Sono identificate 6 tendenze per l’anno appena iniziato.
1) l'intelligenza artificiale agentica innesca una nuova era di complessità di sistema
Questa IA sta introducendo un nuovo livello di interazione tra sistemi. È più potente, ma esponenzialmente più difficile da gestire. Man mano che gli agenti coordinano le attività, scambiano contesto e attivano azioni a valle, anche gli ambienti digitali ben progettati possono trasformarsi in comportamenti imprevedibili. La maggior parte delle organizzazioni non è pronta per questo cambiamento. Senza una solida osservabilità e una governance coerente, questi sistemi diventeranno sempre più difficili da comprendere e controllare.
2) Il percorso verso l'autonomia inizia con una comprovata maturità operativa
Le aziende compiranno passi significativi verso operazioni autonome. Sarà la maturità, non l'ambizione, a determinare chi avrà successo. L'IA non potrà agire in modo indipendente finché i sistemi, l'automazione e i processi sottostanti non saranno stabili, osservabili e ben compresi
3) La resilienza diventa il nuovo parametro di riferimento per l'eccellenza operativa
Vincere l'incompetenza diffusa con l'apprendimento
La resilienza diventerà la misura determinante delle prestazioni digitali. Man mano che i sistemi diventano più distribuiti e interconnessi, piccoli guasti possono diffondersi rapidamente tra applicazioni, aree cloud, sistemi di pagamento e servizi di terze parti. I leader non tratteranno affidabilità, disponibilità, sicurezza e osservabilità come pratiche separate. Le considereranno come un unico requisito: la capacità di un sistema di assorbire le interruzioni, ripristinarsi rapidamente e mantenere un'esperienza cliente coerente in condizioni di stress.
4) L'affidabilità diventa il fondamento del progresso dell'IA
Le organizzazioni daranno priorità alla costruzione di fondamenta che rendano i sistemi di IA costantemente affidabili. La prossima fase del progresso dell'IA dipenderà tanto dal fondamento deterministico e dai segnali fattuali quanto dalla potenza generativa dei modelli stocastici. Le aziende stanno riconoscendo che la creatività da sola non è sufficiente. Un'IA affidabile richiede sia input strutturati sia meccanismi che garantiscano che gli output rimangano affidabili.
5) Collaborazione uomo-macchina come motore di crescita
Nel prossimo anno, la crescita dell'IA agentica porterà a un nuovo modello operativo in cui gli esseri umani definiscono gli obiettivi e l'IA compie un'esecuzione ben definita. Man mano che i sistemi acquisiscono più contesto e diventano capaci di azioni coordinate, il ruolo umano passerà dall'esecuzione di compiti alla definizione di direzioni, alla fornitura di istruzioni e alla supervisione. Le organizzazioni si affideranno all'IA per analizzare le relazioni, identificare i rischi e avviare azioni sicure, mentre gli esseri umani rimarranno responsabili dei risultati e del giudizio trasversale.
6) Convergenza tra team di IA e cloud
L'IA smetterà di operare come disciplina isolata e diventerà una componente normale della delivery di software cloud-native. I team integreranno l'IA nei servizi digitali allo stesso modo in cui integrano database o altri sistemi core. Di conseguenza, l'ingegneria dell'IA, l'ingegneria del cloud, l'SRE e la sicurezza convergeranno in un modello operativo condiviso con pipeline comuni, SLO condivisi e responsabilità unificata per l'intero ciclo di vita dei servizi abilitati dall'IA.