Il panorama attuale della IA agéntica in America e in Messico
Il rendimento della IA agéntica non dipende da un singolo componente isolato: il 57,6 % dei leader IT in Messico conferma che le prestazioni ottimali richiedono la collaborazione tra CPU e GPU. Un agente aziendale può recuperare dati esclusivi, invocare un modello, chiamare un’applicazione, eseguire codice e applicare politiche di sicurezza, spesso più volte prima di completare un compito. Questo trasforma la IA agéntica da una sfida di modelli a una sfida di infrastruttura.
Un nuovo studio di IDC commissionato da Intel mostra quanto rapidamente questo cambiamento si stia consolidando. L’89 % dei decisori IT prevede che la IA agéntica sarà rilevante per le loro responsabilità informatiche nei prossimi 12‑24 mesi.
Negli Americi, l’entusiasmo è ancora più marcato: l’80 % delle organizzazioni la considera importante o molto importante nel 2026, con una previsione di crescita fino al 93 % nel 2028, il livello più alto a livello globale. In Messico, l’adozione è già una realtà con il 66,7 % delle aziende che hanno implementato la IA agéntica, ma solo il 18,2 % la utilizza in modo estensivo nei modelli di produzione.
A livello globale, però, l’infrastruttura per la IA agéntica è la categoria con il più basso finanziamento tra quelle valutate, e solo il 56 % delle organizzazioni ritiene di disporre di un budget adeguato.
Strategie di infrastruttura: ibrido, eterogeneo e dinamico
La opportunità non consiste semplicemente nell’aggiungere più hardware IA, ma nel definire una strategia di infrastruttura che rispecchi il modo in cui le imprese operano realmente: ibrida per la localizzazione delle risorse, eterogenea nella capacità di calcolo e sempre più dinamica nell’allocazione delle risorse al lavoro corrente.
Questo implica andare oltre i singoli componenti e considerare il sistema nel suo complesso.
La IA aziendale seguirà i dati aziendali. L’indagine IDC ha rivelato che il 55 % degli intervistati adotta un approccio bilanciato tra IT privata e cloud pubblico, mentre il 38 % preferisce principalmente o esclusivamente l’IT privata. In Messico, la preferenza va alla IT privata con il 39,4 %, ma la flessibilità offerta da Edge Computing e cloud rimane cruciale.
Le organizzazioni prevedono un aumento degli investimenti entro il 2026 in data center principali, ambienti edge, colocation, hosting e cloud pubblico.
Barriere fisiche e operative da superare
- Energia, refrigerazione, acqua e connettività: fattori critici per la fattibilità dei nuovi data center (75,8 % delle aziende messicane li considerano cruciali).
- Sicurezza, governance e conformità normativa: veri abilitatori dell’adozione nella regione delle Americhe.
Dati chiave e tendenze di adozione
Le cifre più significative emergono dalla stessa indagine:
- 55 % adotta un approccio equilibrato tra IT privata e cloud pubblico.
- 38 % preferisce principalmente o esclusivamente IT privata.
- 45 % indica la modernizzazione o consolidamento dell’infrastruttura del data center come priorità principale.
- In Messico, 66,7 % delle aziende ha adottato la IA agéntica, ma solo 18,2 % la usa in modo estensivo.
- 39,4 % delle imprese messicane priorizzano l’IT privata rispetto ad altri modelli.
- Nelle Americhe, l’importanza della IA agéntica crescerà dall’80 % nel 2026 al 93 % nel 2028.
- 59 % dei leader IT nelle Americhe identifica ITOps come principale decisore per investimenti nei data center, contro il 34 % del CFO.
Le ragioni sono chiare: applicazioni e dati aziendali risiedono già in questi ambienti, e la IA agéntica rende tale realtà ancora più critica.
IA ibrida: la risposta naturale
Alcuni carichi di lavoro trarranno vantaggio dalla scala e dai servizi del cloud pubblico, mentre altri dovranno essere eseguiti più vicino ai dati aziendali per motivi di latenza, costo, sicurezza, sovranità, governance o integrazione. La strategia consiste quindi nell’eseguire la IA dove ha più senso, facendo della IA ibrida l’architettura naturale per le imprese.
In Messico, Intel può supportare le aziende nella costruzione di soluzioni IA dove i dati e il business lo richiedono, senza sacrificare la libertà di scelta.
Modernizzazione dell’infrastruttura: un imperativo
La modernizzazione è una delle priorità di TI citate dal 45 % degli intervistati, seguita da sicurezza, conformità normativa e resilienza. La IA agéntica non è estranea a questo programma: anzi, è sempre più una delle principali motivazioni per accelerare la modernizzazione.
Il modello di calcolo per la IA agéntica è particolarmente rivelatore: il 27 % dei partecipanti ritiene che le GPU siano il fattore di prestazione predominante, il 23 % considera le CPU più importanti, ma quasi la metà indica che il rendimento dipende dal contesto, richiedendo una combinazione di CPU e GPU. In Messico, il 57,6 % afferma che il risultato dipende da entrambi i componenti insieme.
Architetture eterogenee e sistemi
La IA agéntica non si riduce all’acquisto di un cluster di GPU. Richiede una combinazione eterogenea di risorse di calcolo progettata per massimizzare il valore dei token: non solo la quantità di token per dollaro, ma anche la qualità e l’utilità del lavoro prodotto.
Il futuro dell’IA aziendale non è più una discussione CPU vs GPU, ma CPU + GPU, e sempre più spesso CPU + GPU + altri acceleratori. In altre parole, è una questione a livello di sistemi.
Scelte di implementazione e ruolo dei server Xeon
Le preferenze di implementazione rafforzano il punto di vista eterogeneo: circa il 40 % degli acquirenti preferisce server standard per le soluzioni IA agéntica, inclusi server basati su CPU con accelerazione matriciale o vettoriale specializzata e sistemi capaci di supportare acceleratori PCIe opzionali.
Questo è esattamente il tipo di ambiente per cui la famiglia di processori Xeon è stata progettata. I flussi di lavoro agéntici richiedono elevate prestazioni di inferenza locale, embeddings e database vettoriali, oltre a un throughput sufficiente per il routing di strumenti ad alta concorrenza, microservizi e chiamate API.
I processori Xeon combinano accelerazione matriciale e vettoriale integrata nelle piattaforme Performance‑core (nuclei di performance) con piattaforme Efficient‑core (nuclei di efficienza) ad alta densità, progettate per scalare l’orchestrazione in modo efficiente, aggiungendo capacità di calcolo specializzata senza costringere i clienti a ridisegnare l’architettura dei propri data center.
Flussi di lavoro agéntici: un ciclo continuo
I flussi di lavoro agéntici alternano continuamente inferenza di modelli, recupero di informazioni, logica applicativa, esecuzione di codice, movimento dei dati, networking e sicurezza. Questa natura ciclica rende imprescindibile un’infrastruttura capace di gestire carichi variabili, ridurre la latenza e mantenere la coerenza dei dati.
Per le imprese messicane, la chiave sarà investire in data center moderni, flessibili e sostenibili, capaci di supportare architetture ibride e acceleratori eterogenei, garantendo al contempo governance, sicurezza e conformità.