Airrived lancia Agentic Observability per monitorare ogni decisione degli AI agent

Introduzione al nuovo strumento di Airrived

Al GISEC di Dubai, Airrived ha svelato Agentic Observability, un’estensione del suo sistema operativo per agenti AI pensata alle imprese che vogliono monitorare ogni fase del ciclo decisionale autonomo. La piattaforma promette di dare una visione end‑to‑end: dal momento in cui i dati entrano nella piattaforma fino all’esito finale delle azioni compiute dagli agenti, consentendo così una governance più robusta e trasparente.

Il problema di governance degli agenti AI

I tradizionali sistemi di monitoraggio rispondono a domande semplici – “il software è in esecuzione?” – ma gli agenti AI pongono interrogativi più complessi: chi li ha creati, quali dati possono leggere, quali operazioni sono autorizzati a svolgere e se è necessario un intervento umano prima di agire. Inoltre, molti di questi agenti trattano informazioni sensibili come dati personali, finanziari o sanitari, rendendo indispensabile una verifica costante di autorizzazioni e conformità.

Architettura basata su Context Lake

Al centro di Agentic Observability si trova il Context Lake, un layer dati proprietario che aggrega informazioni operative provenienti da tutti i sistemi aziendali. Grazie a questo strato, la piattaforma non osserva gli agenti come processi isolati, ma li colloca nel contesto dei dati che utilizzano e degli effetti che generano. Le organizzazioni possono così ricostruire la catena completa di audit: dal contesto disponibile per l’agente, alle autorizzazioni concesse, alle azioni eseguite e ai risultati conseguiti.

Funzionalità chiave

• Tracciamento del contesto e della provenance dell’agente.
• Monitoraggio delle autorizzazioni di accesso a dati PII, PCI e PHI.
• Registrazione delle azioni compiute e dei relativi esiti di business.
• Contabilità dei costi AI a livello di token, per evitare spese incontrollate.
• Dashboard unificata che collega dati tecnici e risultati aziendali.

Impatto sulla gestione dei costi AI

Un aspetto particolarmente rilevante è la visibilità sui costi associati all’uso dei modelli AI. Le aziende che distribuiscono decine o centinaia di agenti spesso perdono il controllo sulla spesa generata dalle chiamate ai modelli. Agentic Observability espone questi costi in tempo reale, permettendo di ottimizzare l’utilizzo delle risorse e di prevenire sorprese di budget.

Rilevanza per sicurezza, compliance e regolamentazione

Il lancio coincide con una crescente pressione normativa sulla governance degli strumenti AI, soprattutto in ambito europeo dove sono in arrivo requisiti più stringenti. Team di sicurezza, compliance e tecnologia stanno quindi ponendo il monitoraggio e i controlli interni al centro delle loro priorità. Come ha dichiarato Anurag Gurtu, co‑fondatore e CEO di Airrived, “Le imprese stanno passando da software che esegue istruzioni ad agenti che ragionano, decidono e agiscono. Non puoi governare ciò che non puoi vedere.”

Concorrenza e differenziatori di mercato

Il mercato vede l’arrivo di soluzioni tradizionali come Datadog e Dynatrace, oltre a nuove piattaforme native AI, tutte orientate al monitoraggio agenziale. Tuttavia, Airrived si distingue per la profondità del contesto di business fornito dal Context Lake, che collega l’esecuzione AI agli esiti aziendali anziché limitarsi a registrare eventi tecnici. Questo approccio consente alle imprese di valutare non solo il “cosa” è stato fatto, ma anche il “perché” e il “come” in termini di impatto operativo.

Prospettive future

Airrived posiziona la sua piattaforma come parte di un sistema operativo agenziale enterprise, pensato per rendere ogni utente aziendale esperto di AI. La soluzione supporta ambienti on‑premises, air‑gapped e cloud, consentendo la costruzione, distribuzione, governance e operatività di agenti AI in settori come cybersecurity, IT e operations. Se la governance degli agenti diventerà un obbligo regolamentare, strumenti come Agentic Observability non saranno più un’opzione ma una necessità per garantire trasparenza, responsabilità e controllo sui processi decisionali autonomi.