Dataiku ha lanciato Agent Management, un prodotto standalone progettato per individuare, inventariare, monitorare e governare gli agenti di intelligenza artificiale utilizzati all’interno di un’azienda indipendentemente dalla piattaforma sulla quale sono stati costruiti o vengono eseguiti. Il sistema è stato presentato durante Dataiku Succeed e sarà generalmente disponibile da ottobre 2026. La funzione principale consiste nel creare un’unica vista dell’intero parco agentico aziendale, superando il limite delle piattaforme che normalmente dispongono di visibilità soltanto sugli agenti creati all’interno del proprio ecosistema. Agent Management può collegarsi direttamente ai principali ambienti già utilizzati dalle organizzazioni, tra cui AWS Bedrock, Databricks Agents, Google Vertex, Microsoft Copilot Studio e Azure Foundry, Salesforce Agentforce, Snowflake Cortex e la stessa Dataiku, mentre il supporto a OpenTelemetry permette di integrare anche ambienti personalizzati e agenti sviluppati internamente. Una volta stabilita la connessione, il prodotto effettua una scansione delle piattaforme disponibili e riunisce gli agenti in un inventario centralizzato che permette di stabilire quali sistemi siano realmente in esecuzione, chi ne sia responsabile, a quali risorse siano collegati, quando siano stati utilizzati per l’ultima volta e quale compito siano stati progettati per svolgere. Dataiku collega questa funzione a un problema ormai concreto nelle grandi organizzazioni: mentre normalmente esistono inventari molto precisi del software installato, dei relativi proprietari, costi e rinnovi, la stessa visibilità raramente esiste per gli agenti AI; secondo la ricerca “AI in Motion” di IBM citata dalla società, meno di un’organizzazione su cinque mantiene infatti un inventario completo e aggiornato dei propri sistemi di intelligenza artificiale.
L’inventario non si limita a registrare l’esistenza di un agente, perché Agent Management tenta di ricostruirne automaticamente anche la struttura operativa, identificando i modelli utilizzati, gli strumenti ai quali accede e le principali dipendenze che ne determinano il funzionamento. Questo consente ai supervisori di comprendere non soltanto dove un agente sia attivo, ma anche come sia costruito e quali componenti siano coinvolti nell’esecuzione. Sopra questa mappatura Dataiku applica un livello di monitoraggio che combina metriche tecniche e indicatori di business: l’organizzazione può definire KPI specifici per ciascun agente, stabilire obiettivi e confrontare nel tempo i risultati effettivi con le soglie previste. Il sistema è quindi pensato per distinguere tra un agente semplicemente disponibile dal punto di vista tecnico e uno che stia realmente producendo il risultato aziendale per il quale è stato introdotto. Vengono monitorati anche cambiamenti nel comportamento e fenomeni di drift, con segnalazioni automatiche quando un agente comincia a discostarsi dai livelli prestazionali attesi o quando emergono anomalie che potrebbero produrre problemi a valle. Questo approccio permette di associare a ciascun agente non soltanto uptime, errori o latenza, ma anche misure legate al valore generato, ai costi sostenuti e alla qualità dell’attività svolta, così da individuare sistemi tecnicamente funzionanti che tuttavia non raggiungono gli obiettivi per cui continuano a essere mantenuti in produzione.
Una parte specifica del prodotto è dedicata agli agenti considerati più critici, in particolare quelli che interagiscono direttamente con clienti, accedono a dati sensibili oppure eseguono operazioni e transazioni reali. Per questi sistemi Agent Management mantiene una registrazione persistente dello stato di certificazione, dei rischi identificati e dei test necessari alla validazione, che possono essere rieseguiti automaticamente secondo una pianificazione stabilita. In questo modo la documentazione non deve essere ricostruita soltanto nel momento in cui viene richiesta da un responsabile, da un auditor o da un’autorità di controllo, perché la piattaforma conserva progressivamente la relativa evidenza. La gestione del rischio può inoltre essere collegata a soglie e requisiti regolatori, attivando workflow di governance quando vengono superati determinati livelli o quando un agente rientra in una categoria che richiede controlli aggiuntivi. Dataiku punta quindi a utilizzare la stessa base informativa per rispondere a domande differenti: quali agenti non siano ancora sottoposti a monitoraggio, quali concentrino il maggiore livello di rischio, quali abbiano costi sproporzionati rispetto al risultato prodotto e quali continuino a giustificare la propria presenza in produzione. Queste interrogazioni possono essere formulate anche in linguaggio naturale e riguardare l’intero portafoglio, evitando che i responsabili debbano consultare separatamente ogni piattaforma nella quale sono distribuiti gli agenti.
La scelta di mantenere Agent Management indipendente dall’ambiente nel quale l’agente è stato sviluppato rappresenta uno degli elementi centrali del prodotto. Dataiku lo posiziona infatti sopra i diversi stack tecnologici invece di richiedere la migrazione degli agenti su una propria infrastruttura, permettendo quindi all’azienda di continuare a utilizzare provider differenti e contemporaneamente applicare una gestione centralizzata. Le integrazioni con i framework di terze parti vengono realizzate tramite API native e flussi di log: l’utente seleziona la piattaforma, effettua l’autenticazione e Agent Management avvia la scansione e l’inventario degli agenti disponibili. La profondità delle informazioni ottenibili dipende naturalmente da ciò che ciascun ambiente espone attraverso le proprie API e Dataiku sta sviluppando integrazioni più profonde per ampliare progressivamente i dati disponibili. Questa impostazione consente di ricondurre nello stesso punto anche agenti sviluppati da reparti differenti, con modelli, fonti dati e tecnologie diverse, evitando che Marketing, Finanza, Operations o IT mantengano sistemi separati e difficili da confrontare. L’obiettivo operativo è quindi creare una control tower unica dalla quale seguire comportamento, prestazioni, rischi, proprietà e utilizzo degli agenti senza intervenire sulla loro architettura o doverli ricostruire su Dataiku.
Agent Management si inserisce nella più ampia strategia con cui Dataiku sta separando la fase di creazione degli agenti da quella della loro gestione continuativa. La società aveva già introdotto Agent Hub come ambiente centralizzato per costruire, condividere e utilizzare agenti approvati mantenendo sotto controllo accessi, modelli e dati, mentre il nuovo prodotto estende la supervisione anche ai sistemi nati completamente al di fuori della piattaforma Dataiku. Il criterio utilizzato non è quindi soltanto verificare che l’agente sia operativo, ma stabilire se continui a rispettare gli obiettivi fissati, se il costo rimanga giustificato, se siano comparsi nuovi rischi e se esistano evidenze sufficienti per mantenerlo in produzione. In questo modo la società punta a trattare gli agenti come asset aziendali soggetti a un ciclo di vita misurabile, con ownership, metriche, controlli, verifiche periodiche e responsabilità definite, fornendo a IT e governance un unico ambiente per seguire una popolazione che può essere distribuita contemporaneamente fra cloud provider, piattaforme SaaS, ambienti dati e sistemi sviluppati internamente.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)