News Tech: Splunk State of Observability 2026, Cisco svela i costi nascosti e le sfide degli agenti IA
L'intelligenza artificiale agentica sta entrando sempre più nei processi aziendali, ma la capacità delle organizzazioni di controllarne prestazioni, sicurezza e costi non cresce allo stesso ritmo. Il nuovo report Splunk State of Observability 2026 di Cisco, basato sulle risposte di 2.050 professionisti IT e ingegneri in 10 Paesi, evidenzia perché l'osservabilità sia diventata una priorità strategica per gestire un'IA sempre più autonoma. The report highlights the growing challenges of monitoring AI agents, measuring their quality and controlling unpredictable costs. It also reveals how closer collaboration between observability and security teams can help organizations deploy AI more reliably.
Agenti IA: cresce la necessità di monitoraggio e controllo
Giunto alla sua sesta edizione, il report Splunk State of Observability 2026: Restoring Predictability in the AI Era mette in luce una criticità sempre più evidente: mentre le aziende accelerano l'adozione degli agenti di intelligenza artificiale, molte non dispongono ancora degli strumenti e degli obiettivi necessari per valutarne correttamente il comportamento. L'83% degli intervistati teme possibili conseguenze indesiderate derivanti dall'utilizzo degli agenti, che possono accedere a sistemi e componenti sempre più numerosi delle infrastrutture aziendali.
L'87% considera il monitoraggio dell'IA una priorità per la propria organizzazione, ma il 54% non ha ancora definito obiettivi di business chiari. Il 56% non riesce a misurare efficacemente metriche dei carichi di lavoro, come la qualità delle risposte generate dai modelli linguistici di grandi dimensioni, fondamentali per capire se gli agenti stanno svolgendo correttamente le attività assegnate. Anche il controllo delle allucinazioni rimane una sfida: l'85% ritiene importante individuarle, ma soltanto il 58% dichiara di riuscirci in modo efficace. A differenza del monitoraggio delle applicazioni tradizionali, l'osservabilità degli agenti richiede strumenti capaci di analizzare decisioni, comportamenti e risultati, collegandoli agli obiettivi aziendali. Jeetu Patel, President e Chief Product Officer di Cisco, sottolinea che in futuro gli agenti potrebbero essere molto più numerosi delle persone nelle organizzazioni. Per gestirli su larga scala sarà quindi necessario integrare osservabilità e sicurezza, individuando problemi e comportamenti anomali alla velocità richiesta dai sistemi automatizzati.
I costi dell'IA diventano sempre meno prevedibili
Un'altra criticità riguarda la spesa necessaria per utilizzare e monitorare i sistemi di intelligenza artificiale. La diffusione di numerosi agenti basati su modelli differenti rende più complesso seguire i consumi, individuare l'origine dei costi e prevedere il budget. A questo si aggiunge la crescita dei dati di telemetria generati dai sistemi, che richiedono ulteriori risorse per essere raccolti, analizzati e gestiti. Il 55% degli intervistati dichiara di non riuscire a controllare con precisione i costi dell'IA, anche a causa dell'aumento dei consumi e della difficoltà di prevedere la spesa. Per il 60%, i picchi di costo imprevisti rappresentano un problema operativo persino maggiore rispetto a una spesa di base già elevata. Un dato particolarmente significativo riguarda la telemetria: il 57% afferma che i relativi costi hanno superato quelli dell'infrastruttura monitorata. Il 67% delle organizzazioni utilizza invece un'unica piattaforma di osservabilità, scelta che può offrire una visione più integrata e aiutare a individuare con maggiore precisione l'origine delle spese. Secondo Kamal Hathi, SVP e GM di Splunk in Cisco, l'entusiasmo delle aziende verso l'IA deve confrontarsi con la realtà economica dei consumi. L'osservabilità può contribuire a ripristinare prevedibilità e fiducia, introducendo meccanismi di controllo e integrando i dati tecnici in un modello economico basato sul consumo dei token, la cosiddetta AI tokenomics. In questo modo le organizzazioni possono valutare meglio il rapporto tra investimenti, utilizzo degli agenti e valore generato per il business.
