Qlik svela la sua visione dell'intelligenza artificiale agentica

Qlik, un leader nel settore dell'analisi dei dati, ha recentemente svelato la sua ambiziosa visione per il futuro dell'intelligenza artificiale, concentrandosi sull'IA agentica. Questo sviluppo segna una progressione significativa per l'azienda, che, dopo un approccio cauto nel 2023, ha accelerato la sua strategia AI con l'acquisizione di Kyndi nel 2024, uno specialista nel campo del Natural Language Processing (NLP) e nella gestione di dati non strutturati. L'acquisizione ha preparato il terreno per l'introduzione di Qlik Answers, un prodotto presentato durante la conferenza annuale dello stesso anno, che ha dimostrato l'impegno di Qlik verso soluzioni AI innovative.

Qlik Answers: un assistente per i dati non strutturati

Qlik Answers, disponibile dall'estate del 2024, si è affermato come un assistente potente e versatile per navigare e interrogare documenti non strutturati. Questa capacità è fondamentale in un'epoca in cui gran parte delle informazioni aziendali risiede in formati diversi come HTML, DOCX, TXT, PDF e altri. La soluzione si basa su applicazioni di tipo RAG (Retrieval Augmented Generation), una metodologia che combina il recupero di informazioni con la generazione di testo, garantendo risposte pertinenti e contestualizzate.

Sin da aprile 2025, Qlik Answers è potenziato dal modello Claude 3.5 Sonnet, un LLM (Large Language Model) avanzato che ne migliora ulteriormente le prestazioni. Per il reclassement dei documenti all'interno del meccanismo RAG, Qlik utilizza Cohere Rerank 3.5, ottimizzando la pertinenza dei risultati. Un esempio pratico della sua utilità è la capacità di navigare e interrogare la documentazione di Qlik Analytics, rendendo le informazioni aziendali più accessibili.

Da febbraio 2025, Qlik Answers ha beneficiato anche di un connettore diretto a Qlik Application Automation, uno strumento di integrazione no-code. Questa integrazione semplifica notevolmente la configurazione di basi di conoscenza a partire da documenti archiviati su una vasta gamma di piattaforme, tra cui:

• Amazon S3
• Azure Storage
• Dropbox
• Google Cloud Storage
• Google Drive
• Office 365
• OneDrive

Mike Capone, CEO di Qlik, ha sottolineato l'importanza di questa direzione durante Qlik Connect 2025: "Ci mancavano molte cose. Gran parte delle conoscenze create nell'universo appare in Slack, nelle e-mail e nei PDF. L'IA diventerà inutile se la si basa solo su dati strutturati." Questa affermazione evidenzia la strategia di Qlik di estendere le capacità dell'IA oltre i tradizionali silos di dati.

Nonostante la capacità iniziale di generare query SQL, l'editor non permette ancora l'analisi diretta dei dati tramite Qlik Answers. Questo è un punto distintivo, poiché Qlik ha già una soluzione consolidata per l'analisi di dati strutturati.

L'evoluzione di Insight Advisor e l'IA generativa per l'integrazione

Qlik ha introdotto Insight Advisor nel 2019 come uno strumento NLP integrato in Qlik Sense. La sua funzione è quella di permettere agli utenti di "conversare" con i dati strutturati e generare diagrammi in modo intuitivo. Dal 2024, Qlik ha ulteriormente evoluto Insight Advisor, potenziando alcune delle sue funzionalità con l'ausilio di LLM, rendendolo più intelligente e reattivo. L'assistente è inoltre accessibile tramite Microsoft Teams, facilitando la collaborazione e l'integrazione nei flussi di lavoro aziendali.

L'IA generativa trova applicazione anche nell'integrazione dei dati. Ad aprile 2025, Qlik Talend Cloud ha visto l'introduzione di un assistente all'interno di Talend Studio, progettato per generare contratti API. Questo strumento combina le capacità di programmazione visuale dell'API Designer con il prompt engineering, semplificando la creazione e la gestione delle API.

