Data streaming e intelligenza artificiale (AI) sono diventati temi centrali nel contesto attuale delle aziende. Il mercato globale dello streaming analytics è previsto crescere con un tasso annuo composto superiore al 30% fino al 2032, dimostrando un forte interesse verso soluzioni che permettano di analizzare dati in tempo reale. L'esigenza di accesso ai dati in tempo reale è aumentata con la diffusione degli agenti AI, che richiedono informazioni aggiornate e contestualizzate per funzionare in modo efficace.
Ne abbiamo parlato con Marco De Luca, partner di Blue Reply, che sarà ospite al Tech Excellence il 12 novembre a Milano. L'articolo è stato pubblicato originariamente su FrontieraTech il 22 ottobre 2026.
Criticità nel data streaming
Secondo De Luca, le aziende si trovano spesso in situazioni complesse, con sistemi proprietari che gestiscono i dati all'interno di perimetri ristretti. Questo scenario rende difficile l'adozione diffusa di tecnologie di streaming. Inoltre, l'obsolescenza tecnologica e la perdita di conoscenza riguardo alla posizione e all'accessibilità dei dati core rappresentano ulteriori ostacoli.
Perdita di conoscenza e accesso ai dati
Le aziende affrontano diverse sfide che ostacolano l'adozione dell'AI e limitano la scalabilità dei progetti. La perdita di conoscenza sul patrimonio informativo è attribuibile a fattori come la stratificazione tecnologica nel tempo, l'outsourcing non controllato e la conseguente perdita di competenze interne. Inoltre, l'adozione crescente del cloud e gli approcci ibridi hanno complicato ulteriormente la gestione delle fonti informative.
Esigenza di dati in tempo reale per gli agenti AI
Gli agenti AI richiedono un accesso in tempo reale ai dati per comprendere il contesto e rispondere adeguatamente. De Luca osserva che “fino a qualche anno fa era normale avere alcuni servizi alimentati in real time e altri gestiti in batch”, ma ora l'equilibrio è cambiato con l'uso degli agenti AI, che necessitano di informazioni fresche e accurate.