Presentato da Cisco
Gli agenti IA stanno rivoluzionando i modelli operativi IT tradizionali, aggiungendo complessità, silos di dati e flussi di lavoro frammentati. DJ Sampath, Senior Vice President AI Software and Platform di Cisco, ritiene che la soluzione sia AgenticOps: un nuovo paradigma operativo in cui gli esseri umani e l’intelligenza artificiale collaborano in tempo reale per creare efficienza, aumentare la sicurezza e abilitare applicazioni tecnologiche innovative.
In una recente conversazione con VentureBeat, Sampath ha spiegato perché l’attuale gestione IT aziendale è fondamentalmente compromessa e cosa rende AgenticOps non solo utile ma essenziale per il futuro delle operazioni IT.
Il punto di rottura delle operazioni IT tradizionali
Sampath ha affermato che il problema principale che affligge oggi l’IT aziendale è la frammentazione.
"Spesso all’interno di queste organizzazioni i dati risiedono in più silos diversi." spiegato. "Affinché un operatore possa intervenire e iniziare a risolvere un problema, deve passare attraverso molti pannelli di controllo diversi, molti prodotti diversi, con il risultato che sempre più tempo viene speso cercando di capire dove si trova prima di arrivare alla causa principale di un problema."
Questa sfida sta per intensificarsi drammaticamente. Man mano che gli agenti IA diventano pervasivi in tutte le organizzazioni, la complessità aumenterà in modo esponenziale.
"Ogni persona avrà almeno 10 o più agenti che svolgono diversi tipi di cose per suo conto," disse Sampath. "Quando si inizia a pensare a cosa accade realmente con il coinvolgimento degli agenti, questo problema non potrà che aumentare di dieci volte, se non di cento volte."
Tre principi fondamentali di AgenticOps
Per affrontare queste sfide, Cisco ha sviluppato le proprie capacità AgenticOps attorno a tre principi di progettazione fondamentali che Sampath ritiene debbano essere veri affinché questo nuovo modello operativo abbia successo.
Il primo è l’accesso unificato ai dati attraverso i silos. La piattaforma deve riunire diverse fonti di dati: dati di rete, dati di sicurezza, dati applicativi e dati infrastrutturali.
"Mettere insieme tutto questo sarà incredibilmente importante in modo che i rappresentanti che nominerai per lavorare per tuo conto possano collegare i punti senza problemi." disse Sampath.
Secondo, primo design multiplayer. AgenticOps deve essere collaborativo fin dall’inizio, consentendo alle operazioni IT, alle operazioni di sicurezza, ai team delle operazioni di rete e agli agenti di lavorare insieme senza problemi.
"Riunendo il personale delle operazioni IT, il personale SecOps e il personale NetOps, puoi risolvere i problemi ed eseguire il debug molto più velocemente che se lavorassi in silos e copiassi e incollassi cose avanti e indietro." spiegato. "Sono persone e agenti che lavorano insieme in un ambiente sincrono."
In terzo luogo, modelli di intelligenza artificiale appositamente realizzati. Mentre i modelli di intelligenza artificiale generica eccellono in compiti ampi, le operazioni specializzate richiedono modelli addestrati per domini specifici.
"Quando inizi ad approfondire le specializzazioni, diventa davvero importante per questi modelli comprendere ed essere in grado di ragionare su cose molto specifiche come la configurazione di rete o i modelli di threading che ti interessano." ha detto.
In che modo Cisco rende operativo AgenticOps nello stack aziendale?
L’approccio di Cisco combina telemetria, intelligence e collaborazione in un’unica piattaforma coerente. Cisco AI Canvas è uno spazio di lavoro operativo che sostituisce più dashboard con un’interfaccia utente produttiva e un’esperienza di collaborazione unificata. In AI Canvas, gli operatori possono utilizzare il linguaggio naturale per delegare azioni come l’estrazione di telemetria, la correlazione di segnali, il test di ipotesi e l’esecuzione di modifiche agli agenti mantenendo il controllo umano nel ciclo.
Le capacità di ragionamento provengono dal Deep Network Model di Cisco, formato su oltre 40 anni di dati operativi, tra cui competenze CCIE, telemetria di produzione, informazioni sul Centro di assistenza tecnica (TAC) di Cisco e sull’esperienza del cliente (CX). Questo modello appositamente creato fornisce intelligence specifica del dominio che i modelli generici non possono eguagliare.
La piattaforma di Cisco si estende su ambienti campus, filiali, cloud ed edge e consente agli agenti di utilizzare la telemetria a velocità macchina nell’intero ecosistema, inclusi Meraki, ThousandEyes e Splunk. Con i server MCP implementati nei prodotti Cisco, gli agenti ottengono un accesso standardizzato a strumenti e dati senza la necessità di un lavoro di integrazione personalizzato.
