Man mano che le aziende portano l’AI nei flussi di produzione, l’accesso ai dati diventa un vincolo architetturale sempre più pesante. Fivetran cita il World Economic Forum — l’82% dei dirigenti prevede di adottare agenti AI entro 1-2 anni — e McKinsey, secondo cui il 23% delle organizzazioni sta già scalando un sistema di AI agentica in almeno una funzione e un altro 39% sta sperimentando. Il segnale: si passa da analisi periodiche guidate dalle persone a interazioni continue guidate dalle macchine.
Le architetture attuali, nota l’articolo, sono nate attorno a pipeline analitiche, batch, dashboard e query BI, dove la latenza è tollerabile e la duplicazione gestibile. L’AI agentica introduce un pattern diverso: accesso ripetuto a dati correnti e storici, attraverso ambienti operativi e analitici, con interoperabilità e semantica coerente su un insieme crescente di strumenti.
Dove le architetture proprietarie si rompono
Il pezzo cita un report di CIO sull’aumento delle fee nel programma Connector di Salesforce, che iniziava a colpire i vendor software e a complicare i piani AI dei clienti. Il punto: un rate limit accettabile per le dashboard diventa un collo di bottiglia per sistemi automatici che richiedono retrieval frequente; copiare ripetutamente i dati tra sistemi proprietari aumenta i costi di storage, crea drift semantico e complica lineage e policy.
Da qui una lista di domande utili come checklist: si può accedere ai dati tra sistemi senza ricostruire pipeline per ogni nuovo workload? Storage e compute scalano in modo indipendente? Più motori possono operare sugli stessi dati governati senza replica in ambienti proprietari? Policy, lineage e definizioni di business restano coerenti tra analytics, operations e AI?
La risposta proposta è l’Open Data Infrastructure: standard aperti, layer di storage interoperabili e design disaccoppiato, così che i dati restino portabili, indirizzabili e governabili tra strumenti. L’articolo è onesto su un limite: ODI non elimina la complessità — i sistemi distribuiti richiedono comunque governance, disciplina operativa e observability — ma offre una base più durevole per introdurre nuovi motori e framework AI senza ridisegnare lo stack attorno a un singolo vendor. Resta materiale di parte, ma la checklist di domande è riutilizzabile a prescindere dalla soluzione.
In sintesi
- L’AI agentica sposta il consumo dei dati da query umane periodiche a interazioni continue delle macchine.
- Rate limit, formati chiusi e copie ripetute tra sistemi proprietari diventano colli di bottiglia e fonte di drift.
- ODI punta su standard aperti e disaccoppiamento; non elimina la complessità ma riduce il lock-in.
Fonte: Why Open Data Infrastructure matters for data access and control — https://www.fivetran.com/blog/why-open-data-infrastructure-matters-for-data-access-and-control
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