- I fondi di venture capital scommettono sul “context graph” come prossima ondata dell’IA, concentrandosi sulla memorizzazione del ragionamento decisionale piuttosto che solo sui dati dei risultati.
- Per 40 anni, il software aziendale ha registrato solo “cosa è successo” senza salvare il “perché è successo”, causando la perdita di conoscenze critiche quando il personale se ne va.
- Il context graph collega le “tracce decisionali” come chi ha approvato, quali eccezioni sono state applicate e quali erano i precedenti, creando un sistema in cui la logica decisionale è interrogabile.
- L’opportunità di mercato non è solo il SaaS da 200 miliardi di dollari, ma fino a 4.600 miliardi di dollari spesi in stipendi e servizi, dove le decisioni umane non sono ancora state digitalizzate.
- Gli agenti AI stanno guidando questa tendenza perché generano e devono memorizzare catene di decisioni quando operano su sistemi multipli.
- Le startup hanno un vantaggio perché si trovano direttamente nel flusso di esecuzione, dove possono registrare le decisioni nel momento in cui avvengono, invece di leggere i dati a posteriori.
- Ad esempio, il progetto open-source gstack ha raggiunto quasi 20.000 stelle su GitHub e oltre 2.200 fork in poche settimane, dimostrando una forte domanda di infrastrutture per agenti.
- Tuttavia, non esiste ancora un leader di mercato e rimangono sfide significative in termini di sicurezza, diritti di accesso e ragionamento su dati sensibili.
- Giganti come Salesforce, Workday e ServiceNow stanno entrando nel settore, ma sono limitati da vecchie architetture che memorizzano solo lo stato corrente.
Conclusione: Il context graph è visto come il nuovo livello infrastrutturale dell’IA aziendale, capace di trasformare decisioni frammentate in “intelligenza organizzativa” accumulata nel tempo. Con una scala potenziale di 4.600 miliardi di dollari, molto più grande dei 200 miliardi del SaaS, questo potrebbe essere il prossimo grande passo avanti dell’IA. Tuttavia, il mercato non ha ancora un leader e deve risolvere i problemi di sicurezza, architettura e fiducia prima dell’esplosione definitiva.