In che modo i dati di reporting frammentati compromettono la risoluzione dei problemi IT
L’approccio tradizionale alla risoluzione dei problemi IT prevede l’aumento delle notifiche e la raccolta di informazioni frammentate provenienti da più sistemi.
"Le persone fanno screenshot. A volte sui post-it," disse Sampath. "Tutte queste informazioni rimangono in canali completamente diversi, quindi diventa davvero difficile per qualcuno iniziare ad aggregarle."
Cisco AI Canvas risolve questo problema offrendo ai team uno spazio di lavoro condiviso e in tempo reale per il lavoro da svolgere; quindi il contesto non è disperso tra chat, richieste di supporto e condivisioni dello schermo. I team possono collaborare in tempo reale, eseguire l’escalation istantanea e fornire contesto (come screenshot e note), nonché diagrammi e grafici generati dagli agenti. Ma il vero potere arriva quando gli agenti IA partecipano a queste sessioni collaborative.
"Le macchine imparano costantemente da queste interazioni uomo-macchina," Sampath ha spiegato. "Quando vedrai ripresentarsi lo stesso problema, sarai molto più veloce a reagire perché le macchine possono aiutarti."
Ciò crea un circolo virtuoso di miglioramento continuo, in cui l’agente chiede se desideri continuare a utilizzare l’approccio dell’ultima volta, ad esempio, in modo da poter delegare più lavoro all’agente. Man mano che il sistema apprende e accelera le risposte future, il tempo dedicato al debug diventa più breve.
La sicurezza come acceleratore dell’intelligenza artificiale
Storicamente, la sicurezza è stata vista come un ostacolo all’adozione e persino all’innovazione. Ma con i giusti guardrail, le organizzazioni possono implementare e persino accelerare l’intelligenza artificiale in modo sicuro e su larga scala.
I dipendenti hanno già sperimentato i guadagni di produttività di strumenti come ChatGPT e desiderano funzionalità simili nei loro ambienti aziendali. Quando le organizzazioni riescono a rilevare informazioni di identificazione personale, prevenire attacchi splatter injection e mantenere un’adeguata governance dei dati, possono sbloccare e scatenare l’adozione dell’intelligenza artificiale all’interno dell’organizzazione in un modo completamente diverso.
Livello di identità richiesto per AgenticOps tra domini
L’accesso ai dati tra domini rappresenta una delle sfide più complesse nell’implementazione di AgenticOps. Le acquisizioni strategiche di Cisco, in particolare Splunk, stanno consentendo all’azienda di affrontare questo problema e consolidare i dati su sistemi tradizionalmente disconnessi. Ma riunire i dati è solo metà dell’opera, perché è fondamentale chi può accedere a quali dati.
Cisco sta evolvendo la piattaforma Duo oltre l’autenticazione a più fattori per fungere da provider di identità completo con una solida gestione delle identità e degli accessi integrata nella piattaforma fin dall’inizio, piuttosto che come ripensamento.
"”Stiamo investendo nell’identità come base stessa del modo in cui questi agenti possono estrarre dati da diverse origini dati tenendo presente la corretta autorizzazione”, spiega Sampath. “Questo agente dovrebbe avere accesso a questo tipo di dati? È necessario correlare tali dati per risolvere un problema?"
Persone all’interno del circuito, ma a un livello più alto
Man mano che gli agenti dell’intelligenza artificiale diventeranno più autonomi, il ruolo degli esseri umani si evolverà anziché scomparire.
"Ci saranno sempre persone nel giro," disse Sampath. "Ciò che vedrai è che la complessità delle attività eseguite sarà molto più ampia."
Ad esempio, prendiamo la codifica, che al giorno d’oggi può essere completamente un’agenzia. Il ruolo umano è passato dalla codifica manuale, o anche dal completamento mediante tabulazione, al chiedere a un agente di generare codice in blocco e quindi verificare che il codice soddisfi i requisiti prima di unirlo nella codebase. Questo modello verrà ripetuto in tutte le operazioni IT; i rappresentanti gestiranno l’esecuzione mentre le persone si concentreranno sul processo decisionale di alto livello. Ancora più importante, le funzionalità di annullamento garantiscono che anche le azioni autonome possano essere annullate, se necessario.
Perché è sbagliato aspettare che l’intelligenza artificiale si “stabilizzi”?
Il messaggio per CIO e CTO è chiaro: non aspettare.
"Molte persone seguono questo schema di attesa e osservazione." disse Sampath. "Stanno aspettando che l’IA si calmi prima di prendere alcune decisioni. E penso che sia il modo sbagliato di pensare a questo. Una partnership con i giusti gruppi di persone, i giusti gruppi di fornitori, ti aiuterà ad andare avanti molto più velocemente, invece di restare semplicemente indeciso, cercando di capire cosa è giusto e cosa è sbagliato."
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