È un film che abbiamo già visto. Internet, SaaS, cloud, mobilità: ogni fase della trasformazione digitale porta altre complessità, nuove interdipendenze e nuove sfide da superare per offrire e garantire agli utenti esperienze straordinarie. Ogni volta ci siamo adattati, imparando a gestire ciò che non riuscivamo a controllare del tutto, a vedere e comprendere gli aspetti che uscivano dal nostro perimetro e a ottimizzare i risultati che non sempre potevamo prevedere.
Ora stiamo assistendo a un altro cambiamento radicale guidato dall'IA agentic: entità digitali autonome che lavorano, prendono decisioni ed eseguono transazioni in modo indipendente. Non si tratta solo di un nuovo carico di lavoro, ma di un cambiamento radicale nel modo in cui i sistemi digitali funzionano, interagiscono e offrono valore.
Cisco ThousandEyes si è sempre impegnata per garantire esperienze digitali straordinarie a ogni utente, fornendo resilienza digitale in ogni ambito di un'esperienza connessa, anche quando esula dal nostro controllo diretto. Oggi, interazioni sempre più rapide ridefiniscono la connettività, e l'assurance end-to-end non è più solo una best practice. È un obbligo per tutte le aziende.
Ridefinire il concetto di esperienza straordinaria nell'era degli agent di IA e dei sistemi che li utilizzano
Uso ChatGPT quasi ogni giorno, e ormai ho fatto l'abitudine ad attendere la risposta. Non mi aspetto velocità, ma risposte di qualità e attendibili. È un cambiamento importante.
Storicamente, le prestazioni della rete si misuravano in base alla velocità e alla disponibilità di modelli di utilizzo prevedibili e determinati dall'uomo. Ora che gli agent di IA sono diventati gli utenti principali, capaci di prendere decisioni ad alta velocità, dobbiamo ridefinire il concetto di esperienza straordinaria. Non dobbiamo più interrogarci solo sulla velocità, ma piuttosto sull'affidabilità, l'accuratezza e l'attendibilità"
A differenza del traffico generato dalle persone, gli agent di IA attivano chiamate API a raffica, aggregano i dati provenienti da più fonti ed eseguono processi complessi in pochi millisecondi. Immaginiamo un singolo agent di IA che prenota un viaggio: può interrogare contemporaneamente le API dei voli, le banche dati degli hotel, i servizi meteorologici e gli strumenti di pagamento con ciascuna interdipendenza fondamentale per la transazione.
Se un agent riscontra un problema, può innescare effetti a catena sugli altri agent; di conseguenza la risposta sarà insoddisfacente e non risponderà alle aspettative. Un ritardo di un millisecondo o la presenza di dati danneggiati può bloccare qualsiasi attività condotta dagli agent di IA.
Gli agent di AI si attivano, si espandono e interagiscono in tempo reale, creando una rete viva di interdipendenze dinamiche che mettono alla prova la gestione tradizionale delle reti. Questo apre una questione fondamentale: quali sono le aspettative sul livello del servizio (SLE) dei sistemi da agent a agent? Sebbene le metriche tradizionali degli SLA, come disponibilità e latenza, rimangano importanti, gli SLE aggiungono una dimensione nuova, che richiede di valutare se i flussi di lavoro vengono completati correttamente, se i dati sono validi e se tutte le interdipendenze rispondono correttamente; in sostanza, se l'agent ha raggiunto il risultato aziendale previsto.
Anche un minimo disservizio può ripercuotersi a catena sui processi automatizzati, con conseguenze significative sul business. Per garantire che la qualità del servizio sia adeguata all'importanza dei processi guidati dagli agent, deve essere possibile osservare e gestire ogni anello della catena di erogazione, anche quando cambia in modo dinamico in risposta alla logica degli agent e a fattori esterni. Il successo si misura sempre più spesso in termini di processi affidabili e in linea con gli obiettivi aziendali, e non solo in termini di velocità di trasmissione o latenza.
Gestire la variabilità delle interdipendenze
I sistemi tradizionali funzionano con relazioni prevedibili: il servizio A chiama il servizio B secondo una sequenza nota. Tuttavia, gli agent di IA creano relazioni dinamiche, legate al contesto e variabili secondo l'attività; questo crea interdipendenze non deterministiche nell'infrastruttura e modalità di errore imprevedibili.
Il problema è che l'interdipendenza non si limita al nostro provider; siamo anche esposti alle interdipendenze dei suoi provider, che cambiano continuamente man mano che la loro infrastruttura si evolve per stare al passo con le continue trasformazioni del mercato. Anche una modifica che interessa un livello inferiore può propagarsi e influire sull'esperienza digitale.
Il contesto è fondamentale, dall'alto verso il basso, da un capo all'altro della catena
Per offrire esperienze straordinarie nell'era dell'agentic, dobbiamo comprendere il contesto non solo da un capo all'altro della catena di erogazione del servizio, ma attraverso ogni livello dell'infrastruttura.
Questo ricorda le sfide che abbiamo già affrontato con le applicazioni distribuite. Il numero degli agent che operano per nostro conto cresce alla velocità della luce; integrarli nei framework Zero Trust è inevitabile. E qui arriva la sfida operativa: mentre i team di NetOps, SecOps e DevOps lavorano su sistemi complessi per potenziare gli agent, applicare le policy di sicurezza o distribuire gli aggiornamenti, l'erogazione dell'esperienza digitale è sempre una responsabilità di tutti.
Quando osserviamo un degrado delle prestazioni, dobbiamo capire se qualcuno ha implementato un nuovo agent senza policy di sicurezza adeguate, se una modifica delle policy sta bloccando un'azione, se un'interdipendenza a valle non funziona o se le condizioni della rete stanno peggiorando. In altre parole, serve contesto.
Assurance end-to-end nell'era dell'IA sempre attiva
I nostri clienti usano Cisco ThousandEyes da molto tempo per monitorare le transazioni end-to-end e garantire connettività ed esperienze digitali straordinarie. Ora dobbiamo ampliare il discorso sulle transazioni. Ormai il dialogo non è più solo tra esseri umani e macchine. Ora esistono agent che comunicano con altri agent su reti che non controlliamo, ed agent che ricavano strumenti e contesto da server MCP esterni.
Immaginiamo il tracciamento distribuito, ma per sistemi multi-agent. Non si tratta solo di monitorare il percorso di un utente attraverso un'applicazione, ma di capire in che modo interagiscono gli agent, inclusi il comportamento della rete, i tempi di chiamata degli strumenti e le metriche dell'infrastruttura.
In questi frangenti, l'approccio integrato di Cisco offre un valore significativo. Innovazioni recenti come l'integrazione del tracciamento distribuito tra Cisco ThousandEyes e Splunk dimostrano che possiamo garantire l'esperienza utente end-to-end. Con la diffusione dei sistemi basati su agent, questa funzionalità dovrà crescere fino a comprendere le chiamate da agent ad agent e le interdipendenze di terze parti.
Cisco è la sola in grado di fornire tutto questo, in una soluzione di resilienza digitale capace di adattarsi man mano che le architetture basate sugli agent maturano.
L'impegno di Cisco ThousandEyes è rivolto ai clienti, affinché possano continuare ad affermarsi in un mondo in cui la rete è sempre disponibile, gli agent non si fermano mai e ogni interazione è importante, perché oggi resilienza digitale è sinonimo di assurance end-to-end.