Al Data & Analytics Summit 2026 di Gartner, il messaggio era chiaro: l'era dell'AI sperimentale è finita ed è iniziata l'era dell'AI integrata, governata e guidata dal valore. Mentre le organizzazioni si affrettano per modernizzarsi, l'attenzione si è spostata da "Cos'è l'AI?" a "Come implementare l'AI in modo affidabile?"
Ecco cinque punti chiave emersi dalla conferenza e come Cloudera può aiutarti a offrire valore aziendale in ciascuna di queste aree.
5 punti chiave emersi dalla conferenza D&A di Gartner
1. Non esiste l'AI senza dati pronti per l'AI
I dati pronti per l'AI sono il prerequisito per iniziative di intelligenza artificiale di successo. Il mercato si sta muovendo verso piattaforme convergenti che semplificano le operazioni, in particolare l'architettura open data lakehouse.
Un data lakehouse combina i vantaggi di un data warehouse tradizionale e la flessibilità delle architetture data lake. Si prevede che la lakehouse sostituirà i data warehouse tradizionali, perché fornisce l'accesso necessario ai dati non strutturati, la linfa vitale della moderna AI generativa (GenAI).
The Cloudera Edge: l'Open Data Lakehouse di Cloudera consente alle organizzazioni di gestire dati strutturati e non strutturati in ambienti ibridi e multi-cloud. Fornendo un'architettura integrata unica e unificata, Cloudera elimina i silos di dati, garantendo che tutti i dati siano pronti per l'AI, indipendentemente da dove risiedano.
2. L'ascesa dei sistemi basati su agenti
Il 2026 è l'anno degli agenti AI. A differenza dei semplici chatbot, questi agenti si orientano verso decisioni autonome e richiedono una gestione robusta dei dati agentici per automatizzare compiti complessi. Gli agenti AI devono essere governati, pianificati e contestualizzati per creare valore e ridurre il rischio.
Cloudera Edge: Cloudera fornisce lo streaming di dati ad alte prestazioni e la potenza di elaborazione in tempo reale necessari per alimentare gli ecosistemi agentici. Con Cloudera Data in Motion, le aziende possono costruire pipeline in tempo reale che permettono agli agenti AI di agire sui dati più attuali, assicurando che le decisioni autonome si basino sulla realtà e non su informazioni obsolete.
3. Il contesto è fondamentale: semantica e Graph RAG
Gartner ha sottolineato che, affinché l'AI sia affidabile, deve comprendere il contesto di specifici lavori e processi. Questo sta spingendo verso i grafi della conoscenza e la generazione aumentata tramite recupero di grafi (RAG) per gestire la complessità dei contenuti e garantire la tracciabilità. I leader hanno bisogno di uno strato semantico composito per garantire interoperabilità e trasparenza.
The Cloudera Edge: l'Unified Data Fabric di Cloudera è progettato per gestire la complessità di set di dati enormi mantenendo l'integrità dei metadati. Integrando strumenti specializzati per database vettoriali e knowledge graph, Cloudera consente il graph RAG su larga scala, permettendo alle imprese di alimentare i loro modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) con contesti altamente specifici e proprietari, mantenendo una chiara traccia di audit sulla provenienza di tali informazioni.
4. La governance come mitigatore del rischio
Gartner ha inoltre avvertito: "La governance riduce i rischi legati alle nostre aspirazioni". Significa che, senza una governance adeguata, le iniziative di AI non riusciranno a costruire la fiducia necessaria per scalare. I leader di D&A devono modernizzare la governance per soddisfare i requisiti dell'intero ciclo di vita dell'AI, dall'ingestione dei dati al dispiegamento dei modelli.
Cloudera Edge: Cloudera Shared Data Experience (SDX) offre sicurezza e governance di livello enterprise che seguono i dati ovunque si trovino. Sia che tu esegua un modello on premise o in un cloud pubblico, Cloudera SDX fornisce una politica di sicurezza coerente, assicurando che l'AI sovrana non sia solo una parola d'ordine, ma una realtà per le industrie regolamentate.
5. Il mandato ibrido: l'IA sovrana
Un focus significativo al summit è stata la necessità di soluzioni AI sovrane che consentano alle organizzazioni di localizzare il controllo D&A, in particolare per la conformità e la privacy dei dati. Le organizzazioni hanno bisogno di piattaforme che offrano una gestione unificata consentendo al contempo un controllo localizzato su dati e modelli.
Cloudera Edge: in quanto unica vera piattaforma ibrida per dati e AI, Cloudera offre ai clienti la possibilità di eseguire carichi di lavoro di AI ad alte prestazioni nel cloud e di mantenere i dati più sensibili on premise. Questa flessibilità ibrida è la pietra miliare di una strategia di AI sovrana, che ti consente di avere il controllo totale sulla tua proprietà intellettuale.
Considerazioni conclusive: passare a una mentalità AI-first
Il settore si sta allontanando dagli strumenti frammentati per passare a soluzioni di gestione dei dati unificate. Il successo in questa nuova era richiede una piattaforma in grado di gestire l'intero ciclo di vita, dall'ingestione e dall'ingegnerizzazione dei dati all'immagazzinamento, dal machine learning al monitoraggio.
La piattaforma ibrida, aperta e sicura di Cloudera fornisce le basi per dati ottimizzati per l'AI e la governance necessaria per proteggerli, consentendo ai leader di trasformare l'innovazione dell'AI in un vantaggio competitivo sostenibile.
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