Expert.ai “representative vendor” nella ricerca di Gartner® 2026 Come abilitare un’Agentic AI affidabile e spiegabile via Knowledge Graph in ambito pharma e sanità
Expert.ai ritiene che questo riconoscimento rifletta il posizionamento dell’azienda in uno scenario estremamente dinamico, caratterizzato dalla consapevolezza che un’AI basata sulla conoscenza possa aiutare le organizzazioni a colmare il divario tra le capacità offerte da Generative AI e Agentic AI e i rigorosi requisiti di sanità e industria farmaceutica.
Expert.ai, leader nell’implementazione di soluzioni enterprise di intelligenza artificiale per creare valore di business, è stata riconosciuta da Gartner “Representative Vendor” nella ricerca “How to Enable Trustworthy, Explainable Agentic AI with Knowledge Graphs in Healthcare and Life Science”*.
Secondo le previsioni strategiche di Gartner, “Entro il 2027, l’80% delle iniziative di Agentic AI per casi d’uso sensibili non riuscirà a scalare senza knowledge graph in grado di garantire la trasparenza necessaria per generare fiducia.”
Poiché gli attuali agenti AI spesso non dispongono dell’affidabilità, della precisione, della trasparenza e della comprensione del contesto necessarie per applicazioni cliniche e scientifiche realmente sicure ed efficaci, la capacità di fondare gli output generati dall’AI su conoscenze verificabili sta diventando essenziale. Per le organizzazioni dell’industria farmaceutica e del settore della sanità, la combinazione di knowledge graph e Agentic AI rappresenta un approccio architetturale per rendere i sistemi di AI più affidabili, spiegabili e controllabili, in particolare in ambiti ad alta criticità, dove fiducia e supervisione umana rimangono criteri fondamentali.
Il ruolo critico dei Knowledge Graph nelle architetture di industria farmaceutica e sanità
Secondo Gartner, “I knowledge graph rappresentano un livello architetturale fondamentale per le organizzazioni che avanzano lungo il percorso di maturità dell’Agentic AI. A differenza delle attuali soluzioni di AI agent 1.0 basate su LLM, che offrono profondità e capacità di automazione limitate, i framework basati sui knowledge graph forniscono un modello verificabile della realtà clinica e un processo di ragionamento decisionale tracciabile, elementi necessari per raggiungere livelli avanzati di autonomia.”
I knowledge graph, poiché forniscono agli agenti AI una base strutturata e verificabile (collegando fatti, relazioni, provenienza delle informazioni, indicatori di affidabilità e regole di utilizzo), consentono ai sistemi di AI di accedere al contesto specifico del dominio, effettuare attività di ragionamento su più passaggi logici (ragionamento multi-hop) più efficaci e generare output riconducibili alle evidenze sottostanti.
Come trasformare in opportunità le principali sfide di pharma e sanità digitale
La capacità di Expert.ai di combinare e mettere a disposizione il meglio di diverse tecnologie di AI, come knowledge graph e Agentic AI (Composite AI, AI neurosimbolica), consente alle organizzazioni farmaceutiche e sanitarie di costruire sistemi di AI più affidabili, spiegabili e controllabili. Ancorando gli agenti AI a conoscenze verificabili e specifiche del dominio e abilitando catene di evidenze tracciabili, Expert.ai fornisce la base per un’AI responsabile e ad alto livello di autonomia nei workflow clinici, scientifici e operativi, aiutando le organizzazioni a passare dalla sperimentazione con l’AI ad applicazioni affidabili e pronte per la produzione.
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