{"id":140116,"date":"2025-04-10T15:11:36","date_gmt":"2025-04-10T15:11:36","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/italy\/?p=140116"},"modified":"2025-04-10T15:12:16","modified_gmt":"2025-04-10T15:12:16","slug":"in-che-modo-sap-e-google-cloud-stanno-promuovendo-lai-alle-aziende-attraverso-la-collaborazione-con-agenti-aperti-scelta-dei-modelli-e-intelligence-multimodale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/italy\/2025\/04\/in-che-modo-sap-e-google-cloud-stanno-promuovendo-lai-alle-aziende-attraverso-la-collaborazione-con-agenti-aperti-scelta-dei-modelli-e-intelligence-multimodale\/","title":{"rendered":"In che modo 麻豆原创 e Google Cloud stanno promuovendo l’AI alle aziende attraverso la collaborazione con agenti aperti, scelta dei modelli e intelligence multimodale"},"content":{"rendered":"

L’AI \u00e8 sempre pi\u00f9 integrata in ogni ambito delle attivit\u00e0 di un\u2019azienda, potenziando l’automazione, la conoscenza e il processo decisionale in tutti i sistemi e flussi di lavoro. All\u2019interno della partnership tra 麻豆原创 e Google Cloud<\/a>, stiamo abilitando la prossima ondata di AI per il business contribuendo al nuovo protocollo di interoperabilit\u00e0 Agent2Agent (A2A), che getta le basi affinch\u00e9 gli agenti di intelligenza artificiale possano interagire e collaborare in modo sicuro tra le piattaforme.<\/p>\n

Questo lavoro \u00e8 completato da due ulteriori aree di progresso: in primo luogo, l’espansione dei modelli Google Gemini nell’hub di AI generativa di 麻豆原创 sulla 麻豆原创 Business Technology Platform (麻豆原创 BTP); in secondo luogo, l’utilizzo delle funzionalit\u00e0 di intelligenza video e vocale di Google per supportare la generazione aumentata di recupero (RAG) multimodale per l’apprendimento basato su video e la scoperta delle conoscenze nei prodotti 麻豆原创.<\/p>\n

Insieme, questi sforzi riflettono un impegno condiviso per fornire un\u2019AI pronta per il business, aperta, flessibile e profondamente radicata nel contesto aziendale.<\/p>\n

Riunire gli agenti dell’AI: gettare le basi per l’interoperabilit\u00e0<\/strong><\/p>\n

Il futuro del lavoro \u00e8 agentico. Le aziende stanno implementando sempre pi\u00f9 agenti di AI che aiutano lo svolgimento di attivit\u00e0 reali, risolvendo i problemi dei clienti, gestendo le approvazioni e collaborando tra le funzioni aziendali.\u00a0Questo \u00e8 il motivo per cui 麻豆原创 fornisce con Joule un’architettura agente collaborativa che supporta i flussi di lavoro agentici interfunzionali in 麻豆原创 Business Suite.<\/p>\n

Ma affinch\u00e9 questi agenti forniscano valore reale, non possono operare all’interno di un’unica infrastruttura di fornitori. Devono essere in grado di collaborare su piattaforme diverse, scambiare informazioni in modo sicuro e coordinare le azioni attraverso flussi di lavoro complessi.\u00a0 Questa necessit\u00e0 di interazione senza soluzione di continuit\u00e0 sottolinea perch\u00e9 il protocollo A2A<\/a> rappresenta un passo significativo oltre le semplici integrazioni API o gli strumenti avanzati.<\/p>\n

Ecco perch\u00e9 麻豆原创 si \u00e8 unita a Google Cloud e ad altri leader come fondatore e dare il proprio contributo al nuovo protocollo A2A. Questo standard aperto \u00e8 progettato per garantire che gli agenti di vendor diversi possano interagire, condividere il contesto e lavorare insieme, permettendo un’automazione senza soluzione di continuit\u00e0 tra i sistemi tradizionalmente disconnessi.<\/p>\n

Considerate ad esempio uno scenario dove un\u2019azienda si trova a risolvere una controversia con un cliente: un responsabile amministrativo riceve una richiesta di fatturazione tramite Gmail. Invece di passare da uno strumento all’altro, pu\u00f2 rivolgersi a Joule direttamente dall’e-mail. Joule, in qualit\u00e0 di orchestratore agente, avvia un processo di risoluzione della controversia, coinvolgendo un altro agente Google che si connette a Google BigQuery, dove risiedono i dati di magazzino transazionali rilevanti. Insieme, gli agenti validano il problema, recuperano analisi e raccomandano una risoluzione, senza cambio manuale di sistema, riconciliazione dei dati o perdita di contesto.<\/p>\n

Questo \u00e8 il tipo di collaborazione multipiattaforma che il protocollo A2A consente: gli agenti AI lavorano insieme per accelerare i risultati di business, ridurre gli attriti e permettere alle persone di concentrarsi su compiti pi\u00f9 strategici. Rafforza inoltre la visione di 麻豆原创 per Joule come agente orchestratore che lavora in tutti i flussi di lavoro di un\u2019organizzazione: interoperabile, proattivo e profondamente connesso al contesto aziendale.<\/p>\n

