Bernd Greifeneder, CTO & Founder, Dynatrace, illustra le sei previsioni che permetteranno di capire quale sarà l’evoluzione dell’osservabilità nell’anno appena iniziato.
Previsione 1: Dynatrace e l’IA agentica che innesca una nuova era di complessità di sistema
L’intelligenza artificiale agentica 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.
Dynatrace – La responsabilità affidata alla supervisione umana
Scenari comuni mostrano come funziona questo meccanismo. Quando un veicolo rileva un problema, gli agenti specializzati in determinate attività possono controllare le informazioni del cliente, valutare le opzioni di servizio, stimare le tempistiche e coordinare una risoluzione. Un agente di assistenza viaggi potrebbe fare qualcosa di simile, contattando gli agenti che confrontano i voli, verificano i vantaggi fedeltà, prenotano i trasporti e modificano i piani in tempo reale. In entrambi i casi, molti agenti lavorano dietro le quinte per un unico risultato e le interazioni tra loro possono moltiplicarsi in modi imprevedibili.
Perché in questo contesto è importante l’osservabilità
Questa crescita esponenziale della comunicazione tra agenti non può essere gestita senza osservabilità. Le organizzazioni che adottano l’IA agentica senza un contesto unificato e chiare barriere di sicurezza dovranno affrontare costi crescenti, comportamenti imprevedibili e rischi più elevati. La sfida non è più quella di migliorare i singoli modelli, ma di gestire la rete di interazioni autonome che si sviluppano in tempo reale. In questa fase successiva, l’osservabilità non è più una funzione di supporto. Diventa il fondamento per ecosistemi agentici sicuri, scalabili e governa
Previsione 2: il percorso verso l’autonomia inizia con una comprovata maturità operativa
Secondo Dynatrace, 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. I sistemi agentici sono in arrivo, ma prima è necessario che le basi siano solide. Le fasi iniziali dell’automazione sono essenziali, perché evidenziano le lacune nell’accesso ai dati, nelle prestazioni dei servizi e nei segnali contestuali da cui l’IA dipende. Solo quando questi componenti saranno affidabili e disponibili in tempo reale, le operazioni supervisionate e autonome prenderanno piede.
Dynatrace – Il viaggio verso operazioni autonome al 100% sarà graduale
La maggior parte delle aziende seguirà una progressione: inizierà con operazioni preventive, in cui l’IA individua e affronta i problemi di routine prima che causino un impatto. Successivamente, implementerà l’automazione guidata, in cui l’IA propone azioni e gli esseri umani supervisionano ogni fase/decisione dell’IA. Solo dopo aver acquisito fiducia attraverso risultati ripetibili e verificabili, emergerà la piena autonomia, con l’IA che opera entro i limiti e interviene solo quando necessario. Il percorso verso operazioni completamente autonome sarà graduale.
Previsione 3: resilienza è il nuovo riferimento per l’eccellenza operativa
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.
I cambiamenti sono sempre più veloci
Una ricerca indipendente da noi commissionata a FreedomPay mostra perché questo cambiamento sta accelerando. I risultati rivelano quanto siano diventati fragili gli ecosistemi digitali e quanto rapidamente i guasti tecnici si trasformino in interruzioni per i clienti e perdite finanziarie. Nel Regno Unito, le interruzioni dei pagamenti mettono a rischio circa 1,6 miliardi di sterline di fatturato annuo. In Francia, la cifra sale a 1,9 miliardi di euro. Un singolo problema di servizio può avere ripercussioni su sistemi e canali connessi. Dimostrando così quanto siano diventate strettamente interconnesse le operazioni moderne.
Dynatrace – Cosa succede in caso di danni
I clienti percepiscono immediatamente questi fallimenti. La pazienza inizia a calare entro i primi minuti e molti clienti abbandonano la transazione se il problema persiste per più di 15 minuti. Tuttavia, l’interruzione media dura più di un’ora, il che significa che la maggior parte del danno si è già verificata. Quasi un cliente su tre afferma che un singolo incidente è sufficiente a ridurre la propria fiducia in un’azienda, con i consumatori nativi digitali più giovani ancora più propensi ad abbandonare. Questo contesto richiede un approccio unificato alla resilienza. Le organizzazioni necessitano di una visibilità condivisa sul comportamento dei servizi, su come si propagano i guasti e su come il ripristino influisce sul percorso del cliente.
