Dall'autenticità agli agenti: la strategia Qlik per l'IA generativa applicata

Il valore vero emerge solo quando i dati sono solidi, contestualizzati e interoperabili. Lo afferma Dan Sommer, Market Intelligence Lead di Qlik, che ha sintetizzato in pochi minuti, nel video qui di seguito, i concetti chiave di una conversazione approfondita con Edge9 sull’evoluzione dell’intelligenza artificiale generativa, tra promesse di automazione e rischi di perdita di autenticità.

Edge9 aveva già incontrato Dan Sommer nel 2023, in quel momento il dibattito sull’intelligenza artificiale era ancora incentrato sull’accessibilità e sull’adozione iniziale. Oggi, meno di due anni dopo, l’orizzonte si è trasformato radicalmente. L’attenzione si è spostata dalla “sorpresa tecnologica” all’esigenza concreta di costruire valore, autenticità e fiducia. Tre concetti chiave che, secondo Qlik, guideranno l’evoluzione dell’IA nel 2025 e oltre.

Autenticità: il capitale dei dati

Sommer parte da un tema che è diventato centrale nell’era dell’IA generativa: l’autenticità dei dati. “Abbiamo esaurito il testo pubblico su cui allenare i modelli generativi. Ora ci troviamo di fronte a un uso sempre più spinto di dati sintetici, che generano altri dati sintetici, in una spirale potenzialmente rischiosa”, spiega Sommer. “Il vero valore sarà nei dati aziendali autentici, governati, accessibili ma protetti: i dati diventeranno un capitale, come quello umano o finanziario”.

Qlik propone una visione concreta: aiutare le imprese a misurare l’affidabilità dei propri dataset attraverso un AI Trust Score, una metrica multilivello che valuta aspetti come tempestività, accuratezza, diversità, bias, sicurezza, scoperta e “LLM-readiness” dei dati. Un approccio che consente alle aziende di decidere se un dataset è adatto o meno a essere usato per modelli generativi interni. 

Anche l’interoperabilità conta: “Abbiamo appena acquisito Upsolver, una società focalizzata sul formato Iceberg per i lakehouse. Questo standard aperto rende più facile normalizzare i dati aziendali e metterli a fattor comune in ambienti ibridi e multi-cloud, creando una base condivisa che migliora l’autenticità”, spiega Sommer.

Valore applicato: dall’entusiasmo all’efficacia

L’IA generativa ha smesso di essere una novità e ha iniziato a essere un requisito. Ma le imprese faticano ancora ad andare oltre i prototipi. “Molte aziende, anche grandi, non hanno ancora spinto l’acceleratore sull’IA a causa di problemi di governance e mancanza di chiarezza applicativa. Il nuovo quadro normativo europeo, l’AI Act, può aiutare a costruire fiducia, anche se le opinioni su di esso restano contrastanti”, osserva Sommer.

Per Qlik, la risposta sta nel fornire una piattaforma completa, capace di connettere dati legacy e moderni, garantire qualità e governance, offrire strumenti di analisi e persino automatizzare le azioni. In particolare, la soluzione Qlik Answers consente di sfruttare modelli linguistici per interrogare in modo sicuro e strutturato grandi repository di dati non strutturati aziendali (PDF, documenti, report), senza doverli esporre a strumenti esterni come ChatGPT.

Questa filosofia punta a supportare anche le PMI, da sempre parte del cuore del business Qlik. “Nel 2023 parlavamo di aiutare le aziende più piccole a gestire i dati strutturati. Ora vogliamo accompagnarle anche nell’integrazione dei dati non strutturati e nell’uso dell’IA generativa, sempre partendo da una base solida”, sottolinea Sommer.

Agenti autonomi: una promessa da incanalare

Il nuovo paradigma dell’IA sono gli “autonomous agents”: software autonomi che agiscono per conto dell’utente. Ma per Sommer, l’entusiasmo va bilanciato con realismo. “Non si può partire dagli agenti senza aver prima risolto autenticità e valore applicato. È come costruire un’autostrada senza avere le fondamenta”. 

L’adozione di agenti richiede processi ben mappati, dati aggiornati in tempo reale e architetture aperte. “Stiamo assistendo a una frammentazione di framework agentici – da LangChain a MCP – e a un’esplosione di piccoli modelli verticali. Le imprese devono mantenere apertura e flessibilità”, aggiunge.

Nel disegno di Qlik, l’agente non sostituisce l’utente ma lo potenzia: “Vogliamo costruire strumenti che permettano alle persone di diventare “10x”, non di essere rimpiazzate. La nostra interfaccia conversazionale, ad esempio, indirizza ogni domanda allo strumento giusto, integrando dati strutturati e non strutturati in un’unica risposta”, conclude Sommer.

Prepararsi a ciò che non possiamo prevedere

Guardando al futuro, Sommer offre una metafora efficace: “Servirà un control plane, come una torre di controllo aeroportuale, che permetta di monitorare in tempo reale i dati, i processi e gli agenti IA all’interno dell’organizzazione”.

L’evoluzione è rapidissima – “ci sono anni solari e anni IA”, scherza Sommer – ma i fondamentali restano invariati: conoscere i propri dati, sapere cosa si vuole ottenere, mantenere l’umano al centro. È solo da queste basi che si può costruire un’IA generativa davvero utile, sicura e sostenibile.