Una nuova ricerca evidenzia come l’osservabilità possa aiutare le aziende a tenere sotto controllo i costi e a renderli più prevedibili, in un contesto caratterizzato dall’aumento dei costi di telemetria e dall’imprevedibilità della spesa per l’IA
In breve:
Milano, 4 novembre 2026 – Cisco (NASDAQ: CSCO) presenta il nuovo report Splunk State of Observability 2026: Restoring Predictability in the AI Era, giunto alla sua sesta edizione. La ricerca, condotta su 2.050 professionisti dei settori IT Operations (ITOps) e ingegneria in 10 Paesi, mette in evidenza una criticità crescente: mentre le aziende accelerano l’adozione degli agenti di intelligenza artificiale (IA), la capacità di monitorarne le attività non procede allo stesso ritmo.
La crescente imprevedibilità dei costi dell’IA rende sempre più difficile per le organizzazioni garantire la qualità degli agenti e, al tempo stesso, mantenere il controllo sulla spesa. Il report evidenzia il ruolo dell’osservabilità nel migliorare la stabilità e la prevedibilità dei costi dei sistemi di IA agentica, attraverso strumenti di governance che favoriscono un utilizzo affidabile degli agenti e consentono di allineare gli investimenti al valore generato per il business.
L’83% degli intervistati esprime preoccupazione per le possibili conseguenze indesiderate degli agenti di IA. In questo contesto, l’agent observability, ovvero la capacità di monitorare il comportamento degli agenti e definire adeguati meccanismi di controllo, assume un’importanza strategica. La necessità di garantire maggiore visibilità sulle attività degli agenti favorisce inoltre una collaborazione più stretta tra i team IT Operations, ingegneria e sicurezza, soprattutto con l’estendersi dell’accesso degli agenti ai diversi sistemi e componenti dell’infrastruttura tecnologica aziendale.
"Presto, nella maggior parte delle aziende, gli agenti di IA saranno molto più numerosi delle persone", ha dichiarato Jeetu Patel, President e Chief Product Officer di Cisco. "Gestirli su larga scala richiede un ripensamento degli approcci alla sicurezza e all’osservabilità. Gli agenti sono stati compromessi? Stanno svolgendo correttamente il proprio lavoro? Nell’era dell’IA agentica, queste due domande sono strettamente interconnesse e richiedono risposte alla velocità delle macchine. Il report evidenzia la crescente convergenza tra i dati di osservabilità e quelli di sicurezza, sottolineando quanto sia fondamentale la collaborazione tra i team. Piattaforme dati condivise, che consentano di rilevare e affrontare i problemi in tempo reale, sono essenziali per adottare agenti affidabili su larga scala".
"Nelle aziende di oggi, l’entusiasmo per l’IA deve fare i conti con la realtà dei costi", ha aggiunto Kamal Hathi, SVP e GM di Splunk in Cisco. "L’osservabilità è uno strumento fondamentale per ripristinare prevedibilità e fiducia nell’era dell’IA agentica. Introducendo adeguati meccanismi di controllo e integrando l’osservabilità in un modello economico basato sul consumo di token di IA (AI tokenomics), le aziende possono trasformare l’IA da una voce di spesa imprevedibile in un investimento strategico di lungo periodo, con un valore misurabile per il business".
L’osservabilità degli agenti di IA è una priorità crescente, ma restano alcune criticità
Con la crescente integrazione degli agenti di IA nei processi aziendali, dallo sviluppo software alla gestione dell’esperienza cliente, anche un singolo errore può avere conseguenze rilevanti per il business. A differenza del monitoraggio delle applicazioni tradizionali, osservare il comportamento degli agenti di IA richiede metriche specifiche, in grado di valutarne le decisioni e collegarle ai risultati aziendali. Sebbene le imprese riconoscano sempre più il valore dell’osservabilità degli agenti, molte faticano ancora ad applicarla efficacemente e a misurarne i risultati.
