Confluent, società di IBM e pioniere dello streaming di dati, annuncia nuove capacità per Confluent Intelligence e Confluent Cloud che semplificano il modo in cui le applicazioni di intelligenza artificiale (AI) in tempo reale vengono sviluppate e protette.
Questi aggiornamenti eliminano gli ostacoli legati alla sicurezza e alla complessità che impediscono alle organizzazioni di trasferire i carichi di lavoro basati su intelligenza artificiale nel mondo reale:
● Confluent unifica il ciclo di vita dell’AI con strumenti già utilizzati dagli sviluppatori, integrando le pipeline di Apache Flink® con dbt e introducendo un server MCP (Model Context Protocol) completamente gestito e le Agent Skills, che consentono all’AI di gestire le operazioni di streaming.
● Con la rimozione automatizzata delle informazioni personali identificabili (PII) e la connettività privata verso modelli esterni tramite Azure Private Link, Confluent integra una governance di livello enterprise direttamente nei flussi di dati.
“La maggior parte dei progetti di AI fallisce prima ancora di raggiungere un solo cliente perché il layer dei dati non funziona”, ha affermato Sean Falconer, head of AI di Confluent. “I team dispongono dei modelli e del mandato, ma i rischi per la sicurezza e la frammentazione dei dati impediscono loro di portare a termine il progetto. Stiamo risolvendo questo problema rendendo il layer di streaming la base per un’AI sicura e production-ready”.
“Per le aziende dell’area EMEA, i rigorosi requisiti di data privacy spesso fanno sì che i progetti di AI si arrestino prima ancora di arrivare in produzione. Confluent rimuove queste barriere incorporando una governance di livello enterprise direttamente nei flussi di dati. Questo consente alle organizzazioni che operano in mercati altamente regolamentati di sbloccare l’AI su larga scala in modo sicuro e di generare valore business affidabile e in tempo reale”, ha affermato Richard Timperlake, Senior Vice President EMEA Sales di Confluent.
Il problema è molto diffuso, secondo un rapporto di McKinsey in cui si legge: “… otto aziende su dieci indicano le limitazioni dei dati come un ostacolo alla scalabilità dell’AI agentica”. Le cause principali sono spesso legate al fatto che i team di sicurezza impediscono l’immissione dei dati nelle pipeline di AI a causa dei rischi di esposizione, mentre gli sviluppatori perdono ore a passare da uno strumento all’altro per ispezionare e gestire i flussi di dati da cui dipende la loro AI. Il processo manuale e lento che ne deriva trasforma quello che dovrebbe essere un ciclo di iterazione veloce in un collo di bottiglia.
Il motore per un’intelligenza artificiale sicura e scalabile
Confluent Cloud e Confluent Intelligence costituiscono la base per lo streaming dei dati per un’intelligenza artificiale production-ready, in grado di elaborare continuamente dati storici e in tempo reale e di fornirli come contesto affidabile alle applicazioni di intelligenza artificiale. Le nuove funzionalità introducono i controlli di sicurezza e gli strumenti di sviluppo richiesti dai settori ad alto rischio:
● Operazioni in linguaggio naturale: gli sviluppatori possono utilizzare Confluent MCP come control plane, consentendo all’AI di creare, gestire ed eseguire il debug delle operazioni di streaming utilizzando il linguaggio naturale. Le Agent Skills aggiungono un secondo livello, codificando le best practice e i flussi di lavoro in modo che tali operazioni vengano eseguite in modo coerente e in linea con gli standard aziendali. Insieme, consentono agli sviluppatori di creare e migliorare continuamente le applicazioni in tempo reale utilizzando strumenti basati sull’AI, integrando lo streaming nei moderni flussi di lavoro di sviluppo basati su agenti. Disponibile per Confluent Cloud.
● Privacy dei dati automatizzata: una nuova funzione ML integrata per il rilevamento e la redazione delle PII (informazioni di identificazione personale) protegge le informazioni sensibili direttamente in Flink SQL, senza codice personalizzato, servizi esterni o il trasferimento dei dati in un data warehouse. Ciò sblocca ulteriori casi d’uso dell’AI in settori altamente regolamentati come i servizi finanziari, la sanità e le assicurazioni. Disponibile in accesso anticipato per Confluent Intelligence.
● Connettività sicura: il supporto per Azure Private Link garantisce che i carichi di lavoro di AI rimangano fuori dalla rete Internet pubblica, con percorsi sicuri e privati per richiamare modelli esterni ed eseguire query su tabelle esterne. Ora, i job Flink possono connettersi in modo sicuro a servizi ospitati su Azure come Azure OpenAI, Azure SQL e Cosmos DB tramite la dorsale privata di Microsoft. Disponibile su Confluent Cloud.
● Flussi di lavoro per ingegneri unificati: l’adattatore dbt gratuito e open source integra Flink SQL su Confluent Cloud in dbt, il framework standard del settore utilizzato dagli ingegneri per creare e gestire le pipeline di dati. I team possono definire, testare e distribuire immediatamente pipeline di streaming utilizzando gli stessi comandi dbt e la stessa struttura di progetto a cui sono abituati oggi. Ciò riduce le barriere all’adozione di Flink e semplifica l’estensione dei flussi di lavoro esistenti a casi d’uso in tempo reale. Disponibile su Confluent Cloud.
● Flessibilità con supporto aggiuntivo per modelli: Confluent supporta i modelli TimesFM per un rilevamento delle anomalie affidabile, nonché i modelli Anthropic e Fireworks AI, che gli sviluppatori possono utilizzare direttamente nei flussi di lavoro di elaborazione dei flussi Flink per creare sofisticate applicazioni di AI in tempo reale.
