L'AI rompe lo stack dei dati. La maggior parte delle imprese ha trascorso l'ultimo decennio costruendo stack di dati sofisticati. Le pipeline ETL spostano i dati nei magazzini. I livelli di trasformazione puliscono i dati per l'analisi. Gli strumenti di BI forniscono approfondimenti agli utenti. Questa architettura ha funzionato per l'analisi tradizionale. Ma l'AI richiede qualcosa di diverso. Ha bisogno di loop di feedback continui. Richiede embedding in tempo reale e recupero del contesto. Considera un cliente a un ATM che preleva denaro. L'agente AI sulla loro app mobile deve conoscere quella transazione da $40 entro pochi secondi. L'accuratezza e la velocità dei dati non sono opzionali. Netflix ha ricostruito l'intera infrastruttura di raccomandazione per supportare aggiornamenti dei modelli in tempo reale1. Stripe ha creato pipeline unificate dove i dati di pagamento fluiscono nei modelli di frode in millisecondi2. Lo stack AI moderno richiede un'architettura fondamentalmente diversa. I dati fluiscono da sistemi diversi in database vettoriali, dove gli embedding e i dati ad alta dimensione convivono con i dati strutturati tradizionali. I database di contesto memorizzano la conoscenza istituzionale che informa le decisioni dell'AI. I sistemi AI consumano questi dati, quindi entrano in loop di sperimentazione. GEPA e DSPy abilitano l'ottimizzazione evolutiva attraverso molteplici dimensioni di qualità. Le valutazioni misurano le prestazioni. L'apprendimento per rinforzo addestra gli agenti a navigare in ambienti aziendali complessi. A sostenere tutto c'è uno strato di osservabilità. L'intero sistema ha bisogno di dati accurati e veloci. Ecco perché l'osservabilità dei dati si fonderà anche con l'osservabilità dell'AI per fornire agli ingegneri dei dati e agli ingegneri dell'AI una comprensione end-to-end della salute delle loro pipeline. L'infrastruttura dei dati e dell'AI non si sta convergendo. Si sono già fuse. Riferimenti Netflix Technology Blog. (2025, agosto). “Da fatti e metriche a machine learning dei media: evoluzione della funzione di ingegneria dei dati presso Netflix.” ↩︎ Stripe. (2025). “Come l'abbiamo costruito: Stripe Radar.” ↩︎