La tecnologia degli AI Agents sta generando una nuova ondata di innovazione nel settore tecnologico. Secondo il CEO di AWS, Matt Garman, l’impatto di questa tecnologia è paragonabile a quello dell’emergere di Internet. Diverse aziende hanno già iniziato a beneficiare delle potenzialità offerte dagli AI Agents, come ad esempio AstraZeneca, che ha accelerato la scoperta di intuizioni mediche, e Yahoo Finance, che ha trasformato il modo in cui milioni di investitori conducono le proprie ricerche finanziarie.
principi fondamentali per l’implementazione degli ai agents
Per facilitare le imprese nella transizione da risultati preliminari a applicazioni su larga scala, AWS ha delineato quattro principi chiave e introdotto funzionalità innovative per affrontare le sfide legate alla costruzione e al deployment degli Agent.
agilità come vantaggio competitivo
Nell’attuale era digitale, la vera chiave del successo non è tanto prevedere il futuro quanto adattarsi alle circostanze. AWS ha presentato Amazon Bedrock AgentCore, un sistema completo progettato per consentire alle aziende di implementare agenti ad alte prestazioni in modo sicuro e scalabile. Questa soluzione offre un ambiente serverless affidabile con isolamento completo delle sessioni e supporta diversi framework open-source.
- Itaú Unibanco (Brasile)
- Innovaccer (tecnologia sanitaria)
- Boomi (piattaforma integrata)
innovazione nell’infrastruttura degli agenti
AWS sottolinea che sebbene i principi tecnologici fondamentali rimangano invariati, è necessario innovare nei metodi pratici nell’era degli AI Agents. I pilastri principali includono:
- Sicurezza e fiducia: fornisce ambienti computazionali dedicati con isolamento della memoria.
- Affidabilità e scalabilità: capacità di auto-recupero da migliaia di sessioni simultanee senza pianificazione della capacità.
- Autenticazione: accesso sicuro agli agenti tramite controlli granulari temporanei.
- Osservabilità: monitoraggio in tempo reale attraverso dashboard integrate.
- Elaborazione dei dati: gateway per trasformare fonti dati diverse in strumenti cognitivi utilizzabili dagli agenti.
- Integrazione fluida: supporto per protocolli MCP e A2A garantendo cooperazione tra vari agenti e strumenti.
risultati eccellenti tramite modelli e dati
AWS adotta una strategia dual-track: consente ai clienti di scegliere i modelli più adeguati mentre offre strumenti per migliorare le performance con dati proprietari. Tra le innovazioni ci sono:
- Capacità di personalizzazione dei modelli: tramite Amazon SageMaker con Amazon Nova.
- Modelli ottimizzati specificamente sviluppati.
- Cambiamento nella conservazione dei dati: introduzione del servizio Amazon S3 Vectors che riduce significativamente i costi senza compromettere le performance.
soluzioni pronte all’uso per migliorare l’esperienza utente
AWS ha creato una matrice di soluzioni preconfigurate per consentire alle organizzazioni una rapida trasformazione. Gli utenti possono ora acquistare direttamente AI Agents attraverso AWS Marketplace. Tra queste soluzioni si trovano:
- Kiro AI Development Environment
- Amazon Transform
- Amazon Connect
dall’idea all’implementazione: azione immediata necessaria
AWS esorta le aziende a non attendere la soluzione perfetta ma piuttosto a focalizzarsi su problematiche aziendali specifiche da risolvere. Per supportare questo processo, AWS investirà ulteriormente 100 milioni di dollari nel centro d’innovazione dedicato all’AI generativa, raddoppiando così gli investimenti totali. Questo approccio ha già aiutato numerose aziende come NFL, Yahoo Finance, BMW e AstraZeneca a ottenere significativi aumenti nella produttività.
I quattro principi delineano un quadro complessivo per l’implementazione autonoma dell’intelligenza artificiale nelle imprese. Grazie alla sua reputazione nel garantire sicurezza, affidabilità e privacy dei dati nel cloud computing, AWS si impegna ad applicare questi principi anche nel campo degli AI Agents supportando la trasformazione intelligente delle aziende.
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