Che l’IA funzioni bene solo quando è alimentata da una buona base di dati è noto: tanti progetti di intelligenza artificiale aziendali hanno deluso le aspettative proprio a causa di silos informativi o carenza di dati ben strutturati. La soluzione al problema proposta da Oracle è tanto semplice quanto funzionale: perché non integrare l’IA lì dove risiedono i dati? Per questo motivo l’azienda di Larry Ellison ha potenziato Oracle AI Database, integrando al suo interno funzionalità di IA agentica.
Gli agenti di IA entrano nel database di Oracle
Secondo gli esperti di Oracle, sono numerosi i vantaggi di avere degli agenti di IA in grado di operare nativamente all’interno del database. Fra questi, il fatto che non è più necessario realizzare e gestire pipeline per la movimentazione dei dati. Riducendo di conseguenza la complessità delle infrastrutture di IA, abbattendo i costi e, non ultimo, migliorando anche la sicurezza. I dati, infatti, non devono essere copiati in data lake e rimaneggiati per poter consentire all’IA di operare su di essi, riducendo sia lo spazio di archiviazione necessario, sia evitando trasferimenti verso altri sistemi che, inevitabilmente, potrebbero introdurre delle criticità dal punto di vista della sicurezza cyber.
Tra le novità Autonomous AI Vector Database, che introduce il supporto nativo ai dati vettoriali mantenendo l’impostazione tipica della piattaforma Oracle: un unico ambiente che combina semplicità d’uso per sviluppatori e data scientist con requisiti enterprise su sicurezza e scalabilità. L’accesso è inizialmente limitato, con modelli freemium e ambienti di sviluppo a basso costo, estendibili con upgrade diretto.
Sul fronte dell’IA agentica arriva AI Database Private Agent Factory, un ambiente no-code che consente di creare e distribuire agenti direttamente dove risiedono i dati, sia su cloud pubblici sia on premise. L’approccio evita l’orchestrazione di sistemi esterni e mantiene il controllo dei dati all’interno dell’organizzazione. Sono inclusi agenti preconfigurati per analisi strutturate, gestione della conoscenza e ricerca avanzata.
A livello architetturale, Oracle introduce anche Unified Memory Core, un layer che centralizza il contesto degli agenti e consente elaborazioni a bassa latenza su più formati di dato, dai vettori ai JSON, dai grafi ai dati relazionali. L’obiettivo è ridurre la frammentazione e portare in un unico motore funzionalità che in genere richiedono più sistemi.
Un database progettato mettendo la sicurezza in primo piano
Considerato che le infrastrutture di IA sono rapidamente diventate uno dei bersagli prediletti dai criminali informatici, Oracle ha puntato molto sulla protezione dei dati. Ne è un esempio Oracle Deep Data Security, una funzione che introduce un modello di accesso granulare basato sull’utente finale. Ogni utente o agente di IA che opera per suo conto può accedere solo ai dati per cui è autorizzato. Le regole possono essere definite in modo dettagliato per ruolo e funzione, separando ad esempio le informazioni visibili a commerciale, finanza, logistica o customer care. La sicurezza viene spostata direttamente nel database e non più nel codice applicativo. Questo approccio consente di applicare controlli aggiornabili nel tempo e di rispondere a nuove minacce tipiche dell’IA, come il prompt injection, mantenendo coerenza e controllo centralizzato.
Arriva anche Private AI Services Container, un ambiente che permette di eseguire modelli di IA in modo isolato, senza condividere dati con fornitori esterni. Il container può essere distribuito su cloud pubblici, privati o on-premise, anche in contesti air-gapped, e consente di gestire workload intensivi, come la generazione di embedding, senza spostare i dati fuori dal perimetro aziendale.
Con Trusted Answer Search, infine, Oracle punta a ridurre l’incertezza tipica dei modelli generativi. Invece di affidare direttamente la risposta a un LLM, il sistema utilizza la ricerca vettoriale per collegare la richiesta dell’utente a contenuti verificati e già prodotti. Il risultato è un approccio più deterministico, pensato per contesti in cui accuratezza e tracciabilità sono requisiti critici.
“La prossima fase dell’IA aziendale sarà definita dalla capacità dei clienti di utilizzare l’IA nei sistemi di produzione mission-critical per offrire in sicurezza innovazioni rivoluzionarie, insight e produttività“, afferma Juan Loaiza, Executive Vice President, Oracle Database Technologies di Oracle. “Con Oracle AI Database, i clienti non si limitano a gestire i dati: li attivano per l’IA. Integrando IA e dati insieme, nella stessa architettura, aiutiamo i clienti a creare e gestire rapidamente applicazioni di IA agentica in grado di eseguire query e operare in modo sicuro sui dati aziendali in tempo reale, con una robustezza da mercato borsistico, in tutti i principali ambienti cloud e on-premise“.