Costruire un agente AI non è mai stato così semplice. Ma affidargli dati aziendali, processi di business, codice di produzione e contenuti destinati ai clienti? Questa è una sfida completamente diversa.
Man mano che gli agenti AI passano dalla sperimentazione all’adozione concreta, la fiducia diventa un requisito architetturale, non soltanto una questione di accuratezza dei modelli o di principi di Responsible AI.
Partendo da esperienze dirette con clienti enterprise nei settori farmaceutico, travel, software engineering e media, questa sessione esplora cosa significa davvero progettare sistemi AI affidabili e governabili su larga scala.
Dalla sovranità dei dati e dal controllo delle regioni in cui avviene l’inferenza, alla governance della scelta dei modelli per centinaia di agenti, fino all’esecuzione di coding agents autonomi in ambienti cloud isolati e all’affidabilità dei contenuti generati dall’AI: analizzeremo le decisioni architetturali e i compromessi che rendono possibile l’adozione dell’AI in contesti enterprise.
Perché la fiducia non è qualcosa che possiamo semplicemente chiedere a un modello AI. È qualcosa che dobbiamo progettare nell’architettura dei sistemi che lo circondano.