Il 86% delle aziende afferma che le loro GPU funzionano a meno della metà della capacità, e Wall Street dibatte sull'espansione dell'intelligenza artificiale

Le aziende stanno implementando agenti di intelligenza artificiale prima di mettere in atto gli strumenti necessari per gestirli, e lo fanno consapevoli. Questo è uno dei principali risultati del sondaggio svolto da VentureBeat Research su 573 leader tecnici presso aziende con 100 o più dipendenti, condotto attraverso cinque diversi sondaggi dedicati all'architettura degli agenti.

Un ritorno al controllo

Le aziende stanno ora cercando di rimediare al proprio avanzamento anticipato, e ci stanno anche allocando budget: circa sei su dieci aziende hanno intenzione di cambiare o aggiungere fornitori in ciascuno dei cinque livelli di controllo nei prossimi 12 mesi, e circa un terzo — a seconda del livello — hanno in programma di fare il passaggio nel corso del trimestre, rileva la ricerca.

I cinque livelli principali

• Identità per gli agenti: Quale agente può effettuare determinate operazioni, e con quali credenziali?
• Valutazione dell'output degli agenti: Il lavoro prodotto è ritenuto valido?
• Telemetria dei costi: Qual è il costo operativo di ogni agente?
• Piano di contesto: Quali dati e definizioni sono utilizzati dagli agenti per rispondere?
• Piano di orchestrazione del controllo: Qual è il software coordinatore di operazioni multistep?

Le aziende stanno già pagando il prezzo per aver implementato agenti senza funzioni di controllo sufficienti. Il 54% delle aziende ha avuto un incidente di sicurezza con un agente, o un quasi incidente in cui si è evitato un danno reale nei 12 mesi precedenti. Il 27% fa solo un controllo reattivo sui costi generati da un agente — imparano i costi dopo che il conto è arrivato, senza un budget per agente.

Risultati del sondaggio

Il sondaggio coinvolto 573 aziende con 100 o più dipendenti, e i dati si estendono su cinque diversi sondaggi condotti a giugno 2026:

• 101 aziende sull'orchestrazione
• 157 per valutazione di attendibilità
• 107 su sicurezza/identità
• 107 per infrastruttura/computazione
• 101 sul piano di contesto

I campioni sono autoselezionati; è meglio considerare le tendenze piuttosto che le percentuali esatte — ogni sondaggio, indipendentemente, punta nella stessa direzione, con l'implementazione degli agenti che va avanti rispetto al controllo, alla visibilità e al controllo dei costi.

Il lato economico

Ora i dettagli che supportano la situazione:

• 86% delle aziende che eseguono loro stesse le GPU riportano un utilizzo del 50% o inferiore.
• Solo il 44% traccia rigorosamente i costi e ritorni reali delle loro operazioni AI.
• 45% delle aziende indica un cloud specializzato AI (CoreWeave, Lambda, Crusoe, Nebius) come opzione da valutare nei prossimi 12 mesi, ma meno dell’1% lo utilizzano oggi.

La ricerca suggerisce che le aziende dovrebbero misurare l'utilizzo e i costi per workload delle GPU esistenti prima di investire in nuove soluzioni di calcolo, comprese le alternative a Nvidia.

Gli agenti in utilizzo

Nel settore, il 71% delle aziende dichiara che solo un quarto o meno dei loro agenti possono completare autonomamente compiti multi-step; il resto utilizza semplici chatbot.

I dati evidenziano un fenomeno chiamato "agentwashing", in cui aziende dichiarano di utilizzare agenti intelligenti avanzati, quando si tratta in realtà di chatbot con funzionalità limitate. Questo può portare ad aspettative alte e ad un investimento malsposto in infrastruttura.

• I dati mostrano una discrepanza tra le affermazioni delle aziende e la realtà dei loro implementi.
• Il controllo sui chatbot è minore, ma non c'è mancanza di risorse — i chatbot non richiedono tante controlli quanti un agente autentico, specialmente quando completano operazioni multistep.

Controllo e valutazione

Due terzi delle aziende si trovano in una di due situazioni: il 34% consente agli agenti di pushare modifiche al codice o a un sistema in produzione con solo risultati di valutazioni automatiche, e il 33% sta costruendo pipeline per raggiungere questo entro il prossimo anno. Solo il 5% si fida completamente delle valutazioni automatiche.

L’incredulità ha una base. La metà delle aziende ha distribuito agenti che hanno passato le valutazioni interne, ma che poi hanno causato un fallimento per l'utente in meno di un anno.

Sicurezza degli utenti

Circa il 69% delle aziende permette la condivisione di credenziali tra i loro agenti, e quelle che lo fanno sono molto più esposte a incidenti. Le aziende con condivisione di credenziali hanno visto incidenti di sicurezza al 63.5%, rispetto a quelle con identità uniche e dedicate, dove il tasso è del 40.9%.

Questi incidenti possono essere evitati con una semplice azione: fornire ogni agente con un'identità unicamente definita e limitata, iniziando con coloro che toccano i sistemi di produzione.

Risultati definitivi

Un'azienda su due ha tracciato una risposta errata dagli agenti. Questo chiarisce l’importanza del controllo continuo per garantire che le risposte dell'intelligenza artificiale siano corrette. Il problema persiste per molte aziende, dove vengono eseguiti test interni ma manca un monitoraggio in tempo reale.