A meno che negli ultimi due anni non si sia vissuto su Marte (dove, per inciso, sono state trovate le prime forme di vita, e magari prima o poi spunterà anche lì qualche forma di intelligenza artificiale), ci si sarà accorti che l’unico argomento capace di monopolizzare discussioni, convegni e cene tra amici è proprio l’AI. Le domande sono sempre le stesse: “è giusto usarla o no?”, “ci ruberà il lavoro?”.
L’unica certezza, però, è che l’AI esiste, è già qui e, forse, più che demonizzarla sarebbe meglio capire come sfruttarla a nostro favore.
Ogni settore, chi più chi meno, ha iniziato ad aprirsi a questa rivoluzione, e il mondo della data analytics non fa eccezione: non più solo visualizzazioni e report da consultare, ma sistemi che agiscono proattivamente, suggeriscono analisi rilevanti e mettono insight direttamente nel flusso di lavoro. Tableau Next è esattamente questo tipo di evoluzione: una piattaforma agentica che unisce dati, semantica, AI generativa e la capacità di trasformare insight in azioni operative.
Ma che cos’è l’AI Agentica e come si inserisce nel contesto della data analytics?
L’AI agentica rappresenta la nuova frontiera dell’intelligenza artificiale: non più sistemi che si limitano ad analizzare dati o rispondere a comandi, ma agenti intelligenti capaci di fissare obiettivi, pianificare ed eseguire attività in autonomia, con un intervento umano minimo.
È un’evoluzione che porta l’AI dal livello descrittivo e predittivo a quello decisionale e operativo, aprendo la strada a processi più agili e intelligenti.
A differenza dei modelli tradizionali, spesso rigidi e poco adatti a gestire compiti complessi e in più fasi, l’AI agentica introduce flessibilità e adattabilità. Gli agenti imparano dalle interazioni, ricevono feedback, si adattano a contesti mutevoli e collaborano con gli utenti in modo naturale, grazie all’elaborazione del linguaggio NLP (Natural Language Processing; Elaborazione del Linguaggio Naturale, un campo dell’intelligenza artificiale che permette ai computer di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano), e alla capacità di ragionamento dei Large Language Models.
Per agentico (agentic) intendiamo sistemi dotati di agenti intelligenti, componenti software che non si limitano a rispondere a query, ma possono:
– esplorare dati in autonomia alla ricerca di anomalie o trend significativi;
– sintetizzare insight usando modelli predittivi e generativi;
– suggerire (e in certi workflow anche eseguire) azioni operative, integrandosi con gli strumenti aziendali dove le decisioni vengono effettivamente prese.
Questa trasformazione sposta il focus dall’“estrazione di insight” alla “consegna contestuale di insight e azione”, migliorando la probabilità che i dati vengano effettivamente usati nelle decisioni quotidiane.
Il funzionamento segue un processo in cinque fasi:
- Percezione: raccolta e interpretazione di dati da fonti diverse (sensori, database, interfacce).
- Ragionamento: definizione di soluzioni tramite LLM e modelli specializzati.
- Azione: esecuzione autonoma di attività, connessa a sistemi esterni via API, sempre entro limiti di sicurezza.
- Apprendimento: evoluzione costante grazie al feedback.
- Collaborazione: agenti e strumenti open source che semplificano sviluppo, utilizzo e miglioramento continuo.
Come Tableau Next realizza l’AI agentica: architettura e componenti chiave
Brevemente, ciò che rende agentica la piattaforma é:
- Agentforce / Tableau Agent: il layer che orchestrina agenti e “skills” (ad es. Data Pro, Concierge, Inspector) per effettuare ricerche, analisi e suggerire azioni direttamente nel workspace. Questi agenti possono rispondere ad interrogazioni naturali, generare visualizzazioni e proporre next steps.
- Tableau Semantics: il livello di metadati e significato aziendale che normalizza metriche, dimensioni e relazioni — fondamentale per ottenere insight coerenti e trustable quando gli agenti lavorano su dataset diversi.
