avrà successo. L'IA non potrà agire in modo indipendente finché i sistemi, l'automazione e i processi sottostanti non saranno stabili, osservabili e ben compresi
3) La resilienza diventa il nuovo parametro di riferimento per l'eccellenza operativa
Come gestire i dati in ambito IA
La resilienza diventerà la misura determinante delle prestazioni digitali. Man mano che i sistemi diventano più distribuiti e interconnessi, piccoli guasti possono diffondersi rapidamente tra applicazioni, aree cloud, sistemi di pagamento e servizi di terze parti. I leader non tratteranno affidabilità, disponibilità, sicurezza e osservabilità come pratiche separate. Le considereranno come un unico requisito: la capacità di un sistema di assorbire le interruzioni, ripristinarsi rapidamente e mantenere un'esperienza cliente coerente in condizioni di stress.
4) L'affidabilità diventa il fondamento del progresso dell'IA
Le organizzazioni daranno priorità alla costruzione di fondamenta che rendano i sistemi di IA costantemente affidabili. La prossima fase del progresso dell'IA dipenderà tanto dal fondamento deterministico e dai segnali fattuali quanto dalla potenza generativa dei modelli stocastici. Le aziende stanno riconoscendo che la creatività da sola non è sufficiente. Un'IA affidabile richiede sia input strutturati sia meccanismi che garantiscano che gli output rimangano affidabili.
5) Collaborazione uomo-macchina come motore di crescita
Nel prossimo anno, la crescita dell'IA agentica porterà a un nuovo modello operativo in cui gli esseri umani definiscono gli obiettivi e l'IA compie un'esecuzione ben definita. Man mano che i sistemi acquisiscono più contesto e diventano capaci di azioni coordinate, il ruolo umano passerà dall'esecuzione di compiti alla definizione di direzioni, alla fornitura di istruzioni e alla supervisione. Le organizzazioni si affideranno all'IA per analizzare le relazioni, identificare i rischi e avviare azioni sicure, mentre gli esseri umani rimarranno responsabili dei risultati e del giudizio trasversale.
6) Convergenza tra team di IA e cloud
L'IA smetterà di operare come disciplina isolata e diventerà una componente normale della delivery di software cloud-native. I team integreranno l'IA nei servizi digitali allo stesso modo in cui integrano database o altri sistemi core. Di conseguenza, l'ingegneria dell'IA, l'ingegneria del cloud, l'SRE e la sicurezza convergeranno in un modello operativo condiviso con pipeline comuni, SLO condivisi e responsabilità unificata per l'intero ciclo di vita dei servizi abilitati dall'IA.