L’intelligenza artificiale sta entrando in una nuova fase, la cosiddetta Agentic AI, caratterizzata da sistemi autonomi capaci di agire in modo indipendente e prendere decisioni in tempo reale. Questa evoluzione rende obsoleti gli stack tecnologici tradizionali, spingendo le aziende a superarne i limiti e adottare infrastrutture innovative basate su AI agent hub e architetture distribuite, ibride e multicloud.
“I software di Agentic AI richiedono stack IT evoluti che vanno ben oltre l’architettura standard. Per gestire dati e modelli in modo efficiente e scalabile servono elaborazioni specializzate, flussi di lavoro multi-agente e interconnessioni sicure”, afferma Kaladhar Voruganti, VP e Senior Technologist di Equinix.
Dallo stack tradizionale all’AI agent hub: una rivoluzione infrastrutturale
Il passaggio dal software statico a quello guidato da agenti AI autonomi comporta una revisione radicale dell’intera infrastruttura tecnologica. Non basta più affidarsi a cluster di calcolo centralizzati o a modelli cloud tradizionali: in un futuro molto prossimo, le aziende dovranno poter creare e monitorare molteplici agenti AI, gestendo al contempo flussi di dati provenienti da diversi provider. Il raggiungimento di questi obiettivi richiede sicurezza, privacy e controllo dei costi. In questo contesto, secondo Equinix, un modello efficace si basa su alcuni pilastri chiave:
- Sicurezza e privacy grazie all’interconnessione: i workflow AI multi-provider e multi-agente richiedono flussi di dati protetti e orchestrazione centralizzata. L’utilizzo di AI agent hub consente di monitorare e gestire traffico, policy e interazioni tra agenti e provider, garantendo sicurezza e governance anche in ecosistemi complessi.
- Gestione dei costi con architetture ibride e gateway dedicati: sviluppare AI esclusivamente nel cloud può portare a costi imprevedibili, soprattutto per i carichi di inferenza. Al contrario, un’infrastruttura ibrida consente di sfruttare risorse private per la base operativa e di ricorrere al cloud solo per picchi di carico o modelli avanzati, mantenendo flessibilità e controllo sulla spesa.
- Flessibilità e controllo tramite hub di interconnessione: molti progetti AI non superano la fase di test a causa delle sfide insite nella gestione dei dati. Conservare una copia dei dati in un hub di interconnessione cloud-neutral, vicino sia all’edge sia ai cloud, offre maggiore flessibilità nell’accesso a modelli e risorse di calcolo di diversi provider, riducendo i costi e aumentando la resilienza operativa.
- Performance ottimali e bassa latenza: per le applicazioni di AI agentica sensibili alla latenza, come le diagnosi sanitarie, l’automazione o la customer experience, è essenziale una rete ad alte prestazioni capace di garantire tempi di risposta rapidi e prevedibili anche in ambienti distribuiti e multicloud.
