Trasformare la gestione dei sistemi digitali puntando su automazione, integrazione dei dati e capacità di adattamento in tempo reale; è questo l’obiettivo dell’aggiunta, da parte di Dynatrace, di funzionalità di intelligenza artificiale agentica nella propria piattaforma di osservabilità di nuova generazione.

Questa novità si inserisce in un contesto in cui gli sviluppatori - nonostante l’adozione di strumenti sempre più avanzati - continuano a dedicare troppo tempo ad attività di protezione, debug e ottimizzazione dei sistemi in produzione, quando invece dovrebbero ridurre il ricorso alla supervisione manuale, a favore di flussi di lavoro autonomi guidati dall’AI.

La piattaforma di nuova generazione si basa su un’architettura già nota che unifica osservabilità, sicurezza e dati aziendali in un data lakehouse privo di schema e indici, denominato Grail, che consente l’accesso in tempo reale a grandi volumi di dati contestualizzati, così da depennare le inefficienze legate alla reindicizzazione e alla reidratazione dei dati, in modo da soddisfare le esigenze di scalabilità e complessità tipiche dei sistemi moderni.

Un elemento chiave è rappresentato da Smartscape, un sistema di discovery topologica e dinamica che mappa automaticamente le dipendenze causali all’interno degli ecosistemi digitali. Questa capacità di mappatura in tempo reale contribuisce a migliorare la precisione degli insight forniti dalla piattaforma e a supportare l’automazione dei processi, alimentando il motore di intelligenza artificiale Davis AI. Quest’ultimo integra tecniche di intelligenza artificiale causale, predittiva e generativa, con l’obiettivo di analizzare i dati in modo unificato e pianificare azioni che minimizzino fenomeni come le allucinazioni algoritmiche, garantendo al contempo precisione e rispetto delle pratiche di intelligenza artificiale responsabile.

Infine, la componente AutomationEngine consente l’esecuzione autonoma di attività e l’integrazione con agenti di intelligenza artificiale sia proprietari che di terze parti. Questo approccio mira a favorire l’efficienza e l’adattabilità delle operazioni, mantenendo un livello di sicurezza e di tutela della privacy coerente con le esigenze delle aziende che adottano soluzioni di intelligenza artificiale agentica.