AI agentica, con un Data Layer il ROI arriva al 290%

Man mano che le aziende iniziano a utilizzare gli agenti di intelligenza artificiale per svolgere attività sempre più complesse, cresce anche la necessità di metterli in condizione di accedere ai dati presenti nei diversi sistemi informativi. Informazioni che spesso si trovano in applicazioni, database e ambienti cloud differenti, con regole di accesso e modalità di gestione altrettanto diverse. Collegare ogni agente a tutte queste fonti può diventare complicato, soprattutto quando il loro numero aumenta. È su questo problema che si concentra lo studio “The ROI of an AI Data Layer for Agentic AI”, commissionato da Denodo, azienda specializzata in soluzioni per la gestione e l’accesso unificato ai dati, alla società di analisi Veqtor8. Per capire quanto si possa semplificare questa gestione e quali vantaggi economici ne possano derivare lo studio, come suggerisce il titolo, valuta i vantaggi economici e operativi di un AI Data Layer, uno strato software che permette agli agenti di accedere alle informazioni aziendali attraverso un sistema comune, senza dover creare ogni volta collegamenti specifici alle singole fonti.

Con Data Layer, il ROI arriva al 290%

Per quantificare questi vantaggi, Veqtor8 ha coinvolto alcune grandi aziende e costruito un modello economico rappresentativo, ipotizzando un utilizzo crescente dell’AI agentica. Si parte da 100 agenti nel primo anno per arrivare a 900 nel terzo, collegati a circa 100 fonti di dati distribuite all’interno dell’azienda. Su questa base, il ritorno sull’investimento stimato raggiunge il 290% in tre anni, considerando i risparmi operativi, l’aumento della produttività e il valore generato dalle nuove applicazioni AI. Si tratta quindi di una proiezione riferita allo scenario analizzato, che può variare in funzione delle caratteristiche e delle dimensioni delle singole organizzazioni. Tra i risultati più interessanti c’è anche la possibilità di rendere fino a tre volte più veloce la messa in produzione di nuovi agenti AI. Il vantaggio arriva soprattutto dal riutilizzo dei Data Product, insiemi di dati già organizzati, documentati e resi disponibili secondo regole comuni, che consentono agli agenti di utilizzare risorse già predisposte e autorizzate invece di sviluppare ogni volta nuove integrazioni.

Meno dati da trasferire, meno costi, più sicurezza

Un altro aspetto riguarda la quantità di informazioni che vengono inviate ai modelli AI durante l’elaborazione delle richieste. Attraverso un Data Layer, gli agenti possono interrogare le fonti aziendali e ricevere soltanto i dati necessari, evitando di trasferire grandi quantità di contenuti che il modello dovrebbe poi analizzare. Secondo lo studio, questo approccio permette di ridurre mediamente il volume delle informazioni trasmesse da 18.000 a 5.760 token, le unità di testo elaborate dai modelli linguistici, con una diminuzione stimata del 68% dei costi operativi legati all’AI. Benefici che si riflettono anche sulla manutenzione e sulla sicurezza. La ricerca stima infatti una riduzione del 79% dei costi di manutenzione delle integrazioni e del 76% delle attività necessarie per amministrare le regole di accesso e protezione dei dati. Il motivo è legato alla complessità che si crea quando gli agenti devono lavorare con molti sistemi differenti. Senza un livello comune di gestione, ogni nuova connessione può richiedere un server MCP (Model Context Protocol), utilizzato per mettere in comunicazione gli agenti con strumenti e fonti esterne, oltre a controlli di sicurezza e procedure di integrazione dedicate.

Più aumenta il numero degli agenti, più crescono anche i componenti da configurare, aggiornare e controllare. L’AI Data Layer permette invece di definire una volta sola le modalità di accesso ai dati e di riutilizzarle per tutti gli agenti autorizzati, mantenendo regole comuni anche quando le informazioni rimangono distribuite tra sistemi diversi. E senza dover trasferire grandi quantità di dati verso un unico ambiente, perché le informazioni possono rimanere nei sistemi in cui già risiedono ed essere comunque accessibili attraverso un’interfaccia comune. Una gestione che diventa più semplice anche quando gli agenti AI aumentano e vengono utilizzati in nuovi processi aziendali, perché le stesse regole di accesso e sicurezza possono essere applicate a tutti, senza doverle ridefinire ogni volta e senza moltiplicare i costi di gestione.