La crescente diffusione degli agenti di intelligenza artificiale (IA) nei processi aziendali introduce nuove esigenze di monitoraggio e sicurezza. Le organizzazioni, infatti, faticano ancora a controllarne efficacemente le attività, valutarne i risultati e prevedere i costi associati al loro utilizzo. È quanto emerge dal nuovo report Splunk State of Observability 2026: Restoring Predictability in the AI Era, presentato da Cisco e giunto alla sua sesta edizione.
La ricerca, condotta da Oxford Economics su 2.050 professionisti dei settori IT Operations (ITOps) e ingegneria in 10 Paesi, evidenzia come la crescente autonomia degli agenti di IA renda più complessa la gestione degli ambienti tecnologici aziendali. L’83% degli intervistati si dichiara preoccupato per le possibili conseguenze indesiderate delle loro attività. In questo scenario, l’osservabilità degli agenti (agent observability), ovvero la capacità di monitorarne il comportamento, le decisioni e i risultati, assume un ruolo strategico per garantirne affidabilità e controllo.
L’osservabilità degli agenti di IA è una priorità crescente, ma restano alcune criticità
Con l’integrazione degli agenti di IA nei processi aziendali, dal software alla gestione dell’esperienza cliente, anche un singolo errore può produrre conseguenze rilevanti. A differenza del monitoraggio delle applicazioni tradizionali, l’osservabilità degli agenti richiede metriche specifiche, capaci di valutarne le decisioni e collegarle ai risultati ottenuti.
Sebbene le aziende riconoscano l’importanza di queste attività, permangono difficoltà nell’applicazione dei sistemi di monitoraggio e nella misurazione della loro efficacia. L’87% degli intervistati considera il monitoraggio dell’IA una priorità per la propria organizzazione, ma il 54% non ha ancora definito obiettivi di business chiari. Inoltre, il 56% non è in grado di misurare metriche specifiche dei carichi di lavoro dell’IA, come la qualità delle risposte generate dai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).
Un’ulteriore criticità riguarda le allucinazioni: l’85% ritiene importante individuare le risposte errate o non attendibili prodotte dai sistemi di IA, ma soltanto il 58% dichiara di riuscirci efficacemente.
L’IA rende i costi sempre meno prevedibili
La diffusione degli agenti di IA introduce nuove difficoltà anche nella gestione dei costi. L’utilizzo di più agenti, basati su modelli differenti e caratterizzati da consumi variabili, rende infatti più complesso monitorare le risorse impiegate e prevedere la spesa complessiva.
Secondo il report, il 55% degli intervistati non riesce a tenere sotto controllo i costi dell’IA, mentre per il 60% i picchi di spesa imprevisti rappresentano una difficoltà operativa maggiore rispetto ai costi di base elevati.
A incidere è anche la gestione dei dati necessari al monitoraggio: il 57% dichiara che i costi della telemetria hanno superato quelli dell’infrastruttura monitorata. Per affrontare queste criticità, il 67% delle organizzazioni utilizza un’unica piattaforma di osservabilità, che consente di ottenere una visione integrata dei sistemi e individuare con maggiore precisione l’origine dei costi.
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, il loro monitoraggio richiede una collaborazione più stretta tra i team IT Operations, ingegneria e sicurezza. La condivisione delle informazioni permette infatti di individuare più rapidamente le criticità e correlare eventuali problemi di prestazioni con le relative cause di sicurezza.
Il report evidenzia un rafforzamento di questa collaborazione: l’81% degli intervistati afferma che il monitoraggio dei carichi di lavoro dell’IA ha favorito una maggiore sinergia tra i team di osservabilità e sicurezza. Inoltre, il 73% dichiara di riuscire a ricondurre con precisione i problemi di performance alle relative cause di sicurezza, rispetto al 65% del 2025.
Anche la collaborazione operativa è in crescita: il 77% dei team di osservabilità lavora insieme a quelli di sicurezza per individuare e risolvere le criticità, contro il 62% dell’anno precedente. La condivisione dei dati tra i due ambiti è aumentata, passando dal 74% all’84%.
IA agentica: l’osservabilità fa la differenza per le aziende più avanzate
La ricerca individua un gruppo di organizzazioni che, grazie a pratiche di osservabilità più evolute, riesce a ottenere risultati migliori. Queste aziende utilizzano gli agenti di IA per individuare e risolvere i problemi, monitorano parametri fondamentali come la qualità dei modelli, i costi, i consumi, la sicurezza e la privacy e collegano i dati tecnici agli obiettivi di business.
Le differenze rispetto alle altre organizzazioni emergono soprattutto nella capacità di controllare la spesa: il 91% delle aziende più avanzate riesce ad attribuire con precisione i costi dell’IA, contro il 69% delle altre. Inoltre, queste organizzazioni hanno una probabilità 2,4 volte superiore di dichiarare che il ritorno sull’investimento delle proprie piattaforme di osservabilità supera ampiamente le aspettative.
Anche sul fronte della sicurezza i risultati sono significativi. Il 94% delle aziende più avanzate afferma che il monitoraggio dell’IA ha rafforzato la collaborazione tra i team di osservabilità e sicurezza, 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.
I risultati della ricerca evidenziano quindi come l’osservabilità rappresenti un elemento importante per accompagnare l’adozione dell’IA agentica, consentendo alle imprese di monitorare il comportamento degli agenti, individuare eventuali criticità e rafforzare il controllo sui sistemi aziendali.
https://www.cisco.com/c/it_it/about/news/2026-archive/20261104.html
