La nuova infrastruttura agentica “AXgenticWire NPO”, presentata da SK AX, è progettata per automatizzare il monitoraggio, l’analisi e la risoluzione dei problemi nei sistemi IT aziendali. La soluzione si basa su un modello multi-agente capace di individuare anomalie operative, interpretarne le cause e attivare automaticamente azioni correttive, con l’obiettivo di ridurre errori umani e migliorare la continuità dei servizi.
Il principio architetturale della piattaforma ruota attorno a una catena operativa completamente orchestrata. Quando si verifica un’anomalia, un agente di rilevamento identifica i segnali di degrado o di comportamento anomalo. Successivamente, un agente di analisi elabora le possibili cause utilizzando modelli inferenziali, mentre un agente dedicato alla valutazione dell’impatto estende l’analisi ai sistemi correlati per stimare le conseguenze operative. L’ultima fase è gestita da un agente di intervento, che esegue automaticamente operazioni come ripristino delle configurazioni, riallocazione delle risorse o attivazione di procedure di recovery. Questo flusso multi-agente consente di automatizzare l’intero ciclo di gestione degli incidenti, dalla diagnosi alla risoluzione.
La logica di fondo riflette l’evoluzione dell’AI agentica verso modelli operativi autonomi, in cui l’intelligenza artificiale non si limita a fornire raccomandazioni ma agisce direttamente sull’infrastruttura. In ambienti IT complessi, caratterizzati da sistemi distribuiti e interdipendenze tra applicazioni, la gestione manuale degli incidenti può richiedere tempi significativi e comportare rischi di errore umano. Automatizzare la sequenza di rilevamento, analisi e intervento consente di ridurre i tempi di risposta e migliorare la resilienza operativa, soprattutto nei contesti in cui la continuità del servizio è critica.
Un elemento distintivo della piattaforma è l’integrazione di strumenti per la progettazione e la personalizzazione degli agenti. La soluzione include un ambiente “AI Studio” per configurare i workflow agentici, un “MCP Builder” per sviluppare componenti specifici e un servizio GPU-as-a-Service per supportare l’esecuzione dei modelli. Questo approccio consente alle aziende di adattare l’infrastruttura AI ai propri processi operativi, mantenendo un livello di controllo sull’automazione e facilitando l’adozione graduale nei sistemi esistenti.
La piattaforma è stata progettata con modalità di implementazione flessibili, per adattarsi a diversi requisiti organizzativi. Sono previste configurazioni installate localmente per ambienti ad alta sicurezza, modelli di outsourcing orientati al miglioramento di specifici processi operativi e soluzioni integrate che includono anche l’infrastruttura cloud. Questa modularità evidenzia la volontà di estendere l’AI agentica a contesti differenti, mantenendo un equilibrio tra automazione e governance.