In molte aziende, il flusso dati è una corsa in salita continua: fonti che cambiano, pipeline che si rompono, codici che non si allineano, ambienti che evolvono, richieste del business che impongono tempi sempre più stretti. È proprio in questo contesto che Ascend.io ha fatto un passo importante con il lancio della sua piattaforma “Agentic Data Engineering”. Non è solo un aggiornamento, ma una promessa: spostare una parte consistente del lavoro ripetitivo e operativo verso agenti intelligenti integrati, lasciando ai data engineer la parte creativa, strategica, quella che richiede sguardo d’insieme.
Questa piattaforma di Ascend non è solamente un aggregato di funzioni sparse, ma un ambiente integrato in cui l’intelligenza artificiale è nativa, non accessoria. Fin dal primo momento, quando il team di Ascend descrive il prodotto, si capisce che l’elemento chiave è un “Intelligence Core” che cattura continuamente metadati: da com’è scritto il codice, a come vengono trasformati i dati, agli errori che si verificano nei processi, alle modifiche dello schema, ai cambiamenti nel comportamento dei sistemi. È grazie a questi metadati che gli agenti possono avere un contesto ricco, capire cosa è successo, prevedere cosa potrebbe succedere, intervenire — suggerire correzioni, automatizzare parti del lavoro, anticipare malfunzionamenti.
Attraverso questo contesto, Ascend offre ai suoi utenti agenti che aiutano a generare e gestire pipeline dati, monitorare performance, rilevare anomalie, documentare codici, suggerire fix, e persino fare revisioni di codice preliminari. Queste attività spesso sottraggono tempo prezioso ai data engineer, che invece potrebbero dedicarlo a problemi più complessi e strategici.
Un tratto interessante è che la piattaforma è pensata per far partire queste automazioni “in minuti, non mesi”: l’idea è che, grazie agli agenti integrati, la configurazione rispetto a strumenti tradizionali o architetture costruite pezzo per pezzo sia più rapida, che la transizione sia meno dolorosa, che le attività manuali siano ridotte significativamente.
Le testimonianze di chi ha già adottato la piattaforma parlano chiaro: alcuni utenti affermano che progetti che avrebbero richiesto mesi sono stati completati in settimane; i tempi di consegna dei dati sono crollati; il costo operativo è diminuito. Questi miglioramenti derivano non solo da automatizzazione ma da una gestione più intelligente delle risorse: meno computazione sprecata, meno ripetizioni inutili di pipeline, minor tempo perso a rintracciare errori, meno cicli di debug.
Un altro vantaggio è la coesione del flusso di lavoro: quando tutte le fasi — ingestione, trasformazione, orchestrazione, monitoraggio — sono dentro la stessa piattaforma, con agenti che conoscono il contesto, è più facile evitare rotture dovute a disallineamenti. I team possono collaborare meglio, con meno strumenti esterni, meno strumenti incollati.
Inoltre, la riduzione del carico di lavoro operativo può avere un impatto positivo sulla qualità della vita professionale. Il fatto che gli agenti possano auto-generare documentazione, suggerire commit messages, segnalare anomalie significa meno attività di routine, meno stress, più spazio per sperimentazione e innovazione.
Ci sono diverse sfide implicite che le organizzazioni che prenderanno questa strada dovranno affrontare, se vogliono che il potenziale si trasformi in valore concreto. Per esempio, il contesto è fondamentale: gli agenti basano le proprie azioni sui metadati, ma se questi metadati sono incompleti, incoerenti, arrugginiti o poco aggiornati, l’agente può prendere decisioni sbagliate, suggerire modifiche inadeguate, o addirittura introdurre errori. Serve che la piattaforma sia ben configurata fin dall’inizio, che i dati, gli schemi, il codice, siano curati.
Altro punto: la fiducia e la supervisione umana. Anche se un agente può fare revisioni preliminari di codice o segnalare anomalie, certe decisioni critiche (modellazione, sicurezza, compliance) probabilmente resteranno nelle mani umane. Serve stabilire procedure chiare su quando intervenire, su quali azioni automatiche siano accettabili e su quali no, su rollback, correzioni, audit.
Anche il costo — non solo economico, ma di tempo e sforzo iniziale — può essere importante. Sebbene si prometta che le configurazioni si facciano in “minuti”, ogni realtà ha le proprie complessità: fonti dati diverse, trasformazioni personalizzate, logiche di business mutevoli, vincoli normativi o di privacy che possono complicare ogni automazione.
Infine, come tutte le soluzioni che incorporano AI, c’è il tema della trasparenza: capire perché l’agente ha fatto una certa raccomandazione, garantire che i suggerimenti siano spiegabili, che non si nascondano decisioni opache, bias, comportamenti non previsti. Senza trasparenza, la diffidenza pu