Il colosso della gestione dei dati, Confluent, ha abbracciato questa realtà AI con una strategia audace: posizionare lo streaming dei dati in tempo reale come il sistema nervoso centrale dell’AI moderna, risolvendo di fatto la sfida di trasformare il tempo, misurato in pochi, fugaci secondi, in ricavi tangibili per le imprese.
Per anni, le architetture dati aziendali sono state dominate dal modello di elaborazione a batch. Questo approccio, che raggruppa grandi volumi di dati per l’analisi periodica, ha creato un’inevitabile inerzia: le decisioni basate sui dati, inclusi i modelli di intelligenza artificiale, venivano prese ore o persino giorni dopo che gli eventi reali si erano verificati. Questa latenza, alimentata da silos informativi e fonti di dati inconsistenti, ha limitato l’AI a ruoli prevalentemente analitici, impedendole di intervenire tempestivamente nei processi operativi. Per un’azienda che opera in un mercato iper-dinamico, attendere significa perdere denaro.
La piattaforma di data streaming di Confluent, fondata sulla potenza di Apache Kafka e Apache Flink, sovverte questa logica. Essa trasforma il dato da entità statica e “dormiente” a risorsa in movimento e sempre disponibile. Invece di spostare il dato attraverso dispendiose e lente pipeline, il data streaming rende le informazioni live accessibili ovunque siano necessarie, fornendo agli agenti AI un flusso continuo di verità contestualizzata. È questa capacità di far agire l’AI non ore dopo, ma istantaneamente, che permette alle aziende di convertire, letteralmente, i secondi di ritardo in dollari di opportunità o di risparmio.
Gli esempi di questa conversione di valore sono molteplici e toccano settori ad alta criticità. Nelle istituzioni finanziarie, i modelli di AI alimentati da stream di dati in tempo reale sono in grado di analizzare e bloccare le transazioni fraudolente in millisecondi, prevenendo perdite economiche significative. Nel settore retail e e-commerce, la personalizzazione dell’offerta non è più basata sulla cronologia d’acquisto del giorno prima, ma è innescata nell’esatto momento in cui un cliente interagisce con un prodotto, abilitando prezzi dinamici e offerte su misura che massimizzano la conversione. Similmente, nel settore manifatturiero, l’analisi in tempo reale dei dati IoT provenienti da sensori previene i costosi tempi di inattività attraverso la manutenzione predittiva, risparmiando capitali e tempo prezioso.
Per accelerare ulteriormente l’adozione di questa visione, Confluent ha lanciato una suite di innovazioni, inclusa Confluent Intelligence, con componenti chiave come il Real-Time Context Engine e gli Streaming Agents. Il Context Engine è una mossa strategica per unificare l’elaborazione storica e continua del dato, fornendo un contesto sempre aggiornato e strutturato che qualsiasi applicazione AI può consumare all’istante, nascondendo la complessità di Kafka e Flink sotto un servizio gestito. Gli Streaming Agents sono, a loro volta, agenti AI basati su eventi, costruiti direttamente sulla potenza di Flink, che possono monitorare lo stato del business e intraprendere azioni autonome e immediate quando le condizioni cambiano.
Inoltre, il data streaming risolve quello che viene definito il problema delle “isole di agenti”. Quando l’AI si evolve in sistemi multi-agente, questi hanno bisogno di un linguaggio e di un mezzo di comunicazione condiviso. I data stream fungono da ponte e da spina dorsale di comunicazione, consentendo agli agenti sviluppati da team diversi di collaborare, condividere contesto e portare a termine workflow complessi su vasta scala. In definitiva, l’approccio di Confluent sta trasformando il dato in movimento nell’infrastruttura di base per l’intelligenza artificiale, assicurando che la capacità di un’azienda di innovare e monetizzare sia limitata solo dalla velocità con cui i suoi dati si muovono.