Previsione 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. I sistemi agentici aggiungono un nuovo livello di complessità. Man mano che gli agenti coordinano le attività, scambiano contesto e avviano azioni a valle, anche una piccola incomprensione può propagarsi in tutto il sistema.
Dynatrace: Fondamento deterministico e osservabilità end-to-end prevengono le imprecisioni
È così che l’allucinazione emerge a livello di sistema, non da un singolo modello difettoso, ma da imprecisioni che si accumulano nelle interazioni tra agenti. Il fondamento deterministico e l’osservabilità end-to-end prevengono tale imprecisione garantendo che gli agenti agiscano in base agli stessi segnali fattuali e rimangano responsabili nei confronti dell’operatore umano. Uno scenario comune illustra questo aspetto.
Un veicolo che rileva un problema può attivare agenti che esaminano i dati del cliente, le informazioni sullo stato del veicolo, identificano le sedi di assistenza. Inoltre valutano i programmi, stimano i tempi di percorrenza e pianificano l’intero flusso di lavoro per la risoluzione. In ciascun caso, molti agenti collaborano dietro le quinte per produrre un unico risultato. Le organizzazioni che desiderano risultati di AI trasparenti e affidabili daranno priorità a guardrail deterministici. Consentendo così ai sistemi agentici di comportarsi in modo sicuro, agire in modo prevedibile e collaborare con chiarezza.
Previsione 5: collaborazione uomo-macchina come motore di crescita
Nel prossimo anno, la crescita dell’IA agentica porterà a un nuovo modello operativo. In esso gli esseri umani definiscono gli obiettivi e l’IA esegue 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. L’IA agentica si comporterà in modo simile a uno stagista ad alta velocità. Se gli vengono forniti obiettivi chiari, strumenti e istruzioni efficaci e il contesto giusto, fornirà risultati a una velocità che è difficile per i team raggiungere manualmente. Ma avrà comunque bisogno di una guida.
All’IA i compiti ripetitivi o urgenti, agli umani le decisioni strategiche
Gli esseri umani definiranno l’obiettivo, interpreteranno i compromessi e prenderanno decisioni laddove l’intento non è chiaro o i risultati sono ambigui. Se qualcosa va storto, la responsabilità ricadrà sull’operatore umano, non sul sistema. Questo modello operativo aiuterà i team a gestire la complessità in modo più prevedibile. L’IA si occuperà di compiti ripetitivi o urgenti, mentre gli esseri umani si concentreranno sulle decisioni strategiche e sulla comprensione a livello di sistema. La crescita nell’era agentica deriverà da organizzazioni che combineranno il giudizio umano con l’esecuzione guidata dall’IA in modo trasparente, governato e allineato agli obiettivi aziendali.
Previsione 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. Questo cambiamento riflette il comportamento attuale del software moderno. Le funzionalità dell’IA influenzano costi, latenza, comportamento e compliance, e questi effetti si estendono all’intero stack.
Ruolo e compiti dell’osservabilità per una visione unificata
Per Dynatrace, l’osservabilità end-to-end diventa essenziale perché ciò che conta è il risultato complessivo per l’utente. Le indicazioni ricevute dagli agenti, le azioni che intraprendono, le chiamate al database che attivano e i costi che sostengono contribuiscono tutti all’esperienza utente complessiva. L’osservabilità deve seguire tutti questi segnali contemporaneamente e trattare i componenti dell’IA, la logica applicativa e l’infrastruttura cloud come un unico sistema interconnesso.
Osservabilità dell’AI
Questo elimina la distinzione tra ‘osservabilità dell’IA’ e telemetria tradizionale e crea una visione unificata che si allinea a come i clienti percepiscono il servizio. Le aziende che adottano questo modello tratteranno l’IA come un componente software di prima classe. I team centrali definiranno casi d’uso, stabiliranno stack comuni e garantiranno la conformità. Mentre i team di prodotto integreranno l’IA nelle loro pipeline di distribuzione. Questa convergenza consentirà alle aziende di gestire servizi basati sull’IA con la stessa disciplina e prevedibilità di qualsiasi altro sistema cloud-native.
