- Gli agenti IA sono molto facili da costruire con pochi comandi LLM e prompt, ma in produzione il codice è solo la parte più piccola dell’intero sistema complesso.
- Le aziende possono raggiungere rapidamente un numero di agenti da 5 a 10 volte superiore a quello dei dipendenti, causando perdita di controllo e sovrapposizione di funzioni.
- Esistono 7 blocchi di “debito infrastrutturale nascosto”: integrazioni, context lake, registro degli agenti, misurazione, human-in-the-loop, governance e orchestrazione.
- Integrazioni frammentate portano a centinaia di connessioni e token individuali, soggetti a errori, scadenze e creazione di dati incoerenti tra gli agenti.
- Un context lake debole porta l’agente a usare dati obsoleti e a non imparare dallo storico delle decisioni, ripetendo gli stessi errori.
- La mancanza di un registro degli agenti causa la proliferazione di agenti duplicati di cui nessuno conosce l’esistenza, senza versionamento o controllo del ciclo di vita.
- La misurazione è difficile perché i sistemi non sono deterministici, rendendo complicata la valutazione delle prestazioni, del ROI e dei miglioramenti nel tempo.
- La mancanza di standardizzazione dello “human-in-the-loop” porta a logiche di approvazione frammentate, difficili da scalare e prive di controllo su azioni critiche.
- Una governance debole può causare fughe di dati, abuso di permessi di accesso e mancanza di audit trail chiari per le azioni degli agenti.
- L’orchestrazione è il punto di rischio maggiore; quando gli agenti operano in modo non deterministico, possono prendere decisioni errate difficili da tracciare.
- Scalando a livello aziendale, fino al 50% delle risorse tecniche potrebbe dover essere dedicato alla gestione dell’infrastruttura attorno agli agenti invece che alla creazione di prodotti.
📌 Gli agenti IA aprono potenti possibilità di automazione ma creano allo stesso tempo un nuovo livello di debito tecnico più complesso dei precedenti microservizi. Con 7 blocchi infrastrutturali, dalle integrazioni all’orchestrazione, le aziende potrebbero dover spendere fino al 50% delle risorse solo per controllare il sistema degli agenti. Senza costruire una base solida fin da subito, rischi come fughe di dati, errori in produzione e costi IA fuori controllo emergeranno rapidamente quando il numero di agenti supererà di molte volte quello del personale.
