Le aziende stanno investendo molto negli agenti IA per semplificare le operazioni, ma molte implementazioni non riescono a fornire risultati concreti. Il problema principale non è l’integrazione, ma la comprensione. Gli agenti lottano con l’ambiguità intrinseca di dati, policy e processi aziendali, spesso perché mancano di una definizione condivisa e coerente dei termini chiave.
I silos di dati sono la norma: i team di vendita definiscono il “cliente” in modo diverso rispetto al reparto finanziario, le definizioni di prodotto variano tra i reparti (SKU, famiglia di prodotti e pacchetti di marketing) e anche parametri di base come “vendite di prodotti” possono avere molteplici interpretazioni. Senza definizioni standardizzate, gli agenti IA non sono in grado di combinare i dati in modo affidabile, il che porta a insight imprecisi e a un’automazione difettosa. Ciò comporta anche rischi di conformità, poiché la corretta classificazione dei dati sensibili (PII ai sensi del GDPR o del CCPA) si basa su un’etichettatura e un’interpretazione coerenti.
Sebbene le demo funzionino bene, l’implementazione nel mondo reale su dati aziendali disordinati rivela che gli agenti di intelligenza artificiale hanno bisogno di qualcosa di più del semplice accesso ai dati: devono capire cosa significano i dati.
La soluzione: una fonte di verità basata sull’ontologia
La chiave per sbloccare agenti IA affidabili è costruire un’ontologia : una definizione formale ed esplicita dei concetti di business, delle loro relazioni e delle gerarchie. Un’ontologia agisce come un’unica fonte di verità, garantendo che tutti, e ogni agente IA, comprendano i termini in modo coerente.
Questo può essere specifico per un dominio (come la finanza o l’assistenza sanitaria) o adattato alle strutture interne di un’organizzazione. La creazione di un’ontologia è un investimento iniziale, ma stabilisce una solida base per l’intelligenza artificiale degli agenti e standardizza i processi aziendali.
Le ontologie possono essere archiviate in formati interrogabili come triplestore o, per regole più complesse, grafi di proprietà etichettati come Neo4j. Le ontologie pubbliche esistenti (FIBO per la finanza, UMLS per la sanità) forniscono un punto di partenza ma spesso richiedono una personalizzazione per riflettere dettagli aziendali unici.
Come le ontologie alimentano gli agenti IA
Una volta implementata, un’ontologia diventa la forza guida per gli agenti IA. Puoi richiedere all’IA di seguire l’ontologia durante la scoperta di dati e relazioni. L’ontologia stessa può essere esposta attraverso uno strato agente, consentendo agli agenti di interrogarla direttamente. Le regole e le politiche aziendali vengono quindi integrate nell’ontologia, garantendo che gli agenti vi aderiscano.
Questo approccio riduce significativamente il rischio di allucinazioni causate dai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) alla base di molti sistemi di intelligenza artificiale. Ad esempio, è possibile programmare un agente per applicare una politica che stabilisca che lo stato di un prestito rimane “in sospeso” finché tutti i documenti associati non hanno flag di verifica impostati su “vero”. L’agente interroga la knowledge base per determinare quali documenti mancano e quindi applica la regola.
Un’implementazione pratica
Considera questa architettura: i dati strutturati e non strutturati vengono elaborati da un agente di document intelligence (DocIntel), che popola un database Neo4j basato su un’ontologia specifica del business. Un agente di rilevamento dei dati interroga quindi questo grafico per trovare i dati giusti per altri agenti di intelligenza artificiale che eseguono processi aziendali. La comunicazione tra agenti avviene tramite protocolli come A2A (da agente a agente) e le interfacce utente sono realizzate utilizzando standard emergenti come AG-UI (Agent User Interaction).
Questo metodo consente un controllo scalabile sulle allucinazioni imponendo percorsi guidati dall’ontologia e mantenendo le classificazioni dei dati. Le anomalie, come un “cliente” allucinato con dati non verificabili, possono essere facilmente rilevate ed eliminate.
Sebbene questo approccio introduca un sovraccarico (rilevamento dei dati, database a grafo), fornisce le protezioni necessarie affinché le grandi imprese possano orchestrare processi aziendali complessi in modo affidabile.
In conclusione, sebbene lo sviluppo di agenti IA sia in rapida evoluzione, un’ontologia ben definita non è opzionale: è il requisito fondamentale per creare soluzioni IA affidabili ed efficaci nel mondo reale.
