Vercel: Innovazione e Sicurezza nell’Intelligenza Artificiale per le Aziende
In Breve
- Qual è il ruolo di Vercel nell'intelligenza artificiale?
- Vercel è un'infrastruttura centrale per il software AI, gestendo milioni di deployment e miliardi di token quotidianamente.
- Quali sono le principali sfide che affronta Vercel?
- Le sfide principali includono il controllo e la sicurezza dei dati, la tracciabilità delle chiamate e la gestione dei permessi d'accesso.
- Come Vercel migliora la produttività aziendale?
- Attraverso agenti interni che automatizzano processi e forniscono dati in tempo reale, migliorando l'efficienza operativa.
Vercel si sta affermando come un’infrastruttura centrale nel panorama del software per l’intelligenza artificiale, con un impressionante volume di circa 6 milioni di deployment al giorno. Di questi, la metà è generata da agenti di coding, mentre oltre 1.000 miliardi di token transitano quotidianamente attraverso il suo gateway AI.
Dopo una fase di prototipazione, l’azienda ha registrato un significativo spostamento verso casi d’uso in produzione, identificando due applicazioni chiave degli agenti: gli agenti di coding, che rappresentano una parte sostanziale dell’utilizzo dei token, e gli agenti interni, che automatizzano processi aziendali e migliorano la produttività.
Tuttavia, Vercel affronta anche importanti sfide operative, tra cui il controllo e la sicurezza dei dati, la tracciabilità delle chiamate a strumenti esterni e la gestione dei permessi d’accesso. Per affrontare queste problematiche, l’azienda ha sviluppato un framework chiamato Eve, che consente di descrivere in linguaggio naturale le istruzioni e le competenze degli agenti. Inoltre, è stato introdotto Vercel Sandbox, un ambiente che limita l’esecuzione degli agenti, applicando politiche rigorose sui dati accessibili e su quelli che possono uscire dal sandbox. Questo approccio aiuta a ridurre il rischio che strumenti di sviluppo possano addestrarsi su interi codebase sensibili, prevenendo potenziali fughe di dati.
Un esempio pratico dell’uso di questi agenti è rappresentato da un caso d’uso interno, dove un agente permette a un addetto alle vendite di interrogare in tempo reale indicatori come gli account che hanno aggiunto più postazioni nelle ultime settimane, eliminando la necessità di attendere la realizzazione di dashboard tradizionali.
Dal punto di vista delle partnership tecniche, Vercel sta assistendo a un passaggio da scelte legate a un singolo fornitore di modelli verso architetture plug-and-play. In questo contesto, modello, harness, piattaforma dati, sandbox e gateway diventano componenti intercambiabili. Tra le opzioni valutate per ambienti di produzione, si annoverano nomi noti come OpenAI, Anthropic, Gemini e modelli open source come DeepSeek e GLM-5.2, scelti in base a criteri di prezzo e prestazioni.
L’espansione delle funzionalità offerte dai grandi laboratori, come strumenti che consentono di pubblicare direttamente sul web, sta ponendo le piattaforme infrastrutturali in una competizione diretta con i provider di modelli. Sul piano strategico, rimane aperto il dibattito tra un futuro in cui modello e agente sono accoppiati e uno in cui i modelli restano moduli componibili. Vercel si propone come fornitore infrastrutturale in stile ‘AWS della nuova generazione’, sostenendo l’adozione di protocolli aperti per preservare modularità e interoperabilità.
