Il passaggio delle aziende dalla fase sperimentale dell’intelligenza artificiale (AI) all’implementazione su larga scala richiede infrastrutture capaci di gestire la complessità dei dati e i requisiti di governance. Recenti analisi di mercato indicano che solo il 42% delle imprese nordamericane possiede una maturità del dato sufficiente a garantire un ritorno sull’investimento (ROI) misurabile. In questo scenario, la capacità di combinare una gestione solida dei dati con un’infrastruttura sicura on-premise diventa un fattore determinante per il successo produttivo delle soluzioni di “Agentic AI”.
L’aggiornamento dei sistemi di archiviazione e calcolo accelerato permette oggi di mantenere i dati in prossimità delle risorse di elaborazione, migliorando l’efficienza dei carichi di lavoro intensivi. Le nuove opzioni includono il supporto alle architetture NVIDIA Blackwell, sia con raffreddamento ad aria che a liquido, offrendo flessibilità nello sviluppo e nel fine-tuning dei modelli.
Octavian Tanase, chief product officer di Hitachi Vantara, ha osservato: “l’AI sta entrando nella fase di produzione più rapidamente di quanto le infrastrutture dati di molte organizzazioni siano pronte a supportare”. L’obiettivo delle nuove soluzioni software è fornire maggiore controllo nel passaggio dai progetti pilota alla produzione industriale.
Un elemento centrale di questa evoluzione è l’introduzione di blueprint AI che definiscono ruoli strutturati per gli agenti virtuali, distinti in “supervisor” e “worker”. Mentre i secondi eseguono i compiti operativi, i primi coordinano i flussi di lavoro multi-agente, automatizzando processi complessi sotto una supervisione costante. L’integrazione di standard aperti come il Model Context Protocol (MCP) consente inoltre agli agenti di connettersi in modo sicuro a fonti dati esterne e distribuite, eliminando la necessità di trasferimenti massivi di informazioni e preservando la sovranità del dato all’interno degli ambienti aziendali.
La collaborazione strategica tra fornitori di storage e tecnologie di networking punta a semplificare l’accesso ai dataset storici, migliorando la spiegabilità dei sistemi AI. Jason Hardy, vice president di NVIDIA, ha sottolineato: “Un’infrastruttura AI full-stack ottimizzata per le esigenze enterprise consente alle organizzazioni di supportare una gamma più ampia di risultati AI mantenendo le performance e la coerenza operativa”. Le nuove architetture di riferimento promettono disponibilità dei dati costante e flessibilità per ambienti hybrid cloud, elementi essenziali per le imprese che mirano a una trasformazione digitale sicura e scalabile.