Dagli assistenti agli agenti: la visione agentica di Qlik

Il punto focale di Qlik Connect 2025 è stata la presentazione della visione di Qlik sull'IA agentica. Piuttosto che lanciare nuovi prodotti, l'evento ha delineato una strategia a lungo termine. Qlik intende sviluppare un framework in grado di ospitare un insieme di agenti AI specifici per dominio, ciascuno con ruoli e funzioni ben definiti, che lavoreranno in concerto per automatizzare e migliorare i processi decisionali.

Il primo di questi agenti, la cui anteprima privata sarà disponibile a partire dall'estate, è nientemeno che Qlik Answers stesso. Con l'integrazione di dati strutturati e la possibilità di avviare azioni direttamente dall'assistente, Qlik Answers sarà trasformato in un vero e proprio "agente". L'integrazione con Qlik Sense e il motore Qlik Engine è attualmente in corso, promettendo di sbloccare nuove capacità di analisi e automazione.

Stephen Catanzano, analista di ESG, ha commentato questa evoluzione: "Ciò che Qlik qui chiama 'agentica' è essenzialmente una forma migliorata di intelligenza aumentata, dove l'IA effettua scoperte nei dati per conto vostro." Questa prospettiva evidenzia come l'IA agentica di Qlik miri a potenziare l'utente, non a sostituirlo, offrendo intuizioni e automazioni proattive.

L'agente di "scoperta": analisi delle tendenze e anomalie

Qlik ha poi presentato un agente di "scoperta" (Discovery Agent). Il suo ruolo primario sarà quello di monitorare una vasta gamma di dati con l'obiettivo di identificare tendenze importanti, anomalie e valori anomali attraverso i set di dati utilizzati dalla piattaforma Qlik Sense. Questo agente non solo segnalerà queste scoperte ma suggerirà anche spiegazioni relative a tali tendenze negli indicatori chiave di performance (KPI) e raccomanderà le azioni successive ottimali. Su carta, questa capacità ricorda quanto offerto da Tableau con Pulse, suggerendo un allineamento con le migliori pratiche del settore.

Donald Farmer, fondatore e analista principale di TreeHive Strategy ed ex vicepresidente dell'innovazione e del design di Qlik, ha tuttavia notato che Qlik non sembra intenzionata a fornire un framework di sviluppo di agenti nel senso inteso da concorrenti come SAS o Domo. Secondo Farmer, "Ciò che Qlik chiama qui 'agentica' è essenzialmente una forma migliorata di intelligenza aumentata, dove l'IA effettua scoperte nei dati per conto vostro." Questo rafforza l'idea che la visione di Qlik sia più focalizzata sull'automazione intelligente delle scoperte e delle azioni piuttosto che sulla creazione di una piattaforma di sviluppo di agenti generalizzata.

Agenti futuri: integrazione, predizione e automazione

I veri agenti AI di Qlik, con capacità più complesse, arriveranno in una fase successiva. L'editore prevede di sviluppare diversi tipi di agenti dedicati a funzioni specifiche:

• Agenti dedicati all'integrazione dei dati: Il loro ruolo sarà automatizzare le complesse attività di preparazione dei dati in più fasi, garantendo che i set di dati siano ottimizzati per una vasta gamma di applicazioni AI. Questi agenti supervisioneranno anche la qualità dei dati, un aspetto cruciale per l'affidabilità delle analisi AI.
• Agenti per l'analisi predittiva: Collaboreranno con gli agenti di integrazione per identificare o preparare set di dati necessari per l'addestramento di modelli di machine learning. Sfrutteranno il modulo intelligente di ottimizzazione dei modelli (intelligent model optimization), una funzione avanzata di AutoML. Questi agenti genereranno previsioni e proiezioni, fornendo i risultati per l'analisi tramite assistenti e dashboard. I portavoce di Qlik promettono che "in alcuni casi, saranno in grado di agire in modo autonomo, valutando scenari e determinando i prossimi passi ottimali."
• Agenti di automazione delle azioni: A valle, gli agenti saranno incaricati di automatizzare determinate azioni nei sistemi terzi a partire dai processi decisionali operati in Qlik Cloud. Questo chiude il ciclo tra l'analisi dei dati, la decisione e l'esecuzione.
• Agenti per la semplificazione dell'uso della piattaforma: Infine, Qlik prevede di integrare agenti nelle sue piattaforme per semplificarne l'uso e facilitare la comprensione dei dati per gli utenti.

