Collegarsi a un modello linguistico è semplice. Portarlo in produzione, mantenendo dati, accessi e azioni sotto il controllo dell’organizzazione, lo è molto meno.

Quando un agente AI deve accedere ai dati aziendali in tempo reale, essere autorizzato a svolgere determinate operazioni e lasciare traccia delle proprie attività, emergono rapidamente i limiti di un’AI gestita come componente separato dai sistemi aziendali.

Le credenziali finiscono distribuite tra diversi ambienti cloud, i dati devono essere spostati o duplicati per renderli disponibili all’AI e ogni nuovo agente può richiedere ulteriori verifiche di sicurezza, aumentando complessità e rischi.

InterSystems IRIS® AI Hub affronta questo problema portando sviluppo, esecuzione e governance dell’AI all’interno della piattaforma dati, senza aggiungere un ulteriore livello tecnologico separato.

I team possono creare agenti AI nativi, integrarli nei flussi di lavoro aziendali mantenendo l’intervento umano dove necessario, mettere a disposizione funzionalità applicative come strumenti governati tramite Model Context Protocol (MCP) e consentire all’AI di utilizzare dati aziendali aggiornati in tempo reale. Questo vale sia per i dati già presenti in InterSystems IRIS sia per quelli provenienti dai sistemi e dalle applicazioni con cui la piattaforma si integra.