L’intelligenza artificiale (AI) sta cambiando il modo in cui le aziende operano, offrendo nuove opportunità di automatizzare i processi, migliorare l’efficienza e ridurre i costi. Tuttavia, per poter adottare su larga scala gli agenti AI, ossia sistemi autonomi in grado di prendere decisioni e agire in base ai dati, è necessaria una solida infrastruttura di integrazione dei dati. Secondo il 10° Connectivity Benchmark Report di MuleSoft, il 69% delle aziende europee identifica l’integrazione dei dati come una delle principali sfide nell’adozione dell’AI. Il rapporto, basato su un’indagine condotta su 1.050 leader IT in tutto il mondo, offre una panoramica dettagliata sullo stato attuale dell’adozione dell’AI e sulle barriere che le aziende devono superare per sfruttarne appieno il potenziale.
Agenti AI in crescita
Il 96% dei responsabili IT delle aziende europee ha già implementato o prevede di implementare agenti AI nei prossimi due anni. Questi sistemi, progettati per agire autonomamente, raccolgono dati strutturati e non strutturati da fonti come CRM, ERP, e-mail, PDF e Slack, supportando i team IT e migliorando l’efficienza operativa.
Tuttavia, solo il 32% delle applicazioni è attualmente connesso all’interno delle aziende europee, un dato che limita significativamente l’accuratezza e l’utilità degli agenti AI.
Il 94% degli intervistati ha dichiarato di avere difficoltà a integrare i dati tra i vari sistemi. Questo problema è particolarmente rilevante per le aziende che utilizzano agenti AI, dove il 91% dei dirigenti IT segnala che i silos di dati ostacolano significativamente il loro lavoro. Le aziende europee utilizzano in media 789 applicazioni, mentre quelle che sfruttano agenti AI ne utilizzano addirittura 1.075. Tuttavia, la mancanza di integrazione tra queste applicazioni limita la capacità degli agenti AI di operare in modo efficace, riducendo il loro impatto sulla produttività e sull’efficienza.
Più produttività nel futuro
Nonostante le sfide, il 92% dei responsabili IT europei ritiene che l’AI aumenterà la produttività dei propri sviluppatori nei prossimi tre anni. Tra le aziende che già utilizzano agenti AI, questa percentuale sale addirittura al 98%. Gli agenti AI offrono l’opportunità di automatizzare compiti ripetitivi e complessi, liberando risorse IT da dedicare ad attività a maggior valore aggiunto. Tuttavia, per raggiungere questo obiettivo, è essenziale risolvere i problemi di integrazione e garantire che gli agenti AI abbiano accesso a dati accurati e aggiornati.
API per agenti AI più performanti
Le API (Application programming interface) sono fondamentali per migliorare le prestazioni degli agenti AI. Secondo il rapporto, il 60% delle aziende che utilizzano API ha migliorato la propria infrastruttura IT, mentre il 50% ha automatizzato i flussi di lavoro e il 49% ha facilitato la condivisione dei dati tra i team. Inoltre, il 51% del software interno delle aziende europee è disponibile per il riutilizzo, offrendo l’opportunità di sfruttare gli investimenti esistenti e costruire agenti AI più affidabili. Oltre a supportare gli agenti AI, le API generano un significativo valore economico. Le aziende europee che utilizzano API riportano un aumento della produttività (52%), una maggiore innovazione (47%) e una maggiore rapidità nel soddisfare le richieste aziendali (46%). Inoltre, i leader IT stimano che il 39% del fatturato delle loro aziende sia generato da implementazioni correlate alle API, percentuale che sale al 43% nelle organizzazioni che utilizzano agenti AI.
Verso un futuro multi-agente
Con l’aumento del numero di modelli AI utilizzati dalle aziende (passato da una media di 10 nel 2024 a 15 nel 2025), la sfida dell’integrazione diventa ancora più complessa.
Le aziende devono garantire che i diversi agenti AI possano comunicare tra loro in modo efficace, evitando duplicazioni e conflitti. Questo richiede una strategia di integrazione proattiva che unifichi l’intero patrimonio IT, dalle applicazioni ai sistemi, dalle automazioni alle API.
Le sfide per il futuro
Secondo Andrew Comstock, senior vice president e general manager di MuleSoft, “gli agenti AI sono destinati a trasformare le aziende grazie al loro ruolo di forza lavoro digitale illimitata. Tuttavia, per sbloccare questo potenziale, l’integrazione dei dati e le API sono fondamentali per costruire una solida base per gli agenti”. Le aziende leader devono adottare una strategia di integrazione che consenta di unificare l’intero patrimonio IT, garantendo che gli agenti AI possano accedere a dati affidabili e operare in modo autonomo.
L’aumento della complessità dell’infrastruttura IT rappresenta una delle principali sfide per l’adozione degli agenti AI, secondo Comstock. Con un numero crescente di applicazioni e modelli AI, le aziende rischiano di creare ulteriori silos di dati, riducendo l’efficacia degli agenti. Per affrontare questa sfida, è essenziale adottare soluzioni di integrazione che semplifichino e unifichino l’infrastruttura dei dati, consentendo agli agenti AI di operare in modo più efficiente.
Superagenti e integrazione
Il futuro degli agenti AI, secondo Comstock, sarà caratterizzato dall’emergere di “superagenti”, sistemi in grado di eseguire compiti complessi e multi-fase, simili a quelli umani.
Tuttavia, anche questi superagenti avranno bisogno di integrazione e automazione per funzionare in modo efficace. Le aziende dovranno investire in soluzioni di integrazione che consentano agli agenti di comunicare tra loro e di interagire con i sistemi esistenti, garantendo un flusso di dati continuo e affidabile.
Questa ricerca mostra il grande interesse per il mondo dell’intelligenza artificiale e, in particolare, per gli agenti, che vengono visti come una soluzione per aumentare la produttività e l’efficienza delle aziende, a condizione di riuscire a rendere accessibili e interconnessi tutti i dati e le applicazioni utilizzati.