Come funziona il nuovo paradigma operativo che estende i principi di DevOps e MLOps alla gestione degli agenti autonomi. Dall’osservabilità alla sicurezza, fino all’orchestrazione evoluta, perché diventerà centrale nelle strategie AI enterprise
L’intelligenza artificiale sta vivendo una trasformazione silenziosa ma profonda. Dopo la stagione dei modelli generativi e dei chatbot, l’attenzione delle aziende si sta spostando verso sistemi più evoluti. Con l’arrivo degli AI Agent emerge, però, una nuova necessità operativa, ovvero governare sistemi che non si limitano a produrre output, ma che agiscono attivamente e proattivamente all’interno dei processi aziendali: eseguono task, interagiscono con applicazioni aziendali, prendono decisioni e collaborano tra loro all’interno di workflow complessi.
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