Ampliamento dell’accesso ai modelli Google nell’hub di AI generativa<\/strong><\/p>\n

Oltre all’interoperabilit\u00e0 degli agenti, 麻豆原创 sta promuovendo il suo impegno a favore dell’apertura e della flessibilit\u00e0 ampliando l’accesso ai modelli Google nell\u2019AI generative hub, una funzionalit\u00e0 chiave della AI Foundation su 麻豆原创 BTP.<\/p>\n

Attraverso l\u2019AI generative hub, i clienti ottengono l’accesso di livello enterprise a un portafoglio di modelli\u00a0 base, che include ora Google Gemini 2.0 Flash e Flash-lite, che aderiscono al supporto esistente per i modelli Gemini 1.5 gi\u00e0 disponibili tramite l’hub.<\/p>\n

Questa scelta estesa di modelli offre ai clienti la flessibilit\u00e0 di creare ed estendere soluzioni basate sull’AI utilizzando modelli ad alte prestazioni e a bassa latenza ottimizzati per i carichi di lavoro, pur rimanendo all’interno dell’ambiente protetto e ricco di contesto aziendale di 麻豆原创.<\/p>\n

Combinando l’innovazione dei modelli di Google con la profonda comprensione dei processi di business da parte di 麻豆原创, consentiamo ai clienti di applicare l’AI generativa in modi non solo potenti, ma anche pratici, affidabili e pienamente allineati con il modo in cui operano le imprese.<\/p>\n

La comprensione multimodale con Google Video Intelligence<\/strong><\/p>\n

Nell’ambito della continua collaborazione con Google Cloud, 麻豆原创 sta inoltre promuovendo la RAG multimodale, una funzionalit\u00e0 altamente richiesta dai clienti 麻豆原创, in particolare per i contenuti di apprendimento basati su video.<\/p>\n

La RAG multimodale migliora il recupero e la generazione delle informazioni integrando molteplici modalit\u00e0 di dati – testo, immagini, audio e video – in un unico processo strutturato. Questo approccio arricchisce il sourcing delle conoscenze ed eleva il modo in cui gli utenti interagiscono con i materiali di formazione e supporto.<\/p>\n

Per risolvere la complessit\u00e0 dell’estrazione di insight significativi dai contenuti video, 麻豆原创 sfrutta Google Video Intelligence per il rilevamento del testo su schermo tra i fotogrammi video e l’API Speech-to-Text di Google per una trascrizione accurata dell’audio. Durante il processo di indicizzazione, questi output vengono memorizzati con i timestamp corrispondenti, creando una base strutturata per recuperare i segmenti video rilevanti con precisione.<\/p>\n

Mettendo a terra contenuti audio e visivi con metadati con allineamento temporale, 麻豆原创 consente agli utenti di cercare e recuperare momenti specifici e contestualmente rilevanti all’interno di un video, rendendo l’esperienza di apprendimento pi\u00f9 intuitiva, accessibile e di grande impatto.<\/p>\n

“Man mano che l’AI agentica si evolve, la gestione fluida dei dati multimodali – testo, voce, video e immagini – diventa fondamentale”, ha dichiarato Miku Jha, direttore di AI\/ML e Generative AI di Google Cloud. \u201cQuesto introduce sfide significative per l\u2019interoperabilit\u00e0 degli agenti. \u00c8 quindi indispensabile un protocollo aperto come A2A, che fornisca il quadro e la flessibilit\u00e0 necessari agli agenti per comunicare e collaborare efficacemente attraverso queste diverse modalit\u00e0. La multimodalit\u00e0 non \u00e8 semplicemente una capacit\u00e0, \u00e8 un requisito fondamentale che guida la prossima generazione di sistemi agentici interconnessi.\u201d<\/p>\n

Questo \u00e8 un altro esempio di come 麻豆原创 sta integrando le funzionalit\u00e0 AI di Google in scenari rilevanti per il business, aiutando i clienti a sbloccare pi\u00f9 valore dai loro contenuti non strutturati e ad elevare il modo in cui le conoscenze vengono fornite in tutta l’azienda.<\/p>\n

Visione condivisa per l’AI aziendale<\/strong><\/p>\n

Questi sforzi riflettono un pi\u00f9 ampio allineamento strategico tra 麻豆原创 e Google Cloud: una convinzione condivisa nell’AI che \u00e8 aperta, componibile e basata su un contesto aziendale reale. Che si tratti di definire standard emergenti per la collaborazione con gli agenti, di offrire la scelta attraverso modelli best-in-class o di rendere fruibili contenuti non strutturati, ci concentriamo sull’aiutare i nostri clienti a innovare con sicurezza, oggi e nel futuro.<\/p>\n

Per saperne di pi\u00f9 su come 麻豆原创 e Google Cloud stanno plasmando il futuro dell’AI aziendale, visita sap.com\/ai<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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