I group di intelligenza artificiale aziendale che eseguono stack di orchestrazione centralizzati ora hanno una nuova variabile di cui tenere conto: AWS veloceche questa settimana si è espanso fino a diventare un agente nativo per desktop che crea un grafico persistente della conoscenza personale ed esegue azioni su file locali e strumenti SaaS, al di fuori della visibilità della maggior parte dei piani di controllo.
A differenza dei copiloti basati su chat che si ripristinano a ogni sessione, Fast ora mantiene un grafico della conoscenza continuamente aggiornato creato dai file locali, dal calendario, dalla posta elettronica e dalle app SaaS connesse dell’utente. Lo utilizza per attivare in modo proattivo azioni senza attendere che venga richiesto.
AWS ha lanciato Fast nell’ottobre dello scorso anno come alternativa al flusso di lavoro AI e alle piattaforme di produttività provenienti da Google, OpenAI e Anthropic. Period un modo per i dipendenti aziendali di accedere a informazioni approfondite da applicazioni connesse, un generatore di agenti, ricerche approfondite e automazione del flusso di lavoro. Ora è andato oltre il semplice assistente AI e agisce più come un agente proattivo del flusso di lavoro con un grafico della conoscenza dell’utente con stato e in tempo reale. Si integra con app di terze parti come Google Workspace, Microsoft 365, Zoom, Salesforce e Slack (e ora con file locali) in modo che l’agente possa raccogliere contesto e intraprendere azioni.
“Quello che abbiamo sentito è che molte aziende non sono contente di quanto sia difficile ottenere contesto dai loro strumenti legacy”, ha detto a VentureBeat Jigar Thakkar, vicepresidente di Fast Suite presso AWS, in un’intervista. “La nostra visione è che Fast sia un’esperienza desktop che sia l’unico posto dove le persone possono andare per ottenere tutte le loro informazioni e attività.”
Punti ciechi della governance
Le aziende spesso mettono al centro i livelli di orchestrazione per guidare e gestire gli agenti. Viene inserito il contesto, vengono prese le decisioni e quindi le azioni vengono eseguite entro i confini del sistema definiti.
Versioni recenti come Claude Managed Brokers di Anthropic o aggiornamenti a SDK dell’agente di OpenAI spingere anche per agenti autonomi e senza stato all’interno dei flussi di lavoro aziendali, ma che operino comunque entro confini di orchestrazione definiti.
Fast opera ancora sotto controlli aziendali, qualcosa che AWS ha sempre sottolineato con i suoi prodotti AI, quindi le azioni intraprese su Fast rimangono vincolate da autorizzazioni, identità e sicurezza. Le integrazioni rimangono gestite da una connessione API o MCP.
Tuttavia, questa evoluzione di Fast introduce un cambiamento più sottile nel livello decisionale. AWS ha aggiornato Fast per creare un grafico della conoscenza personale che apprende di più sull’utente quanto più interagisce con la piattaforma. Crea un profilo in base al modo in cui utilizzano file locali, calendario, e-mail o integrazioni di app di terze parti per suggerire in modo proattivo azioni come ricordare a un group chief di impostare i check-in.
Le imprese dovrebbero prestare attenzione al fatto che in un sistema come questo potrebbe verificarsi una sorta di orchestrazione ombra. Il contesto personalizzato significa che il livello decisionale si concentra su set off impliciti piuttosto che su flussi di lavoro impostati, interpretazioni specifiche dell’utente e tempi di azione diversi. I professionisti sono giustamente diffidenti nei confronti di questa autonomia, comprendendo che l’orchestrazione dell’ombra potrebbe non essere qualcosa completamente sotto il loro controllo.
Upal Saha, co-fondatore e CTO di Bem, ha dichiarato a VentureBeat in una e-mail che piattaforme come AWS Bedrock AgentCore, il suo runtime di agenti gestiti e altri simili di Salesforce “massimizzano l’autonomia piuttosto che la responsabilità” in modo che le aziende non perdano la visibilità degli agenti per sbaglio.
“Quando si schiera un agente che ragiona per raggiungere una decisione attraverso più passaggi, si ha già accettato di non essere in grado di spiegare completamente cosa è successo dopo il fatto”, ha detto Saha. “Questo va bene per una demo. Non va bene per una pipeline di elaborazione dei sinistri o un flusso di lavoro finanziario in cui un regolatore può chiederti di produrre una traccia di controllo completa per ogni decisione automatizzata presa negli ultimi tre anni.”
AWS ha affermato che il modello di governance della piattaforma è progettato per affrontare queste preoccupazioni. “Gli utenti possono impostare diversi agenti e flussi di lavoro automatizzati su misura per il loro ruolo – cose come il monitoraggio dei ticket, l’estrazione di dati dai sistemi connessi o la stesura di documenti – il tutto gestito all’interno di un ambiente governato in cui l’IT mantiene il controllo su ciò che è connesso e quali dati fluiscono e dove. È progettato per offrire flessibilità ai singoli utenti mantenendo al contempo una supervisione a livello aziendale”, ha affermato un portavoce di AWS.
Un possibile progetto
L’evoluzione di Fast da assistente AI a qualcosa di più proattivo rappresenta un possibile approccio che alcuni fornitori di software program aziendali adotteranno per una profonda integrazione degli agenti AI nei flussi di lavoro. Sebbene ciò che AWS vuole ottenere con Fast (un migliore contesto da app e file locali e una forte comprensione di ciò che i suoi utenti vogliono effettivamente fare) non è unico, non si concentra sull’orchestrazione tradizionale. Si basa invece sulla gestione degli agenti basata sul contesto.
Questa tensione sul mercato sta crescendo, come evidenziato dal rilascio di piattaforme simili. Mistral, advert esempio, ha annunciato Workflows lo stesso giorno degli aggiornamenti di Fast. Quella piattaforma utilizza un framework di orchestrazione più tradizionale.
Gli agenti stateful e personalizzati continuano advert evolversi, così come le domande su come le aziende li governano.