- Data Cloud & Zero Copy Partner Network: infrastruttura che consente accesso rapido a dati unificati senza spostarli inutilmente, rendendo possibile analisi in tempo reale e integrazione con processi Salesforce/MuleSoft per far seguire azione agli insight.
- Composable assets & marketplace: componenti riutilizzabili (modelli semantici, agent skills, dashboard template) che si possono scoprire e condividere internamente, accelerando la scalabilità dell’adozione.
Questa architettura rende praticabile un ciclo “dati → insight agentico → azione” integrato nel lavoro quotidiano, non una funzione isolata.
Casi d’uso concreti: dall’analisi alla presa di decisione
Ok, abbiamo parlato di cos’è e su cosa si basa l’AI agentica, ma adesso vediamo come effettivamente si può usare nel concreto e come può aiutare sia l’analista che l’utente finale:
- Si può ad esempio chiedere all’agent “mostrami prodotti con margine in calo e suggerimenti di azione”: un agente esplora vendite, margini, stagionalità, genera una vista e propone azioni (revisione prezzo, promozione mirata) con link per eseguire workflow in Salesforce/MuleSoft.
- Monitoraggio proattivo di anomalie: agenti che segnalano pattern insoliti (drop di conversione, scostamenti di KPI) spedendo digest o alert contestualizzati (via Pulse) ai responsabili.
- Rapid dashboard reconstruction / prototipazione: esperienze pratiche mostrano agenti che aiutano a ricreare dashboard partendo da prompt e trasformazioni automatiche; il risultato accelera il prototyping ma richiede verifica umana sulla correttezza interpretativa dei dati. Questa esperienza è documentata in un walkthrough pratico (Data School).
AI Agentica: Benefici e Limiti
Benefici misurabili
- Velocità: riduce il tempo tra domanda di business e risposta operativa.
- Democratizzazione: utenti non tecnici e clienti finali ottengono insight e suggerimenti senza dover scrivere SQL o costruire calcoli complessi.
- Coerenza: grazie a Tableau Semantics, metriche e KPI restano consistenti su tutta l’organizzazione; essenziale quando agenti automatizzati prendono decisioni o propongono azioni.
Limiti, rischi e come mitigarli
L’AI non è la panacea a tutti i mali, allo stesso modo l’AI agentica non è, e non sarà, la soluzione a tutti i problemi: presenta rischi tecnici, organizzativi e di compliance.
- Hallucination / interpretazioni errate: gli agenti generativi possono produrre risposte plausibili ma non corrette. Serve validazione umana obbligatoria per azioni critiche.
- Dipendenza da dati non governati: senza una semantica e governance solide, gli agenti possono usare metriche incoerenti tra reparti. Investire in Tableau Semantics è quindi prioritario.
- Tracciabilità: ogni decisione proposta/eseguita dall’agente deve avere log, versione del modello e lineage per audit.
- Cambiamento dei ruoli: gli analisti diventano “supervisori di agenti” — il valore si sposta verso progettazione di workflow, validazione e interpretazione del contesto.
Conclusione: opportunità reali, con responsabilità
L’esperienza dimostra come, partendo anche da un semplice prompt, un agente sia in grado di:
- suggerire join e trasformazioni sui dati,
- generare visualizzazioni pertinenti,
- produrre in pochi istanti una prima versione di dashboard.
Un risultato ideale per la prototipazione rapida, che però non elimina la necessità di una revisione attenta: occorre sempre validare scelte di modeling, eventuali filtri impliciti e la corretta applicazione della semantica. In altre parole, il pattern vincente resta quello del binomio uomo -macchina o nel caso specifico AI e data analyst.
L’AI agentica in Tableau Next segna un vero cambio di paradigma: dall’analytics come mera rappresentazione visiva al supporto concreto per il processo decisionale, integrando dati, semantica e azione in un unico flusso operativo. Se adottata con una governance solida, metriche condivise e un’adeguata supervisione, può amplificare velocità, coerenza e impatto delle analisi in azienda.
Guardando al futuro, l’AI agentica ha il potenziale per trasformare radicalmente il nostro rapporto con la tecnologia: non più soltanto insight, ma insight che portano direttamente ad azioni, con un livello di autonomia e adattabilità sempre più vicino a quello umano.
