Nell’analisi dei dati, una sfida persistente per molte aziende è rappresentata dal cosiddetto “80% di lavoro ripetitivo” che grava sui team di dati. Questa percentuale si riferisce al tempo dedicato a compiti manuali e ripetitivi, come la preparazione dei dati, la gestione dei flussi di lavoro e la risoluzione dei problemi, piuttosto che all’analisi e all’innovazione. Google Cloud ha recentemente annunciato una serie di agenti basati sull’intelligenza artificiale progettati per affrontare direttamente questa problematica, promettendo di liberare i professionisti dei dati da attività tediose e consentire loro di concentrarsi su compiti a maggiore valore aggiunto.
Uno degli sviluppi più significativi è l’introduzione dell’Agente di Ingegneria dei Dati integrato in BigQuery. Questo strumento consente agli utenti di creare flussi di lavoro complessi utilizzando comandi in linguaggio naturale. Ad esempio, un professionista dei dati può descrivere un processo che include l’ingestione dei dati, la trasformazione e l’applicazione di controlli di qualità, e l’agente si occupa della scrittura automatica di script SQL e Python necessari per implementare tali attività. Inoltre, l’agente è in grado di rilevare anomalie, pianificare l’esecuzione dei flussi di lavoro e risolvere eventuali problemi, riducendo così la necessità di intervento manuale e aumentando l’efficienza operativa.
Parallelamente, l’Agente di Data Science trasforma i tradizionali notebook in ambienti di lavoro intelligenti in grado di eseguire autonomamente flussi di lavoro di machine learning. Questo agente può selezionare modelli appropriati, identificare anomalie nei dati e applicare tecniche di pulizia, riducendo significativamente il tempo che i data scientist devono dedicare alla preparazione dei dati e alla gestione dei modelli. Tale automazione consente ai professionisti di concentrarsi maggiormente sull’interpretazione dei risultati e sull’ottimizzazione dei modelli, piuttosto che sulla gestione dei processi sottostanti.
Per gli utenti aziendali non tecnici, Google Cloud ha potenziato l’Agente di Analisi Conversazionale includendo un Interpreter di Codice. Questo strumento consente agli utenti di eseguire analisi avanzate in Python semplicemente formulando domande in linguaggio naturale. Ad esempio, un responsabile marketing può chiedere “Qual è la previsione delle vendite per il prossimo trimestre?” e l’agente fornirà una risposta dettagliata, inclusi grafici e analisi statistiche, senza la necessità di scrivere codice complesso.
Google Cloud sta costruendo un ecosistema di agenti interconnessi attraverso la Gemini Data Agents API. Questa piattaforma consente agli sviluppatori di integrare le capacità di elaborazione del linguaggio naturale e di interpretazione del codice di Google nei propri applicativi. Ciò rappresenta un cambiamento significativo rispetto agli approcci precedenti, offrendo un’architettura più aperta e flessibile che può essere adattata alle esigenze specifiche di ogni organizzazione.
L’introduzione di questi agenti intelligenti ha il potenziale per trasformare radicalmente il modo in cui le aziende gestiscono i loro flussi di lavoro basati sui dati. Liberando i team dai compiti ripetitivi, le organizzazioni possono accelerare i tempi di analisi, migliorare la qualità dei dati e favorire l’innovazione. Tuttavia, è fondamentale che le aziende sviluppino framework di governance adeguati per monitorare e controllare l’operato di questi agenti, garantendo trasparenza, sicurezza e allineamento agli obiettivi aziendali.