L’IA rende i costi sempre meno prevedibili
L’osservabilità consente alle aziende di monitorare la spesa per l’IA, individuare l’origine dei costi e mantenerli sotto controllo. Tuttavia, con la diffusione di decine di agenti basati su modelli diversi, tenere traccia dei consumi e prevedere la spesa diventa sempre più difficile. A complicare ulteriormente il quadro è la crescita dei volumi di dati generati dall’IA, che rende più complessa la loro analisi e gestione.
L’integrazione tra osservabilità e sicurezza è fondamentale per garantire la fiducia nell’IA
Con gli agenti di IA sempre più integrati nei sistemi e nei processi aziendali, monitorarne le attività richiede una collaborazione sempre più stretta tra i team IT Operations (ITOps), di ingegneria e di sicurezza, superando le tradizionali divisioni organizzative.
IA agentica: l’osservabilità fa la differenza per le aziende più avanzate
La ricerca ha individuato un gruppo di aziende all’avanguardia che, grazie a pratiche di osservabilità più evolute, riescono a ottenere risultati concreti per il business. Queste organizzazioni si distinguono per tre approcci chiave:
Le aziende più avanzate ottengono risultati significativi: il 91% è in grado di attribuire con precisione i costi dell’IA, rispetto al 69% delle altre organizzazioni, individuando quali agenti, modelli e carichi di lavoro incidono maggiormente sulla spesa. Inoltre, hanno una probabilità 2,4 volte superiore rispetto alle altre aziende di dichiarare che il ritorno sull’investimento (ROI) delle proprie piattaforme di osservabilità supera ampiamente le aspettative. Il 54% afferma che l’osservabilità ha contribuito a generare almeno 5 milioni di dollari di ricavi aggiuntivi all’anno, contro il 28% delle altre organizzazioni.
Le aziende leader si distinguono anche per la collaborazione tra i team di osservabilità e sicurezza: il 94% dichiara che il monitoraggio dell’IA ha rafforzato questa sinergia, rispetto all’80% delle altre organizzazioni. Inoltre, l’86% riesce a individuare con precisione le cause legate alla sicurezza alla base dei problemi di performance, contro il 71% delle altre aziende.
Principali evidenze a livello globale
Il report conferma che, nei 10 Paesi analizzati, le principali sfide riguardano il monitoraggio degli agenti di IA, l’imprevedibilità dei costi e i rischi legati all’IA agentica. In India, il 51% degli intervistati giudica molto efficaci le attività di monitoraggio della qualità dei modelli di IA, contro il 35% della media globale. Nel Regno Unito, il 32% delle organizzazioni utilizza costantemente gli agenti di IA per individuare le cause alla radice dei problemi, rispetto al 20% globale, mentre il 55% teme le possibili conseguenze indesiderate. In Arabia Saudita, il 98% afferma che l’IA consente di dedicare più tempo all’innovazione, contro l’84% della media globale. In Germania, infine, il 74% considera molto importante avere visibilità sugli aspetti legati alla privacy nell’utilizzo dell’IA.
Ulteriori risorse:
Metodologia
I ricercatori di Oxford Economics hanno intervistato, tra febbraio e marzo 2026, 2.050 professionisti dei team IT Operations (ITOps) e di ingegneria, con ruoli che spaziano da posizioni operative a incarichi dirigenziali. Tra gli intervistati figurano sviluppatori, Site Reliability Engineer (SRE), ingegneri di sistema, professionisti delle operations infrastrutturali, CTO e CIO.
I partecipanti provenivano da 10 Paesi: Australia, Francia, Germania, India, Giappone, Nuova Zelanda, Singapore, Arabia Saudita, Regno Unito e Stati Uniti.
Gli intervistati rappresentavano 16 settori: servizi alle imprese, edilizia e ingegneria, beni di largo consumo confezionati, istruzione, servizi finanziari, pubblica amministrazione (a livello nazionale, regionale e locale), sanità, scienze della vita, manifatturiero, tecnologia, media, petrolio e gas, commercio all’ingrosso e al dettaglio, telecomunicazioni, trasporti e logistica, servizi di pubblica utilità.
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