Osservabilità e sicurezza devono lavorare insieme
La crescente autonomia degli agenti rende sempre più importante la collaborazione tra i reparti IT Operations, ingegneria e sicurezza. Un problema di prestazioni potrebbe infatti essere collegato anche a un comportamento anomalo o a una criticità di sicurezza. Per questo motivo, la possibilità di condividere dati e strumenti di analisi tra i diversi team diventa fondamentale per individuare rapidamente le cause e intervenire. L'81% degli intervistati afferma che il monitoraggio dei carichi di lavoro dell'IA ha rafforzato la collaborazione tra i team di osservabilità e sicurezza. Il 73% riesce a ricondurre con precisione i problemi di prestazioni alle relative cause di sicurezza, rispetto al 65% registrato nel 2025. Anche la collaborazione operativa è in crescita: il 77% dei team di osservabilità lavora insieme a quelli di sicurezza per individuare e risolvere i problemi, contro il 62% dell'anno precedente. La condivisione dei dati tra i reparti è passata invece dal 74% all'84%.
Le aziende più avanzate ottengono risultati migliori
La ricerca individua anche un gruppo di organizzazioni che ha già sviluppato pratiche di osservabilità più mature, ottenendo risultati concreti. Queste aziende utilizzano gli agenti di IA per individuare e risolvere i problemi, cercando anche di prevenirne il ripetersi attraverso attività automatizzate di correzione. Allo stesso tempo monitorano parametri fondamentali come qualità dei modelli, costi, consumi, sicurezza e privacy, collegando i dati tecnici ai risultati economici e alle decisioni strategiche. Le differenze rispetto alle altre organizzazioni sono significative. Il 91% delle aziende più avanzate riesce ad attribuire con precisione i costi dell'IA ai singoli agenti, modelli e carichi di lavoro, contro il 69% delle altre. Inoltre, ha una probabilità 2,4 volte superiore di dichiarare che il ritorno sull'investimento 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, rispetto al 28% delle altre organizzazioni. Anche la collaborazione tra sicurezza e osservabilità risulta più efficace: il 94% delle aziende leader dichiara che il monitoraggio dell'IA ha rafforzato la sinergia tra i due reparti, contro l'80% delle altre. L'86% riesce inoltre a identificare con precisione le cause di sicurezza alla base dei problemi di prestazioni, rispetto al 71% registrato nelle organizzazioni meno avanzate.
Le differenze tra i Paesi analizzati
Il report evidenzia risultati differenti anche a livello geografico. In India, il 51% degli intervistati considera molto efficaci le attività di monitoraggio della qualità dei modelli di IA, rispetto al 35% della media globale. Nel Regno Unito, il 32% delle organizzazioni utilizza regolarmente gli agenti per individuare le cause alla radice dei problemi, contro il 20% globale, mentre il 55% teme le possibili conseguenze indesiderate dell'IA agentica. In Arabia Saudita emerge un dato positivo sull'impatto dell'automazione: il 98% degli intervistati afferma che l'IA permette di dedicare più tempo all'innovazione, rispetto all'84% della media globale. In Germania, invece, il 74% considera molto importante avere visibilità sugli aspetti legati alla privacy nell'utilizzo dell'intelligenza artificiale.
Il punto
Il report Cisco e Splunk mostra che la diffusione degli agenti IA non può essere valutata soltanto in termini di automazione e produttività. Le aziende devono anche sapere cosa fanno questi sistemi, quanto costano, quali risultati producono e quali rischi possono generare. Il dato più significativo è che oltre la metà degli intervistati fatica ancora a misurare la qualità dei carichi di lavoro IA o a controllarne efficacemente i costi. L'osservabilità diventa quindi un elemento essenziale per trasformare l'adozione dell'intelligenza artificiale in un investimento sostenibile, misurabile e sicuro.
Le aziende stanno adottando gli agenti IA più velocemente di quanto riescano a controllarli. L'osservabilità sarà la chiave per rendere questa trasformazione davvero affidabile?
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