Aspetti tecnici e impegni futuri

Dal punto di vista tecnico, Qlik intende supportare protocolli aperti quali MCP (Model Context Protocol) di Anthropic e Agent2Agent (A2A) di Google, oltre agli elementi di integrazione tradizionali come API e connettori. Questo approccio aperto sottolinea l'impegno di Qlik verso l'interoperabilità e la flessibilità, essenziali nel panorama in evoluzione dell'IA.

Recentemente, Qlik si è concentrata maggiormente sull'integrazione e sulla messa in qualità dei dati, come indicato dalle note di aggiornamento della sua piattaforma, evidenziando una solida base per il dispiegamento delle future capacità agentiche.

Novità per l'analitica predittiva e la preparazione dati

Durante Qlik Connect 2025, sono state presentate anche altre importanti novità, volte a colmare le lacune in materia di analitica predittiva e preparazione dati:

• La previsione di serie temporali multivariate: Questa funzionalità di Qlik Predict (precedentemente AutoML) consente agli utenti di modellare scenari potenziali basati sull'analisi di serie temporali di fattori come la stagionalità, le condizioni economiche, i prezzi e l'attività delle campagne. Mike Capone ha sottolineato che questa era una capacità molto richiesta dai clienti e che Qlik avrebbe dovuto aggiungere prima.
• Write Table: Uno strumento innovativo per l'aggiornamento e la riscrittura dei dati in sistemi esterni come SAP e Salesforce. Questo permette una sincronizzazione bidirezionale tra i dashboard e altri prodotti di dati, favorendo una collaborazione più efficace. Donald Farmer ha riconosciuto l'importanza di Write Table, specialmente in congiunzione con lo sviluppo dell'IA agentica, ma ha anche notato che altri fornitori di BI offrono già capacità di riscrittura.
• Table Recipe: Un potente strumento di preparazione dei dati no-code che consente agli utenti di pulire, convertire e formattare i dati per creare tabelle utilizzando un'interfaccia intuitiva simile a un foglio di calcolo. Questo semplifica notevolmente il processo di preparazione dei dati, rendendolo accessibile anche a utenti meno tecnici.

Donald Farmer ha ulteriormente commentato: "Write Table è una base [per lo sviluppo dell'IA agentica], ma sembra che aziende come Domo e ThoughtSpot abbiano un vantaggio nella creazione di agenti autonomi per i loro utenti. Sarà importante vedere come Qlik assocerà Discovery Agent e Write Table." Questo suggerisce che, mentre Qlik sta costruendo basi solide, la competizione nel campo degli agenti autonomi è già agguerrita.

Strategia di acquisizione: Qlik non esclude nuove operazioni

Sin dall'inizio della sua espansione oltre la Business Intelligence nel 2018, Qlik ha fatto massiccio affidamento su fusioni e acquisizioni per accelerare la sua crescita e ampliare il suo portafoglio di soluzioni. Le acquisizioni di Podium Data e Attunity hanno segnato l'inizio dello sviluppo della sua piattaforma di integrazione dati, un percorso che è proseguito con l'acquisto strategico di Talend. Le acquisizioni hanno anche alimentato l'aggiunta di capacità di sviluppo AI e di una data lakehouse, consolidando la posizione di Qlik come fornitore end-to-end nel ciclo di vita dei dati.

Secondo Mike Capone, altre operazioni di fusione e acquisizione (M&A) sono probabili in futuro. L'azienda sarebbe particolarmente interessata a soluzioni di IA specifiche per settori industriali e alla gestione dei dati di riferimento, indicando una strategia di crescita mirata a rafforzare ulteriormente le sue capacità specialistiche e a offrire soluzioni più verticalizzate ai propri clienti.